服裝設計師傅子菁打造3D數位櫥窗
服裝設計師傅子菁打造3D數位櫥窗
2010.01.27 | 技能

走過台北南京西路上的一間服飾店,透明櫥窗不見塑膠製的人體模特兒,取而代之的是偌大的投影畫面。在這八十二吋大小的畫面上,展示著一個虛擬的立體模特 兒,還有店內所有的衣服和配件。舉起手來碰碰畫面中的衣服,模特兒立刻變裝,手指左右滑動,模特兒的身體也跟著三百六十度旋轉,清楚呈現衣服穿在身上的每 一個角度。

這就是知名服裝設計師傅子菁,與米渥科技一同攜手打造的數位櫥窗軟體。

就像小時候玩的紙娃娃遊戲,只不過現在 變成數位觸控版本。只要用手點選螢幕上任何一件服飾,模特兒便會自動換裝,一旁還會出現這件衣服的手稿或說明,讓消費者在感受搭配的樂趣之餘,更能明白設 計師的設計理念。這套軟體還內建派對、上班、尾牙等六種穿衣情境,讓衣服搭配環境,預覽服飾效果。

其實數位換衣的概念,幾年前在國外就曾出現過,只是大多採取3D建模的方式製作。但3D建模成本高昂,一件衣服就要價一萬多元,因此幾乎只有知名品牌才負擔得起,但也難以長期採用。沒想到一位科技人和服裝設計師理性與感性的相遇,竟意外造就台灣第一套數位櫥窗軟體。

用拍攝取代3D建模
這 套耗資兩千萬元的軟體,構想來自於米渥科技的創辦人陳顥仁。為了解決3D建模成本昂貴的問題,米渥想出了以棚拍衣服的方式,抓取各種不同的拍攝角度,再由 電腦組合成衣服的立體面貌。藉由拍攝方式,米渥大幅降低製作成本,目前一件數位衣服的製作費用只要九百元,大大增加服裝品牌採用的機會。

至 於如何才能精準拍攝出服裝的材質或色澤,則交由傅子菁旗下的三位設計師負責。設計師先在人型立台上將衣服整理好,之後才進行拍攝。一件衣服從拍攝到3D完 工,只要二十分鐘的時間。「這個軟體非常需要服裝產業的know-how,例如衣服怎麼抓、光線怎麼打,終究還是要回歸到專業上,」陳顥仁表示。

就 技術層面而言,這套軟體不僅是國內首創,對服裝產業來說,更是大膽的突破。「服裝產業一貫相信的是人對人直接的服務,對數位新科技總有一股莫名的抗拒,」 傅子菁表示。但令人意想不到的是,看似走在數位潮流之上的她,其實卻從來不碰數位科技,唯一會使用的數位產品就只有手機。

「我還記得第一次去傅姐的辦公室時,發現怎麼到處都有電腦,只有那個位子沒有電腦,」陳顥仁笑著說。這樣一個跟數位科技絕緣的人,又身處保守的服裝產業裡,竟然成為台灣第一個率先使用數位櫥窗的人。

「用手(指觸控)還是手工的嘛,OK的!」傅子菁笑著說。其實早在幾年前,傅子菁就曾看過國外應用,她也好奇成效如何,因此當陳顥仁提出類似構想時,就激起她一同合作的意願。

不 過,在遇到傅子菁之前,這套軟體曾面臨腰斬的命運。數位換衣的構想其實來自陳顥仁在研究所時參加的創業競賽,當時還在一次大型的全國競賽中拿下第三名。畢 業後,他與隊友共同成立米渥,一開始以電子商務平台出發,並積極走訪各大少女服飾品牌,在四個月內就拜訪了五十家,希望他們能將衣服數位化,放在米渥的平 台上,消費者換穿後,便可直接點選購買連結。

虛實結合的行銷模式
「我們想透過3D、試穿,把買衣服這件事變得更有趣,但 從有趣到消費還有一段距離,」陳顥仁自評。在四、五年前網路頻寬仍不足夠,一件數位衣服要花上一段時間才能呈現在網頁上,加上一件品牌衣服動輒一、兩千元 的高價位,也讓網購消費者望之卻步,最後網站撐了一年還是關站。正想放棄之際,卻在一次因緣際會下認識了傅子菁,這才又激起了陳顥仁將這套軟體從虛擬網路 轉到實體門市的構想。

但沒想到跟實體的結合,卻又是另一個挑戰的開始,為了讓數位科技可以切入服裝產業既有的流程與習慣中,陳顥仁與傅子菁花了長達兩年的時間磨合。「這才知道過去是不可能成功的,因為只是用自己的方式去思考服裝產業的需要,」陳顥仁表示。

舉例來說,在服裝分類上,以前陳顥仁只知道褲子和裙子是穿在下半身,卻從來沒聽過「內搭」這個字眼,因此光是服裝分類來回就改了十次。

這 套軟體在二○○九年十一月首度在傅子菁的服飾店裡發表,至今已看見初步成效。有趣又醒目的觸控介面,本身就是吸引客人的行銷手法,讓不少經過的路人停下腳 步,紛紛嘗試點選,增加試穿意願。軟體記錄點選歷史的功能,也讓門市小姐更清楚客人的喜好,未來服裝廠商更能抓住市場口味,精準生產出消費者需要的商品。 此外,數位工具無上限的容量,讓有限的店面空間能完整呈現每一件服飾,其中也包括隔季商品。

目前這套軟體已有十多家服裝公司詢問,未來米渥還希望利用這個虛擬工具,跟實體的門市小姐做更緊密的結合,讓試穿軟體進一步演化成促進銷售的導購系統。

關鍵字: #3D列印
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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