維基經濟時代來臨|數位時代 BusinessNext

自從讀了《網路巨變元年》之後，這種感覺愈來愈強烈：我們正處在兩個世界的夾縫之中。
一邊是大家所熟悉的世界，我們遵循一定的遊戲規則，在清楚的框架邏輯裡工作和生活；同時，我們正親身體驗另一個世界的形成，在網路上。許多在實體世界做不到的事，在這裡都有可能。它的未來，超過任何一個人的想像，但是每個人都有份，因為我們都參與創造。只有一件事是肯定的，它正改變我們的工作、生活，以及我們對世界的認知。
最近，剛好有兩則新聞，頗能描述這種處境。首先是瑞典宣布要在知名的線上遊戲虛擬世界《Second Life》裡設立大使館，處理居民對瑞典的問題，以推廣國家形象。這恐怕是人類歷史上，第一個國家政權參與虛擬世界的例子吧，如此一來，實體與虛擬這兩個世界的界線是什麼，我們的思考開始被顛覆。
另一則新聞是，英國老牌出版社「企鵝」仿傚「維基百科」的做法，邀請讀者和作家、編輯，協力創作一部「實驗小說」。這個計畫一推出，就湧入許多熱情的民眾，寫下、修改、編輯小說的開頭。這件事有意思的地方在於，出版業對網路向來是採取欲迎還拒的曖昧態度，只對網路加速資訊傳布有興趣。現在，連最保守的出版產業，都開始嘗試透過網路挖掘廣大群眾的潛力和創意，在最個人的創作形式「小說」這個文類上進行實驗，不得不令人深思，發生了什麼事？
用一個英文字就可以扼要說明：「wikinomics」，中文暫譯為「維基經濟學」，它指的是透過網路集結眾人，源源不絕地分享其知識、技術、資源、和能力，所形成的一種嶄新的組織形態，簡單的說就是「集體協作」（mass collaboration）。這是一個新的英文單字，它的字源正是來自於「維基百科」；它同時也是一本書的書名。不只如此，這個字也是集體協作下的產物，當這本書的兩位作者苦思如何為他們六年的心血結晶取一個響亮的書名，他們決定身體力行，上網請教眾人的意見，短短一個星期就收到一百多個書名的建議。
我想，很難會有一個比《維基經濟學》更好的書名了，它總結了到目前為止，成功的網路企業共通的經營思維，這些企業包括：Google、Amazon、You Tube、《Second Life》等。它們充分掌握網路開放、分享、同好參與、與無國界的特點，破除企業閉鎖、階層、宰制的思考模式與組織架構，與使用者分享企業經營資訊，廣納組織外無窮盡的人才與創意參與企業的成長。Google善於運用群眾智慧，取之於群眾也用之於群眾就不用贅言了；Amazon開放其系統架構，創造了全世界總共十五萬名程式設計師，夜以繼日為改善這個系統而努力，使得Amazon今日成為全世界無人能敵的電子商務網站。You Tube讓使用者自己拍影片、自己上傳、評鑑，每天平均新增九萬五千支新影片，播放的影片平均達一百萬支，這種自我管理的方式使它躍升為全世界最大的媒體。而《Second Life》則是開放原始碼，九九％的遊戲元件都是由使用者自己創造的，三年來進駐這個虛擬世界的居民已達三百萬人，年營收已達一億美元。
集體協作並不是一個新的概念，Linux是最早的例子。《維基經濟學》想要表達的是，這個概念已經不是只適用於網路公司了，集體協作是二十一世紀企業經營應有的思維，創新的方式、經營的模式、創造財富的方法，動力都可能是來自於組織外，企業的課題便是要思考如何運用、駕馭這個力量。的確，當群眾集合在一起，可以打造一套作業系統、一部百科全書、一家媒體、一個虛擬的國度，還有什麼是不可以的？
這可能是最好的時代，也可能是最壞的時代，差別就在於思考方式。《維基經濟學》指出集體協作挑戰所有企業傳統的經營智慧，例如核心技術和知識是機密，資訊需要層層過濾等。但是，在維基經濟時代，每一個人都是領導者，企業一定要揚棄舊思維，才有可能在未來的世界繼續存在。

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。

「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。

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。