本集我們邀請到 Cool Innovation 的營運長 Daniel，介紹他們的保鮮技術如何翻轉生鮮消費。Daniel 和我們介紹技術如何做到長期的新鮮維持，卻使用了更少的消費電力。除了技術細節，我們還討論了 Daniel 剛加入團隊時在銷售上的困境，節目中，我們也聊到了 Daniel 在北京加入創業公司的經驗，以及他獨特的運動習慣和理財方式。

📢 本集來聊：
Cool Innovation 在做什麼？這個食物保鮮的技術難在哪裡？
導入技術也能幫助解決日本物流的「2024 問題」
為什麼可以保鮮比較久，電力卻比較省？
做技術超強的團隊卻不知道怎麼賣
只有愛文芒果能銷往日本的原因……
Daniel 到北京的創業公司，三個月 piviot 一次
做「雙邊媒合平台」的創業要怎麼避免被使用者跳過？
超市做生鮮都虧錢，為了吸引客人還是要做
中國創業趨勢的改變，到後來都鼓勵大家出海
平常的運動習慣：每小時做三分鐘的運動

🎙️Podcast《塞掐 Side Chat》
週三｜12:30 YouTube、Twitch、Facebook 直播聊新聞
週六｜12:45 深入訪談大人物
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📢 本集來聊：
<ul>
<li>Cool Innovation 在做什麼？這個食物保鮮的技術難在哪裡？</li>
<li>導入技術也能幫助解決日本物流的「2024 問題」</li>
<li>為什麼可以保鮮比較久，電力卻比較省？</li>
<li>做技術超強的團隊卻不知道怎麼賣</li>
<li>只有愛文芒果能銷往日本的原因……</li>
<li>Daniel 到北京的創業公司，三個月 piviot 一次</li>
<li>做「雙邊媒合平台」的創業要怎麼避免被使用者跳過？</li>
<li>超市做生鮮都虧錢，為了吸引客人還是要做</li>
<li>中國創業趨勢的改變，到後來都鼓勵大家出海</li>
<li>平常的運動習慣：每小時做三分鐘的運動</li>
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🥬 Daniel 張全：Cool Innovation 營運長｜新保鮮技術如何顛覆生鮮消費市場

開一個品牌官網，過去得找工程師、串金流物流，動輒好幾週，不少微型賣家因此留在蝦皮、賣貨便。現在 AI 拆掉了這道門檻的一大半。經營跨境設計市集十多年的 Pinkoi，近期推出 AI 開店平台 PinZap，賣家回答三個問題、放上照片，最快十分鐘開站。

本集塞掐邀請到 Pinkoi 共同創辦人暨執行長 Peter。工程師出身的他，經歷過替十多年前的平台接上 AI，這次選擇從第一天就圍繞 AI 打造。Shopify 早已站穩這個賽道，他為什麼還要跳進來？開店門檻降到十分鐘，大家最後要比什麼？

📢 本集來聊：
AI 開店平台 PinZap：十分鐘就能開店做生意？
舊平台導入 AI 有多難？像飛機邊飛邊換引擎！
AI 讓服務一百萬的商家成為可能！
電商平台不是 Vibe coding 就可以做出來的
開店門檻降到十分鐘，大家最後要比什麼？
AI 時代工程師的角色與職能模糊化
作為家長怎麼看未來世代的教育
理財哲學、運動和推薦書籍：《蘋果在中國》

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本集塞掐邀請到 Pinkoi 共同創辦人暨執行長 Peter。工程師出身的他，經歷過替十多年前的平台接上 AI，這次選擇從第一天就圍繞 AI 打造。Shopify 早已站穩這個賽道，他為什麼還要跳進來？開店門檻降到十分鐘，大家最後要比什麼？
📢&nbsp;本集來聊：
<ul>
<li>AI 開店平台 PinZap：十分鐘就能開店做生意？</li>
<li>舊平台導入 AI 有多難？像飛機邊飛邊換引擎！</li>
<li>AI 讓服務一百萬的商家成為可能！</li>
<li>電商平台不是 Vibe coding 就可以做出來的</li>
<li>開店門檻降到十分鐘，大家最後要比什麼？</li>
<li>AI 時代工程師的角色與職能模糊化</li>
<li>作為家長怎麼看未來世代的教育</li>
<li>理財哲學、運動和推薦書籍：《蘋果在中國》</li>
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十分鐘就能開店做生意！微型賣家靠 AI「大逆轉」？｜Pinkoi 共同創辦人暨執行長 Peter【塞掐 Side Chat】E428

ChatGPT 推出後，聊天機器人變得誰都做得出來，難的是讓用戶天天回來聊。智見科技也在那時做了 LINE 聊天機器人，結果推不起來；後來改做 App，加入劇情與 NPC，推出女性向 AI 角色聊天 App Floze，重度用戶一天能聊 1.5 小時。

本集塞掐邀請到智見科技創辦人 Bruce。他在廣達、聯發科做了十年影像 IC 設計，2012 年創業至今，從沖洗照片、電商設計、IG 限動工具做到 AI 生圖，Floze 是團隊第五條產品線。

產品線一條接一條開，他怎麼決定先做哪個、哪個值得繼續投入？AI 角色聊久了，為什麼會忘記已經約會過？明知對面是 AI，用戶為什麼還計較一句話的語氣？

📢 本集來聊：
廣達、聯發科做了十年影像 IC，為什麼跑去做 App？
沖洗照片 App 做到後來，自己買了工廠機器！
怎麼去切不同產品？怎麼找到使用者？
怎麼決定要不要繼續投入或轉向？
修圖 App 會被 AI 取代嗎？創業要瞄準紅海還是藍海？
AI 戀愛 App「Floze」怎麼誕生？
Floze 與一般聊天機器人的差異
AI 長期記憶的技術難點
打字聊天之後，下一步是即時生成的互動影片？
AI 是泡沫嗎？

