《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!
《數位經濟基本法》將一讀,許毓仁:不能讓法律一刀砍下去,傷了台灣新創!

《數位經濟基本法》可望於明(7)日立法院一讀,立法委員許毓仁指出,草案已經過跨黨派約30位立委簽署,希望今年可以三讀通過,讓台灣的數位經濟發展能有一個「上位法」給予原則規範,各部會的法規和政策可以架在這部基本法之下。影響最大的是用「負面表列」的思維看待新興科技,以及把「創新沙盒」機制擴大到各種新興網路科技領域。

Uber事件凸顯台灣舊有法規面對數位經濟無法反應的問題,2016年底修改《公路法》通過2500萬的高額罰款,除了Uber的罰款高達11億元,暫時宣布停止在台灣的叫車服務之外,許毓仁指出,來台灣發展的香港新創Lalamove啦啦快送,在五天內就被罰了8,100萬元!

許毓仁說,「法律就像一把刀,這一刀砍下去,傷了外國公司,同時也傷了台灣新創。」政府不能用舊有法規看新的數位經濟浪潮。「我們一直修舊的法,無法回應未來的挑戰。」

《數位經濟基本法》從2016年10月開始蒐集意見,並舉辦多場修法討論、行政部會協調會及兩場公聽會。目前《數位經濟基本法》草案內容可在公共政策參與平台下載,表達意見。

公聽會報導:
許毓仁推數位經濟基本法,解決政府「見一個新創打一個」現況!
「數位經濟基本法」公聽會,詹宏志、蔡玉玲等人提出八大意見

原先提出的是「作用法」,但考量可能會把各部會規範成「四不像」,也會與現有政策及法規衝突,導致疊床架屋。許毓仁便決定推出「上位法」的《數位經濟基本法》。所謂的上位法,指的是在法律的效力上位階比較高,其他的作用法不能跟這個法律抵觸。但也代表這部法只能做簡單的原則規範,以免規範太細,反而讓其他法律很難作用。

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《數位經濟基本法》想達成的四大目的,定義數位經濟、界定政府角色、制定企業責任和發展數位項目。
圖/ 攝影/郭芝榕

目前與數位經濟相關部會,包括經濟部、科技部、數位政委、科技政委等等,但都沒有實權。此法規定行政院為主責單位,許毓仁說,如同韓國有未來科學部、泰國有數位經濟部、澳洲有數位創新部長,把決定層級提高到國家層次,才能用國家力量來推動數位經濟,其下希望設置數位經濟發展委員會。

讓創新先長大再管制!

至於,《數位經濟基本法》通過之後,對台灣新興科技和新創公司會有什麼影響呢?

許毓仁說,「業者大到一定程度,政府才會決定是否管制!」由於採取「負面表列」的方式,各部會列出不能踩的紅線,其餘灰色地帶和模糊空間,應讓業者去嘗試。

創新往往會衝擊既有傳統業者,先看創新業者做的業務是否違法,如果違反現行法律,可比照沙盒機制,讓業者進入創新實驗場,有「6+6個月」的試驗時間。不過,許毓仁說,有些領域可能一開始就要納入,例如「遠端醫療機器人」,若有爭議的話,會牽涉是機器人業者還是醫生要負責的問題。

許毓仁說,基本的繳稅、公司登記業務是否符合等等還是要符合法規規定,「不能打著創新旗幟,就不配合!Uber是單一案例,其他共享經濟公司沒有不願意配合這麼嚴重。」如果業者不願配合進入創新實驗場的話怎麼辦?就只能用現有的法律手段來解決了。

至於,由Uber、Airbnb在台灣襲捲的共享經濟浪潮,問題怎麼解?許毓仁說,目前正在擬定「平台經濟專章」,專門處理網路媒合平台業者遇到的問題。

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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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