大雲端時代讓創業門檻降低，成功要訣在哪？趨勢科技張明正給新創兩大忠告|數位時代 BusinessNext

「每十年就有一次技術浪潮，搭上技術創新才能借力使力，AI、雲端正是重要的技術，」有30多年創業經驗的趨勢科技創辦人暨董事長張明正如此說道。亞馬遜AWS於20日舉行「疫情下解密台灣新創生態圈發展」線上座談會，與AWS香港暨台灣總經理王定愷進行對談，共同點出雲端技術的導入，是當前企業到新創重要的課題。

雲端時代來臨，建立AI技術、國際化變得容易

做了防毒軟體30多年的張明正，對現在的創業環境特別有感，在銷售上，單一產品變成訂閱制的SaaS（軟體即服務），甚至以往開發一個產品要花18個月，現在變成小時為單位，背後跟雲端脫不了關係。

他提到，先前參加活動發現，過去開發AI的資金容易燒光、落地有困難，但透過AWS的API技術，用少量的資料就能建立模型，即便是未接觸過AWS的年輕人，都能在短短兩個月開發AI模型，令張明正大吃一驚，「當世界變成一個雲端，做跨國生意都會比以前更簡單。」

張明正表示，過去趨勢科技花了8年，到超過20個國家成立分公司，才衝到6、7千萬美元營業額，但反觀自己兒子張友辰成立的狗狗攝影機新創Tomofun，總部設在台灣，透過AWS雲端科技及亞馬遜全球通路，從產品研發到銷售，用不到3年時間，在全球超過50國熱銷。

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科技降低技術門檻，但創業想成功有2大要素

在科技發達的年代，降低了技術資源取得門檻，但創業若想要成功，張明正認為有兩個很重要的心態：第一立下的願要夠大膽，做到該產業的佼佼者，並強調台灣新創要發展國際市場、經營品牌，從顧客的反饋刺激創新。

第二要有DAY 1創業精神，凡事做到「主帥親征」，當領導者要有guts（膽量），就能帶動團隊士氣，如同亞馬遜創辦人貝佐斯從賣書做到太空事業，旗下藍源公司首次載人飛行，貝佐斯成為第一個乘客一圓太空夢，張明正開玩笑地說：「我就不敢搭第一台！」即便創業會碰到許多挑戰，仍必須抱持對事情的熱忱、打死不退精神，在困難中唯一支撐的就是熱情。

王定愷則鼓勵新創團隊要有試錯文化，在新經濟時代，如果一個公司都聽老闆的，可能會轉不動、進步太慢，團隊應用最低成本、最高效率小步快跑，「現在不是大魚吃小魚，而是快魚吃慢魚的年代，經濟規模可能變成包袱，」面對疫情黑天鵝，往往考驗的是——改變的速度。

AWS攜手創投、地方政府，合作新創超過千家

身為國際級雲端大廠AWS，當年也是從亞馬遜電商活動大當機所孵化出來的小金雞。王定愷表示，AWS從創立時就跟新創圈緊密結合，截至目前AWS合作的新創超過千家，包括在日本東京上市的Appier以及KKBOX都是合作夥伴，並在2018年開始跟許多地方政府如新北市等，在地合作開辦創新中心。

在疫情爆發後，雲端更成為新創的重要戰力，例如線上市調新創SurveyCake馬上協助國發基金作疫情調查，讓市調產品變成疫調產品，包括中央、縣市政府都採用。

此外，線上教育平台也面臨龐大流量，像是台大電機教授葉丙成創立的PagamO翻轉教學軟體變成教育部推薦的平台，原本台港兩地一天數千或數萬學生使用，疫情爆發後湧入20萬人流量，AWS即時調整雲端架構，以解決頻寬不足，確保正常營運。

今年初，AWS也與趨勢科技旗下創投Trend Forward Capital合作，舉辦年度全球新創競賽，獲獎團隊可獲得獎金與免費的雲端資源。

在AWS與新創合作的過程中，王定愷體認，「能解決多少人的問題，就有多大的市場，」鼓勵台灣新創應大膽思考，不要把自己做小，AWS也會持續協助新創，參與全球市場商機。

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本文授權轉載自：

責任編輯：錢玉紘

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。