數位+衛星,電影業時空大戰全面上演
數位+衛星,電影業時空大戰全面上演
2002.06.01 | 科技

但是這一切,都比不過5月16日首映的《星際大戰二部曲》:上片3天票房就突破1億美金,賺錢速度比台積電還快3倍。
保有影史最多部賣座紀錄的喬治‧魯卡斯,再次出手又擄獲全球觀眾的心。破紀錄對他已是家常便飯,下一步,他的野心是打破全球電影工業生態,包括從製作到發行,而衛星加數位科技,就是他的武器。當全世界走向娛樂經濟,就必須注意好萊塢動向,而好萊塢會往那裡走,答案就在魯卡斯身上。
與魯卡斯合作多年的資深製片卡倫,在《星際大戰二部曲》上檔前夕,談到他與魯卡斯20年的夢想,以及他們心目中電影工業的二部曲……
我和魯卡斯一起拍電影很多年了,我們的作品一向使用大量特效,結合很多新科技,希望做到更好的影像和音效。過去20年來,魯卡斯最大的心願,就是他拍的電影可以達到「絕佳的聲光效果」。但是,受限於傳統拍攝和發行電影的方式,這個願望始終是個奢望。
以電影發行來說,好萊塢的製片廠每年花費12.5億美金在這上頭,其中8.5億在打廣告,4億在流通影片拷貝,也就是把拷貝送到世界各地電影院,影片下檔後再回收回來。
流通拷貝是一件沒什麼道理卻又不得不做的事。首先,你得製作拷貝,平均一部電影要花1800萬美金在製作拷貝上,但是進了戲院放映2、3天後,就會開始出現刮痕和雜訊,時間愈久刮痕愈多,愈晚去看電影的人享受到的效果就愈差,對拍片的人來說心血都白費了。影片下檔後,製片廠得再把拷貝收回銷毀,以免流落外頭被拿去做盜版。

**維持一致畫質

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我們一直在研究新的發行方式,讓影片效果從上映第一天到下片那一天,都保有同樣品質。
接著談到影片的拍攝過程。現在的劇本愈寫愈複雜,很多畫面無法用現場搭景完成,必須在後製作時加入特效。再者,一部電影所動用的演員人數很多,以《星際大戰二部曲》為例,就用了4百多位演員,你不可能把這些人集合在一起半年拍一部電影,他們的時間不見得能配合,而且成本太高。
要解決發行和拍攝的問題,數位科技提供了解答。魯卡斯在1995年就嘗試用數位科技拍電影,1996年我們與來自日本的新力(Sony)團隊談合作,請他們研發數位拍攝技術和攝影機,雙方一拍即合,整個過程都沒有律師參與,所以很順利(全場大笑)。1998年,兩邊合組的技術團隊成型,那一年9月,德州儀器(TI)公司打電話來,要求給他們一個機會,展示德儀的數位訊號處理技術,結果很棒。
之後,新力開發出第一代數位攝影機,我們花了6個月時間,上山下海去拍攝,到沙漠和大雨中去取景,盡可能測試數位攝影的性能,並找出缺點,提供給新力去研發更成熟的機型,務必拍出比傳統膠卷更好的效果。
2000年6月,我們在澳洲開拍《星際大戰二部曲》,完全就是用數位攝影機,過程當中沒有用到一呎膠卷。與膠卷相比,數位攝影的解析度提高3倍,而且拍攝成本更省。以二部曲中3百多位絕地武士一起練習那一幕為例,我們是先分開好幾組拍,再合成在一個畫面上,但是你看不出來。

**播映靠衛星越洋傳輸

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在電影發行上,我們也同步改用數位科技,以衛星做為工具,直接下載影片到電影院,跳過做拷貝再流通的過程。電影院要做的,是裝一個長寬高各1.2公尺的盒子(儲存電影內容),加上一個碟型天線(接收電影內容)和特製螢幕,總投資約3.5萬美金(122萬台幣)。用衛星傳一部電影(包含反盜拷訊號)需要10小時。如果電影院接了光纖,我們也能透過固網傳給他們。
2001年6月20日,我們成功完成第一次衛星越洋傳輸,從洛杉磯把《決戰猩球》電影傳到阿姆斯特丹。這一次《星際大戰二部曲》首映前,我們在全世界已有40家數位電影院完成B版測試,其中21家在美國以外。我們的目標是在年底前,全世界數位電影院達到400家。
數位電影將使電影工業進入新階段,可以想見的,大部份製片公司並不樂意見到這件事,因為他們手握的發行權力將被轉移,配合意願恐怕不高。另外,電影院通常沒接光纖,要做額外投資裝碟型天線也需要一段時間說服。
但是,對那些一心追求最佳聲光效果的電影人,以及受制於傳統發行通路的小型獨立製片公司,數位電影將讓他們更有力量。
至於消費者呢?我還不確定數位電影是否會改變電影票的價格,但我敢以多年電影工作經驗保證,你所付的每一塊錢,絕對是值回票價。

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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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