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

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。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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