摸得到的觸覺回饋 vs. 摸不到的懸浮觸控
摸得到的觸覺回饋 vs. 摸不到的懸浮觸控
2013.11.26 |

摸得到的擬真觸控、與摸不到的懸浮觸控,是手指觸控操作螢幕之後的火紅技術,未來可以在視訊時將真實的觸覺或將情緒波動傳送給對方,醫生也可以利用觸覺反饋來診對可能的病灶位置…。科技的提昇使得溝通更加多元,電影裡的揮手操作畫面要在生活中普及也不遠了。

觸控操作不管在智慧型手機、相機、平板電腦或電視等各種尺寸的螢幕,都幾乎必備的技術,而觸控技術發展至今也出現新變革:摸得到的觸覺回饋 vs 摸不到的懸浮操作。觸覺回饋強調真實化,彷彿能摸到真實的質感,而懸浮操作則無須碰觸到螢幕即可操作螢幕。

摸得到的 3D 觸覺回饋

微軟研究部門在今年7月份公開一項專利:觸覺回饋3D觸控螢幕(Haptic display),專利名稱為 “Touch-Scrolling Pad for Computer Input Devices”,申請號為20130169424(圖一)。在這螢幕上能夠根據使用者指尖施出的壓力來模擬出物品物件的形狀和重量,當手指在螢幕上滑動時,立體視覺就會呈現在眼前,讓大腦對虛擬世界有一個真實的感覺,系統會調整螢幕中物體的大小和角度,創建一個3D效果圖(圖二)。除此之外,當使用者的手指在螢幕上滑動時,系統可以通過調整螢幕的位置適應虛擬物體的輪廓。這個系統的原理首先透過感測器偵測使用者的觸碰動作,在接收到力量、方位、溫度及觸控情境等相關資訊後,將蒐集得的資料傳送至主控程式,並連接至內建的觸覺效果資料庫中,與真實觸控效果進行模擬運算,最後再將模擬結果傳送至觸控介面,讓使用者感受電腦模擬的觸碰反應結果。這項技術能模擬畫面中物件的表面質感或紋理細節等更細微的觸覺資訊,不僅能夠感覺「摸到東西」,還能感覺到「摸到什麼東西」。但儘管目前觸控精確度仍是個問題,這項專利的應用仍備受矚目。

圖一、微軟公開的專利 “Touch-Scrolling Pad for Computer Input Devices”,申請號為20130169424

資料來源:USPTO

圖二、微軟公佈的觸覺回饋3D觸控螢幕效果 
  
圖片來源:微軟官網

這一技術除了應用於遊戲體驗,依據其研究報告,Microsoft 也期許可以應用在醫療領域,比如醫生可以借助回饋技術在螢幕上對患者的腦部做診斷,以判斷腫瘤等病變組織的可能位置等。(圖三)

圖三、微軟的觸覺反饋技術未來可應用於醫療 

圖片來源:微軟官網

摸不到的懸浮操作

「懸浮」是許多電影常使用的科幻概念,但其實現實生活中並非遙不可及,Samsung和Sony這二家公司已經在 Galaxy S4以及 Xperia sola 這兩款手機上實現「懸浮」的功能應用,讓使用者的手指不用碰觸螢幕,就能操作螢幕。Sony Xperia sola首度搭載 “Floating Touch”  漂浮觸控技術,強調能夠讓用戶在操作繁複細微的網頁時,只要在手機上的網址或超連結,無需接觸螢幕即可瀏覽,但選取時還是需以接觸方式點選,據Sony表示此功能可減少選取錯誤發生(圖四)。但可惜這項功能僅限提供瀏覽器上的應用(圖五)。

圖四、Sony 的漂浮觸控功能可減少點選錯誤率發生 
圖片來源:Sony 官網

圖五、Sony Xperia sola Floating Touch 懸浮觸控技術的應用僅限瀏覽器,當手指接近螢幕時,即可以看見畫面中的標題被選取而出現色框 

 
圖片來源:Sony 官網

而 Samsung GALAXY S4 i9500 的懸浮操作與 Sony 不同,Air Gesture強調用戶只要使用手指即可展開圖片、影片縮圖或瀏覽網頁、信件內容等,主打的 Air View 懸浮手勢功能讓手指在接近螢幕約一公分的距離下,可進行預覽圖片等特定功能,此外若再加上搭配 Air Browse 手掌操作還可進一步更換曲目、圖片等進階應用。 

雖然手指不觸碰到螢幕也能執行指令、手指一接近螢幕就能放大或預覽文字;手掌一劃過就能自動翻閱照片,但與觸覺回饋的挑戰相同,懸浮觸控也面臨著準確度的考驗,懸浮狀態下要如何克服務操作準確的問題,仍是這項技術的挑戰,也因此目前仍無法進行太多應用。

雖然目前觸覺反饋與懸浮觸控都仍面臨同樣的挑戰,但除了聽覺、視覺之外,能在溝通時加上觸覺的感知,將觸覺甚至是情緒的波動傳遞給對方,互動的體驗使科技層次提昇,未來應用的層面也相當令人期待。

轉自:北美智權報/張瑋容

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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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