步過多年「野蠻生長期」，Podcast如何席捲全球？|數位時代 BusinessNext

去年起，台灣Podcast開始火熱，愈來愈多人感受到聲音的魅力。

由於歐美仍是Podcast產業遊戲規則的制定者，本篇不談市場規模、台灣熱潮等議題，而是整理今年以來，幾件我認為重要或有趣的Podcast產業事件，從中一窺未來產業的發展面貌。

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如同知名研究暨顧問公司Gartner認為，創新技術都會歷經乏人問津、泡沫化、泡沫破碎、復甦等階段；許多新興產業的發展，通常也不是線性的，而是會先歷經一段漫長的「野蠻生長期」，直到有企業看到機會點大舉投入、開始加劇市場競爭，最後進入態勢底定、寡占競爭局面。

依循前述這段路，Podcast產業走了十幾年的野蠻生長期，近年全球音樂串流平台龍頭Spotify大舉進軍後，才正式揭開競爭序幕。

連2年下重本不手軟，Spotify的野心促活市場競爭

2019年2月，Spotify宣布分別以2.3億美元收購Podcast製作公司Gimlet Media，以及1.4億美元收購Podcast創作平台Anchor，震撼全世界。

當市場還在猜測究竟Spotify對Podcast的想法是什麼，今年5月Spotify更以1億美元的天價與頂級創作者Joe Rogan簽下數年的獨家協議；隔月更宣布與藝人Kim Kardashian West及DC漫畫簽訂獨家Podcast節目合約。

連續兩年豪擲重金布局，Spotify的目標已相當明確：從上游（創作者）、中游（創作平台）到下游（收聽平台）通吃的集中化體系。

傳統的Podcast傳播管道是：創作者將聲音節目上傳至託管平台後，透過RSS（簡易資訊聚合協定）推播至各大收聽平台，在這情境下的Spotify只是「其中之一」；完成布局的Spotify將透過獨家內容、更有效率的廣告系統，以及整合「聽音樂」這件事的終端應用，成為「僅此一家」。

Spotify的舉動當然也帶動了市場競爭氣氛，其中最奮力與其一搏的是成立超過30年的美國衛星廣播公司SiriusXM。

為進軍數位領域，2019年SiriusXM先斥資30億美元收購網路電台Pandora；今年更踏入Podcast產業，以3.25億美元買下美國廣播公司E. W. Scripps旗下的Podcast業務服務，當中包括知名的聚合平台Stitcher以及廣告網。從收購路徑可以發現，SiriusXM的布局邏輯與Spotify大同小異，可以想見下一步也是加入爭奪頂尖創作者的行列。

或許是受到市場競爭熱度的刺激，本為Podcast濫觴卻又長期放置不理的蘋果公司（Apple），以及電商巨擘亞馬遜都有所行動。

因為不做廣告生意，蘋果公司的切入點，是找尋可以製作Apple TV＋原創影視的Podcast創作、或是具有改編成Apple TV＋原創影視內容潛力的Podcast。

亞馬遜則是將Podcast包進有聲書服務Audible及音樂服務 Amazon Music的內容範疇當中。兩家業者的目標都是想找到 Podcast 對其既有事業的加分點，而非大舉投入。

語音文字同步化，激發創作全新動能

最後，除了產業競爭升溫，其他業者也想從Podcast身上找到綜效，基於這兩點，我認為下一步值得密切關注的是，Podcast在創作與傳播型式上的進化。

創作上，傳統Podcast剪輯方式不僅費時，還難以多人協作。

透過語音轉文字（voice-to-text）技術，Descript這家新創將聲音檔轉成線上文件，只要刪除文字就能同時刪除語音；這點在修整語助詞，或是想刪掉某些關鍵字的時候堪稱神器。此外，Descript能利用AI學習你的聲音，當你回放錄音時，發現把某人的名字叫錯了，可以直接在文件上修正「文字」，之後AI會依照你的聲音自動合成語音補上。

傳播上，以往Podcast多指純聲音內容，如今有些Podcast創作者，也開始上傳錄音過程的影像到YouTube，且創造了百萬觀看成績，Podcast的「影片版」也成了一個新藍海。這對歷年來屢次嘗試挑戰影視領域的Spotify來說，當然又是一個難得的機會，最近已正式開始測試此項功能。

綜上所述，我認為台灣的Podcast熱潮剛好發生在一個很微妙的時間點： 歐美巨頭進入白熱戰、Podcast商業規則即將被重塑，創作與傳播型式，也將因技術的進步而發生躍進。

對台灣的創作者、聽眾、廣告主而言，Podcast是一個全新時期的黎明，但若放到全球商業及科技的框架下檢視，則是第一階段「野蠻生長期」的黃昏。

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雖然媒體與內容產業的發展，常與「在地」高度相關，因此歐美世界的發展趨勢，很大機會對台灣的影響不大，但前述的微妙時機點，值得創作者及業者納入對Podcast產業的思考與評估角度。

責任編輯：陳建鈞

（本文內容同步刊載於《數位時代》第316期，2020年9月號雜誌）

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。