降低3D列印門檻，Intel RealSense 3D Camera 讓 3 個月變 5 分鐘|數位時代 BusinessNext

3D列印在未來的應用範圍極大，3D人機互動也是人機介面的顯學。無論是影像呈現或是自然言的辨識，都希望藉由立體的方式達到更直覺且精準的結果。許多廠商都在努力克服3D應用中的每個環節。而 Intel 所推出 RealSense 3D 技術將會推進這些應用。RealSense 3D camera更是首款整合式攝影鏡頭，安裝在筆記型電腦和平板上，可以讓一般的消費者也能體驗3D技術所帶來的科技感。

▲3D列印未來的應用範圍很大，但是對於一般的使用者來說，如何建立一個3D列印檔案是一個極高的門檻。

從去年開始，3D列印一直都是一個熱門的詞彙：從飛機零件、血管、頭骨、房子….一直到食物都可以按個鍵就列印出來。仿佛3D印表機是一個神奇的魔法盒，你只要在這端放入原料，那端就會跑出你所需要的產品來。

事情當然沒有那麼簡單，想要使用3D印表機來列印產品，首先你必須要先有3D檔案接著才能由3D印表機來列印。當然網路上現在有些現成的3D檔案可以下載，但是如果你想要自己創造一份3D檔案，對一般的使用者來說，卻是一道相當大的門檻。

專注於3D軟體的四維科技策略長黃子強說：「目前的3D檔案，幾乎由專業人員使用工程繪圖軟體從2D圖檔開始慢慢拆成3D圖，而這個過程有時得1～3個月才能完成。」因為3D檔案牽涉到長、寬、高、空間和深度等座標。而3D印表機ATOM的負責人李曜任也說：「其實3D列印在工業市場已經存在很多年，只是設備太過於昂貴，進入門檻也太高。現在因為一些專利已經過期，所以有些技術可以開始被下放使用。」

▲四維科技策略長黃子強認為像RealSense這樣的技術，可以把以前只有3D工程師才能做的圖，藉由工具、軟體和方法，讓一般人也能做出3D模型來。

所以如果3D列印想要普及或是進入消費市場，首先要解決的問題，就是讓消費者可以透過方便的方式創造出自己的3D檔案來。

對於沒有工程背景，無法使用類似乎AutoCAD等繪圖工程軟體的人來說，能夠利用鏡頭來捕捉或是掃描立體的物件，將會解決許多的困難。大家所熟知應用在Xbox 360和Xbox One主機的Kinect就是捕玩家的動作，直接使用手腳和身體的動作來進行遊戲，不再使用手柄或搖捍。

而今年Intel將這種3D技術整合到一般人最常使用的筆記型電腦和平板電腦之中，透過一個常見的攝影機、一個紅外線攝影機以及一個紅外線雷射投影機組成等3 個不同鏡頭所組成Intel RealSense 3D Camera技術，可以同時補捉使用者全身上下的動作，而一隻手上最多可以追蹤到 22 個點！因此能夠接受最細微的肢體語言操作，就算是挑一下眉毛也可以當作是一項指令。

▲這三個鏡頭的組合不但能夠捕捉正常且清晰的影像，並且可以藉由紅外線的反射點偵測出相對距離與深度。這些捕捉到的影像資料，會透過 Intel RealSense 動態追蹤軟體（motion-tracking software）整合，進而建構出完全不需要觸碰的操作介面，能夠根據手、手臂以及頭部運動做出正確的反應行為。

這項技術可以應用的空間除了利用手勢操作等人機互動外，對於3D掃描建模也是一大利器。黃子強說：「可以把3個月的時間縮短到5分鐘以內。」在內建了Intel RealSense 3D Camera的筆記型電腦前，把你所要列印的物品放在轉盤上，在鏡頭前轉個兩三圈，當軟體捕捉完它所需要的資料，一個3D模型就建好了，馬上就可以透過3D印表機列印出來。

▲隨著掃描區域越完整，建立的模型也會越接近真實。

▲掃描完成的貓熊，馬上就可以透過3D印表機列印出來

當然這種掃描的模型精度沒有畫的那麼好，但對大部分的使用者來說，應該都還可以接受。如果你有相當的3D繪圖背景，利用掃描完的圖檔再來做修改，也可以節省大量的時間。

而且Intel RealSense 3D Camera可以近至5公分的距離掃描，因此你只要在筆電螢幕前搖頭晃腦的，馬上就可以取得自己臉部的3D模型，再配合類似像四維科技這樣的3D軟體和一台3D印表機，馬上就可以得到一個自己的公仔。

▲透過安裝在筆電的Intel RealSense 3D Camera掃描，你可以把自己的臉掃描成3D資料。

▲掃描臉部成3D模型，只要3分鐘左右

▲只要有合適的掃描器，你就可以得到一個全身的3D模型。還可以再利用3D動畫的編輯軟體，讓它可以動起來。

其實3D應用的範圍除了我們所熟知這些領域外，像是你掃描出來的模型，還可以SHARE給3D動畫再做編輯，讓它變成可動式的，可以做出不同的動作來。或是在房地產、室內裝潢，甚至是服裝產業利用掃描完的身體資料來更換衣服之類的，都有很大的應用空間。

▲三曜設計創辦人李曜任認為建模很困難，而且取得3D模型後，還要對自己的機器夠熟悉，能夠做細微的調校，才能印出好作品。純粹是用時間換取經驗。

▲三曜設計的 3D 列印機能夠製作出極為精細的 3D 模型，下一個版本甚至可以達到工業用等級！

現在人人有上都有手機，手機上也都有鏡頭可以拍攝，相信不久類似Intel RealSense 3D Camera這樣的技術，一定會深入每一支手機，你只要拿著手機上下左右前後的拍攝，就可以取得相當完整的3D資料，當這件事不再是件困難的事情時，相信3D列印就會快速的普及開來。

文章來源：T客邦

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從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。