數位音樂解碼，蘋果解套|數位時代 BusinessNext

前陣子託友人在美國買了紅色八ＧiPod Nano（紅色iPod全球僅在英、美出售，為公益特殊產品），儘管讚嘆其美，但三個月了，漂亮紅iPod仍躺在書桌上。過忙的我實在沒空把新iPod拆開，將舊iPod音樂移到新iPod，也沒有時間再設定一次iTunes、弄一次認證……，因為每一台iPod都有「鎖」，換一台iPod不像從前換一台Sony隨身聽般簡單。

這是數位化後的麻煩：機型號碼、使用者名稱和密碼、認證……一道道「數位鎖」；而花錢買來的數位音樂，也有鎖｜｜數位版權管理（ＤＲＭ）。

二○○七年二月蘋果執行長賈伯斯（Steve Jobs）以一篇︿對音樂的想法﹀（Thoughts on Music）呼籲四大音樂商放棄ＤＲＭ。沒想到才不過兩過月，ＥＭＩ執行長尼可力（Eric Nicoli）就與賈伯斯並肩而坐，一起在倫敦總部宣布將開賣無ＤＲＭ的音樂和影音。

當賈伯斯宣稱：「消費者可以在任何數位音樂商店買到沒有ＤＲＭ的音樂」時，我差點以為自己聽錯。原來無ＤＲＭ的音樂並非僅是蘋果iTunes和ＥＭＩ的獨家生意，任何網路商店都可和ＥＭＩ一談。

幾天後，《The Good, The Bad, The Queen》這張無ＤＲＭ的專輯開始在英國搖滾樂團的網站上開賣，以三二○kbps（近乎音樂ＣＤ品質）的ＭＰ３讓消費者購買下載（單曲○．九九英鎊，整張專輯七．九九英鎊）。網頁上標示著，「獨家：這是第一次，ＥＭＩ讓我們販售高品質且無保護的歌曲。」

無ＤＲＭ數位音樂時代終於來了。雖然另外三大音樂商，對ＥＭＩ的舉動保持沉默，但從賈伯斯「希望在今年年底以前，iTunes裡有五○％的音樂都無ＤＲＭ」的宣言看來，僅占iTunes五分之一音樂量的ＥＭＩ只是「率先發難」而已。

賈伯斯表示，五月開始，只要多花三十美分，以往在iTunes裡的單曲，就可直接變成無ＤＲＭ的高品質音樂，也可在任何音樂載具上播放。只要買過單曲，也可用整張專輯七．九九美元的價差，自動補為無ＤＲＭ專輯。想想看，已經販售超過二十億首歌曲的iTunes，只要有一億首（二十分之一）補上三十美分（幾個滑鼠動作），蘋果就有三千萬美元入袋。

而一直認定蘋果壟斷音樂市場的歐盟國家，面對網路上到處可買到與iTunes相同的無ＤＲＭ音樂，且iTunes內販售的無ＤＲＭ音樂也將不限iPod和五台電腦播放。ＥＭＩ開始販售無ＤＲＭ音樂，正好替蘋果解套。

目前iTunes還有一個擾人之處，就是不能跨國購買，這點也是歐盟對蘋果的質疑，認為價格和網友所在國家有不公平的現象，蘋果對此的回應是，實在不是他們錯，而是音樂市場的談判結果（台灣也正處於此麻煩中）。

當我遊走幾家ＥＭＩ所屬英國搖滾樂團的iTunes美國頁面，然後又逛到這些樂團在英國的官網，另一件有趣的事情讓我著迷：消費者也可用手機簡訊購買無ＤＲＭ音樂（當然，購買費用以後會出現在手機帳單上，小額付款萬歲！）。

豁然開竅！無ＤＲＭ音樂不僅一步步為蘋果官司解圍，更為iPhone鋪路，賈伯斯厲害！

iTunes將販賣的兩種音樂

DRM歌曲                        無DRM歌曲
價格    0.99美元    1.29美元
格式    MP3      AAC
壓縮率    128kbps     256kbps
限制    僅在5台電腦、iPod     無限制

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。