「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難」
「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難」
2007.01.15 |

對正在就讀交大光電所博六的韋安琪來說,三年前去德國哈根(Hagen)擔任國際交換學生一年的時間,是她博士班最難忘的經歷。哈根大學位於德國科隆附近,是全球光學理論的發源地,其中多位老教授,是國際光學理論的權威。
「在德國所學,回來台灣還沒機會用到,但這一年卻大開眼界,」韋安琪形容。其中,讓她最大的收穫,則是親眼見到德國人做學術的態度,每一道研究、推論的過程,都是思路清晰、邏輯結構完整,做研究一定要窮究到最基本的理論基礎,她分析,就由於這套嚴謹的學術訓練,讓她從這群老教授身上獲益匪淺。儘管已經回到台灣,但與德國方面的聯絡並沒因此中斷,她舉例,後來回到台灣,實驗室在光通訊領域的重要設備鑽石加工機中,發現可用高分子塑膠材料取代石英做為元件,她把這個發現請教德國那邊的教授之後,成功完成開發,有效改善成本與生產穩定性。

**在美日各有一項專利

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交大是台灣最早成立光電所的大學,時間達二十六年,多年來,一直是台灣光電產業人才的搖籃,研究成果也深受產業重視。交大電機學院院長謝漢萍指出,在二○○三年由交大電機學院出面,邀請工研院以及面板廠商共同成立顯示科技聯合研究中心,由廠商出資共同和交大合作研究,以專利聯盟(patent pool)的方式,開發五年以後的應用技術,並依此在全球各地申請專利,彌補過去面板產業技術深度不足,時常因專利侵權而被國外競爭對手控告的局面,包括友達、廣輝、華映等面板廠商都參與其中,所開發的專利廠商則有三年使用權。除此之外,華映也在去年,捐贈交大一座大樓「交映樓」,作為產學合作研發的基地。而光電所的博士班學生,要研發出自己的專利則為畢業重要條件之一。
這幾年,由於交大陸續與光電產業建立起產學合作研發的模式,韋安琪陸續參與過友達與華映的研究專案。其中,華映的研究專案以開發有機發光二極體(OLED)為主,為期兩年的時間,她主要研究的是光學設計領域,目前已成功研究出兩種方式,分別在美、日各有一項專利送審中。

**希望結合學術與商業

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在與華映的合作上,實驗室大約每二到三星期,會與華映相關的研發部門討論一次。她指出,由於光電是跨領域的整合,藉由團隊討論的腦力激盪,有助於克服研究領域專精造成的發展過窄的局限。藉由與廠商的交流當中,也讓她能參與更多跨領域研究的機會,在前端做研究之際,結合對其他領域的理解,研究架構可因此更大影響也更深遠。
「研究若太偏實務,會影響論文產出,這是學術與實務的兩難,」她指出。一般來說,做學術研究重視想法的原創性,做產業研究重視商業價值,往往重視的方向不同,很難兼顧。韋安琪特別強調,在參與華映的研究專案上,華映給予的空間很大,並沒有要求研究成果馬上就能應用在產業上,而是希望能把應用的時間拉長,做更前瞻的研究,相對地,在學術上的價值可因此兼顧。
在全球光電產業中,SID(Society for Information Display,資訊顯示年會)是最頂級的技術論壇,這幾年,在交大結合廠商合作研發之後,交大在二○○五、二○○六年分別在SID發表了四篇、十二篇論文,成長幅度深受國際矚目。可以預見的未來,像韋安琪這樣優秀的光電人才持續投入,將讓台灣的光電產業更具國際競爭力。

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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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