印度下架TikToK後，競品用戶數一度衝每小時增加50萬|數位時代 BusinessNext

印度下架TikToK後，競品用戶數一度衝每小時增加50萬

印度宣布下架59款來自中國App後，TikToK隨即停止對當地用戶的服務，此舉讓印度本土平台短影音App，一度每小時註冊人數高達五十萬，伺服器還癱瘓！

總部位於印度班加羅爾的Roposo也提供短影音服務。該公司表示，每小時新增用戶一度達到50萬，預計到本月底用戶數量將達到1億，幾乎是之前5,500萬用戶的兩倍。這使得Roposo成為眾多從TikTok困境中獲益的印度新創企業之一。

印度下架部分應用的舉動給了當地公司在超過5億印度網路用戶中贏得更大市場份額的機會。其還可能為一些印度公司與亞馬遜公司和Facebook等全球巨頭展開更激烈的競爭鋪平道路。這些科技巨頭也在試圖從印度市場中獲利。

在最近的一次視訊電話會議中，Roposo所屬新創公司創辦人納維·特瓦里（Naveen Tewari）一邊嚼著堅果，一邊在位於班加羅爾的紅磚書房裡說，「對於印度的應用開發初創公司來說，像是坐上了火箭。」「我們有可能成為世界第四大科技中心。」

Roposo母公司InMobi成立已有10年歷史，這家數位廣告新創公司早些年吸引了日本軟銀集團等全球知名公司的投資。去年PayPal共同創辦人、億萬富翁投資者彼得·泰爾（Peter Thiel）支持了InMobi子公司Glance，後者於去年11月收購了Roposo。

Roposo可播放以印度寶萊塢音樂為背景的影音，能夠讓用戶展示各種滑稽動作。正如蒂瓦里所說，Roposo是一款老少皆宜的應用。Roposo和其他印度短影音應用把平台內容宣傳為更符合印度相對保守文化的有趣內容。

TikTok沒有回覆記者的置評請求。該公司在6月30日的一份聲明中說，公司受邀與印度政府利益相關者會面，說明公司已經並將繼續遵守印度法律有關安全和數據隱私的要求。

許多印度當地的應用程式起步較晚，而且大多數都缺乏TikTok那樣紛繁複雜且對用戶友好的界面。它們也沒有TikTok母公司字節跳動那樣的投資慾望和雄厚財力。字節跳動是全球最有價值的新創公司，今年5月份的估值超過1,000億美元（約新台幣2.9兆元）。

市場研究公司Gartner高級分析師曼朱納特·哈特（Manjunath Bhat）表示，儘管如此，印度的舉動還是幫助這些公司開啟了吸引數十億用戶的商業模式。「印度企業家中並不缺乏人才，他們只是缺乏雄心壯志。居家隔離以及下架應用所帶來的雙重影響為他們提供了前所未有的機會。」

最近，包括Chingari、Mitron和Bolo Indya等一大批印度本地短影音應用都獲得了大批用戶。像Moj這樣的應用程式上線只有幾週時間。

諸如下載量巨大的圖像掃描儀CamScanner也被下架，導致受益的不僅僅是短影音應用。因此受益的不同類別應用有三個共同特點：這些應用程式都是印度當地開發的；應用數據存儲在印度；其中內容主要是當地語言，更符合當地人的需求。

印度當地還開發了集WhatsApp、Facebook和Instagram於一體的應用程式Elyments。亞洲首富穆凱什·安巴尼（Mukesh Ambani）擁有的信實集團也推出了視訊會議軟體JioMeet，與總部位於美國聖何塞的視訊電話服務Zoom進行競爭。

Chingari共同創辦人蘇米特·高希（Sumit Ghosh）表示，「我們的算法是為確保有害內容永遠不會在Chingari上傳播流行。」 Chingari影音的更新速度更慢，目的是審查是否有不當內容。如果多個用戶進行投訴，相關影音就會被撤下。

高希和Chingari共同創辦人在一年前開始開發這款應用，當時印度市場的數據消耗量已經開始出現激增。Chingari迎合了居住在小城鎮的印度當地人需求，他們普遍渴望獲得有當地語言的影音內容。在接下來的幾個月裡，兩位創辦人不斷模仿TikTok，為自家應用照葫蘆畫瓢添加了從直播到增強現實濾鏡等所有短影音平台功能。

總部位於班加羅爾的Chingari在中國應用下架當天擁有350萬用戶，目前該公司稱其用戶已超過1,750萬。不堪重負的創辦人開始創建一家名為Chingari Media pvp的公司。他們正在製定公司股權結構，測試營收策略，並擴大原本只有8名工程師的團隊。在高希的Twitter上，成千上萬擁有大量粉絲、習慣推銷產品和服務的TikTok主播紛紛要求成為Chingari認證用戶。高希說，他的初創公司正處於「募資談判」的後期階段。

在新德里，特麗莎·格達爾（Trisha Girdhar）創辦的主播管理公司可能預示著未來。直到上個月，TikTok還是她收入的主要來源。現在22歲的格達爾正努力將旗下明星主播轉移到Roposo和其他平台上，「各大平台都在認真考慮我們這些有影響力的主播。」專門製作肚皮舞影音的格達爾在Roposo上已經有了一群粉絲。

Roposo本身也受到了大量有影響力的行銷機構和名人的歡迎。它正在與名人用戶和內容創造者討論合同問題。公司還在相機濾鏡功能和印度主題影音內容上進行投資。特瓦里說：「這不僅僅是企業家的機會。投資者也應該趕緊過來。」

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：網易科技

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。