化產後憂鬱為創業動力，催生AI寶寶攝影機——專訪Cubo共同創辦人|數位時代 BusinessNext

踏入會議室，寶寶攝影機 Cubo 的共同創辦人林欣誼（Joanna）看起來相當有氣勢，170 公分的身高更加強了不少氣場，名片上「首席行銷長」的頭銜讓人直接聯想到英氣外放的女強人模樣。

不過，坐下來接受訪問的林欣誼，在回答問題前，總會先默默地說聲「好」，彷彿在鼓舞自己一樣。這種反差萌，讓她少了咄咄逼人的壓迫感，反倒傳遞出一種堅定的溫柔。

翻開過往的經歷，PayEasy、MOMO、Yahoo、91App，清一色的電商公司，與 Cubo 所專攻的 AI 與硬體領域截然不同。

讓林欣誼勇敢跨出舒適圈，毅然決然離開深耕 10 年以上電商領域的關鍵人物，是雲仔，林欣誼的兩歲兒子。

送子鳥稍來的祝福，卻一併帶來產後憂鬱症

「我一共做了 6 次人工受孕才獲得第一個孩子。」原本以為孩子的出生能夠讓林欣誼的生活與事業更加圓滿，沒想到送子鳥帶來了恩典，也一併帶來了產後憂鬱症。

兩年前，懷胎 7 個月的她挺著大肚子加入了丈夫的團隊寵物攝影機 Furbo，前往美國籌備登陸募資平台 Indiegogo 的工作。募資相當順利，兩個月內就成功募得 1,500 萬台幣。

林欣誼一邊享受成功的戰果，一邊與丈夫不斷規劃著育兒藍圖。這是引領她不斷前進的動力，「我要為了兒子更努力，以身作則，成為孩子心目中最棒的媽媽」。

Furbo 在美國獲得相當成功的迴響後，林欣誼回台生產。自此，出現了重大的轉捩點。

「每一天都從睡夢中驚醒，擔心孩子趴睡，或棉被覆蓋口鼻窒息，每兩三個小時就想親眼確認一下孩子還好嗎？」，夜夜難以成眠的她，情緒上也發生了改變，「過去看到老公碗沒洗也不是很在意，那段時間卻會生氣要他馬上、立刻把碗洗好」。在諮詢過醫生與朋友後，林欣誼才知道自己罹患了產後憂鬱症。

醫生建議他們每週選一天遠離孩子，不管是看個電影也好、散散步也好，隔出一小段沒有孩子的空間，找尋自己的生活。

在這段時間，林欣誼不只想盡辦法找回產前的開朗與活力，另一方面，她不斷詢問身旁的人，是否遭遇到相同的夢魘，發現許多媽媽都非常害怕孩子趴睡所引發的窒息問題。

從這一刻開始，Cubo 的雛形漸漸在心中萌芽。

以使用者為核心，募資平台上快速爆紅

打造一個讓媽媽能夠安心，自己也能夠放心的寶寶攝影機，成為了夫妻倆的共識，於是組建了團隊進行產品開發。過去打造寵物攝影機 Furbo 的經驗，讓 Cubo 團隊快速找到核心理念：「以使用者為中心」。

聽起來真的有講跟沒講差不多，不過 Cubo 卻把這個概念落實到 DNA 中。第一次聽 Cubo 的 pitch，會誤以為自己身處什麼學術場合，不管是找尋醫師共同研究，用堅實的論文資料為產品功能背書，或是找了 158 位父母進行深度訪談，在台灣與美國共發了 8,000 份問卷，為的就是達到「無我」的境界， 讓使用者來決定一切 ，不讓團隊主觀的意識「污染」產品的走向。

「第一次創業總是奮不顧身、孤注一擲」，林欣誼第一次創業是與丈夫共同創立販售寵物用品的寵樂網，一昧複製別人的概念，並沒有為他們帶來成功，創立兩年就宣告倒閉。「這次之後我們大徹大悟，每一個決定都要回歸市場驗證」，二次創業的他們，不斷利用市場客觀的聲音驗證自己的 idea 是否流於「自 high」。

舉例來說，Cubo 的外型是鳥，其實是使用者在許多動物形象中選擇出來的；另外就連產品介紹，Cubo 都透過問卷與訪談調查，找出最吸引使用者的文案順序。最終的結果令人十分滿意，在募資平台嘖嘖上，Cubo 僅以短短兩天就募得 500 萬台幣，是募資目標的 5 倍以上。

創業家與媽媽身份如何共存？神隊友老公是關鍵

Cubo 於嘖嘖平台初亮相獲得相當不錯的成績後，林欣誼沒有閒下來，「接下來會以網頁內容對使用者進行調查，看怎麼進行優化」，越來越忙的她，如何在創業家與媽媽的兩個身份中保持平衡？

「許多人認為創業跟育兒是互斥的，難以兼顧，但我卻覺得是一種互補」，林欣誼認為在照顧完孩子後，處理 Cubo 的事務是一種心態轉換，能夠讓育兒所累積的鬱悶有個宣洩的出口。「更何況，在處理完創業所遭遇到的困難後，照顧小孩所遭遇到的麻煩好像變得簡單一點了」。

不過，更重要的是夫妻的相互扶持。與丈夫共同維持的育兒觀念，才是支持林欣誼在「媽媽」與「創業家」之間保持平衡的關鍵。以照顧雲仔來說，她與丈夫互相 cover，沒有誰是單一的照顧者，不會有媽媽擔子比較重的情況。

「一邊創業、一邊帶小孩當然很累，不過我們總希望小孩子可以勇敢追夢，怎麼談到自己卻縮了起來？最好的教育，就是身教，創業與育兒當然能夠並存」，林欣誼停頓了一下，接著說：「我希望雲仔可以記住，我們這些大人談論夢想時，眼睛閃閃發光的樣子」。

訪談中的最後一個問題是：「有沒有什麼話要對老公說」？

林欣誼先是看著從頭到尾都陪著一起訪談的丈夫笑了一下，原本以為會產生一點粉紅色的尷尬，她卻非常堅定、順暢地說：「他真的是一個神隊友，不管是創業還是家中的事務，我們不只是夫妻，也像是朋友，他總是可以找出很多盲點，當我們成為彼此的鏡子，很多困難都可以一起解決」。

就像是事先排練過這個問題一樣，一氣呵成。

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。