醜,卻健康的台灣
醜,卻健康的台灣
2003.05.01 |

近兩、三年來,台灣人充滿了焦慮感;然而,這種焦慮感其實是沒有必要的!讓我們先以史為鑑:美國從1970年代初期開始的「恐共焦慮症」跟我國目前的焦慮症其實相當類似。美國從1970年代初期開始碰上一連串使其灰頭土臉的事件:1973年開始第一次石油危機(顯示美國無法節制OPEC產油國家),1975年由越南的泥淖中撤退(美國國內在1960年代末期就有反越戰的學生運動),1979年美國撐腰的伊朗巴勒維國王垮台,而且開始第二次石油危機。反之,蘇聯在1970年代受惠於油價上漲與世界革命形勢大好,聲勢頗大。在這種我消敵長的表象之下,美國人對蘇聯與其他絕大多數的共產政權於1989年突然崩潰,根本沒有心理準備(在1987年,美國股市還有一場極其戲劇化的大瀉)。
事後,經過深入檢討,史家才發現:蘇聯在1970年代時,其實已經外強中乾;只不過有利的國際形勢讓它頂著一圈光環,而且其內部問題為極度缺乏彈性的政治制度所隱蔽。
大概都已經知道,日本的經濟從1990年代初期就已經開始陷入泥淖,而且現在大概也不會有人認為日本足以挑戰美國的經濟霸權。但是,如果我們回到1990年代初期,當時的氛圍與目前的共識恰好相反。筆者曾於1994年至1995年到美國賓州大學作一年研究,當筆者離開美國時,美國人事實上還沒有從懷憂喪志的氣氛中醒過來。在這種氛圍之下,我們不難想像有一個美國人在1993年還警告大家,日本已經兵臨城下,即將打敗美國。這個人不是別人,正是目前被奉若神明的Intel總裁葛洛夫(Andrew Grove)!

**「敗絮其外,金玉其中」

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台灣目前的焦慮症其實與美國當時的焦慮症有一個相同之處:為短期的表面現象所迷惑,忽略了自己的國家在深層所進行的寧靜革命,沒有察覺到蓄勢待發的態勢。當然,台灣的焦慮症有一個獨特之處(姑且不論政治上的惡鬥):台灣其實是一個很難理解、很弔詭的體系;因為台灣可以說是一個「敗絮其外,金玉其中」的體系,台灣也可以說是一個「潛水艇」式的體系:很有力量,但是看不見。
台灣有「敗絮其外,金玉其中」的特色,早為發展經濟學者所注意到!去年去世的倫敦政經學院匈牙利籍經濟學家Tibor Scitovsky 在1990年的一篇論文中,利用許多種數據「證明」了台灣在許多面向都優於南韓。但是,他在文中也特別強調:「國際的觀光客一定會得到相反的印象,因為漢城的市容在表面上遠比台北體面多了!」。他解釋這是因為:南韓的國民平均所得雖然低於台灣,但是南韓的所得比較不平均,所以南韓有比較多有錢的上流階層,可以支撐起比較多光鮮亮麗的店面等有助於美化市容的要素。
Scitovsky的論點事實上可以把它一般化:很多開發中國家(包括中國在內)的光鮮亮麗,事實上是因為它們的體系具有一些「病態因素」;而這些病態因素之中最重要的是:所得在「地區之間」與「階層之間」的極不平均的分配。當所得被集中在少數經濟個體(上階層或大企業)與少數地區(如大都市)時,我們如果只注意這少數經濟個體與地區,我們會覺得這些國家並不比先進國家差。

**從表象容易低估台灣的實力

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筆者三、四年前曾到巴西的聖保羅(Sao Paulo)考察,聖保羅在很多方面比台北氣派多了;例如許多富人都是開直升機上班的(巴西對民用直升機的需求量,可能是全世界最高的)。當地的台商領袖張先生還告訴我們這個考察團說:巴西當地的經理人薪水是向歐美看齊,薪水相當高。
高等教育的統計數字很能具體呈現:許多落後國家常常具有頗為體面的上流階層。1980年代後期,在英國,大學生人數約佔總人口數的1.5%。但是巴西、印度、墨西哥與菲律賓均佔2.5%以上,厄瓜多爾更佔3.2%,祕魯也達到2%。這些國家大學生的比例比英國這個先進國家還先進;但是這些國家的底層可能極度落後:例如,印度當時的文盲比率竟還高達40%以上!這些國家可以說把資源集中在高階層,因此,其中某些國家的高等教育的表現可能比我們台灣還要傑出。但這其實是一種病態,而非值得慶賀的事;因為發展中國家表現比較好的,幾乎都是重視基礎教育的國家(尤其,當國家尚處於落後階段時)!
Scitovsky的論點可以解釋為何表面的印象會低估台灣的實力;因為,相對於其他的開發中國家,台灣的特色乃是:所得在地區之間與階層之間的分佈比較平均。這使得,如果我們拿上階層或大都市來比較,台灣可能都比不上巴西、阿根廷、智利、印度、墨西哥與菲律賓等等,遑論與南韓相比。
我國許多有識之士動輒抨擊台灣出國旅遊的民眾沒有水準,敗壞國家名聲,其實,真正的實情是:台灣所得比較平均,所以,連「沒有水準的人」都有辦法出國旅遊。出國旅遊的民眾有沒水準的表現,不代表台灣人的平均水準比較差!
台灣的表面形象比較難看,還有底下的原因:一般民眾控制比較多的資源(相對的,其他國家的資源大多控制在大企業手中)而且市場的進入障礙較低。這些特色使得稍有資金的阿貓阿狗也可以創辦企業;既然阿貓阿狗只是稍有資金,企業的長相當然就比較抱歉了--例如用個鐵皮屋當工廠,將就了事。

**中小企業為主的體系較健全

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我們應該注意的是,台灣以中小企業為主的體系其實是比較健康的體系,雖然長相不體面!
讓我們訴諸外來的和尚吧!美國籍經濟學者Brian Levy在一篇1991年的論文指出:南韓是以大企業為主的體系,台灣則是以中小企業為主的體系;而且之所以如此的原因乃是:南韓的市場機能比較不健全,台灣的市場機能比較健全。Levy的這個推理乃是立基於制度經濟學的一個定理:如果市場機能比較不成熟,則廠商會發現零組件由自己生產比向外採購更划得來,因此企業規模必須較大。因此,制度經濟學告訴我們:一個體系如果以大企業為主,可能表示該體系的市場機能有病。
台灣以中小企業為主,還導致台灣的競爭實力會隱而不露;因為中小企業是無法在國際上從事品牌競爭的,台商站上國際舞台露臉的機會當然相當少了。但是,如同Levy所強調的,台灣的中小企業體系其實是比較健康的。基於這些理由,台灣可以說是一個「潛水艇」式的體系。
一個很有趣的事情是,論語所記載的一段兩千多年前的對話,恰好切中時弊,讓我們抄錄這一段話作結束:司馬牛問君子,子曰:「君子不憂不懼。」曰:「不憂不懼,斯謂之君子已乎?」子曰:「內省不疚,夫何憂何懼。」
台灣其實不必怕什麼,時間將說明結果!

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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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