疫情催出數位化轉捩點！亞馬遜技術長預測：明年會看見這8大改變|數位時代 BusinessNext

在今年，受到新冠狀病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）影響，亞馬遜公有雲服務AWS的年度開發者大會re:Invent改為在線上展開。在即將閉幕之際，Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯（Werner Vogels）發表壓軸演講，分享他對2021年的科技趨勢預測。

回顧2020年，沃格斯表示，無論政府還是企業，工作和營運方式都徹底改變，而幫助我們應對巨變的就是「科技」。

像是線上課程幫助孩子們繼續接受教育，線上會議代替商務會議室、酒吧咖啡會面，線上視訊讓人們繼續擁有電影之夜，科技幫助人們養家糊口、教育孩子和工作合作，隔離在家也能自娛自樂。

疫情加速數位化，成為未來趨勢轉捩點

「2020年的疫情沒有讓我們放慢腳步，反而向數位世界加速邁進。」在沃格斯看來，正是得益於這一加速變化，2021年將成為各種變革的轉捩點。以下是沃格斯對2021年以及未來發展提出的8大趨勢預測：

趨勢一：雲端將無所不在，並進一步加速向邊緣運算推進

沃格斯預期，在2021年雲端將進一步加速向邊緣推進，雲端運算被侷限在集中式資料中心的日子一去不復返。

雲端運算正向網路邊緣轉移，嵌至隨身設備、汽車、家庭和工作場所。雲端應用可以幫助海上船隻提高性能，幫助飛機翱翔天際。雲端無所不在。未來在我們周圍將有越來越多的軟體在雲端執行，改善我們的生活，從醫療照護到交通運輸、娛樂、製造等。

趨勢二：機器學習將從雲端延伸到邊緣

機器學習不斷擴展，同時，機器對機器的連接將呈現爆炸式增長。

沃格斯指出，在2018年，互聯網上只有33%是機器對機器的連接。這一個比例到了2021年將超過50%。機器學習將融入製造業生產線，即時發現生產異常；在農業領域則能幫助農民更明智的使用寶貴資源（如土壤和水）。在2021年，機器學習將無處不在。

趨勢三：圖像、影片和音訊的網路流量將超越文字

沃格斯認為，鍵盤會逐漸沒落。進入2021年後，人們在螢幕上閱讀的文字量會不斷減少，同時，將更加依賴多媒體和其它媒介進行交流。沃格斯預估，到了2021年，將有60%～80%的網路流量將是影片、圖像和音訊，而且在未來還會加速成長。

趨勢四：科技將翻轉現實世界，智慧城市將進一步實現

由於疫情影響，為了要讓人類能夠保持連結，同時維持社交距離，人們將透過資料搜集來實現對於「未來城市」的想像。沃格斯認為，「這將會是數位和物理世界的真正融合。」在2021年，資料分析將在城市設計中發揮更大效能。

他舉例，像是在2020年，最大變化之一就是無現金支付興起，世界各地的一些酒吧和餐館開始禁止使用現金，將業務建立在雲端上。在未來，新的線上支付平台不斷崛起，未來支付選項只會越來越多。

趨勢五：遠端學習在教育領域獲得一席之地

疫情讓教育經歷快速轉變，幾乎超過任何行業，此趨勢將不會逆轉。

在疫情期間，人們開始證實了遠端學習的效益，甚至認為在某些狀況下，遠端學習是更好的選擇。沃格斯說，「2020年讓我們知道，無論遇到疫情大流行、自然災害還是人為災難，都能確保學習不中斷。」

趨勢六：小企業爭相上雲端

沃格斯預測，在2021年開始，許多小型企業將開始透過先進的雲端技術來服務他們的客戶。在市場上，也會出現大量服務供應商，來協助這些小企業。

小企業可以藉由雲端技術，來啟動一個聊天機器人來幫助回答常見問題，或是讓一個簡單的CRM系統在幾分鐘內到位執行。同時，小企業在使用這些技術的同時，卻無需投入時間、金錢自行搭建。

趨勢七：量子運算將蓬勃發展

在2019年re:Invent大會上，AWS發佈了一項全託管的量子運算服務Amazon Braket，幫助研發人員加速科學研究。在2020年，AWS進一步把這項服務開放給所有人使用。展望未來，沃格斯認為，由於AWS的豐厚經驗，可以讓客戶使用沒負擔、易上手，又能理解先進的雲端技術，因此2021年將是量子運算開始蓬勃發展的一年。

趨勢八：雲端技術將在航太方面取得最大成效

沃格斯表示，「2021年後，航太將是我們在雲端技術方面取得最大成效的領域。」在未來，雲端技術將幫助研究人員追蹤冰川消退，協助海事機構保護脆弱的海洋保護區，提供農學家更準確預測糧食供給。同時，在太空執行的雲端技術應用將有如來自外星一樣出人意料。

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。