按需平台趕集上市後的投資熱點
按需平台趕集上市後的投資熱點
2019.05.27 | 創投

2019年3月18日,全球最知名的新創加速器Y Combinator(YC)舉辦「2019年冬季梯次」的Demo Day(展示日),且還因為團隊數量太多得移師到新場地。

對新創團隊來說,YC Demo Day雖然不是場必須參加的活動,但卻極具吸引力,畢竟是一個能一次爭取台下上百位投資人與媒體目光的舞台。然而,每一梯次當中都有團隊不登台的理由是「早就被投資人追著跑」。

Catch就是2019年冬季梯次中,早就被投資人追著跑的明星團隊之一,在冬季梯次期間即完成100萬美元的前種子輪,在YC Demo Day前則完成了510萬美元的種子輪,且投後估值超過2,000萬美元。

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圖/ Catch

我一向喜歡替每個服務想出關鍵的「一句話」, Catch的一句話便是:「零工世代的福利管家」,一站式地提供以下服務:

  • 退休儲蓄
  • 稅額預扣
  • 健康保險
  • 人壽保險
  • 學貸償還

上述的每一項業務在當今市場上都有競爭對手,其中競爭最激烈的是儲蓄及稅賦這兩大塊。Catch強調其特點為「一站式」且超容易上手,而這點之所以吸引人與它的目標客群設定有關: 零工(gig worker)

零工經濟的定義與規模

2015年英國金融時報將「 零工經濟」(gig economy)選為年度關鍵字;2016年Diane Mulcahy推出《零工經濟》(The Gig Economy)一書以來,零工這個詞更受關注。然而,究竟該怎麼定義零工?你的零工等不等於我的零工?

為了提供各界一個可靠且統一的資料庫,亞斯本研究院(Aspen Institute)與康乃爾大學勞工關係研究所(Cornell University’s Institute of Labor Relations)合作了一個計劃:零工經濟資料中心(Gig Economy Data Hub),當中整理了三大類的零工定義。

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圖/ Gig Economy Data Hub
  • 依工作型態 :雇主與受雇者之間的合約關係,例如:正職、部分工時(part-time)、外包等。非正職人員屬於零工。
  • 依稅賦型態 :以美國為例,正職雇員從雇主那取得的是W-2表單,並有最低工資、薪資所得稅減免、反歧視等福利保障;非正職人員則取得1099表單,且不享有正職雇員的福利保障。拿1099表單的人員屬於零工。
  • 依工作本質 :依照多項質性指標認定,例如可於彈性時間、彈性地點工作,且雇主不具有實質監管權利的屬於零工。

定義問題以外,零工的規模是否真如媒體所言的龐大?例如,Diane Mulcahy曾在其書中大膽預言,10年內零工的數量將超越全職工作者。對此,零工經濟資料中心整理了美國官方與民間的數據,得出以下這張綜合說明圖。

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圖/ Gig Economy Data Hub

全美的勞動人口當中,超過25%的人有從事任何形式的零工;有10%的人以零工為主要收入;只有不到1%的人是透過新興網路平台獲得零工機會。

那麼台灣呢?根據行政院主計總處的最新資料,2018年台灣就業者為1,141萬人,其中從事非典型(部分時間、臨時性或人力派遣)工作者為81.4萬人,佔比 7.1%,較2017年增加9,000人(1.05%)。

因為統計方法的限制,有人認為行政院主計總處的資料不足以反映事實,但若與零工經濟資料中心當中推估的「以零工為主要收入」族群相比,可以看出趨勢是接近的。

換言之,若採狹義的零工統計原則,要發生Diane Mulcahy在其書中預言的未來,可能性極低。

零工經濟帶來的福利衝擊

彈性工作這個概念並不新,在企業當中被廣泛運用也有三十年以上的歷史。然而,在網路──尤其是行動網路──近十年內的高速普及下,零工「市場」的效率獲得大幅躍升,促進這個市場成長的新興平台業者也獲得資本圈的巨量關注。

