[2016未來商務]「配戴舒適、畫面流暢」Oculus Rift 正式出貨，媒體評測整理|數位時代 BusinessNext

Oculus 官網宣布 Oculus Rift 昨天開始出貨。先前已搶先預訂的玩家，很快就能裝上這款全新的虛擬實境裝置。

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Rift 是由 Oculus 公司開發的頭戴式的虛擬實境 (Virtual Reality，簡稱 VR) 顯示器，可在玩遊戲、欣賞影片時提供全方位的視覺體驗，彷彿身歷其境。Oculus 前幾年先釋出了開發人員用的第一代與第二代原型機 Oculus Rift DK1、DK2，推出後廣受關注，很多人已經搶先買來試機、先賭為快。

正式推出的 Oculus Rift 頭戴顯示器解析度為 1080×1200（雙眼 2160×1200），畫面更新速率 90 Hz，配戴起來像面前有個超大的環繞式螢幕。Rift 有六度自由度（上下、前後、左右的移動跟旋轉），利用頭部位置追蹤及附上的紅外線感應器，能追蹤使用者動態。Rift 頭套還配有一副 3D 立體音效耳機及一支橢圓形遙控器。

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因為掌上遊戲控制器 Oculus Touch 預計要下半年才會推出，所以目前是搭配 Xbox One 遊戲控制器。

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維基百科整理了目前 Oculus Rift 支援的遊戲。科技新聞網 The Verge 也推薦了七款最適合搭配 Oculus Rift 的遊戲。Oculus Store 將陸續推出更多遊戲及影片。另外 Oculus Rift 也支援 Facebook 360 度影片及 360 度全景照片。

Oculus Rift 虛擬實境硬體配備需求高

這款虛擬實境裝備很吃硬體配備，打算購買的朋友，可能要考慮一下自己的 PC 是否可以支援。官方建議配備需求如下：

顯示卡： NVIDIA GTX 970 或 AMD R9 290 或以上
處理器： Intel i5-4590 或以上
RAM：8GB 以上
HDMI 1.3 輸出端
三個 USB（其中兩個必須是 USB 3.0）
Win 7 以上作業系統

還沒有 Oculus Rift 的朋友，可以先來看看最新開箱測試文。以下摘要自科技新聞網 Wired、The Verge 上的開箱評論。

Wired 推薦指數：9 分

Wired 科技新聞網 Peter Rubin 試機後給 Oculus Rift 9 分的高分。

優點：3D耳機、定位追蹤、安裝容易、配戴舒適

試機心得文中提到 Oculus Rift 的幾項優點。首先是內建搭配虛擬實境的 3D 立體耳機有很好的方位感跟臨場感。再來，定位追蹤裝置讓可隨位置改變視角，其真實感是先前推出的智慧型手機虛擬實境（三星與 Oculus 合作的 Gear VR）無法匹敵的。此外，Oculus Rift 安裝容易，盒子裡沒有使用手冊，只有一小串網址，下載安裝程式之後就可以簡單完成所有設定。

因為頭戴顯示器重量僅四百多克，試機配戴感平衡、舒適。Peter Rubin 指出，過去許多虛擬實境產品可能有的畫面延遲、模糊、晃動，Rift 幾乎感受不到，畫面表現非常流暢。Peter Rubin 文中還提到，他試用了一整個禮拜只有一次不舒服的經驗，是因為玩氣墊球 (air hockey) 遊戲，頭要迅速來回晃動（而且還是先吃了一大頓晚餐之後玩遊戲的結果）。

缺點：遊戲與應用軟體不夠多、PC 硬體需求高

不過，他也提到 Oculus Rift 看起來很厲害的遊戲很多都還沒出，有的遊戲也要等接下來搭配的掌上控制器 Oculus Touch 推出，所以大家還有得等。不過如果現在才訂購 Oculus Rift，也要等到七月才拿得到貨，屆時 Oculus Store 上應該已經有更多遊戲跟應用軟體。

另外 Peter Rubin 文中提到，讓很多玩家對這項產品望之卻步的大概就是硬體需求。支援虛擬實境的 PC 配備要求高、價格一般也較貴。Rift 售價是 600 美金，但包含把 PC 升級到可以支援的費用，可能要花上 1500 美金。

The Verge 推薦指數：8 分

科技新聞網 The Verge 的 Adi Robertson 也給了 Oculus Rift 滿高的 8 分評價。

優點：外觀設計佳、配戴舒適、安裝容易

Adi Robertson 指出，Rift 有漂亮的工業設計外觀，不會給人刻版科技宅的印象，設計自然優雅。只是，目前搭配的 Xbox 遊戲控制器，顏色花、有點笨重，感覺跟 Rift 優雅的設計感不太搭。也許將來推出的 Oculus Touch 會比較合。

