失業型復甦
失業型復甦
2004.02.15 | 科技

美國最近適逢期中選舉,跟台灣一樣,動見觀瞻的總統選戰進入白熱化階段;經濟議題,尤其是美國本土的經濟復甦與失業率問題,成為共和與民主兩黨的攻防重心。傳統上,幾個以生產製造為主的大州,是總統選票的關鍵,讓兩黨對於失業率是否改善的數字錙銖必較.

**數位經濟時代特有產物?

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但讓許多政治人物與經濟學家頭痛的是:美國經濟最近所經歷的,卻是個少見的「失業型復甦」(Jobless Recovery)。按理說,經濟復甦應該會帶來更多的工作,失業率也會隨著降低;但美國最近這一波的經濟復甦,卻是市場景氣回溫,但卻沒有帶來相對增加的工作機會。這種現象聽在一般待業者耳裡,自然是頭皮發麻。
一般而言,經濟復甦現象中的兩大重要指標,是總體需求增加與失業率下降。總體需求復甦,企業才會開始大量生產,經濟體裡頭的各個環節才有事頭勞務,市場才會活絡;而失業率下降,社會裡的每個勞工才有薪資進口袋,也才能購買商品消費, 進一步刺激市場的成長。
但在「失業型復甦」中,雖然生產的各個環節都暢旺了、需求也增加了,甚至大部分的企業獲利指標也都紛紛告捷,股市蠢蠢欲動,卻唯獨工作機會的釋出遲遲不見起色,使得失業率仍然居高不下。也因而使得美國社會好奇:這到底是怎麼一回事?
失業性經濟復甦的成因,眾說紛紜,不只政治人物各說各話,連經濟學者也都難以全然解釋.。
不過,第一次出現這樣的現象,遠因可以追溯至1992年後的美國經濟,說起來也是數位經濟時代才有的產物;近因則可歸因於泡沫經濟後的企業緊縮,以及911事件後的市場信心不足。
昔日鋪張、今日緊縮,是作生意千古不變的道理。過去幾年,美國科技股泡沫狂飆,美國企業雇用勞工過多,加上員工福利分紅等制度大為盛行,使得企業成本增加;如今大部分的企業寧可選擇強化既有勞力的生產效率,也不願再雇用新的勞力。而911效應,與隨後對伊拉克戰爭所造成的政治與社會不穩定,連帶也影響企業對全球市場的信心,寧可保守度日,即使短期無戰事,也要謹慎度小月。

**全球化與數位化是幫兇?

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但造成這一波美國失業型經濟復甦的更重要原因,則是「全球化」與「數位化」這兩大結構性因素。簡單來說,美國企業內原來的生產工作,現在交給外國的勞工(例如印度的軟體工程師與中國的製造工人)與電腦都可以做得更好更便宜,生產效率提升不說,連帶也使得雇用美國本土勞工的誘因降低。因此企業獲利當然帶來復甦,股市亦有榮景,只是雇用本國勞力的迫切不再,失業率自然居高不下。
據統計,目前美國消費者所購買的產品,有近26%是在美國本土以外的地區所生產,與1980年代相比增加了近一倍。不只如此,許多美國大廠紛紛把工廠移轉到開發中國家,甚至連原本被視為附加價值最高的科技產業,許多軟體開發與晶片設計工作,也紛紛外包出去至像印度這樣的國家,造成美國科技白領階級的恐慌。
此外,90年代以來美國企業紛紛數位化,花大錢買最先進的科技來改善營運,也在最近展現爆發性的成果。根據美國聯邦儲備局2003年底的資料,美國經濟的生產力成長在2001年達到4.5%的年成長率,足足比90年代末多了兩個百分比,充分反應出美國企業在這波數位科技潮流下,生產效率的大幅提升。
但是就如同許多經濟學者的的老生常談:生產效率提升太快,那麼企業對勞動力的需求就會減低,因生產外包、科技提升而體質精進的企業開始賺錢,沒有工作的勞工,卻仍然沒有工作,只能冷眼看待這波無從參與的經濟復甦。

**結構轉型的陣痛何時了?

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對於這種現象,樂觀的經濟學家指出這是一種結構轉型的陣痛,遲早會有新的機會。今年一月底,美國聯邦儲備局總裁葛林斯班就舉證,歷史上美國經濟也曾因為產業外移而喪失許多工作,但只要美國企業繼續鼓勵創新,總是會再創造出新的工作機會。然而,卻也有不少社會科學研究指出,在這種結構轉型的陣痛中,一般人的薪資調升速度會變慢不說,首當其衝的受害者,正是少數族群與低學歷的勞工,即使是美國的大學畢業生,與二十年前相比,也更難找到工作了。
但失業不只是經濟議題,在每個國家,永遠都會是重要的政治議題與社會議題。隨著當代經濟進入全球化的全新競爭架構,類似 「失業性復甦」這種充滿矛盾意涵的字眼將一再出現,讓認真打拚卻不知為何缺少機會的工作者,百感交集。

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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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