重振自造者風潮，創下台灣募資紀錄的掌上型雷雕機Cubiio進軍誠品|數位時代 BusinessNext

重振自造者風潮，創下台灣募資紀錄的掌上型雷雕機Cubiio進軍誠品

掌上雷刻機Cubiio不只是近期台灣群募在國際上表現最好的新創團隊之外，也將這股風潮帶回台灣，正式登陸台灣誠品。不過，目標是設計、創意人士的Cubiio，台灣人究竟買不買單，還需要一點時間驗證。

創下 2017 年台灣團隊在美募資的最高紀錄

掌上型雷射雕刻機Cubiio的特色在於「小」，5公分邊長的正方體，以行動電源就能驅動。透過Cubiio團隊所開發的App，能夠將手繪圖案、照片，或是指定的設計圖檔以雷射的方式刻印在紙張、皮革上。

2017年，Cubiio前往美國募資平台Kickstarter進行募資，創下了當年台灣團隊的紀錄，募得了137萬美元（約新台幣3,973萬元）。並在另一個募資平台Indiegogo進行募資，也獲得了約170萬美元（約新台幣4,930萬元）的好成績（註）。而今年四月Cubiio更獲得了紅點設計大獎，獲得不少國外媒體注目。

同時負責 App 開發的公關經理陳正龍說：「目前Cubiio營運團隊也仰賴這些募資金額才能繼續走下去」。而Cubiio也是正港的台灣之光，團隊都來自交大，以機械系副教授洪紹剛領頭，產品設計與美術製作也都是交大校友。「連產品開發、製造全都在台灣完成」陳正龍說。

註：兩者為共同計算，Indiegogo 的募資金額包含 Kickstarter。

讓創意飛翔，共享是最重要的價值

如何普及應用與分享創意也成為Cubiio最重要的事。他分享了一個案例，有文創業者利用雷射雕刻作為燙金工具，讓傳統燙金的繁瑣步驟大大縮減。不只省時，最重要的是好上手，解放了過去燙金的進入門檻。

「希望帶動雷射雕刻機普及化後，能夠激發不同的專業領域跨界火花」陳正龍說。也因此Cubiio樂見各種不同的應用，也成立了Facebook社群，讓使用者們進行圖檔交流以及作品欣賞。除了使用者間的互惠之外，Cubiio也設立了免費圖庫，讓大家自由取用。

不過，礙於功率與材質熔點問題，目前金屬、石材、玻璃等仍無法雕印，也是Cubiio團隊未來需要努力的方向。此外，產品的使用安全性相當重要，Cubiio附贈護目鏡，並在雷射出光時採用密碼鎖與出光警示，為的就是保障使用者的安全。

但雷射出光時直接觸碰仍會造成危險，陳正龍說：「這的確沒有辦法防治，我們只能做好事前的警告，或請消費者購買有保護罩套件的版本」。

登陸誠品，希望能找到文青族群

Cubiio 在台灣的推廣，則選擇誠品作為通路，主要是Cubiio的使用者以設計、藝術工作者居多，希望可以透過誠品最大化的接觸目標族群。雖然比起大型的雷雕機，Cubiio基本款約新台幣1.5萬元的價格還算可以接受，但究竟台灣人買不買單，還需要一點時間驗證。

而陳正龍也不諱言地說，Cubiio 主要瞄準市場是美國，也持續為Amazon上架作準備。「希望台灣研發的產品，能夠走向國際，讓更多人看到」陳正龍說。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。