－－

是什麼樣的電子報，開賣第一天就賣爆 134%？

身處在資訊爆炸的時代，我們每天被 AI、戰爭、政經的新聞轟炸，卻可能感到無所適從，不知道哪個才是真正影響你我未來的議題。
為此，TNL Daily 電子報選定國際、財經、科技、地緣、東南亞 5 大主題，每天只要 5 分鐘，就能理解重大議題的背後脈絡。
開賣當天，TNL Daily 就火速達標！為此，他們決定再加碼 50 套早鳥方案（優於原價 75 折）回饋給大家。輸入塞掐專屬優惠碼「TNLSideChat」，目前所有方案可以再折 100 元。

點擊連結即刻購買，入手限量早鳥方案的最後機會：https://pse.is/9km5kz

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產品線一條接一條開，他怎麼決定先做哪個、哪個值得繼續投入？AI 角色聊久了，為什麼會忘記已經約會過？明知對面是 AI，用戶為什麼還計較一句話的語氣？
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<ul>
<li>廣達、聯發科做了十年影像 IC，為什麼跑去做 App？</li>
<li>沖洗照片 App 做到後來，自己買了工廠機器！</li>
<li>怎麼去切不同產品？怎麼找到使用者？</li>
<li>怎麼決定要不要繼續投入或轉向？</li>
<li>修圖 App 會被 AI 取代嗎？創業要瞄準紅海還是藍海？</li>
<li>AI 戀愛 App「Floze」怎麼誕生？</li>
<li>Floze 與一般聊天機器人的差異</li>
<li>AI 長期記憶的技術難點</li>
<li>打字聊天之後，下一步是即時生成的互動影片？</li>
<li>AI 是泡沫嗎？</li>
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AI 霸總聊越久越容易「失憶」，長期記憶的技術困難怎麼突破？｜智見科技創辦人暨執行長 Bruce【塞掐 Side Chat】E427

數位孿生是四十年的老技術，但要讓機器人先在虛擬工廠裡練習，光建一座精準的模擬場域就得花上幾個月。本集塞掐邀請到 MetAI 共同創辦人暨執行長 Daniel 余泰萬。他從金融業轉戰新創，回家族傳產做數位轉型時看見 AI 導入的落差，如今團隊直接進駐台積電廠內開發。2025 年初，成為 NVIDIA 在台灣投資的第一家新創。

Daniel 分享第一次見到黃仁勳，準備好的講稿為什麼講不到一分鐘就被打斷？為了台積電，他們還沒找到 PMF 就擴編到 40 人，又是為什麼？不拿客戶資料訓練，模型憑什麼走進晶圓廠？

📢 本集來聊：
MetAI 在做什麼：用 AI 結合 3D 快速生成模擬場域
2022 年創立與合成資料的起點
共同創辦人 Renton 從好萊塢特效轉向 AI
跟輝達的淵源：加入 NVIDIA Inception 計畫
與 NVIDIA 的合作方式及 Omniverse 的定位
MetGen 產品：把 2D CAD 轉成可模擬的 3D 空間
面對台積電這種大客戶，保密和 AI 訓練怎麼兼顧？
與 Accenture 等大型顧問公司的競合
怎麼看 AI 泡沫與 Physical AI 的需求
團隊導入 AI Native 的做法

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是什麼樣的電子報，開賣第一天就賣爆 134%？

身處在資訊爆炸的時代，我們每天被 AI、戰爭、政經的新聞轟炸，卻可能感到無所適從，不知道哪個才是真正影響你我未來的議題。
為此，TNL Daily 電子報選定國際、財經、科技、地緣、東南亞 5 大主題，每天只要 5 分鐘，就能理解重大議題的背後脈絡。
開賣當天，TNL Daily 就火速達標！為此，他們決定再加碼 50 套早鳥方案（優於原價 75 折）回饋給大家。輸入塞掐專屬優惠碼「TNLSideChat」，目前所有方案可以再折 100 元。

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數位孿生是四十年的老技術，但要讓機器人先在虛擬工廠裡練習，光建一座精準的模擬場域就得花上幾個月。本集塞掐邀請到 MetAI 共同創辦人暨執行長 Daniel 余泰萬。他從金融業轉戰新創，回家族傳產做數位轉型時看見 AI 導入的落差，如今團隊直接進駐台積電廠內開發。2025 年初，成為 NVIDIA 在台灣投資的第一家新創。
Daniel 分享第一次見到黃仁勳，準備好的講稿為什麼講不到一分鐘就被打斷？為了台積電，他們還沒找到 PMF 就擴編到 40 人，又是為什麼？不拿客戶資料訓練，模型憑什麼走進晶圓廠？
📢&nbsp;本集來聊：
<ul>
<li>MetAI 在做什麼：用 AI 結合 3D 快速生成模擬場域</li>
<li>2022 年創立與合成資料的起點</li>
<li>共同創辦人 Renton 從好萊塢特效轉向 AI</li>
<li>跟輝達的淵源：加入 NVIDIA Inception 計畫</li>
<li>與 NVIDIA 的合作方式及 Omniverse 的定位</li>
<li>MetGen 產品：把 2D CAD 轉成可模擬的 3D 空間</li>
<li>面對台積電這種大客戶，保密和 AI 訓練怎麼兼顧？</li>
<li>與 Accenture 等大型顧問公司的競合</li>
<li>怎麼看 AI 泡沫與 Physical AI 的需求</li>
<li>團隊導入 AI Native 的做法</li>
</ul>
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