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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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