[數位觀點] 從金牌特務看智慧眼鏡的極限|數位時代 BusinessNext

最近在全台熱賣的動作特務片《金牌特務》（Kingsman：The Secret Service）開出2億1550萬票房佳績，蟬聯票房冠軍，華麗的武打動作兼具黑色幽默的手法搏得觀眾好評，而片中各式充滿科技感的道具，也成為本片的一大賣點。其中最引人矚目的就是所有金士曼特務必備的英倫紳士風智慧眼鏡，這副眼鏡在片中可以開視訊會議、在平面上投影資料、即時錄影和回傳和辨識真實世界的物體和人，對照剛落幕的世界行動通訊大會（MWC）各大廠紛紛祭出最新的智慧眼鏡和VR頭罩，頓覺現在的科技水平要達到「金士曼智慧眼鏡」的境界，恐怕還需要十年以上。

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（圖說：電影《金牌特務》中的智慧眼鏡，兼具時尚感和強大功能，成為電影中的一大亮點。照片來源：Kingsman The Secret Service官方粉絲團。）

你也許會問：視訊會議、錄影和平面投影有什麼了不起，這些Google眼鏡都可以做到，還可以導航和回E-mail呢！而年初微軟耗時五年推出的HoloLens虛擬實境眼鏡，還可以像電影《關鍵報告》一樣，在虛擬世界中創造3D影像，讓人對於智慧眼鏡的未來充滿信心，彷彿下樓去燦坤買智慧眼鏡的日子已在轉角了，但，真是如此嗎？你不妨自問，即使不問價格（第一代Google眼鏡試用版為1500美元，HoloLens價格未定），你真的願意戴著活像未來版的孫悟空頭箍（Google眼鏡）或是《X戰警》雷射眼眼罩（HoloLens）走在路上嗎？

雖不知道你的答案為何，但至少現階段我不願意戴著智慧眼鏡出門，在它尚不足以成為時尚配件之前，我懷疑智慧眼鏡成功商品化的可能性有多高。所謂時尚配件，不見得非得要出自高端精品設計師之手，但至少要讓人放在身上時，感到舒適與自信，全然接受與擁抱這個配件是自己身上的一部分，而非躲躲藏藏，彷彿見不得人。

美國知名創投Fred Wilson日前提到智慧手錶在兼具美感與功能之前，恐難成為主流商品，而眼鏡跟手錶比起來，又更是如此，手錶造型即使亂七八糟，通常也不會成為目光停留的第一站，但眼鏡或頭罩是放在臉上的東西，堪稱一個人的門面，一個智慧眼鏡即使功能做得再強大，但少了時尚感，要人輕易買單，談何容易。

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（圖說：Google眼鏡年初宣告第一代產品停產，商業化失敗，將重新來過。）

何謂兼具時尚和功能的智慧眼鏡？也許從《金牌特務》中可以略見端倪。「金士曼眼鏡」不僅時尚，出自英國百年眼鏡品牌Cutler and Gross，而且使用情境也非常合乎使用者習慣，無論是外型設計還是功能，都幾乎達到了一副完美的智慧眼鏡的技術極限，雖然只是一部特務電影中的道具，但卻讓我們看到了何謂真正來自未來、友善使用者的智慧眼鏡。

以視訊通話為例，目前市面上絕大多數的智慧眼鏡都是在鏡片成像對方的影像，但視訊通話一直以來最大的缺點就是，鏡頭與螢幕的位置不同，無論你是用什麼載具進行視訊，大多數人都是看著螢幕中的對方說話，但在對方的眼中你並沒有在看著他，這就少了點眼神交流的感覺，而且受限於鏡頭角度，你通常只能看到對方的上半身，然而，在《金牌特務》中的一幕，當特務們戴上眼鏡開會時，對方的全身影像會直接投影在你所處的空間中，每個人都坐在自己的位置上，彷彿所有人此時此刻都在同一個空間中開會，身歷其境。

而當主角深入敵營需要找到一台筆電時，眼鏡立刻就為使用者偵測畫面中的筆電在哪裡，幫助主角迅速找到筆電駭入敵營系統，這些應用情境，不僅解決了現代科技的侷限，更為科技所能為人類帶來的便利生活增添無限的想像空間，讓穿戴式眼鏡不只是酷炫的玩具而已，而是真正能在現實世界幫助人類的工具，更重要的是：同時兼具時尚感。

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（圖說：當智慧眼鏡不時尚，你有多大動力將他戴在臉上？圖為微軟HoloLens。）

根據AugmentedReality.org的預測報告，智慧眼鏡的出貨量將會在2020年達到10億支，並且在十年內超越智慧型手機的出貨量（2014年全球智慧型手機出貨量為11.67億），顯見市場對於智慧型眼鏡的應用潛力非常有信心，而HTC在本屆MWC展出VR頭罩，從智慧型手機跨界到穿戴式頭罩，Sony和Oculus也都展示了最新一代的智慧眼鏡技術，顯見各科技大廠對智慧眼鏡的濃厚興趣，但即使是被外媒評為Google眼鏡最強勁對手的Sony智慧眼鏡，其導航功能從展示影片上看來確實相當直觀友善，但一旦回到外型設計，一如年初才宣告砍掉重練的Google眼鏡一樣，美感依然不合格。

正如蘋果執行長庫克在《紐約客》報導中所說的：「我們一直都覺得智慧眼鏡是個不太高明的策略，因為人們根本不會想要真的戴上這些眼鏡到處跑。」美感聽起來抽象，但卻是穿戴式裝置能否成功被大眾接納的關鍵。看著《金牌特務》裡的西裝特務一邊戴著復刻經典款眼鏡，一邊透過鏡片迅速判斷敵情，帥氣地鏟奸除惡，再看看MWC上的智慧眼鏡，不禁心想：即使帥氣如007，一但戴上這些眼鏡，恐怕再怎麼樣也帥不起來了吧？而到底要到何年何月，一如金士曼智慧眼鏡般完美的智慧眼鏡才能真正走入日常生活？且讓我們期待十年後的MWC吧。

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。