你低估了職涯長度嗎?回答這5個問題,就能掌握你的職涯人生
你低估了職涯長度嗎?回答這5個問題,就能掌握你的職涯人生

本文摘自:《人生的長尾效應》,天下雜誌出版

建立職涯計畫之前,你需要藉由一些運算來協助你建立正確的思維。

1.用六十二扣除你現在的歲數

這個數字就是你距離退休前還要經歷的職涯長度。如果今天你才20多歲,表示還有將近35年的時間要用在職場中打拚。許多人認為, 自己的職涯大多會在40歲時就走到終點,但事實卻是即使已經40歲了,甚至連職涯中途都還沒走到,大多數人都低估了職涯的長度。

2.精通一件事需要多少時間?

麥爾坎.葛拉威爾(Malcolm Gladwell) 的著作《異數:超凡與平凡的界限在哪裡?》(Outliers: The Story of Success)中寫到,他曾研究各領域中的佼佼者,包括體育、音樂、藝術和商業領域,估算出大約需要1萬小時的密集練習與排演,才有可能真的精通某項技能,如同葛拉威爾所觀察到的:

一旦音樂家有足夠的能力進入頂尖音樂學院,能區分其高下的因素就只剩下努力程度的不同。人上之人光是努力是不夠的,而是要比任何人都加倍努力才行。成就是天分與準備的總和,練習從來都不是你表現好時所做的事,而是你所付出的努力造就了你的成功。

關鍵在於,與生俱來的天分是完全不夠的,不論你的IQ有多高或是擁有多少天賦,成功都需要經歷艱難的努力過程與超乎想像的時間去琢磨,放眼看看你所感興趣的產業,研究一下別人的事業軌跡。小野二郎(JiroOno)被公認為是世界頂尖的壽司師傅之一,他規定學徒在還沒花上十年精進刀工之前,都不能有機會下廚。當你愈了解自己想要學到的技能,愈需要好好準備,為職涯做出最佳選擇,將成功無限長遠擴展。

3.四十歲後,還能累積多少個人財富?

個人的財富累積大約會在65歲時達到高峰,而40歲前所累積的數目其實只有65歲時的10%到15%左右。大部分的個人財富累積都集中在40歲之後。首先,在職涯中賺取收入的主要階段大多落在40歲之後;其次,得以享受到複利所帶來的效益;再者,一旦貸款和小孩的相關費用都付清之後,許多支出會逐漸減少。對多數的人來說,40歲、50歲甚至60幾歲才正是回收過往投資的時候。

4.你的Facebook上有多少好友,LinkedIn上有多少聯絡人?

以透過社會與商業互動所締結的關係數量為基礎,讓大家藉此了解自己擁有多少「社會資本」。一個活躍的成人Facebook帳號大約會有200個好友,18到25歲之間則至少會有300人以上。而LinkedIn全體帳號的平均聯絡人數目,大約落在339個左右。許多人都認為成功事業的關鍵在於擁有最多的社會連結,但事實並非如此。

5.你認為會遇到多少真正改變你生涯的貴人?

這個問題沒有正確答案,但我想以此提問來與上述第四個問題相互比較。單就我的經驗來看,每當人們在受獎晚宴和退休派對上回憶漫漫職涯時,總是只會想到幾個對自己的事業有重要貢獻的人。大家絕不會說:「我要感謝LinkedIn中的1,632個聯絡人」,而是會說:「是這三個特別的人(或者四、五個)讓今天的一切成真」。

我們都會在職涯中找到屬於自己的顧問、老師和支持者,他們總在背後默默為我們加油,拔擢我們成為各種職位和獎項的人選。

20多歲的人,大概就已經擁有至少一位人生導師了。想一想,是誰為你撰寫大學推薦函?是誰提攜你,讓你得到第一份工作或第一次升遷?隨著時間流逝,新的人生導師會出現,過去的導師會漸漸淡出你的生活。但請永遠記得,總有人會與你同在。

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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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