鑽研音樂  網路練兵 李俊廣挑戰跨界綜效
鑽研音樂 網路練兵 李俊廣挑戰跨界綜效
2007.04.01 | 人物

PIXNET與城邦集團的聯合記者會上,出現了一個網路界人士不太熟悉的臉孔,他是PIXNET新任總經理李俊廣。在這個連六年級生都嫌老的部落格事業裡,李俊廣不僅是一枝獨秀的五年級生,更是個論氣質、論背景、論經歷都與眾不同的特殊角色,他是誰?成了現場的最大疑問。
打開Google搜尋一下這個名字,搜尋引擎撈出來的資料竟然大多與音樂有關,其中竟然還可以看到一張古早的唱片封面,一個長髮飄逸的男子唱著:「我不是一個可以依靠的人!」
的確,這個唱著不可以依靠的人,也是李俊廣,那一頭長髮透露出李俊廣年少時代的狂放與不羈,也記錄了他闖蕩唱片音樂界的歷歷往事。二十三歲以歌手之姿跳入音樂圈,李俊廣開始了在台灣音樂界近十年的闖蕩。
一路從唱片製作助理開始,參與過上百張唱片幕後製作,經歷了執行製作、製作人,直到音樂總監,寫過的詞、曲超過數十首。洋洋灑灑,李俊廣在流行音樂界的成績可說是有目共睹。很難想像,撇開了一路上豐富的音樂資歷,李俊廣反倒是畢業於孕育出無數資訊科技能人的交通大學,而且不僅念的是資訊工程,還一路念完了碩士。
李俊廣擔任製作助理時就認識的前資深音樂人、現任遊戲新幹線營運處專案經理的錢幽蘭,就十分感嘆:「從來都不知道他是交大資工畢業的,現在他可是終於『務正業』了。」
錢幽蘭說的一點也沒錯,離開了音樂圈的李俊廣,不僅是終於學以致用,而且還一下子就在網路圈子裡幾經起伏,繞了一大圈。
短短四年之間,李俊廣從毅然決然與炫光螞蟻科技一同投入網路影音成立Fun TV、與好友楊佳燊成立傑思整合行銷拓展網路廣告經歷、支援無名小站以「娛樂頻道」打出行銷佳績,到轉身回到半個音樂圈,進入KKBOX擔任總經理林冠群的特別助理,再到正式獨當一面加入PIXNET團隊執掌總經理。
或許不少人看來這是一條音樂人在網路界的顛簸之路,但李俊廣自己卻樂觀的很:「真的是失敗為成功之母。」雖然是老生常談,但李俊廣自己也坦然承認,過去的自己既不懂廣告業務,又沒有技術團隊,更不了解財務運作,繞了這一大圈,雖然辛苦,但也終於是裝備了自己,準備在全新的領域重頭出發!

