新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?
新創工程師的中年危機:滿盤皆輸,我還剩下什麼?

本文作者陳昭穎(Winston Chen),原文刊載於其部落格台灣工程師的矽谷故事

從公司第一位工程師,到第一位工程管理者,也已經三年有餘,從一開始事必躬親,每行程式出自我手,到現在我必須從同事工工整整,亮晶晶的程式區塊中,找出一些我能讀的懂的蛛絲馬跡。

團隊支援的產品,也從當初簡簡單單的mobile app +雲端伺服器,長到有硬體,有韌體,有embedded,有雲端,有mobile app,有DevOps,有Desktop Native⋯⋯等等戰線很長的整套服務。

身為一位負責一整個約10人工程團隊營運的工程師,除了經歷過好多場工程與營運的危機,要處理整個公司對工程團隊的信任問題,我的職責也離day to day的coding越來越遠,離管理越來越近。

處理過上一個工程危機以後,我開始深切任知到以往書上讀到後嗤之以鼻的那些所謂的「管理」,現在離我這麼近,我想這是一個抉擇吧?如果就這樣一頭栽進管理這條路,或許我以後永遠也沒有辦法回來當工程師了?畢竟捫心自問,比起管理者,我還是更想當工程師。

但是如果不轉身邁入管理這個領域,我怕我在職涯上的成長因此受限,回頭看看跟我同事的那些工程師們,每一個都在某些方面讓我嘆服,其他方面也完全不比我差。我已經老大不小了,養小孩的家庭時間正在蠶食鯨吞掉我所有的自我成長時間,如果不趁這時機跨過門檻,往後要在同一個平台上競爭,中年危機感只會越來越強,越來越烈。

其實我身旁的工程師中,也有不少正經歷中年危機的案例,老友工程師E在經歷過幾次傷心的職涯體驗後,毅然決然地遁出軟體業,選定了運輸業下手,打算自己做生意,擺脫軟體業中技術與管理之間的無限迴圈。老友工程師S在經歷過工程師,管理職,創業家,工程師,管理職⋯⋯等的循環後,選擇卸下戰甲,找到一個能跨國套利的工程師職位,不再過問管理界的風風雨雨。

老友工程師夫婦A與M,雖然雙雙在矽谷就職於令人稱羨的G社與L社,薪水總和堪稱朋友界之霸,但是一雙兒女的教育費加上在Los Gatos絕佳學區的房屋貸款讓兩人眉毛緊鎖,所有雄心壯志都先放到一邊。

這是無間道吧?我想。年輕一些時,所有人都認為自己的路會越走越寬,就算只是工程師,到某個時候,也一定有所突破,到時候突破所能夠換來的會是「自由」,有了自由以後,閒雲野鶴也好,將相王侯也好,都可以任我選擇。

後來當然不是這樣,突破點不會自己發生。走做公司這條路時,我當初賭的突破點有兩個:

  1. 或許會賺一點錢
  2. 或許會有一點名

或許會賺一點錢,跳出上班族的無限循環?

除非你已經連續成功創業過幾間公司,投資人甘願給你高薪水報酬,不然做新創公司要賺錢,只有把公司做起來,拿股份換錢。如果你運氣好,賭到一間facebook,算你祖上積德,恭喜你從此擺脫上班族的無限迴圈,進入高級新創人的族群,只要保守點花,從此吃穿不愁。

但是大部分的新創工程師沒那麼好運,運氣稍好的公司被Acqui-hire出場,股票沒賺到多少錢,但是至少混得進下一間中大型公司職缺,算是在人生職涯上有點交待,在朋友間也算抬得起頭。

運氣不好的,公司收起來以後,還得跟當初你面試進來的小朋友一起改改履歷找工作了,你贏得了你當初帶起來的小朋友們嗎?你比較貴喔XD如果這時候你還有簽證問題,那真的會有點難看,手上的選擇,隨著你的變老越來越少,越來越少。

或許會有一點名,還能再組隊攻略新的商業題目?

很多以新創為業的人都一樣,如果我成功出場,或是只要「看起來」成功出場,馬上可以想點新的題目出來,拿其他(「看起來」成功而已的話)創投的錢再度投入賽馬場,不管之前有多少萬個骨頭枯,找個當時熱門的題目(⋯⋯區塊鏈?),配上我過去成功所累積的名聲,還是能再度接近成功的。是嗎?

那如果連「看起來」都不成功了呢?後生可畏之外,我已經沒有任何名聲或是人脈資本去槓桿,失去了所有東山再起的可能,我在任何資本市場中呼不了風,喚不了雨,人生要如何繼續呢?

滿盤皆輸卻,看著別人成功

如果我最後的結果不理想,滿盤皆輸,看著別人美妙的成功,我能夠揮揮衣袖,散髮扁舟嗎?

應該是可以的!

功成名就本來就不是我兒時的夢想,我也不用向世界證明有多行。更何況在看過台灣矽谷眾多人才各顯其能後,我很清楚自己跟那些知名CEO/CTO,或是那些所謂超強創投傢伙比起來,什麼可以,什麼不行。

那麼,在經歷過這些風浪後,假設我截至目前累積的所有事業一敗塗地,滿盤皆輸的話,我會做些什麼?或者是,如果我運氣好,祖上積德,賭到了名與利,我會做些什麼?

仍然是「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品,」我想。

這樣說來,我從來沒有為了名利苦撐,我苦撐都是為了自己相信的產品或是價值。想到這裡,心裡踏實了一些。成或敗,我都在做我自己想做的事情。

不要為了名與利苦撐。

所以走管理還是走技術?

其實答案已經呼之欲出了,如果還想繼續「組隊開公司,做出並推廣自己著迷的產品」我必須隨著公司的規模成長而成長,公司或是組織從來就不是一個人的事情,管理,也就變成下一個我必須掌握的能力了,默默翻開Julie Zhuo所寫的The Making of A Manager

至於這條管理路會不會走得越來越寬,走得自由呢?敬請期待。

本文授權轉載自:台灣工程師的矽谷故事

關鍵字: #工程師文化
往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