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 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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