東南亞市場好難打！獲阿里巴巴、鴻海和軟銀投資的印度電商獨角獸宣布裁員重整|數位時代 BusinessNext

整個產業，包括我們自己都犯了錯

印度市場龐大的人口和快速成長的網路發展，在這過去幾年吸引各大企業、新創和國際資本搶進，也培養出不少印度本土獨角獸，如在電商領域就有Snapdeal和估值上看120億美元（約合新台幣3700億元）的Flipkart。但或許就像Snapdeal共同創辦人庫納爾．巴爾（Kunal Bahl）說的：「過去兩到三年，大量的資本進入市場，我們整個產業，包括我們自己都開始犯錯。」

回首過去決策，巴爾認為Snapdeal的問題在於還沒找出正確的答案前，就急著推動業務成長，並且在還沒開始獲利，還沒有把第一件事做好之前，就急著往多元化發展，並且無節制的大規模擴張團隊。

依據先前公布的數據，Snapdeal已經有超過8000名員工，另外除了營運電商平台，旗下也有物流公司Vulcan，和在2015年以4億美元併購的電子支付公司Freecharge。另外在不久前Snapdeal已經宣布關閉旗下的C2C賣場Shopo。

國際資本讓企業失去專注

巴爾在信中強調，有雄心抱負是很重要的，因為那是激勵企業向前走的動力，但他也形容這些年大量湧進，懷抱著野心的資本就像是一種強力特效藥，會讓一家公司失去對核心理念的專注。而他坦言自己毫無疑問地犯了錯。

但他也點名Apple、Amazon、Netflix、Tesla等多家國際知名企業，指這些企業在成功之前都曾經歷過痛苦的時刻，而他的結論是，要讓一家公司復活的方程式其實非常相似，「專注在你的核心、大幅降地成本，盡快開始獲利，再用這些獲利去帶動更多成長和專案。」他說：「我們也必須這麼做。」

他所說的專注，指的是兩件事：一是提供最好的消費者和賣家體驗；二是追求獲利成長。「記住，GMV （交易額）是虛榮的，獲利是明智的。」巴爾說。

目標成為印度第一個獲利的電商

在給員工的信中，巴爾沒有公布確切的裁員人數，但明確表示，為了走上獲利的道路，必須要重組公司，讓公司的營運變更精實、更專注，也無可避免地必須合併部分團隊，減少層級、砍掉非核心專案。市場推估裁員人數可能上看500~600人。同時，巴爾和另一位共同創辦人羅希特·班薩爾（Rohit Bansal）都將100%減薪以示負責。

此外，從信件的描述也可以推測，除了裁員之外，Snapdeal也可能會將旗下非核心業務分拆出售。市場認為營運狀況不佳的Freecharge就可能出售。

重整後的Snapdeal會將營運目標調整為「未來兩年印度第一家獲利的電子商務公司」。但面對印度第一大電商Flipkart可能再向微軟、eBay、騰訊等公司募得新一輪15億美元（約合新台幣460億元）資金；另外亞馬遜過去兩年也陸續承諾要在印度投資50億美元（約合新台幣1500億元），一場比拚資本優勢的砸錢戰爭似乎還不會這麼快結束，而面對這樣的賽局，Snapdeal是否真能走出不一樣的路？

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。

「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。

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。