「不想讓台灣在VR/AR浪潮中缺席」產業協會「TAVAR」成立
「不想讓台灣在VR/AR浪潮中缺席」產業協會「TAVAR」成立
2016.03.23 | 科技

不讓台灣在全球VR、AR浪潮缺席,產業界組織台灣第一個VR、AR產業聯盟,23日正式成立台灣虛擬及擴增實境產業協會(TAVAR),希望能加速台灣VR/AR技術跨領域應用,並建立推動應用的生態體系。

Digi Capital預估,2020年VR/AR的市場價值將達到1500億美元。根據高盛的報告,VR/AR硬體產值1100億美元,市場規模達720億美元,總體規模達1820億美元。

蔡玉玲:VR/AR絕對值得台灣關注

行政院政務委員蔡玉玲指出,VR/AR可以結合台灣強的製造業,又可以結合蓬勃發展的創新創業。「我們一直認為第一代和第二代企業家少了對話,VR/AR就是很好的機制,它需要製造加上創意,這絕對值得台灣關注,變成台灣下一個亮點。」

TAVAR協會
(圖說:台灣第一個VR/AR產業聯盟TAVAR協會正式成立。圖片來源:郭芝榕攝影。)

喜杰思互動科技創辦人謝京蓓,是TAVAR的主要推手,過去她待在經濟部數位內容產業推動辦公室,就持續關注VR/AR的發展。今年創業做出專注VR/AR的垂直媒體「VR幼幼班」,介紹最新的VR/AR趨勢。

謝京蓓指出,去年的Digital Taipei第一次展出VR/AR的內容,也與Livehouse.in合作一小時的VR實況節目,讓大眾對VR/AR感興趣,而今年的台北電玩展VR展區更是十分熱鬧,SONY、HTC、三星紛紛發布新產品,也可看見VR的技術和裝置的熱度。

推動推動VR/AR應用的生態系

VR/AR才剛起步,但各國的技術和產品越來越多,台灣也可看到這個現象。謝京蓓說,「不想讓台灣在VR/AR浪潮中缺席,我們要跟全球在同個起跑點上,VR/AR可結合台灣的硬體製造優勢和有創意的內容產業,我們希望可以推動VR/AR應用的生態體系!」

若由政府來推動VR/AR太過緩慢,不如透過產業力量來推動,於是成立TAVAR,讓台灣資通訊產業跟國際接軌。協會發起人法亞科技執行長彭子威指出,TAVAR主要的目標:

  1. 建立VR/AR的商業生態體系,建立軟體、硬體、行銷、創意人才交流的社群,連結資源並互惠。與國際商務交流接軌,並媒合產業資源、創投資本,也會利用平台資料庫,提供會員有效資料。
  2. 積極跟學校合作,提供學校VR/AR技術教學、建立產學合作機會、培養VR/AR專業人才。
  3. 扮演政府與企業的橋樑,建議政府政策擬定、法規建置等,讓各行各業的人都能了解VR/AR的應用,讓產業更升級。台灣特別可以應用在影音、醫療和新聞等領域。

TAVAR發起人包括線上直播平台愛卡拉互動媒體、AR廠商宇萌數位科技、360度影片拍攝製造商跨視代科技與TripMoment時刻旅行、VR教育應用法亞科技、360攝影機LUNA募資計畫發起人、VR/AR垂直媒體喜杰思互動科技(VR幼幼班)和VR虛擬實境數位雜誌(VRR Taiwan),8個公司共14位發起人,自掏腰包共同出資近百萬。協會成員包括ASUS、Acer、HTC、仁寶、三創、雲端協會及數位內容業者。

TAVAR今年4月將會對接北京和矽谷的資源和資金,例如北京的天天集團剛成立並投資的「VR、AR娛樂產業聯盟」,還有矽谷的F50。此外,就是專注在政府政策制定的建議。

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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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