詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
詹宏志~專業技能上的「聖嬰現象」
2002.07.01 | 科技

有一次,《運動畫刊》(Sports Illustrated)的一位專欄作家撰文寫新近冒出頭的棒球好手的專題時,看著年輕人創造的驚人成績,他忍不住出聲讚嘆說:「他們這麼出色,但,天啊,他們還這麼年輕!」
同樣驚嘆不已的不可置信,也出現在高爾夫球超級巨星老虎伍茲誕生於美國公開賽的那一刻,在這項從前相信「嘴上無毛,揮桿不牢」的成熟男子運動裡,少年英雄再一次推翻了它長久以來的神話。伍茲,或者後來的「聖嬰」賈西亞,以及陸續冒出頭的各色各樣高球新秀,觀球者和評論者都忍不住又要感嘆,「他們那麼年輕,但,天啊,他們怎麼這麼厲害!」
為什麼各種運動在最近會出現這些「聖嬰現象」?我猜想,是品種的改良,以及學習的提前。

**名副其實的「新人類」

**
新生代人類挾著歷史上未曾有過的營養、衛生、環境,加上養育、照顧的知識,「取精用宏」,變得比任何世代都更健康、更強壯、更美麗,物種上點點滴滴的悄悄改良,實際上已使他們變成名副其實的「新人類」。新來者跳得更高、跑得更快、也更有力氣,這已經是另一個很容易忽略的沈默革命,我們可能還要繼續見識更大的驚奇。
但另一個原因是學習來源的充沛,他們的起步比從前的任何一個世代都提前得太多了;你可能聽說老虎伍茲3歲學揮高爾夫球桿的故事,另一位棒球選手小葛瑞菲的啟蒙也是3歲,新來的網球選手威廉絲姐妹第一次拿到球拍也是3歲。你以為他是年輕人、稚嫩沒經驗的新人,但他在球場上的資歷「老」得嚇人,在你看稚氣未脫的他第一次在電視轉播中揮桿之前,他已經每日練習揮桿500下,持之以恆快15年了,雖然他現在才18歲。
這樣的現象也開始陸續發生在我們的身邊了,我自己就見識了一位。我的一對作家夫婦的女兒,7、8歲的時候突然喜歡馬,一本關於馬的百科圖鑑被她讀得滾瓜爛熟,她幾乎可以教我們這些大人所有與馬有關的知識;這位小女孩也是看星星的專家,我們一起外出旅行時,在郊外的夜裡看見墨色天空的滿天星斗,一群大人央求這位小女孩給大家做個解說,這位勉為其難的女孩就用她稚聲未脫的聲音,在夜裡教導一群目瞪口呆又頻頻點頭的中年知識分子。也許我應該說,這是正常的,如果我們這個世代的人,在年幼聰慧的蒙童時期也有這麼多方便的書刊(知識工具),我們也許也是多識多能的吧?

**不斷冒出來的少年達人

**
專門技能可能來得更快,年輕小孩如果很早接觸、心無旁騖,他可能很快就掌握某種過去僅存於成人的熟練技能,成為不可思議的「少年達人」。在《數位時代雙週》的採訪裡,我們就看見7歲的冠軍調酒師、13歲的冠軍蛋糕師傅、14歲的翻譯家、15歲的融資融券作手、15歲的電腦遊戲藝術設計……。這就是正在我們身邊不斷冒出來的「少年達人現象」,他們不只出現在運動上,他們其實也出現在各種專門技能上。
如果我們願意承認,「聖嬰現象」下一步甚至會發生在知識與學術上;想想看,雖然年輕一代的讀書動機與用功程度常受垢病,但他們的知識環境比前面的世代是好得太多,他們的起步可以早得許多(和3歲拿高爾夫球桿同樣的意思),而所有的知識又唾手可得(想想看網際網路)。是的,他們可能普遍不如從前世代飢渴求知和沉潛用功,但他們當中只要有若干人有求知的慾望和企圖,他們的博學多聞就會是歷史上不能想像的規模。

**達人也有需要慢慢來的時候

**
「少年達人」是一種混合的福份,在他們的世代裡,他們比前人有機會接觸,有環境學習,他們的專業技能會比過去來得更早、分工更細,有更多的前程可供選擇;他們比前人更聰明(這是物種改良的部份),又比前人更有機會、也更有學習工具,他們當中出現各種達人是可以理解的,而且我們極可能只看到大浪頭的一點點水花而已。
但我們要小心「少年達人」那些事?
我想到歷史上約翰.司圖亞特.穆勒(John Stuart Mill)的故事。少年穆勒童年受教於父親,3歲能讀希臘文,進而能讀柏拉圖等經典,是一位早慧的天才;他4歲起負責教妹妹希臘文和拉丁文,5歲已能隨父親討論各種史上重要經典(他沒有休閒讀物,唯一被他當做童年故事書消遣的,竟然是吉朋的《羅馬帝國興亡史》)。他後來在《自傳》透露,因為他只有知性上的發展,而知識的成熟也讓所有的人以為在情感上他也同等成熟,事實上他情感與情緒都還是一個小孩,父親過世後他幾乎精神崩潰,因為他從來不知道怎麼樣依賴自己。這個故事提醒我們,他們是「達人」,但他們也是「少年」;他們仍然有需要慢慢來的部份。「少年達人現象」會愈來愈明顯,我們不要覺得奇怪;但少年仍需情感的灌注與愛護,不要太快讓他們只有自己。

往下滑看下一篇文章
導航不是愈高階愈好!桃園產官資源如何賦能互宇向量,讓複雜技術真正「用得起、用得上」?
導航不是愈高階愈好!桃園產官資源如何賦能互宇向量,讓複雜技術真正「用得起、用得上」?

