PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮
PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮

10月30日晚間,萬聖節的前一天,PTT因多顆硬碟接續故障導致系統大當機,直到11月3日早上才修復重生。將近四天無法登入,讓許多鄉民痛苦難耐,直呼PTT戒斷症發作,甚至還有人獻上了自己的身體作祭品,只求PTT趕快復活!

不過,這次當機對我造成的衝擊似乎沒那麼大。

我的臉書好友中一些資深鄉民也是到當機第二、三天才提到這件事,或是跟我一樣「沒那麼絕望」。

這一方面可能血淋淋地反映了我恐怕也越來越跟不上鄉民的腳步外,另一方面,這不那麼絕望、焦慮的感覺,反而讓我擔心起另外一件事。

對於PTT掛了不焦慮的「焦慮 」

PTT掛了,但我的臉書還是不斷更新訊息,不斷餵食演算法決定的「有趣」貼文。雖然過去我常說,就算在臉書時代,PTT這個有著鄉民文化血脈的「老科技」也不會衰亡。但這次我對PTT當機的「不焦慮」讓我得重新思考這件事。

PTT也許不會走向沒落,但臉書帝國的擴張是不爭的事實。在爭奪注意力的時代,你電腦螢幕上常駐的、手機上最常開啟的,是臉書還是PTT?如果我們將臉書與PTT這類媒介看作是資訊傳播的重要管道,那麼,上述問題也正是問:我們的社會是以什麼樣的形式傳遞著資訊?

換言之,我對PTT當機的「不焦慮」,這件事情引發我的另一個憂慮:我們身處的這個資訊傳散系統,其結構如何受臉書影響而改變?又會對我們的社會產生什麼影響?

臉書是隨選視訊,PTT是報紙

資訊傳散看起來是個抽象概念,但我們可以試著以譬喻理解:臉書是隨選視訊,而PTT比較像傳統報紙。

這個有點莫名其妙的類比是要說:如同隨選視訊,臉書讓人們「看到想要看的」,而PTT則像傳統報紙,得在許多「無趣」之中找到感興趣的事情。

隨選視訊與傳統報紙之間的差異,並不是文字媒體與影音多媒體的差異,而是「資訊篩選可能性」的差異。

隨選視訊不像傳統的第四台,人們無需被其內容安排的框架綁住,可以完全只挑自己想看的節目、影集來看。甚至隨選視訊的系統還會「推薦」相關的節目、影集繼續看下去。但報紙不一樣,我們雖然可以選擇買哪家報社的報紙,也可以只看某幾個版面,但其上的內容無論有趣與否都會被我們看見。

臉書就像隨選視訊一樣。我們沒有清楚地意識到自身的選擇,但透過神祕的演算法,我們每一個按讚、留言或轉貼都成了某種評價分數,回過頭來決定我們能看到些什麼。然而,在PTT上,雖然我們也會推文、噓文但那並不構成任何篩選機制。

即便我針對仇女或反同內容的貼文噓再多次,每每進入八卦板,我都還是得忍受這些文章。這種經驗就好像在看報紙時,即便對著顯露某些特定價值類型的文章咒罵多遍,明天類似的標題還是會刺眼地躺在報架上。

「資訊篩選」是解藥還是毒藥?

許多人可能會覺得,這樣不正好嗎?有了類似隨選視訊這樣的篩選機制,我們在臉書上得以不再看到那些令人倒胃口、甚至感到被侵犯的言論。

「資訊篩選」對於阻絕歧視、壓迫性言論來說該是帖良藥吧?不過,美國知名法學學者,同時也曾是歐巴馬政府重要幕僚的桑斯汀(Cass Sunstein)卻不這麼想。

早在2001年,桑斯汀觀察網際網路的發展時,便已警告「資訊篩選」可能嚴重危害當代民主社會。

桑斯汀主張,一個健全的民主社會有賴社會充分傳散共同或異質經驗。這不僅是公共言論表達的自由,也是資訊接收者差異經驗、甚至不同立場之論述開放的義務。

然而資訊科技的強大又便利的資訊過濾與篩選機制,使人們很容易掉進「只看自己想看的」鏡像與回音之中,阻礙社會相互溝通與理解彼此的可能。

因此,有別於臉書偷偷地餵食著「資訊篩選」的毒藥,對我而言,PTT的重要性也在於,「它仍一定程度上保留著傳統報紙媒介的特性。」

用桑斯汀的話來說,在PTT上我們仍然可能接收到那些「非預期的」(差異的、不同立場的)資訊。

當然,在這些非預期的資訊當中,有許多可謂不堪入目的歧視、壓迫性的言論,這絕對是令人感到不安的部份。但是,同樣或甚至更加令人焦慮的是,在PTT掛掉以後,臉書上看似「一片和諧」的美好的、同溫層的世界。

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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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