台灣大拋5G棒球場未來，林之晨喊話：頻譜政策應鼓勵「三共」|數位時代 BusinessNext

主打智慧棒球場，台灣大找夥伴秀應用

台灣大哥大總經理林之晨表示，網通產業鏈大概需要十年才會成熟，5G看起來需要更長的起步，但若等到成熟後再啟動發展，就會失去成長機會，「台灣大希望能領先其他人探索，成為在垂直領域較有競爭力的服務商。」

Garmin指出，透過裝在球棒底部的感應器，能針對揮棒初速、擊球力道等五大指標訓練揮棒，目前不需5G訊號就能有效果。但未來有5G之後，或許可讓賽前練習、下一棒打者準備時更有「看頭」。

圖／蔡仁譯/攝影

台灣大雖然是電信三雄中最晚舉辦5G軍火展示大會的業者，但透過關係企業富邦育樂的緊密結合，讓他們有更多試驗智慧球場應用。如合作夥伴狂點提供AR及全息投影技術，球迷使用手機APP，可和虛擬球星互動並接招揮棒；Funique提供球場座位實境360度全景預覽，不同座位的視野如何，不必再靠想像，以方便球迷進場購票時可提前參考選位；Garmin則帶來揮棒訓練分析儀，搭配3D揮棒路徑指示，能運用科技了解個人揮棒打擊數據。（跟4G不一樣在哪？5G白話文快速看懂技術差異）

「並非所有應用服務都需要5G，但5G能讓球迷有最好的整體體驗。」林之晨說，新莊棒球場目前建置四座5G基地台，能讓數十台攝影機同時上傳訊號，呈現多視角的即時回看，這就是4G無法做到的事情。

台灣大技術長郭宇泰也補充，5G網路能因應球場場域內瞬間同時上線、大量影音資料「多對多」或「一對多」的情況，因此也與工研院合作建立iMEC平台，搭配VR轉播設備與影像傳輸技術，可提供球迷高清即時VR影音體驗，包括VR 360多視角賽事、互動時間切片、立體VR球場導覽等影音服務。

NCC政策開放5G三共，林之晨：看不到鼓勵誘因

台灣大搶在5G上路前秀出未來應用，不過面對即將到來的挑戰——搶標頻譜與基礎建設，林之晨認為法規仍不夠友善，現行規劃雖比電信管理法修法前更寬鬆，卻沒有提供鼓勵共用頻譜誘因，所謂的「三共」，是指共網、共頻、共建。

他解釋，以國家通訊傳播委員會（NCC）第一波開放競標的3.5GHz頻段為例，目前釋出270MHz頻寬，設計得標頻寬上限100MHz、下限10MHz，「無論得標頻寬多寡，都有建置最低1千座基地台的義務」。他認同NCC的規劃，是為杜絕頻譜蟑螂只標小頻寬，卻沒有盡到建設義務，導致5G特性無法發揮的情況。（德國5G標金開出天價，徐旭東：相信台灣會理性）

「但就像所有人都知道羅密歐與茱麗葉要結婚有挑戰，你應該要創造規則來鼓勵他們。」林之晨認為，政府應提供鼓勵「共頻誘因」，因為5G特性是重點建置，不是像4G主打全面覆蓋，若能在「 拉高頻譜最低得標門檻的前提下，讓建設義務共享，不需每家業者都蓋一千座基地台，那大家自然會往共頻走。 」

他指出，5G基地台密度預估會是4G的三倍多，用電成本也是三倍，「如果台北到高雄不需要五條高速公路，5G基地台建設義務也應該有相同考量，期待NCC能以國家高度釋出更多鼓勵政策。」

責任編輯：陳映璇

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。