五年投入一億元  產學結合開發前瞻技術
五年投入一億元 產學結合開發前瞻技術
2007.01.15 |

隨著台灣科技產業製造能量逐漸移轉到中國之後,未來的產業競爭力,關鍵在人才。過往,台灣靠著資金與設備的投入,以製造為主體,打造而出的科技產業聚落,曾是台灣競爭力的來源,但當台灣朝製造密集轉為知識密集後,如何讓人才發揮創意與智慧,投入附加價值更高的研發與設計領域,將考驗每個廠商。
視人才為資產,招募更優秀的人才,是目前科技產業中最重要的趨勢。在經濟學中,創造經濟產出(output)的三個要素分別為:資本(capital)、設備(equipment)、員工(labor)。在過去,產出的重點來源在資本與設備,重視生產效率與規模,未來,經濟產出的重點來源則在員工,重視研發、行銷、品牌等創意。
「台灣企業目前普遍缺乏學歷之外的找人方式,徵才的管道不夠多元,」經濟部產業人才推動辦公室專案經理賴昶樺指出。對多數廠商來說,目前仍停留在被動等人才上門,依學歷決定是否任用的既定模式中。為此,《數位時代雙週》特別走訪聯發科技、友達光電、奇美電子,在重視研發競爭力的IC設計與液晶面板產業中,三家廠商各自將尋找人才的觸角深入校園、時間拉長,透過各種與學校單位產學合作的模式,為自己也為整個產業,培育更多優秀人才。

**創造少見產品切換典範

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若仔細看聯發科現在和五年前的財務報表,會發現幾乎是兩家公司。五年前,聯發科的營收比重中,一半來自光碟機相關的控制晶片,現在,則一半來自手機晶片,在素有「一代拳王」宿命的IC設計領域中,聯發科創造出少見的產品切換成功典範。
聯發科的產品線走向多元化,背後的關鍵,就來自各領域優秀的人才,持續進入聯發科過去幾年來,,聯發科也分別在台大與交大贊助成立頂級的學術實驗室,分別以五年、八年各一億新台幣的方式,透過學術與產業合作的方式,開發前瞻技術。
聯發科技設計、資訊暨製造工程副總經理張垂弘回憶,大約六年前,聯發科剛開始進軍手機晶片領域,由於當時台灣在無線通訊相關的射頻、類比IC領域技術能量不足,因此興起了捐助台大電子所成立頂尖無線通訊實驗室的想法,「一是擴充研發能量,二是培養人才接班,」張垂弘回憶。
由學校主導的研究專案,放眼未來五年甚至十年才會成熟的技術領域。「由學校走前面,帶領學生做研究,十年後技術成熟有商機,自然就有學生畢業接班上來,」張垂弘指出聯發科希望創造的良性循環。
由於台大的成功經驗,加上聯發科規模逐漸擴張,後來,也以同樣的運作方式,在交大成立研究中心。在兩所學校的分工上,台大挾著最高學府的人才與師資,走的是專精無線通訊領域的研究;交大則擁有台灣規模最大的電機與資訊學術資源,走的則是跨領域研究整合。

**跨領域討論激發研究創意

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「科技走到最後,比的都是整合能力,IC設計廠商規模變大後,也必須更重視整合的應用,」交大校長吳重雨指出。他當時擔任交大電機資訊學院院長,研究中心成立初期,就是由他領軍學院內各教授,直接與聯發科董事長蔡明介提出未來的發展構想。
相較於台大的專精,交大則以研究群的方式運作。本身來自交大資訊工程系教授的聯發科研究中心主任李嘉晃分析,透過研究群的方式,不同領域的師生能密集交流,「研究創意往往就在跨領域討論中產生,」學生在學期間就可累積跨領域交流的經驗,同儕之間的競爭與交流,也有助於研究成果更早展現。目前,交大的聯發科研究中心共有三大研究群,分別為低功率軟體技術、WiMax應用、系統單晶片硬體,研究範圍涵蓋電機與資訊兩大學院。從二○○四年開始連續三年,每年各產生出六個重要專利,去年在手機的低功率研究領域上,更研究出被聯發科視為具有高度價值的專利,陸續在各國提出專利申請。
過去幾年來,聯發科本身的調整,與陸續在台大、交大成立實驗室高度相關。儘管,參與聯發科實驗室研究專案的台大、交大學生,畢業後未必就會到聯發科工作,但在學期間所學與聯發科的發展領域高度相關,加上雙方又已有長期互動的經驗,聯發科自然能比其他廠商,更能吸引這兩所頂尖大學的優秀畢業生。聯發科在五年前切入手機晶片,因在台大成立實驗室而吸納更多通訊人才,這兩年隨著耗電技術、跨領域整合成為科技產業關注的焦點,重心轉為軟體整合研究後,聯發科現在已有六成研發人員為軟體工程師,更與在交大成立研究中心高度相關。
能夠成功擺脫「一代拳王」宿命的聯發科,就是由各環節一點一滴打造出來的。

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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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