是德提未來4大科技趨勢！為什麼「數位孿生」過了20年還是強打？怎麼應用？|數位時代 BusinessNext

是德提未來4大科技趨勢！為什麼「數位孿生」過了20年還是強打？怎麼應用？

協助客戶從模擬到原型、驗證、製造再到網路部署，是德科技提供客戶完整的客戶開發服務，從第一線觀察提出四大科技亮點，為何20年的數位孿生技術也入列？

數位孿生：20年後真正發揮力量的時刻？

數位孿生指的是在虛擬世界中打造一個「雙胞胎」，用來做為反應、效能測試。舉例來說，BMW在虛擬世界中，打造了一個跟現實一模一樣的虛擬工廠，讓虛擬工廠不斷運轉，找出可能會遇到的問題，用來校正、調整現實世界的工廠。

數位孿生被提出後，多被應用在工業、航空、汽車與醫療等改動成本高的產業，以及教育、操作訓練，如開船、開飛機等。

而是德科技以「量測儀器」起家，相當重視產品開發時的環境是否貼近真實。因此自2017年起，是德科技就陸續併購ixia、eggplant、scalable等軟體公司，補足在數位孿生領域的產品線，強化使用者體驗改良、通訊產品設計、網路部署成效測試等應用。

研調機構顧能（Gartner）連續3年（2017～2019）將數位孿生評為「全球10大策略科技」之一。到了2020年雖然沒有直接入榜，但也提到該年10大策略科技中第一項「超自動化（Hyperautomation）」，需要有數位孿生技術的支持。

以是德的核心事業「通訊」為例，隨著通訊世代演進到5G專網、6G、低軌衛星，要佈建這些基礎通訊設備，不論是部署精確度、建設成本、後續維修難度都大幅上升。在這個時候，無論開發硬體或是佈建，都要花很多時間跟成本，但如果能在虛擬環境下，連結真實環境的變動因素，就能以較低的成本進行測試。

其他關注趨勢：量子科技、5G專網&6G通訊、汽車革命

位在波士頓的量子計算方案軟體供應商Zapata Computing發布的報告指出，74%的公司認為若不採行量子技術，則企業發展終將因落後而失去競爭力。在台灣諸如中研院、國研院、鴻海研究院等都投入量子技術研究。

政府也在今年2月，成立了量子國家隊，以自製量子電腦與量子通訊網路系統為目標，希望在2030年建立起台灣量子科技產業鏈。

雖然現在量子技術還在相當早期的階段，但各家企業已積極討論如何控制變動的「0、1」量子態，設定寫入、讀出運算設備的量子位元，以充分使用量子運算的運算效能。

是德科技提到的另外2項趨勢為5G專網、6G與汽車革命。

雖然5G的時代感覺還未完全來臨，但是是德科技已在提醒企業注意「5G專網」——服務族群單一、使用目的明確的獨立網路，5G專網被期待能充分發揮高頻寬、低延遲、大連結等5G特性，殺手級的應用就有可能在專網應用中孵化。其次，業者也早已爭相投入下世代通訊的研發，搶佔制定標準的制高點；同時間，低軌衛星通訊的部署與服務拓展也如火如荼地進行。

此外，電動車和自動駕駛技正在重塑世界，但在推進續航力和改進成本所需的大規模充電、基礎充電樁設施及電池技術進步方面仍存在挑戰。而下個階段，產業將面臨的挑戰是，以新材料突破現有的充電樁效能，以及尋求共同的充電介面、標準。

責任編輯：錢玉紘

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。