《蘋果》硝煙輕解讀
《蘋果》硝煙輕解讀
2002.11.15 |

同屬一個集團(香港壹傳媒),台灣《蘋果日報》在《壹周刊》上登廣告其實不稀奇;稀奇的是它把各種職務的薪水大剌剌地公開在廣告上(譬如:新進記者,月薪4~12萬元),讓一向隱晦所得的台灣媒體同行倍覺刺眼。另一個有趣的,則是它大張旗鼓徵求的一種台灣報紙從沒出現過的職務--「突發新聞中心」,廣告中還以當年香港《蘋果日報》一位突發組記者拍到的第一手新聞照片,協助警方破獲一樁搶案為例,說明這工作除了深具挑戰,還有社會實踐的「另一種」新聞人積極意涵。
這一系列徵人廣告,和台灣報紙過去做的徵人廣告那麼不同,使人不由聯想:預定明年4月創刊的台灣《蘋果日報》內容、做法,會和台灣報業有多大不同?而它對台灣中時、聯合、自由三大報的衝擊有多大?會像它的孿生兄弟《壹周刊》對台灣雜誌業的衝擊那樣大嗎?
要探討或預測上面這些質疑,不妨先回頭看看1995年6月創刊的香港《蘋果日報》,是如何在每天中料理新聞。10月29日這天的香港蘋果,頭版是香港歌手羅文喪禮的消息,整整一大張4個版都是。這在台灣是不可能出現的做法,台灣報紙的頭版下方照例是廣告(是最貴的版面),而一個歌手的逝世,大概也沒有人會用連續4個版去報導它;即使是香港的蘋果編輯,主觀上也不喜歡這麼做,因為那天已是羅文去世後的第7天,這麼聲勢浩大地去編寫,已經整整一個禮拜之久,任何做新聞的人這麼個幹法,心態上要不是疲、就是倦了,那麼這「不是新聞的新聞」,為何比每天剛發生的一些新聞更值得報導?

**該登什麼?先問你的讀者!

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「因為讀者就是要看,」台灣《蘋果日報》總編輯陳裕鑫轉述香港同事說法,香港蘋果運用「焦點團體」(focus group)的民意調查做為編輯依據行之有年,這天的香港《蘋果日報》不過是忠於它的「辦報守則」而已:報紙內容不是「報社認為讀者該知道什麼」,而是「讀者想知道什麼」,即使新聞已經過了一週,但既然民意透露「仍然想看」,疲了的編輯就應勉力為之。
這件小事,具體彰顯《蘋果日報》和台灣報業競爭的,並不是新聞專業、取材和內容的枝微末節競賽,而是企業的基本經營哲學在較勁。由這個原點開始,這份報紙台灣版的長相和運作方式,勢必將和台灣報紙大不同,前述的突發新聞中心就是一例。這個小組通常配備監聽警方通訊的無線電設備、大哥大與機車,以便在截聽訊息後,於第一時間趕赴事件現場(可能是命案、火警、事故、自殺……)。在現場,拍下第一手照片是優先任務,傳回現場的新聞倒是其次;因此突發組記者多的是不會寫稿的記者(報社另有專門替這些記者寫稿的撰稿者),而他們的機車甚至經過改裝便於收納一座小梯,為的就是在現場能獲得更佳取景角度。
翻開香港《蘋果日報》,突發組的新聞大概就是最「搶眼」的,它們或者鮮血淋漓,或者千鈞一髮,或者十分狗仔,常令新聞學者搖頭,但卻大受香港讀者歡迎。此外,蘋果每週由各版主編參加、嚴詞批判檢討的「鋤報會」,打破台灣報社常見的階層權威管理模式,更是一種由組織面架構的市場反應機制,使得報紙一定不隨老闆意志僵化,卻反而能彈性的隨著市場起舞。
如果逐一檢視內容,香港《蘋果日報》常態性的104版中,新聞版面約有90版,比例比台灣高得多;在新聞版面中,照片、繪圖佔全版面(最常見的莫過於「事件發生經過分解圖」)比例往往超過1/2,有的版面甚至全版幾盡為圖片,和台灣的傳統讀報經驗大異其趣,更別提它「惡名昭彰」(或「膾炙人口」?)的「性版」,或多達4頁的「馬經版」(專攻香港賭馬的新聞)。
報紙的彩色化和圖片化,曾在90年代於世界各地大吵過一頓(對手是古典新聞工作者擁護的黑白派,它們認為新聞就應是理性的,不該任由色彩煽動讀者情緒),結果方便讀者快速閱讀的「既彩且圖」占了上風;但如果你把香港《蘋果日報》和台灣大報的彩色化與圖片化拿來排比,卻又發覺兩者可又截然不同--蘋果的彩圖就是新聞本身--要引起共鳴,而台灣報紙的彩圖,僅是文字的配圖,不讀文字,這圖多半沒有生命力(譬如手邊11月6日的中時5版,一張「楊振寧傳」的單調書皮封面,就佔了新聞半版)。

**辦企業而不是辦報紙

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這種種的不同,都訴說香港《蘋果日報》來勢洶洶、卻又老大不甩的自信其來有自--它操作的不是報業,而是企業;企業沒有報業的「使命感」和「優越感」,所以讀者的口味變成第一優先,而企業更在乎成本和效率,所以在組織和人事晉用上十分彈性、功利,幾近冷血。
但如果要以新聞專業的角度去批判它,卻又不近情理,因為沒有一個大學新聞學教授,辦出過能生存的大眾報紙,一個沒有辦法在社會中出現的新聞學觀點,其實和空談差不多。在香港,《蘋果日報》是中產階級最喜歡的報紙,(另一份《東方日報》則鎖定中下階層,發行量最大,但廣告營收則輸給蘋果多多),這事實怕也令新聞學者十分頭痛。
香港《蘋果日報》在市場上獲得成功,有幾個數字特別值得一提:它在香港只用了590人,就可以辦出104版、40萬發行量的報紙(台灣兩大報的人數是它幾倍多,版數則大約是它的60%),此外,它每日發行量的常態實銷率是99%,換句話說,只有1%的退報率,大部分地區到了下午就買不到了。這個數字背後反映了它掌握議題的準度(每日發行量由總編輯視頭版議題而決定),以及高效度控管成本的堅持(或固執)。
這樣的經營模式對台灣報業是陌生的,但對台灣的電子組裝業來說,不是天經地義的嗎?也就在明年,《蘋果日報》即將登場台灣,可以想見的是,台灣報紙將出現凌厲的大風吹洗牌,能否避免台灣電子業這兩年掠奪國際專業代工商(EMS)那般的一面倒局面,恐怕得看各大報自我破壞與創新的程度--光是在文字中塞進一張大大的、沒有生命力的照片,可是一點用都沒有的!

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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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