設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?
設計類學生的十字路口:升學?就業?創業?

最近許多同學私訊詢問我:「到底要就業、升學,或是要創業?」筆者恰好經歷設計上班族、兼任老師、專任老師和設計公司負責人等不同身份,所以來簡單分享一下我的經驗。

就業?

剛拋出學士帽、熱血的你,至少苦讀四年設計系,都有著一個美好設計師夢。你可以選擇先去就業,一圓設計師的夢,體驗商業設計師真正的工作和方法,調適商業設計的節奏,然後發現,以前需要費時一年的專題製作,原來只有一個月的時間完成它!

當你的業主修改101次後對你說:「感覺原來的比較好!」你會發現,原來商業設計沒有80分、90分的差別,只有100分和0分兩種分別,因為競爭過後,不是你死就是我活。

夢醒時分的你,發現你欠缺了一些東西,它不是PS和AI技巧,它可能是行銷、企劃、產品、空間……等跨領域專業知識或技能,學習的管道可能是書本、職位、朋友、長輩或是學校。

前面簡單幾行字,實則不簡單,需要幾年的時間才能細細體會。這時候或許可激起你進修研究所的動機,只要你有足夠的企圖心和求知欲,不用害怕中斷問題,就可以繼續進修,因為很多成功人士都持續自我學習。

創業?

你想創業嗎?這又是另外一個夢了。經歷職場上的人事物,累積幾年實務經驗和失敗經驗之後,創業還必須加上良好溝通能力、出來混要還的人脈、「萬萬稅」的洗禮,此外,你也得一肩扛起所有壓力,只能全年無休工作而沒有生病的權利,過著找案、收帳、收不到帳的日子。

重點是,要有一顆承擔巨大風險的心臟和口袋,還有受傷後的自癒技能,在風光自由的背後,當老闆創業,其實是由失敗與壓力堆積而成的。

升學?當老師?

你真的認識你自己嗎?你真的喜歡設計嗎?你確定你未來日子要與設計為伍?你拿碩士、博士學位的目的為何?或者你也不知道未來在哪裡,所以只好繼續念書?

即將畢業的同學都不斷反問著家人、朋友和自己這些問題,看著學長、學姐不斷碰壁,也不禁惆悵起自己的未來。

其實歷經大學四年的基礎、進階、應用的相關課程訓練,如果你認真學習,你已經具備一定的基本知識和技能。

選擇升學,通常是被碩士文憑的高帽子吸引而去。就商業設計公司的角度而言,重點並非設計師的學歷高低,而是作品風格和能力強度兩者。不過,這也只是基本門檻,一個商業設計公司在團隊合作過程中,溝通、學習、責任、態度才是你真正要正視的無形能力。

為何沒有提及創意?其實創意能力取得比較複雜,有些人天生腦筋就轉得快,舉一可以反十,擁有高轉速和創意超連結的能力,有些人要透過生活經驗、視野、閱讀、學習來堆積成長,也有人是透過失敗的洗鍊蛻變出創意能力的。

至於當老師的話,老師可分為不同體系,這邊泛指大學高教體系。人人稱羨老師這份工作,但是目前學校和學生比例早已呈現供過於求的現象,想要專任至少得有碩士學位,況且,也並非有缺就可以上任,必須再投入至少碩士兩年和博士三年的時間和金錢成本,才能取得機會較高的門票。

若是只有碩士學位想要成為專任老師,首先得在眾多碩士競爭者中取得兼任講師資格,兼任講師要熬出頭,花費時間很長、很難。

多長?高教體系要取得教育部講師證有一定的年資門檻限制,少則兩年,多則六年,而且該校是否願意為你申請還是未知數。

就好像是,看日出的山頂最佳區域只能容納10人,現況已經擠了20人,除非有人放棄或掉下去,哪還有位置呢?假如你的卓越表現和成績贏得了機會,還要面臨教學、評鑑、產學、研究、升等、學生、家長、招生和少子化問題,而且無法置身事外。

番外

每條路好像都很難,不如去賣雞排?嗯……這又是另一個夢了,要不畏風雨、悶熱、寒冷、長時間站立工作、進貨、保存、醃製、火侯、調味粉、租金、加盟金、衛生、客訴等,也不是一塊雞排60元那麼簡單啊。

每一段分享都是輕描淡寫,真要說清楚講明白,可能要另闢專題來闡述。每條路、每個工作、每個行業都有他的辛酸和甜美之處,沒有看過、走過、痛過、笑過,一定和你的想像不同,建議親身體驗後就會有刻骨銘心的成長。

筆者僅能分享過去的經驗,提供讀者一個不太確定的方向,雖然未來仍是模糊不清,酸甜苦辣也不清楚,但至少可以開始思考和討論,希望對站在十字路口的你有幫助。

作者簡介:鄭國章,高雄師範大學視覺傳達設計碩士,東壁品牌設計有限公司創意總監、中華形象研究發展協會秘書長、中華美術設計協會常務理事、高屏傑出文創經理人獎、中國設計十大傑出青年銀質獎、榮獲全國及國際競賽82項獎項。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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