誰說台灣沒AI人才?日創業家不撿現成,而是開「免費」課程搶學生
誰說台灣沒AI人才?日創業家不撿現成,而是開「免費」課程搶學生

誰說台灣沒AI人才?台灣基礎科學教育扎實,培育大量工程師人才,日本企業也跟隨美國Google與Microsoft等公司角度,來台招聘人才,今年下半年(預計10月)由SONY、FFG風險投資基金與伊藤忠集團注資的日本新創公司Cinnamon將來台,開設六個月免費AI課程。

其實,台灣學生科學基礎扎實,不少學生具有全球頂尖實力,但若台灣本土企業還是只想「撿現成」、不願意投資時間與金錢自己培訓人才,那好人才大量外流是遲早的事。

B型企業家思維先「給」再說

「在想怎麼取得優秀人才之前,先給予!」日本新創公司Cinnamon共同創辦人暨技術長堀田創(Hajima Hotta)說。在來台開設課程之前,堀田已經在越南AI教育與創業圈小有名氣。

2015年起,堀田自己設計為期六個月的AI課程,強調與市場應用接軌,不但「免費」幫當地大學生上課,還補貼學生車馬費,而且學生與公司沒有契約關係,培訓期滿,學生自由選擇留在Cinnamon工作或其他工作機會。堀田具有「B型」企業家思維,課程不收費,自由度高,沒有契約綁定。不但可以幫忙市場培育人才,也能讓自己找到最適合的員工。崛田25歲就拿到日本應慶大學深度學習博士學位,天賦異稟,又有多次創業並成功出場(賣給Mixi與日本雅虎)經驗,技術市場化經驗豐富。因此他的課程重視產業接軌,有別於大學裡頭的重視理論,缺乏實務應用的課程。

課程內容包括兩個月的基礎理論訓練,以及四個月的分組研修,由三位專家教授。基礎理論課程結訓前,會進行考核,篩選前三分之一學生,針對興趣繼續探索自然語言或電腦視覺等子領域。第一期課程吸引150名越南學生報名,最後崛田篩選8名學生進行培訓,最後有3位留下成為工作夥伴。

攜手台大、清華教授,瞄準資工與電機系學生

在越南多次小試身手成功後,堀田瞄準亞洲的資訊與工程人才真正大本營:台灣。Cinnamon10月起將與與3位至4位台大與清華教授合作,由堀田提供主要課綱與教學法,瞄準台灣頂尖的電機系與資工系學生,台灣教授領導教學,開設六個月的「免費」課程。教學法以「學生為中心」,學生上課前需要6小時至10小時的課前預習,學生上課後必須和教授分組自己的想法與學習進度,希望培訓後,原本僅會使用AI開源框架的學生,六個月後可以寫出AI相關演算法,做出自己的作品。

「台灣絕對具備領導亞太市場人工智慧開發的潛力,Cinnamon將在B輪結束後,在台灣建構AI科研中心、培訓本土科研人才,進而發展出根著台灣、放眼世界的AI生態系。」堀田堅定表示,有別於其他外資企業多半來台招聘人才後,視台灣為科技產業鏈的中繼站或者程式語言代工地,Cinnamon計劃在台灣創建研發中心,培育人才具備宏觀市場視野,全力開發AI核心技術。

B2B模式獲利,打入日本SONY與黑貓宅急便大型企業

雖然堀田要在台推出課程,但Cinnamon並非AI教育公司,而是不折不扣深度學習技術公司,鎖定日本市場,最知名的產品就是打入日本中大型企業,帶來超過八成的營收讓公司一度盈利的影像辨識系統FLAX Scanner,其系統自動辨識黑貓宅急便的郵件地址、PASONA人力資源銀行的手寫履歷與SONY研發資料庫的珍貴手寫文稿等。而崛田也身兼天使投資人並且成立Zeroth AI創投基金,已投資台灣DT42、Botimize與H3O在內等AI新創公司。

而Cinnamon在六月成功募集B輪資金。思佰益、FFG風險投資基金、伊藤忠集團、SONY創新基金與TIS等集團挹資合計8百萬美元,同時也從瑞穗銀行與三井住友銀行募得債權融資約1百萬美元。目前,Cinnamon公司的B輪募資仍在持續進行中,目標在今年八月結束B輪募資前,集資1千萬美元(約新台幣3億元)。

台日資金攜手,整合泛太平洋島鏈為「合縱」陣線?

日本工程師人才荒是老問題,尤其是程式開發與資料庫管理資訊工程師,近15年許多日本企業不得不把研發中心移往印度與越南,以便聘用當地工程師,崛田在越南設立研發中心做法並非特例,「在日本,資訊產業的工程師不但薪水比不上生醫與化學等,地位也比較低,加上日本人更喜歡穩定終身職工作,變化頻繁的資訊科技業並不受歡迎。」堀田指出,非常看重台灣的科技研發實力與資訊工程研發潛力,「雖然台灣硬體工程師偏多,但普遍受過良好的數學與物理學等基礎科學教育,是AI專業的基石。」

除了日本,全球都鬧AI人才荒,在這樣的背景下,中國與美國AI強國成為AI磁吸地,台灣也面臨AI人才出走危機。因此,若能以日本一億人口的大市場為目標,台日資金為後盾,台灣研發中心基地,加上新加坡與東南亞國家等地資金與人才,整合泛太平洋島鏈國家為「合縱」陣線,突破中與美的AI人才強力磁吸,可能是一個破解人才流往中美困境的好方法。

關鍵字: #人工智慧
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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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