再見,黃磚路!
再見,黃磚路!
2002.08.01 |

直到高中,才明白「再見黃磚路」是英國搖滾樂手Elton John的成名作,但那時我們又迷上他更新的一首歌「別傷我心」(Don't Go Breaking My Heart)——還沒初戀就急著體會失戀,真是夠了!
會特別記得「再見黃磚路」,是每一次台灣經濟大轉折之際,我都會巧合聽到它;一聽到它,腦海就會浮上彼時生活中的場場景景,和曾經有過的喜怒哀樂憂傷悲。第一次聽它時,台灣碰上第一次石油危機,通貨膨脹大入侵,媽媽囤積的衛生紙、花生油塞爆了家中的廁所和廚房,社會上人人都在搜括硬幣(為了保值),逼得我們坐公車都要用郵票來付車資。
之後有10年,唸台大時又在羅斯福路大學口夜市的錄音帶攤聽到它,那時和女朋友情感進入颱風眼,對這首歌中「一位被甩男生的忌妒」心情,分外能體會,宿舍窗外的台灣社會則又經歷了一次石油危機,不僅失業率創下高峰,「十信案」(一樁蔡辰洋兄弟掏空金融機構的風暴)搞得財政部長丟官,我們可是被「畢業即失業」的口號嚇得有夠徬徨。

**失去control的黃磚路

**退伍後工作兩年,我又在「30萬人夜宿忠孝東路」的那一夜,在忠孝東路四段巷子裡的唱片行,買了張「Elton John」的精選集,那時可是股票要衝萬點的沸騰年代,是老闆找不到員工的年代。
就在今年7月中的熱騰騰晚上,偶爾逛到了台大對面的誠品音樂店,不巧又在CD架上發現了這張「再見黃磚路」1973年的專輯版。於是我又買了一張,這回外面的時代是什麼呢?
也許要問:這首歌怎麼能讓人如此「觸景生情」?
「再見黃磚路」是一首失戀歌曲,歌詞講的是一個小男生的單戀得不到垂憐,憤而吐出一堆「男兒當自強」+「妳絕對找不到好男人」的賭氣話語,或許是Elton John的作曲功夫實在高明,即使大人們要自憐時,這首娓娓道來的歌也頗能稱職地幫你撫往追昔。
事實上,我們面對每一個經濟轉折,那種不甘和憤懣的詛咒,和青春期的失戀不是異曲同工嗎?我們感嘆昨是今非;因為獲得財富的方法變了,成功和成就的定義變了,「人生當如此」的價值標準也變了,而我們卻已經投資那麼多青春在舊世界裡,還沒回收卻又得重新來過,哎!要是能再回到過去的「黃磚路上」有多好,所有事物都under control——包括我們沒分手的愛情和充填中的荷包。
今年怕又是一個「再見黃磚路」的猛夏,因為我們週邊出現了紛杳的異像,無一不是空前轉折訊號。

**美股10年來頭一遭 反向運動

**
第一是利率和股市的關係起了變化,過去十年,幾乎每次的低利率環境,都能為股市帶來生龍活虎的力量,但,這次沒有!第二是匯率和股市的變化,同樣的過往,每次台幣升值,熱錢流入,都會鑽進股市翻雲覆雨一番,但——這次也沒有!第三是美國經濟和美國股市的連動,雖然美國經濟今年可望強勁復甦(GDP成長3.5%,遠超過去年1.2%),但道瓊、Nasdaq、S&P 500三大指數卻連番破底,甚至跌破去年911後的低點;如果你相信「股市是經濟前景的櫥窗」這句老格言,那麼美國經濟和股市10年來的頭一遭反向運動,似乎透露了仍有一不為人知的「暗黑破壞神」,完全壓制了經濟前景的樂觀預期。
過去十年,美國為全世界舖上了一條令人心曠神怡的黃磚路。冷戰消融後,美國帶動的科技創新、企業創新、資本市場創新,使這條路上落英繽紛;不僅科技公司成為世界所有股市的霸主,科技富豪輕易擊敗傳統有錢人,享盡媒體青睞;科技公司的策略、管理與人力資源御才術(主要透過「股票認購權」發展而成)也成為所有企業教案,更別提科技公司享有超高的股票本益比。台灣是這條路上的春風少年兄,因為我們成功地link上美國科技品牌公司,台灣電子股非但成為股海唯一明燈;張忠謀、郭台銘等老闆也自然成為我們「人生導師」。
但別忘了,歷史的規律就是:「當愈多人相信一種規律,這規律便被自己逆轉」,前10年,世界經濟的核心是美國科技股的不斷成長力,但今年愈來愈多跡象透露:美國的創新能力已經到達極限,Enron、WorldCom的假帳不就是冰山一角嗎?
這種思緒的轉折,在911後美股沒能創新高後更加確定,自此股市的每一次反彈,反而變成過去10年投入美國資產資金的逃命線。當愈來愈多人還賭氣地思念黃磚路,那黃磚路便真的與我們再見了。
美元的弱勢,反映全球資金佈局的翻盤重來,美股的修正,必須修正到它重新找到成長的潛能,台灣股市則必須在電子股的下跌中,找到與美國脫勾的新成長基因,才能重新出發。在這條黃磚路上,我們將看到成千上萬「失戀」者,就好像當年的「石化原料狂」、「土地狂」,我們身邊有一群群「科技狂」必須經歷痛苦的偶像幻滅過程。
每次聽見「再見黃磚路」,就有一些記憶要重新來過;但——改變又有什麼不好?許多資源被電子業排擠的產業都可鬆一口氣,可以有更多資金改投資到內需產業,可以有更多人才釋放到服務業,我們將更認真去攻中國市場……。沒經過失戀,我們如何學會調適呢?
Goodbye, Yellow Brick Road!

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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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