**堅持理想
交大畢業領低薪進音樂圈

**
雖然大學念的是交大資工,但李俊廣卻從來只對音樂有興趣,課業踉蹌地畢了業,他終於靠著一腔對搖滾樂的熱情投入了音樂界。只不過唱片公司沒讓他唱搖滾樂,反而讓他唱起了抒情曲調,與他那頭執意留起的長髮形成強烈的矛盾對比,這樣的出擊,從一開始就註定坎坷。
唱片不賣,李俊廣反而開始在歌曲創作找路子。為了自我推銷,甚至還一度挨家挨戶拜訪製作人,還好半年寫了九首歌,九首歌裡又有四首順利獲得唱片公司青睞,一開始打定主意「沒餓死就繼續走下去」的李俊廣,竟然也真的沒餓死,跌跌撞撞也算闖進了音樂圈。
在仍是以師徒制為主流的音樂界裡,李俊廣就是從買煙、買檳榔、便當的製作助理開始做,雖然看著同學一畢業就坐領動輒五、六萬的月薪,但李俊廣的熱情卻讓他對自己一個月一萬八的薪水甘之如飴:「他們談的是錢,但我做的是我喜歡的事情,做自己比較快樂。」
就是這股對音樂的執著與熱情,讓李俊廣終於獲得音樂前輩李亞明的賞識,走入了音樂生涯的高峰期,不僅參與製作了周蕙、蘇永康等專輯,大賣五十萬張,也開始投入新人養成,製作的《阿爆&Brandy》專輯,甚至還擊敗SHE、Energy、BAD、Tension一舉拿下當年金曲獎最佳團體組合。
只不過站在高處,李俊廣反而想得更清楚:「音樂市場從一百四十億的規模,跌到了八十億,我看到虛擬媒體如何影響了音樂產業。」而他暗藏在骨子裡的科技人因子,也在此時開始蠢蠢欲動。
「其實我也不知道未來在哪裡,只知道唱片再也好不了多久,」說起回歸科技業的轉折,李俊廣自己倒也老實,對那時的他來說,思考方式很簡單:網路既是另一種型態的媒體,那麼最直接的作法,就是利用網路來「打歌」。
籌了錢,找了在炫光螞蟻科技工作的研究所同學,李俊廣滿懷希望投資成立了以網路MV電視台為號召的「Fun TV」,多年遊走音樂界的他,很快得到了音樂界夥伴的支持,一時間聲勢還頗為浩大,瞬間累積三十萬會員。「我就是靠著一張嘴橋出新事業。」李俊廣自己笑說。
但就跟師父李亞明擔心的事情一樣,經營者與執行者的角色確有著極大的出入,李俊廣在網路出發的第一步不僅不算成功,更是沈痛的教訓:「我真的自以為是地以為流量大就可以有收入。」找不到廣告收入來源,Fun TV最後無疾而終,李俊廣也以損失兩百萬元收場。

**屢敗屢戰
成功幫無名小站創造價值

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有了這次的失敗,李俊廣清楚看到自己的不足,雖然擁有跨越文化創意產業及科技業兩大領域的優勢,但始終敵不過專業、財務運作能力的缺憾。
從哪裡跌倒就要從哪裡站起來,李俊廣不僅在跌倒的網路廣告界重新歷練,還成功結合娛樂專業與新興網路媒體,為無名小站打造了「藝人部落格」,不僅讓網站到達率成倍數躍進,也奠定了無名小站的廣告、媒體價值。
緊接著李俊廣又回到半個音樂界,進入了KKBOX,在總經理林冠群身邊,學習他最為缺乏的管理與財務能力,也終於遇上了惺惺相惜的PIXNET技術團隊,獲邀加入清一色為七年級的經營團隊。
「我們在行銷、人脈方面真的是白癡,俊廣有的就是我們所缺少的,」對PIXNET技術長曾皇霖來說,外求李俊廣加入團隊聽起來十分合情合理,但雙方在個性上的契合,更是接起溝通橋樑的原因。
「他的個性不會計較、不會去爭,願意跟我們一起努力。」曾皇霖說。事實上,這也與李俊廣的想法不謀而合,「我們做習慣幕後的,就是要營造好的環境,讓別人擁有好的舞台,專心做他們想做的事情。」繞了大半圈,李俊廣好似離開了本行,但其實心境卻又回到了老本行。
李俊廣的第一步就是幫助PIXNET在眾多求親對象中千挑萬選了城邦集團,現在就是要再次尋求跨領域的綜效,不僅讓這個李俊廣眼中最複雜的媒體找到網路的新生命,還要將PIXNET扶上競爭舞台,與其他服務商一較高下。
或許就跟李亞明的觀察一樣吧,向來靠著熱情與興趣支持一路走來的李俊廣,也終於從摸索、學習中得到了歷練,現在就等他穩健持續地走出自己工作生涯的下一步。「音樂是脫離不了網路的,我還等著他幾年以後回來跟我合作!」李亞明的這一席話,說的不僅是自己的期待,也更是李俊廣的自我期許。

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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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