她同樣也提到，舒適度是 Rift 的強項。雖然一開始要配戴正確不太容易，要調整眼睛的位置、鬆緊度，不過習慣之後，配戴起來很輕巧舒適，比其他同類產品舒服很多。另外，有戴眼鏡的人，如果戴的是一般大小的鏡框，配戴上也不會有問題；有些人的度數甚至不戴眼鏡直接配戴也能正確對焦。

相較過去幾年針對開發人員推出的原型機，Oculus Rift 的安裝設定很簡單，從網站下載應用軟體，檢查裝置之後就可以開始使用虛擬實境。

缺點：需搭配強大桌機、畫面仍有小顆粒、攝影機追蹤範圍不大

她也提到一樣的狀況：這款產品需要搭配強大的桌機。像一般電腦可能只有一個 HDMI，拿來接螢幕就不夠用了。

針對視覺體驗的部份，Adi Robertson 提到，Rift 與其他所有虛擬實境產品一樣，畫面多少還是有點顆粒。另外，畫面中的亮光有時候會在邊緣產生像鏡頭的炫光光暈，不過還不算太干擾。視野跟之前開發人員的原型機型差不多，算是很寬。畫面幾乎不會有延遲，頭部移動、轉動反應很精確。

她也測試了攝影機追蹤範圍，可移動的空間不大，跨出去的時候就會忽然不對動作任何產生反應。不過，目前大部分推出的都是坐著就可以玩的靜態遊戲，頂多偶爾需要轉個頭，需要站起來走動的遊戲不多，目前這部份影響可能不大。

遊戲實戰體驗

文中也提到，**對現在大部分的遊戲來說，虛擬實境感覺像額外增加的功能，並沒有完全轉變遊戲體驗。**大部分第一人稱視角的遊戲，可以移到平面螢幕上面玩，不會有太大的問題，像太空探索遊戲 Adrift 就同時有虛擬實境和平面螢幕 PC、PS4 版本。至於第三人稱視角的遊戲，例如 Lucky's Tale 可能也還需要稍微重新調整設計。

真正專為虛擬實境設計的遊戲，其實是在 Rift 正式推出之前，在 Gear VR 上面的一些實驗性的遊戲，像是 Keep Talking and Nobody Explodes 或是 Darknet。如果有這套虛擬實境裝備，Adi Robertson 大推奇幻角色扮演遊戲 Chronos 與星戰遊戲 EVE: Valkyrie 兩款遊戲，也可以試試飛行跟格鬥類遊戲。EVE: Valkyrie，用虛擬實境眼罩可以看到整個駕駛艙，更好操作，發射飛彈的體驗也比用搖桿更痛快。至於 Chronos，攝影機不是直接跟隨玩家，用虛擬實境的話可以看到整個非常漂亮的場景，不過大型敵人出現時可能會擋住視野。虛擬實境目前大概最適合的是競速或飛行模擬類的遊戲。

除了幾款遊戲以外，目前還沒有支援很多應用軟體，也沒有 Netflix 和 Hulu。Adi Robertson 認為，推出時沒有搭配動態控制裝置是一大缺點。在掌上遊戲控制器 Oculus Touch 推出前，也許還暫時還不如 HTC 出品的 Vive 的整體體驗。不過 HTC Vive 試用機的重量跟動作控制比較容易產生疲憊感，需要常常休息。Oculus Rift 則可以用兩三個小時沒問題。不過 Oculus Rift 目前的遊戲常是靜態一直坐著，沒什麼運動。尤其第三人稱視角的遊戲，感覺身體都沒在用。她也提醒長期使用虛擬實境可能會對健康有些影響，或是導致肩頸疼痛惡化。

2016 年虛擬實境大熱門：Oculus、HTC、Sony 新貨上市

虛擬實境近年技術不斷進步，推出越來越多成熟的產品。Oculus 公司於 2012 年夏天成立，看準虛擬實境產品的開發，2014 年 Facebook CEO 佐克柏決定出價二十億美元收購 Oculus。

除了 Oculus Rift 及下半年即將推出的 Oculus Touch 之外，其他廠牌今年也紛紛推出虛擬實境產品。HTC 預計在下個月正式推出虛擬實境產品Vive。Sony 公司研發代號為 Project Morpheus 的 PlayStation VR 也預計於今年十月上市。2016 可說是虛擬實境產品大熱門的一年。

資料來源：Oculus 官網、Wired、The Verge

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

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