Android Pay結合地圖只是開胃菜，加上Google Assistant才更令人期待|數位時代 BusinessNext

Android Pay結合地圖只是開胃菜，加上Google Assistant才更令人期待

Android Pay最大特點就是結合Google Maps地圖的服務。地圖與支付已經可以點燃零售業與銀行業者許多新想像。不過，對於Google這個一直喊著AI First的公司而言，支付與地圖整合只個開胃菜，主菜還在後頭尚未端上檯面。

支付＋地圖只是開胃菜，Google Assistant才是靈魂

Google台灣香港區策略合作經理胡予明指出，Android Pay含有店家會員與折價券的自動推播功能。「使用者若有打開GPS，透過Google地圖定位，走進合作商家後，綁卡後的手機就會自動跳出會員計劃、禮券與折價券等訊息。」此外商家基本資訊也會整合在內，在消費後Android Pay會幫你保存消費紀錄，方便即時查看。

台灣最大的紅利點數平台HappyGo就加入Android Pay首波上線，使用者綁定會員卡資訊，在合作店家消費時，出示 Android Pay 上的 HappyGo 卡資訊,即可累積點數。「不過，自動推播商家訊息功能僅限於綁有會員卡，綁有會員卡代表使用者對此商家較感興趣，並非跳出廣告，使用者不用擔心會被不感興趣的訊息打擾。」胡予明強調。

不過，對於Google這個一直喊著AI First的公司而言，支付與地圖整合只個開胃菜，主菜還在後頭尚未端上檯面。

核心概念：像拜託家人跑腿買東西一樣的自然

Google利用電腦視覺、語音辨識或自然語言處理等人工智慧技術帶出的服務更是發展核心，Android Pay還會隨著人工智慧技術進步而演化，語音助理Google Assitant的加入，比結合地圖等服務的結合更具有發展性。

Google在今年的開發者大會宣佈Android Pay將會增加「語音支付」功能，使用者打開Google Assistant語音助理，直接利用聲控，不需要滑螢幕就可結帳（註1）。

在Google的想像中，和語音互動這件事是很自然的，並不是為了語音而語音，而是為不要中斷手邊工作。「你日常做的事，因為Google Assistant發生了微妙、不刻意、自然而然的改變。」Google Assistant產品主管Gummi Hafsteinsson指出。

他舉例「比如說，當你打開冰箱，發現沒牛奶了。一般情況下，你需要拿張紙把『牛奶』寫到購物清單裡，或者打開APP加入購物車。現在只需要簡簡單單、很自然地對Google Assistant說一聲：『Hey Google，把牛奶加入購物列表』。這方便得多，而且不需要放下手頭的事。」

有此來看，語音會不會是支付主流這件事情並不重要（短期內也不會是），重要的是語音支付讓付錢這件事情更流暢自然，融入在我們日常生活中。

技術創新：相當於人類的語音辨識（Voice Recognition）準確度

當然，語音支付概念並非Google獨創，語音溝通受限於硬體收音與環境噪音等問題，在從語音辨識到自然語言處理的實務上還有很多挑戰要克服。

但Google近年在語音辨識技術的進度，已經讓Google Assistant的使用者體驗更好了。

Google執行長皮采（Sandar Pichai）就曾表示，Google語音辨識技術在美語方面，錯誤率從2016年7月的8.5%降到了現在的4.9%。有「網路女王」之稱的華爾街證券分析師Mary Meeker更指出，「從2013年到2017年，Google利用機器學習算法讓語音辨識準確度從80%不到，增加到95%，等同於人類的準確度。

長遠來看，Android Pay雖然有個Pay字，但延伸的服務不僅僅只是「付完錢」這麼簡單，Android Pay將是一個有大腦的支付系統，在不同的使用場景，讓使用者選擇最適合的方式（用講的或用感應的）付錢，而使用者不僅可以用Android Pay付完錢，也可以使用和「錢」有關的服務，如分析消費數據以預測支出狀態，或是告訴消費者，怎麼消費可以更精打細算。

註1：台灣使用者目前還無法使用語音支付。Google台灣香港區策略合作經理胡予明指出，台灣還不會推出語音支付的功能，因為Google Assistant還沒有推出中文服務。

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。