因為它,全球將每年減薪1%
因為它,全球將每年減薪1%
2002.07.15 |

還記得那個美好年代嗎?每年七月,政府調整公教人員的薪水,加薪幅度或者3%或者5%,甚至可以是7%或10%;到了年底,民營企業就得或多或少比照加薪。這個時候,菜場小販、飲食路攤也會趁機向上修正價格,一年過去,大家都比原來富裕一些,物價也都悄悄昂貴一些。
因此,前輩會對你說:「好好幹,安分地幹,以後總會出頭的。」這句話裡藏著一點世俗智慧。排資陞遷,論輩加薪,時間就是積累,年紀就是成就,長期以來彷彿是一個共識,一種社會內在隱含的承諾,因而也長時間成為一種社會大眾感到安定和確定的力量。
但如果有一天你發現,薪資上漲不再是鐵律,資歷與陞遷也可能逆向而行,你的感受會是如何呢?
現在我們就正面臨著一種「減薪年代」的到來。在104人力銀行所做的企業調查中,發現從2001年到2002年間,21類職務當中竟然有14類平均薪資水準是下跌的。這和台灣去年交出負的經濟成長率一樣,台灣老百姓已經很久很久沒看到也沒有想過這樣的場面了。
「普遍減薪」的現象為什麼會發生在台灣?
近兩年的不景氣與未來的不確定,當然是主要的原因。經濟不景氣,使艱辛度小月的大小企業都不得不開始「雷斯脫拉」(lesutola)──「雷斯脫拉」是日本人獨特發音所說的restructuring,「組織改造」的意思,但在日本人委婉的表達體系中,卻已經只剩「裁員」一義;──或者至少要更小心的控制固定成本,涷結加薪,甚至是減薪。而大部分的時候,很多企業是上述三者都混合進行的。

**讓成本重新回到美好境地

**經濟前景的不確定(這又是數位時代很重要的一個經濟特徵,經營典範的變動與位移都太快了),即使獲利不壞的企業組織也得要未雨綢繆,他們儘量設計優厚的獎金、認股權、或股票分紅(一種變動成本)來激勵員工,而不太希望背負沈重的固定開銷,這也是薪資上漲為難的基本原因。
我猜想還有另外一個「大原因」,它不但迫使台灣受薪階級加薪碰上困難,它的存在也將使全世界一般勞動者的工資都難以上漲,而且它攔阻薪水上漲的時間可能會相當長。這個「原因」的規模極其龐大,它就是「中國大陸」。
龐大的大陸勞動力在改革開放的中國下,釋出到全球化的勞動市場,本來秩序已定(我指的是誰貴誰便宜)的世界薪資結構,突然受到重大衝擊。已經分工井然的全球產業發現還可以再重組一次:「你只要把工廠搬到中國大陸去,你的成本就重新回到一個美好的境地。」一開始,遷往中國的工廠是初階(技術含量低)的製造生產,以及各種用到基本原料的生產(譬如食品加工)。然後訂單移民的就是中級的製造業(想想家電巨人「海爾」的例子),再然後就是連台積電、聯電都不得不嚴重思考的高科技。

**全球化,讓薪水向下看齊

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中國大陸提供的勞動力太大了,一波之後還有一波,國企下崗的工人動輒千萬計,始終有新的「下段工資」勞動者可資補充;美國經濟學家估計說,中國大陸的不斷開放,將迫使全世界的平均工資每年降低1%。而這個只有大陸工資上漲,其他都跌的現象,恐怕要持續個好幾年。
資訊與通訊科技也共同成為幫凶,不僅是製造業勞動力面臨失業減薪的壓力,服務業也未必能免。台灣的神通電腦把接單的服務部門和會計記帳部門都遷往人力較便宜的大陸,台灣總部則透過網路來管理;香港的和記黃埔預備把歐洲電信的客服部門設在印度,接聽歐洲用戶打來的詢問或抱怨電話。全球化的時代來了,但當世界其他地方比我們窮、比我們便宜的時候,「減薪年代」也就跟著來了。

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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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