一小時銷毀200台手機，蘋果最新iPhone拆解機器人亮相|數位時代 BusinessNext

一小時銷毀200台手機，蘋果最新iPhone拆解機器人亮相

隨著4月22日世界地球日到來，蘋果（Apple）推出第二代手機拆解機器人「Daisy」，可以做到平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機，有效回收電子垃圾。

一分鐘銷毀三台iPhone，蘋果第二代機器人亮相

人類製造的電子垃圾究竟有多少？根據聯合國「2017年全球電子垃圾監測報告」，2016年全球共產生4,470萬公噸的電子垃圾，重量幾乎等於九座埃及古夫金字塔重，不僅數量驚人，沒有妥善處理的電子垃圾，在焚燒後會釋出銀、鉛、鎘等重金屬，以及阻燃劑、氟氯碳化物等有害物質，人體健康、環境生態都承受風險。

於是我們看到了「Daisy」，它是蘋果最新推出的iPhone拆解機器人，是由2016年推出的第一代機器人「Liam」改良而來，過去Liam每11秒就能拆解一台iPhone、每小時約可處理327台，但缺點是只能處理iPhone 6一款機型。

新一代的「Daisy」，可以做到平均一分鐘銷毀三台iPhone、一小時銷毀200台手機，速度雖然比「Liam」慢，但可以處理高達九款不同的iPhone機型，最重要的是，能將每一種不同的零件進行分類，精細程度是傳統回收方法無法做到的。

透過機器人Daisy的「巧手」，不論是玻璃面板、黏著劑、螺絲都能快速被拆解，留下Touch ID感應器、金屬、電路板等有價值的材料，不僅可以保護環境，過程中還能避免人類接觸到有害物質，蘋果表示：「機器人比起傳統回收方式，可以回收更多金屬，同時品質也更好。」

不過目前全球只有一台Daisy機器人，位於美國德克薩斯州奧斯汀市的蘋果公司回收工廠。而目前在台灣回收手機的管道多元，像是便利超商、電信門市、資源回收車等，透過回收有些還能折抵購物金。

蘋果致力回收產品，遭批評本末倒置

蘋果在環境保護上做了許多努力與宣傳，本月初，蘋果告訴全世界，全球43國的零售店、辦公室、資料中心、公共設施，已經達到100%使用可再生能源，去年啟用的蘋果新園區（Apple Park），建築屋頂就使用大量太陽能板，達成自己的電自己發。

世界地球日（Earth Day）將到來，蘋果表示即日起到4月30日，不論是在蘋果實體店鋪、官網透過Apple GiveBack計畫回收產品，蘋果會將部分收益捐給非營利組織Conservation International，顧客能得到購物積分、禮品卡等獎勵。

同時蘋果也公布《2018年度環境報告》，內容提到蘋果目標要達到「閉循環供應鏈」，不同於傳統供應鏈的線性過程，期待能使用100%回收材料製作產品，並表示蘋果在2017年已經減少2750萬噸的溫室氣體排放，比起2016年的2950萬噸還低，同時也在蘋果園區增設700個電動車充電站、2000台腳踏車。

報告中的數據、表現看起來相當亮眼，但綠色和平組織卻認為， 蘋果應該將重點放在「延長產品使用壽命」而不是「回收產品」 ，致力於回收、再生能源雖然很好，但身為一個大品牌，應該讓產品更容易維修，盡可能讓用戶延長產品使用週期，從源頭減少電子垃圾產生，或許才是保護環境的根本之道。

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。