「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
2017.05.04 | 電子書

不論是對Readmoo執行長龐文真,或對熱愛閱讀的華文讀者來說,今年絕對是值得期待的一年。

4月12日晚上,Readmoo正式推出電子書閱讀器mooInk募資頁面。不到五小時,限量1,000台的木紋閱讀器就被搶購一空,讓又驚又喜的Readmoo在兩周後宣布加開1,000台。而預計6月才截止的募資活動,上線不到三周,早已超越原定2,000台的目標。

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Readmoo今年推出的電子書閱讀器mooInk
圖/ 攝影/賀大新

募資成績好,不只反映了消費者需求,也代表Readmoo的數位閱讀版圖越來越完整了。

Readmoo在2012年成立。那一年,iPhone螢幕還只有4吋、亞馬遜推出第一代Kindle Paperwhite,《大英百科全書》宣布全面電子化、莫言成為第一位獲得諾貝爾文學獎的中國作家。五年來,Readmoo與讀者互動的媒介一路從瀏覽器、iOS App、Android App,再到今年準備推出的電子書專用閱讀器。而內容上也已經和全台800多家出版社合作,書籍總數超過六萬冊。

閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路

「其實,在我們公司成立的Roadmap裡頭,閱讀器就是拼圖的一塊。應該是說,你做電子書生意,它(指閱讀器)應該是需要的。」龐文真解釋,Readmoo早在兩年多前開始製作Android App時,就在思考電子書閱讀器了。只是閱讀器牽涉到硬體製作、工程浩大,所以直到去年才正式啟動專案。

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Readmoo執行長龐文真表示,閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路。
圖/ 攝影/賀大新

之所以下定決心去做,是基於Readmoo對讀者行為的觀察和回應。2013年開始,Readmoo每年都會發表電子書閱讀報告,龐文真表示,從數據中,他們發現了消費者的行為慣性越來越明顯。「我們第一年做的時候,下午三、四點是閱讀高峰。大尺寸手機越來越普及之後,變成行動閱讀很高。到後來發現,半夜也是一個閱讀高峰,11、12點到凌晨1點最高。但睡前用手機看書,其實眼睛是比較疲累的。所以很多人寫信跟我們說,希望有(電子書閱讀器)。」

因此,Readmoo團隊從去年年中開始投入閱讀器製作。龐文真笑說,公司將近30人通通跳進去了。不過,雖然公司組成一半是UI/UX技術背景、一半擁有行銷經驗,而且過去已經有製作Android App的經驗,但因為閱讀器又是一個完全不同的介面,因此開發過程困難重重。

「後來我們才發現,其實UI全部打掉重練的!」龐文真從會議室外抱著一大落草圖走進來,翻指著每一張圖,從書櫃、買書、閱讀再到說明頁面的UI,都看得出一次又一次的反覆修改過程。「甚至是鍵盤,這裡面的鍵盤跟手機的鍵盤、碰觸、高低點都不一樣。所以其實還蠻麻煩的,比我們想像中困難蠻多。」她笑說,就算是目前最新的版本,都不會是最後消費者拿到手上的版本,在今年8月正式出貨前,絕對還會繼續修改。甚至出貨之後,如果聽到使用者回饋意見,也還會持續修正。「使用者用得順,才是最主要的目標。」

至於閱讀器定價,龐文真表示,目前的價格是參考市場上現有的裝置售價,實際上只能反映硬體成本。不過她也認為,讀者買了閱讀器之後,未來自然會持續和Readmoo購買電子書。

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Readmoo辦公室裡到處貼滿了閱讀器UI設計圖。
圖/ 攝影/賀大新

閱讀很難,需要引導

從數據來看,Readmoo的確擁有一群重度讀者。龐文真指出,Readmoo的使用者男女比為四比六,女性占多數,整體年齡約落在上班族到50歲左右。「我們認為這些讀者是求知慾旺、但是沒有時間找盜版的人,他們就是以方便為主,希望很快就從網路上買到書,然後用手機、閱讀器看,很快就能增長知識。」

此外,不論從每年的閱讀報告或是銷售排行榜中也能看出,在閱讀類型上,Readmoo讀者大多是以文學小說、社會科學、自然科學、商管書為主,這點就和博客來、Google Play圖書等很不一樣。「我們讀者太用功了!我們都說他們是『愛智求真』」龐文真表示,因應長照議題逐漸受到重視,未來Readmoo也會關注相關領域書籍。

「我認為,書是需要引導的,因為閱讀不是一件容易的事情。」而這樣的引導,除了Readmoo News網站,當然也包含電子書閱讀器,透過熱門推薦、編輯推薦和即時榜,讀者將擁有更多認識新書的機會。

「電子書不見得是取代紙本,甚至可以是紙本書的先導、前引,也可以是很棒的行銷。比方說有出版社會先給我們部分電子書內容,做為行銷,之後他們再出紙本。有時候是演講、電子書和紙本書做不同的包套行銷,或者是紙本書和電子書的內容不一樣,例如一個是黑白、一個是彩色照片,或是電子書可能有extra的章節。」龐文真說:「電子書和紙本書是共榮共生的。」

關鍵字: #電子書 #Readmoo
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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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