線上影音暴紅,肥了網通產業
線上影音暴紅,肥了網通產業
2007.03.15 | 人物

過去幾年來,原本素昧平生的網路影音及通訊產業,有了巧妙的交集。通信產業的經理人開始留意到網路影音的發展,關心的程度之高,不僅贊助Web 2.0的相關聚會,某些公司甚至和網路公司談合作。

這個現象背後的原因其實很簡單:線上影音流行,使得寬頻網路的需求大幅地增加,為網通產業注入一劑強心針。下游的服務業者(service provider)生意興隆,上游的設備及零件供應商自然也就會跟著受益了。

「YouTube的成功,改變了我們利用網路溝通和娛樂的模式,」知名網通設備供應商Tellabs執行長普拉布(Krish Prabhu)在公司的年度財務報告中表示,「而使用寬頻網路的成本降低,更為線上影音的發展提供最佳的環境。」

他更進一步明確指出寬頻網路的重要性:「和下載一分鐘的音樂相比,下載一分鐘影片需要四倍以上的頻寬;若要順暢地觀賞線上串流(streaming)的高畫質(high definition)影片,則需要比觀賞一般畫質(standard definition)影片五倍有餘的網路速度。」

這不禁讓我想起一段大多數人都忘記的歷史。Napster在九○年代掀起線上音樂的熱潮,由於人們開始意識到下載音樂需要快速的網路,刺激了整個網路硬體環境的發展。當然,許多網路龍頭也是在那個時候起家的,不過說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的,不是亞馬遜也不是Yahoo!,而是Napster所提供的音樂服務。

同樣的戲碼現正重新上演,只是主角換成了YouTube,而且這次業者需要操心的是如何升級硬體設備,以提供使用者更快更穩定的網路。不過這衍生出另一個重要議題:面對現有的網路環境,該從「哪裡」升級會比較好?

根據業界前輩艾夫斯林(Tom Evslin,曾策劃AT&T第一套網路撥接服務,現於微軟擔任要職)的說法,業者如果要提供更好的網路影音體驗,不一定得把焦點放在最後一哩(last mile link,意指家戶單位的網路頻寬),應該多花點心思在傳遞數位內容的主要網路中樞上。

當然,不論怎麼分析,只要硬體環境和軟體服務有汰換或升級的需求,對於市場就是一個利多的消息,而影響最直接的,就是光纖網路產業(optical industry)了。

從上市發行(Initial Public Offering, IPO)的角度來看,這波產業趨勢已經開始讓某些人嘗到甜頭了。過去幾個月以來,我發現一些剛冒出頭的光纖服務商頻傳捷報,像是位於加州山谷市(Sunnyvale)的Infinera,最近總算準備公開發行,雖然離真正上市還有一段的時間,但這個消息具有相當濃厚的指標性意義。

不過我認為,比起公開發行,企業購併(Merger & Acquisition, M&A)才是光纖產業目前最好走的一條路。
就在二月底,專門提供企業網路解決方案的Cortina Systems公司購併了Immenstar(光纖網路晶片製造商);隔一天,另一家JDS Uniphase則花了一.一五億美元買下Picolight(光纖元件製造商)。

從這兩起購併,不難發現原先在網路服務業占有一席之地的公司,已經開始把賭注放到光纖上,以利未來提供光纖網路的相關服務,而直接吃掉上游製造商,似乎即將成為最便利的方法。

總之,因為網路影音的竄紅,現在整個環境可說是相當樂觀。但這個光景能夠持續到何時?誰也說不準,唯一能確定的就是,任何派對總有結束的一天。

走筆至此,不禁讓我再次想起網路公司砸大錢在基礎建設的九○年代,接著在二○○○年讓投資人哀鴻遍野(網路泡沫)的場景。 

九○年代說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的公司,
不是亞馬遜也不是Yahoo!,
而是當時掀起線上音樂熱潮的Napster,
現在則換成了YouTube…… 

網路影音竄紅,整體環境看似相當樂觀,
原先在網路服務業占有一席之地的公司,
開始把賭注放到光纖上,
以利未來提供光纖網路的相關服務,
而直接吃掉上游製造商,似乎即將成為最便利的方法…… 

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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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