當無人機、無人船失去衛星定位訊號,還能繼續完成任務嗎?這道問題不只考驗導航設備的精度,更牽涉不同技術如何搭配,才能兼顧成本、可靠性與實際部署需求。

要理解自主載具如何在衛星訊號中斷時持續導航,得先認識「慣性導航」。互宇向量執行長鍾宏彬拿棒球作比喻:投手把球投出去後,球沒有GPS或遙控器,仍會依照出手角度、力量與旋轉向前運動。慣性導航則透過感測加速度與旋轉變化,持續推算載具的姿態、速度與位置。不過,慣性導航的誤差會隨時間累積,衛星定位訊號一旦中斷,位置推算也可能逐漸偏移。因此,自主載具需要不同定位與感測技術相互配合。2022年成立的互宇向量,便從這項需求切入,協助客戶選擇適合的導航技術,並將系統整合到產品中。

先定義任務,再決定導航規格

「以終點當起點。」鍾宏彬如此形容互宇向量的產品開發原則。相較於先提供設備、再由客戶自行整合,互宇向量在開發初期便參與討論,了解客戶要完成什麼任務,再決定性能、材料、演算法與預算。這套方法稱為「前端部署」。

以無人機精準投送為例,客戶希望載具不只抵達指定區域,還能接近建築物完成投送。飛行距離、定位精度、是否有人遙控,以及衛星訊號中斷後需要自主運作多久,都會影響系統設計。互宇向量必須先釐清這些條件,再選擇感測元件、調整導航架構,而不是直接套用既有產品。

互宇向量的技術涵蓋光纖陀螺儀(FOG)、慣性量測單元(IMU)、姿態與航向參考系統(AHRS),以及GNSS/INS融合導航方案。團隊曾與產業夥伴在實際水域驗證無人船導航系統,也透過觀音山隧道測試,觀察衛星訊號中斷時的導航表現。

對客戶而言,驗證的重點在於系統能否在任務要求的時間內維持足夠精度。互宇向量也不一定選用最高規格的零組件,而是依照需求調整演算法、材料與系統配置,必要時整合其他供應商的技術,減少客戶自行開發、測試與整合的時間及成本。

從光纖陀螺到系統整合,互宇向量把技術推向可部署的產品

鍾宏彬2010年投入光纖陀螺核心技術研究,2016年共同創辦極星光電。當時核心元件的客戶多具備自行整合能力,應用市場相對有限。他逐漸意識到,若想讓技術接觸更多使用者,就不能只停留在零件,還得往感測模組與完整系統發展。2022年成立互宇向量後,鍾宏彬延續過去累積的技術,採取合作設計製造(JDM)模式,讓團隊從產品開發初期便參與設計與驗證。

他把這種服務形容為「高階料理包」:客戶不必自行採購所有原料、研究怎麼煮,而是由互宇向量協助整合適合的技術,完成產品部署。公司不走低價、拚量路線,而是選擇與少數具有長期需求的專業客戶深入合作。目前團隊服務約12家核心客戶,透過持續參與產品開發,累積技術與合作經驗。

航太市場考驗的不只是技術,還有供應鏈與驗證能力

航太是互宇向量積極拓展的市場。目前約四成業務聚焦航太應用;2023年,團隊也與國家太空中心(TASA)展開策略性合作,推進MIOC與FOG技術的太空應用。

航太產業尤其重視「飛行履歷」(Flight Heritage)。鍾宏彬打趣地說,普通杯子就是杯子,但如果真的上過太空,「它就變成太空杯」。設備即使通過完整的地面測試,仍不等於經歷過發射與太空環境。對國際航太客戶而言,實際飛行驗證是評估設備可靠性的重要依據。鍾宏彬回憶,團隊過去花了兩、三年尋找海外企業客戶,始終不得其門而入。後來有國際業者得知互宇向量與國家太空中心合作,反而主動找上門。這段經驗讓他體會到,進入航太供應鏈除了技術能力,還需要讓國際客戶看見合作經驗與可信度。

從中央大學到蘆竹,桃園產官資源如何成為互宇的產業支點?

互宇向量與桃園的淵源,早在公司成立前就已開始。鍾宏彬從中央大學求學、攻讀博士到投入研究,一路留在桃園;第一次創業落腳楊梅,互宇向量則從青埔搬到蘆竹,建立廠辦空間。他笑稱,自己就像桃園「生出來的baby」。

桃園及北部地區聚集電路板、電子製造與機械加工等供應商,具備成熟的產業基礎。不過,部分業者長期專注既有市場,未必想過自身技術還能延伸至無人載具與航太應用。鍾宏彬舉例,互宇向量曾與傳統機械加工業者合作,協助對方了解航太供應鏈的品質驗證與製造要求,探索跨入新市場的可能。對這些業者而言,挑戰未必是技術能力不足,而是過去缺乏接觸航太應用的機會,不熟悉相關規格與驗證流程。

創業過程中,互宇向量也持續接觸桃園市政府青年事務局及相關局處、育成體系,參與創業交流與產業展會。鍾宏彬看重的是這些場合能讓團隊認識不同領域企業,拓展未來合作的可能。包括Meet桃園+在內的創業輔導與產業交流平台,也為在地新創提供接觸產業資源的機會。

從光纖陀螺核心元件走向完整導航系統,再延伸至航太合作與海外市場,互宇向量逐步建立從任務規劃、技術整合到系統驗證的能力。接下來,如何運用桃園既有的電子製造與精密加工基礎,找到更多能共同開發產品的夥伴,將是團隊拓展國際市場的重要課題。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