日本東京大學發表革命性高速即時動態光雕投影技術,扭曲變形的衣服一樣能投影
日本東京大學發表革命性高速即時動態光雕投影技術,扭曲變形的衣服一樣能投影

光雕投影(或稱 3D 投影映射)是這幾年來大型表演活動中常被運用的新興技術,透過光雕可以改變建築物或者任何物體的外觀,把現實世界中平淡無奇的物體變得如夢如幻,大開觀眾的想像空間。不過,當前的光雕投影有些限制:被投射物必須是不會變形的剛體。而在上周,日本東京大學的石川渡邊研究室突破了這項侷限,發表了新成果──「以高速投影到動態變形非剛性表面的投影方法」。

在進入正題之前,先大略介紹一下光雕投影。簡單說,就是準備很多很多台的投影機,圍繞在一棟建築物的四周,然後用電腦控制這一大堆投影機,在晚上投影到建築物上,將建築物當做畫布,做出種種絢麗的表演。演出過程要考量到建築物是立體的,必須考量投影到的表面不是平的,得用電腦把投影的畫面事先針對每一台投影機要投射到的地方,算出對應的變形,才能投影出去。可以是在上面畫東西,也可能是天馬行空地把建築物變成完全不同的東西等。關於實際的作品,筆者推薦非常經典的《2012 東京光之祭典》或者日本萬代玩具公司出的一場表演的迷你版 HAKO VISION(用手機就可以欣賞)。

而這樣的技術,僅限於事先做好的靜態影片內容與靜態投影環境,東京大學的石川渡邊研究室不滿足於此,企圖克服這樣的限制,進行了動態光雕投影的研究。動態光雕投影的困難,是要捕捉真實世界「布幕」的動態即時變形,隨即低延遲地調整好要投影的虛擬影像,使投射出去以後,讓我們的視覺感官覺得吻合、沒有破綻。這最基本需要一台畫面更新率高、低延遲的投影機,於是該實驗室就自行開發了高速投影機「DynaFlash」,它在 8bit 色階(一個點可以有 256 色)時更新率高達 1000FPS,最低延遲(latency)才 3 毫秒(ms)。

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DynaFlash 投影機

有了這個基礎以後,更進一步要處理最有挑戰性的部分:如何正確投射影像到非剛性不斷形變甚至有遮蓋情形的「布幕」上呢?如果用即時影像辨識技術的話,是來不及的。石川渡邊研究室提出了這樣的新方法──「可變形點陣標記」( Deformable Dot Cluster Marker,DDCM),這個做法類似 AR 擴增實境的概念,是用紅外線才看得到的墨水(人眼看不到),在衣服上面事先印好特定的點陣標記圖後,即使目標物發生大變形或者遮擋,DynaFlash 投影機的感應器也能穩定地在 1,000fps 下即時「看到」目標物上的點陣標記,以投射出正確的變形後畫面。

使用這些基本技術,包括 DynaFlash 和 DDCM,就可以在變形非剛性表面上進行新式的動態投影映射了。在石川渡邊研究室的展示影片中,可以發現翻轉、扭曲、移動、伸縮都難不倒,由於投影和感測都是以 1,000fps 的速度在運作,就好像投影的圖案本來就是印在衣服上般地自然。更特別的是,可變形點陣標記可以是複數的,也就是說這讓投影機可以靈活地「辨識」出不同的目標物,而同時加以投影出不同的圖案。

在應用上,可以想像演唱會表演時,偶像歌手穿著一件單色白淨的衣服,不用實際的換裝,就可以變換出一件又一件的不同衣裝;不用拜師學數十年學習高難度的川劇變臉技術,臉上只要戴著一張純白的面具,就可以一張又一張的不斷翻臉。非娛樂的應用方面,不用開刀,投影出內臟器官到人體上,輔助醫學院教學應該也是可預見的應用。真期待這項技術的後續發展呢!

本文授權轉載自:科技新報

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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
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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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