不再弄髒鍵盤──體感控制的戰國時代
不再弄髒鍵盤──體感控制的戰國時代
2013.09.16 | 科技

擅於溝通的人都知道,比起語言,肢體動作才是真正傳遞訊息的管道。這些姿勢的認知深植在 DNA 之中,不需要語言,不需要翻譯機,走到世界任何一個角落,都通行無阻 . . . 除了在電腦前。

電腦發展到現在,運算能力、儲存量都大幅上升,唯獨人機介面(human-computer interface)我們依然沿用二十世紀中葉發明的滑鼠與鍵盤。

有人可能會說:『不,我們有觸控螢幕。』

你是認真的嗎?

不妨去咖啡廳繞一圈,看看究竟有多少人用觸控螢幕操作筆電。至於那些使用觸控板或 IBM 小紅點的嘛;待久一點,絕對可以看見他們對他人的滑鼠投以羨慕的眼神。

終於,這個狀況有機會在未來幾年內有所改變。

Leap Motion 率先舉手,MYO 與 Haptix 隨後跟進 

2012年,Leap Motion 率先以一支驚豔全球的宣傳影片打響體感控制的第一炮。

影片裡的人彷彿電影《關鍵報告》中的湯姆克魯斯,揮手就能操作電腦。更重要的是,那台電腦跟你現在用的電腦一模一樣。你需要的只是外接一個比粉餅大沒多少的裝置。

半年後,又出現了一個神奇的腕帶 MYO,只要戴上它,你就像是絕地武士一樣能夠用原力操控一切。

 

還沒完,前陣子在群眾募資平台 Kickstarter 上由一群亞裔年輕人掀起旋風,兩天內達成募款目標70%,5天內就募到十萬美金的 Haptix 也隨即登場。

 

今天,我們來看看這幾項看從科幻小說中走出來的科技,是否真的能除鼠害,趕走盤踞在電腦旁數十年的滑鼠?

Leap Motion & Haptix

Leap Motion 和 Haptix 的偵測都是由2副鏡頭與數顆 LED 組成,一般猜測是使用波長為940奈米的 LED。在所有波長之中,此波長的光是最不易受到環境光源干擾。

搭配 LED 的鏡頭應該也經過特殊鍍膜,只容許940奈米波長的光通過。如此一來,便能精準地偵測手反射的 LED 光線,建立出一個感應空間。當手放入此空間時,鏡頭便能精準地利用手反射的 LED 光線,偵測手的動作。

這原理並不新,但這兩項產品的精準度都比過往的產品(嗯,沒錯,就是 Kinect)要提高非常多。Leap Motion 如何提升偵測精準度呢?通常有兩種方法:

1.增加收集信號的數量、精確度
2.以更複雜的演算法分析收集到的信號

很顯然,Leap Motion 和 Haptix 這兩項產品都採取了第二種方法,在偵測演算法上下了非常大的功夫。因此,雖然它們販賣的是控制器,事實上他們更像一間軟體公司,而非硬體公司。

以軟體為重,除了可以節省硬體成本外,還很方便:只要任何地方能塞幾顆 LED,一兩副鏡頭,還有一個處理器,就能實現無所不在的體感。好比 Haptix 除了販售控制器之外,也有只提供軟體,宣稱只要搭配筆電鏡頭就可以使用。

[![](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/09/medium_8566276838-300x272.jpg)](http://yowureport.com/?attachment_id=8209) 圖片來源:[rbanks](http://www.flickr.com/photos/rbanks/8566276838/) via [photopin](http://photopin.com/) [cc](http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/)

MYO 

MYO 不採用影像辨識,走的完全是另一條路 — 肌肉電流脈衝。

當使用者戴上 MYO 腕帶的手動作時,腕帶能偵測從大腦傳來,控制肌肉的微電流脈衝,並辨識旋轉、移動等手部動作。利用這些資訊綜合處理,不論揮手或動了幾根手指,都可以被精準地偵測。因為偵測電流脈衝的速度相當快,官網上甚至宣稱,在還沒有真正動作前,MYO 就可以先一步知道你要幹嘛。

由於是利用穿戴在身上的腕帶接收資訊,MYO 的操作環境相當靈活,不像其他用影像辨識的技術僅能捕捉鏡頭範圍內的手勢動作。MYO 也完全不會受到環境光源的影響。光是這樣操作環境的差異性,預估就多了五百萬美金的應用市場。

MYO 的缺點則是來自每個人控制肌肉的微電流脈衝不同,因此產品得學習每一位使用者的特徵。因此學習後的 MYO 是客製化、無法與他人共用的。當然,這個問題應該可以解決,例如分類儲存不同使用者的資料。但現階段要是一家四口都想要用 MYO,那麼你得買4組才行。