在供需媒合效率高速成長的背景下,價值的定義方式也產生巨變,其中一種變動是「主詞」的變換: 「人」被化約成「勞動時間」的集合 ,而一些過去被定性的環境,例如 家、辦公室,也被化約成「可用空間」的集合

因此,Uber、Airbnb等新創業者透過「我們只協助點跟點之間找到彼此並完成交易」的角色定位,在發展過程中卸除絕大多數的責任成本,嚐到了高速成長的果實。

對廣義的零工來說,按需(on demand)平台的存在可以單純只是彌補薪資成長停滯的幫手;但對狹義的零工來說,按需平台究竟是什麼呢?或許這些平台業者在草創之初並沒有想像過自己會成為一些人的主要收入來源,但如今這個事實也衍生了許多爭議,至今仍未有定案:

不論如何,「現狀」下平台與零工之間並不存在典型雇傭關係,換言之零工無法享有任何形式的勞動保障。以台灣最基本的勞保為例,有固定雇主的勞工只需負擔20%費用,相較之下零工只能透過職業工會加保,得自行負擔60%費用。

趕不上變化的福利政策

因(行動)網路普及而加速發展的零工經濟,其暴露的社會福利系統問題將隨著當中的主要按需平台業者在資本力量的推動下進行「零和賽局」,而越來越受到關注。

換句話說,假使Uber最終得以成為「最後一個站著的人」,其與司機之間的雇傭關係就不再只是個案,而是一個全面性的社會問題。

面對這樣的問題,全世界的福利制度都趕不上科技及商業的變化腳步;然而,觀察比較早面對零工經濟(或非典型受雇)狀態的國家,在政策上有其調整軌跡可循。

在諸多面向上常被拿來與台灣相比的韓國,其自雇者(self-employed)佔勞動人口的比例一直很高,原因無他:很難就業。根據世界銀行的資料,韓國自雇者的佔比雖然逐年下降,但仍然將近30%。

也因此韓國就業和勞動部(MOEL)在2011年修改「就業保險法」(the Employment Insurance Act),自雇者可加入失業給付計畫,當不自主地結束營業後,可以領取每月50%參照薪資,領取時間最長不超過6個月。韓國政府隨後也於2013年預算中首次編列用來支付自雇者失業的給付金。

然而,就業保險法的涵蓋範圍仍有限,且費率較一般勞工高出一倍,領取時間也無法再延長。整體來說雖然較過往有所強化,保險制度上仍非量身打造。

風險投資的銜尾蛇

從第一支iPhone問世至今已12年,世界確實如臉書創辦人Mark Zuckerberg所說「聯結得更深」。這個現象的背後是更多的價值被重定義、更多的分配方式被改寫,而許多跟不上的制度也慢慢邁向崩解。

從一個極廣泛、也沒什麼論據基礎的角度來看待,小黃司機對Uber司機的大打出手,揭示的或許不只是產業衝突,更是社會安全網面向失能的焦慮。

勞動場景的變換,以及福利政策跟不上變化,都說明了何以不只是Catch備受關注,其同梯的新創團隊Keeper也在從YC畢業後完成165萬美元的種子輪融資。

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圖/ Keeper

相較於Catch的一站式定位,Keeper只專注在稅賦服務,他們估算全美的零工每年至少都多報了20%的稅。換言之,對那些每年零工收入超過25,000美元的人來說,Keeper可以幫他們省下超過1,550美元。

按需經濟的投資熱潮已過,此時此刻的新一波熱點對象成了「解決按需經濟造成的問題」的服務者。雖然意識到這事實後,心中有股說不出的滋味,但想想也是這世界有趣的地方吧──就像古籍中提及的銜尾蛇(Ouroboros)一般。

本文由李易鴻授權轉載自其Medium

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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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