兩大報spin-off第一名──Udn.com!
兩大報spin-off第一名──Udn.com!
2000.04.01 | 人物

先是二月明日報帶頭而起的一波媒體工作者「換頭家」大風吹,接下來,四月份東森要推出的ET Today網路報,又是一群記者「搬家」拉鋸戰。
各家動作頻頻、戰國風雲之際,在台灣立足五十年、號稱全球最大華文報業集團-聯合報系,繼半年前推出「聯合新聞網」(udnnews.com)後,三月中,由第三代掌門人王文杉帶隊,正式向dot.com領域進軍──成立「聯合線上」(udn.com)網路公司;除了原來的聯合新聞網,三月底馬上推出人力銀行udnjob.com。
掙扎許久,網際網路對聯合報系不再是一個部門,而是一項事業。負責報系整體統籌規劃的總管理處副總經理王文杉強調:「要成立網路公司,在推出聯合新聞網之前就已決定;」為何拖上半年,一方面等公司執照,一方面,「聯合報做事向來謹慎保守,」他承認。

**網路事業,的確是「不得不做」

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將聯合新聞網抽離聯合報系,是孕育新媒體生命的必須動作。經過半年運作,王文杉看到傳統媒體與網路媒體許多格格不入之處,前者重視層層把關的高品質內容、年資計薪的穩定人事制度,這對強調效率(如即時新聞)、靈活(獎金、認股措施)的網路媒體運作並不合適。
王文杉指出:「你把原本報社同仁找來作網路報,對兩邊都沒好處;」
讓網路公司寄生在資源豐厚的大企業中,速度和競爭力難以展現。雖然聯合線上是聯合報系100%持股的子公司,但希望短期內能夠自給自足,王文杉強調:「即使跟母公司拿錢,也得拿出『故事』,聯合線上內部必須有強烈的『生存意識』。」走出聯合報系,也讓公司的伸展空間更大,一切可以照網路遊戲規則來玩。
但聯合線上成立,王文杉認為:「與其說經營網路事業,不如說為了『媒體生命的延續』。」
聯合新聞網起步就晚了中時電子報四年,加上從一九九八年初公司決定踏入網路事業,到兩年後才跨步成軍;經過這麼多思索琢磨,加上網路媒體不斷出現,而且規模越來越大(從數十人的分類網站到上二百人規模的明日報、ET Today),聯合報的網路事業,的確是「不得不做」。

**大棋局才剛開始

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聯合線上將以聯合新聞網為主軸,以「內容衍生商機」(C2C, content to commerce)模式,發展各種周邊網站。新聞內容,是聯合報的核心事業,如何在網路主導的新經濟典範下,延續媒體事業,除了利用原有的內容資源變現成生意機會(旅遊資訊→旅遊網站→線上旅行社),這些電子商務收益,也成為一個專業媒體的重要財源支柱。「聯合報系已經辦了五十年報紙,『正派辦報』這件事,要持續做下去;」王文杉堅定的表示。
是否改變得太晚、太慢?聯合線上執行長王文杉沈思後答道:「網路事業的人脈與know-how累積,我們的確遲到;但整個大棋局,才剛開始,並不算晚。」看看中時電子報、或是明日報,大家都還在試著摸出網路媒體的方向,有誰成功,似乎還未到壓線決勝時刻。
對於未來充滿變局的網路媒體事業,既然已經有了決心,王文杉說:「今天就算不能打敗對方,只要和別人一樣響亮就不算輸。」

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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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