電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？|數位時代 BusinessNext

電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？

繼2017年9月發表電動車計畫、2018年10月宣布總部落腳新加坡、2019年10月又取消切入電動車市場，是什麼原因導致Dyson電動車計畫生變？

電動車計畫轉彎原因：缺乏商業可行性

從吹風機、電風扇到吸塵器與空氣清淨機，Dyson將小家電賦予時尚設計，逐步成為高端全球品牌。前年宣布切入電動車市場，以固態電池技術為核心，計劃在五年內投資14億美元（約合新台幣434億元），打造電池工廠與電動車產業鏈。

Dyson起初選定落腳新加坡發展電動車的原因有三，一是希望減少研發與產製間的成本，在人才多元的新加坡研發測試，接軌馬來西亞、菲律賓供應鏈，提升整體產能與效率。二，新加坡城市規劃與政策法規完善，流程自動化與高度保護智慧財產權適合在地研發。三，因近年亞洲客群成為 Dyson 的消費主力，於新加坡推出，適合日後於亞洲各國在地行銷。

然而計畫趕不上變化，經過一年的調研，Dyson 總執行長表示「Dyson 現行電動車計畫缺乏商業可行性」，寧願吸收沈沒成本中途喊停。根據新加坡南洋理工大學商學院教授 Zafar Momin 回應中央通訊社（ CNA ）採訪發表評論，「不意外計畫中途喊停，要發展電動車產業，法規、供應鏈、研發缺一不可，技術門檻高研發成本也高，與發展家電所需的考量與戰力完全不同，且市場上也已有先行者，Dyson 選在此時切入缺乏優勢。」

總部遷至新加坡，改造舊發電廠為時尚研發重鎮

即使電動車計畫臨時喊停，並不影響 Dyson 將總部遷至新加坡的決策。Dyson 將與新加坡最知名辦公大樓建商 Mapletree 合作，鎖定已除役的聖詹姆士發電廠，把原先富有夜生活娛樂的 3,000 坪聚落，改造成充滿設計與藝術氛圍的「南方濱水園區」（ Greater Southern Waterfront）。

會選定歷史悠久的發電廠，打造藝術與研發並存的園區，是因為總執行長 Jim Rowan 深信「工作地點與氛圍影響研發靈感」。除了立志成為新加坡的新地標，總部的營運目標仍是專注於研發。

Dyson 將延伸家電產品的現行優勢，發展使消費性家電電力更持久的下一代電池技術，並以家電的感應器、自動化為重點，致力發展「智慧機動生態系」（Smart Mobility Ecosystem），持續增強 Dyson 品牌在亞洲市場開發的影響力。

高端生活家電，科技與設計的不斷延伸

Dyson 於 1990 年代在英國設立，起先是因創辦人詹姆士 · 戴森（James Dyson）不滿當年的吸塵器效能，從 5 千多次的改良後，推出了雙螺旋技術的吸塵器，陸續發明了無葉風扇，並將其技術應用在吹風機。詹姆士將家電時尚化，被英國媒體譽為「英國設計之王」。

在英國、新加坡、馬來西亞超過千位的工程師與科學家，致力研究流體力學、聲學、電子學、微生物學，提升生活家電效能。Dyson 將時尚藝術融入嚴謹的工藝設計，賦予品牌明確的高端市場定位，讓 Dyson 商品得以遍佈全球 65 國市場，於 2018 年獲利約 13 億新台幣。

從英國遠行 1 萬多公里，將總部遷至新加坡，沒有了電動車計畫，Dyson 回頭專注消費性家電的產品設計優化與亞洲在地行銷，這股時尚家電的科技炫風，在 2020 年代將跑得比車還快。

責任編輯：蕭閔云

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。