擴展你的數位眼光
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2003.07.15 | 科技

翻開2003年《數位時代雙週》的「台灣科技100強」排名,一共有6家數位相機廠商上榜,從上游零組件,到下游組裝,數位相機族群是台灣新崛起的勢力,其中表現最優異搶下第5名的,就是做ODM的華晶。
根據資策會ITIS指出,2002年數位相機和傳統相機還難分軒輊,但今年將會是數位相機銷售量大幅超越傳統相機的關鍵時刻。

**趨勢來了!一個資訊新秀的誕生

**回到1995年,當時掃描器是台灣驕傲,出貨量位居世界第一。擔任掃描器大廠全友電腦副總經理的夏汝文,在掃描器產業深耕了10年,但他看到卡西歐推出的全球第一台數位相機,心裡馬上有個聲音喊著:「趨勢來了!」帶著多年在資訊業歷練的經驗,配合裕隆集團的資金,夏汝文開始他的創業故事。
「台灣一定能成為數位相機產業的要角,」華晶總經理夏汝文創業時就決定,要成為掌握關鍵技術的ODM廠商,他分析,日本廠商目前在技術上領先,但是數位相機內部的系統,需要數位訊號控制晶片、影像處理和軟體三方面的技術整合,台灣沒有理由輸給日本。
8年後的今天,數位相機年年兩位數的市場成長率,成為引人注目的台灣資訊產業新秀。
數位相機在產業發展初期,擁有傳統相機技術優勢的日本廠商主導市場,但是在產業步入成長期之際,量產需求會使得關鍵技術逐漸標準化,下降的售價壓縮生產毛利,加上數位相機原理與台灣原有的資訊基礎可以相結合,這時擅長標準化生產的台灣廠商機會就來了。

**機會來了!卡到絕佳的戰略地位

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「傳統光學相機裡頭沒有軟體,所以我們和日本很難比,」夏汝文分析,到了數位相機,這個差距會慢慢縮小,「光學相機有70%的價值來自硬體,數位相機則是70%的價值來自軟體,剩下的30%才是精密光學、精密機械和機構設計這些台灣比較弱的地方,」他說,這是台灣可以發揮的地方。
專注在技術研發,讓華晶在2002年卡到一個絕佳的戰略位置。
「就連全球市佔率第二的日本品牌奧林巴斯(Olympus),都得向專業晶片設計公司(如德儀、Zoran)買控制晶片,」而華晶靠著在美國招募的10人晶片設計團隊,成功開發出控制晶片技術。

**功課來了!培養自主技術

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夏汝文說,華晶不是只做組裝,還有自己的研發部門,自己設計晶片,自己寫軟體,慢慢把能力培養起來,「自己做控制晶片不止能省下一台5美元的成本,」夏汝文說明,最難做的還是在最後調整色彩這個部份,要調出對的顏色,需要很多因素配合,掌握住每一個環節,才能在最後把最好的色彩調出來。
為了鞭策研發人員,每年夏汝文都會以日本廠商的技術水準來要求研發部門。
夏汝文舉例,前年華晶生產的相機,4顆電池能拍50張照片,去年進步到2顆拍50張,今年要做到2顆拍100張,「研發聽到都會先喊不可能,」夏汝文堅持,「沒有不可能的事,去拆人家相機研究!」

**挑戰來了!日本走1步華晶走2步

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「佳能(Canon)往前走1步,華晶必須走2步。」指名向日本相機大廠的技術看齊,華晶的口氣不小,「台灣廠商不能永遠在小池塘裡撈魚,」夏汝文說,目前市場高度成長,等著接美日品牌商釋出的OEM訂單也吃得飽,但是3年後產業步入成熟期,如果缺乏研發設計實力,將會落入流血的成本競爭。
華晶不止在技術上緊追日本,連生產線的規劃,也向日本取經。夏汝文指出,數位相機的款式變化愈來愈豐富,舊有的流水型生產線,由於在產品轉換上,往往需要花費2天的時間,一來一往之間,嚴重影響生產效率。
經過研究後發現,日本廠商以數人組成的工作單元取代生產線的「細胞模式」,只要30分鐘就可以完成產品線的轉換,於是決定投入7億台幣資金,請來從Sony退休的日本工廠顧問,為將在2004年啟用的昆山新廠進行規劃工作,「估計能提升30%的工作效率,而且節省30%的空間使用。」夏汝文表示。
一切向日本看齊的結果,讓華晶在客戶開發上大有斬獲,除了美系惠普和柯達委託華晶設計生產之外,今年拿到日本大廠奧林巴斯(Olympus)300萬畫素機種的訂單,讓華晶成為第一個「打入日本圈子」的台灣ODM數位相機廠。
「日本廠商特性跟美國很不一樣,美國人喜歡標準,但日本公司是的特性,你出一個產品規格,我一定要搞一個不一樣的,所以ODM廠商很難用傳統代工模式來打天下,」夏汝文說,這也就是華晶在成立之初,選擇風險較高的設計生產之路的原因,「這樣才能永續經營。」
不過,就在情勢一片看好之際,5月初市場傳出奧林巴斯訂單並未如期出貨的消息,讓華晶的股價受到影響重挫,創下去年底上市以來的新低。夏汝文承認,跟日本廠商的合作,的確面臨不少新的挑戰,「很多的細節要求,跟美系廠商很不一樣,」他表示,第一次合作難免需要磨合,但對華晶未來的發展而言,這是相當寶貴的經驗。
晚餐時間,研發部門仍舊人聲鼎沸,工程師們吃完便當,繼續把玩拆解的相機或是群聚討論,台灣ODM業者要更上層樓,研發,是唯一的路。

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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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