用區塊鏈讓社群網站也能打賞？看直播平台的機會與挑戰|數位時代 BusinessNext

用區塊鏈讓社群網站也能打賞？看直播平台的機會與挑戰

直播平台Uplive用區塊鏈技術打造「虛擬禮物贈送平台GIFTO」，預計2018年第一季開始，就可透過代幣在Facebook、Instagram、YouTube上送禮物給網紅，將打賞文化延伸各大社群平台，他們背後的動機是什麼？

直播平台想讓「打賞」延伸至社群網站

自稱全球用戶突破5千萬，直播平台Uplive在10個國家落地成立分公司，正式在台灣上線剛滿兩年。他們強調，2017年透過平台送出的虛擬禮物（virtual gifts）價值超過1億美元，而日前發佈的新聞稿中，也提到平台營收超過數十億新台幣。

無論真實數字究竟為何，讓人好奇的是，這樣一間看似快速成長的公司，為什麼不自己賺錢就好，卻想把「打賞」這門生意，透過區塊鏈技術，運用在各大社群平台裡？

「其實大部分網紅的收入來源都是廣告業配，」Uplive執行長葉冠義說，並不是每個人都適合在泛娛樂的直播平台裡和粉絲互動，例如不少知識型網紅在Facebook提供不錯的內容，卻無法將影片觀看數快速轉化成收入。要是請他們跳槽至直播平台，恐怕也會有水土不服的情況出現，因此他看好「跨平台」式的打賞，將能夠最有效地幫助內容創作者獲利。

打造虛擬禮物贈送平台，將市場餅做大

至於要怎麼做到跨平台打賞？Uplive選擇用區塊鏈技術打造「虛擬禮物贈送平台GIFTO」，與貨幣交易所Kyber Network及區塊鏈媒體Binance合作。

消費者需要先向交易所購買代幣，透過帳戶儲存及儲值後，兌換成自己想要的禮物，即可贈送給喜愛的網紅。而網紅收到代幣後，也需要向交易所兌換變現。

根據GIFTO官網顯示，這些代幣在12月14日開始發售，目前公開與私募部分，約3億的GIFTO代幣已全數銷售完畢。由於Uplive採取1：7000的方式，接受以太幣來兌換GIFTO，若換算成市場價值，初估至少募集了超過3千萬美元。

「你叫阿妹來直播，她不一定願意，但是在FB直播就能被粉絲打賞，她可能就會感興趣。」葉冠義認為，直播發展從PC端、手機端，再到現在的跨平台方式直播，可說是無所不直播了，雖然營收還是一直成長，但這塊餅畢竟有限，如果可以把市場做大，才能夠有更多機會出現。

透過跨平台打賞，對內留住直播主

從另一個層面看，打造跨平台打賞技術，不僅是往外進攻，也增加了對內留住直播主的機會。

Uplive母公司、亞洲創新集團創辦人及行政總裁田行智在接受外國媒體採訪時表示，他們平台上裡的近十萬個直播主，不少人都同時在FB、IG有大量粉絲，未來的社群平台送禮機制，還可讓追蹤者較少的直播主有增加收入的機會。

「他們甚至可以設計專屬禮物給粉絲。」田行智表示，直播平台設計出6、70種不同虛擬禮物，看似已經足夠，但其實直播主都很渴望能擁有自己的象徵。過去卡在平台的人力有限，不可能無限制擴張禮物種類，有了區塊鏈之後，情況就會有所改善。

他們號稱開放認購代幣的一分鐘內，所有額度就銷售一空，並預計在2018年第一季，率先提供直播主使用這套跨平台虛擬送禮機制。

儘管目前，仍無法確定這項技術未來的成熟度，以及社群網站是否會跟進市場，但從Uplive打造區塊鏈技術、日前17直播也搶先開放用戶以比特幣、以太幣支付兌換禮物，可以看見直播平台的送禮打賞文化，似乎正受到虛擬貨幣興起的快速衝擊。

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。