各位應該可以猜到,不像方才介紹的兩項產品以軟體為主,設計 MYO 的 Thalmic lab 是一間貨真價實的硬體公司。他們得整合軟體、包括電子與機械等跨領域技術,才能設計出 MYO。整條腕帶絕大部分是公司自行生產,沒有代工合作。

不過,有些人可能不喜歡戴腕帶。套句前兩週在有物報告論壇中聽到的翟本喬的話:『現代的科技工業將會轉型成服務產業』。既然是服務業,MYO 絕對有考慮到使用者的舒適度,手毛長的人也不用擔心手毛會怕被夾到。 

[![](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/09/medium_2841880657-300x199.jpg)](http://yowureport.com/?attachment_id=8215) 圖片來源:[Pensiero](http://www.flickr.com/photos/pensiero/2841880657/) via [photopin](http://photopin.com/) [cc](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/)

體感應用擴及第三方

體感控制被寄予取代既有的人機介面的厚望,認為可更進一步地釋放電腦的能力。許多家都釋出了軟體接口,開放第三方設計應用。例如 Leap Motion 即開設了一個 APP store「AirSpace store」,邀請第三方開發APP,並從中抽取權利金。紐約時報也是他們的合作伙伴之一。

MYO 也宣布跟第三方合作,開發專屬於 MYO 的 APP 軟體。這些 APP 除了遊戲之外,還可應用於繪圖、設計、教育等領域。透過更直覺的控制(如果想的話,你可以直接對著螢幕比手畫腳解剖青蛙),傳統電腦的應用範圍將更廣泛。

體感技術還有許多好處。我最先想到的就是,總算能邊吃薯條邊用電腦,也不用擔心滑鼠油油的了。

這點真的很重要,因為在手術房這類特殊環境,為了保持手部乾淨,不能觸碰其他物品,只能依賴體感控制(現在好像是聲控,醫生請護士去幫忙)。Thalmic lab 更宣稱,只要搭配正確的設備,MYO 重新打開了傷殘人士與外界互動的管道。想像一下頭戴著 Google glass,一手綁著 MYO 或放在 Leap Motion 或 Haptix 的操作範圍內,一切的控制跟回饋都是那麼地直覺。正因為這樣的夢想,驅動了體感控制的進步。
 

結語:還不成熟,所以有機會 

Leap Motion 在七月底上架。很不幸地,各大科技媒體的試用心得都是——嗯,加油,好嗎?其中最酸的評論是 MIT Technology Review 的「Look Before You Leap Motion」 我也試玩過 Leap Motion。的確,雖然它有達到宣稱的一公厘精準度,但操作起來不如想像中靈活好用。

預計年底推出的 MYO,雖然聲勢一片看好,連蘋果電腦的共同創辦人 Steve Wozniak 都給了『very cool and impressive』的評價,截至六月底預購數量也已經突破了33萬份,賺進了450萬美金*;但當初 Leap Motion 推出時的聲勢絕對比現在的 MYO 還要響亮,只怕 MYO 會跌得更重。

MYO 的第一版推出時將面臨比 Leap Motion 更大的考驗,因為 Leap Motion 跟 Haptix 的硬體很簡單,技術核心在軟體;就算目前產品的表現不佳,只要更新軟體即可。但 MYO 的技術核心是硬體,當硬體設計完,出售後就一翻兩瞪眼了。

[![](http://yowureport.com/wp-content/uploads/2013/09/medium_5644740254-300x224.jpg)](http://yowureport.com/?attachment_id=8212) 圖片來源:[jinterwas](http://www.flickr.com/photos/jinterwas/5644740254/) via [photopin](http://photopin.com/) [cc](http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)
至於 Haptix,它依然維持我們習慣的觸控介面。透過 Haptix,使用者的手不需平放,舉起來也沒關係,Haptix 會自動幫你畫出一個適合的虛擬觸控平面。能夠調整手的位置非常重要,因為它解決了 Leap motion 最被詬病的問題:**一直抬手做3D控制,手很酸**。

我個人認為 Haptix 延續了現今我們的觸控控制習慣,嚴格來說並沒有開創一個新的體感控制時代,但在此時此刻搞不好接受度最高。可惜它的起步比起前兩間公司晚,要到明年初才會出貨。要是 Leap Motion 或 MYO 能迅速改變使用者的習慣,恐怕 Haptix 將成為繼滑鼠、觸控面板之後,另一個被遺忘的技術。

轉自有物報告/I-Wei Lai

關鍵字: #UI/UX設計
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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