歐巴馬用VR直播卸任演說,這也許是他在任期內送給科技界的最後一份禮物
歐巴馬用VR直播卸任演說,這也許是他在任期內送給科技界的最後一份禮物

2017年1月11日上午10點,美國第44任總統歐巴馬在芝加哥進行了總統卸任演講。

歐巴馬
圖/ 愛范兒

這位史上最具科技感的美國總統,即使是說再見,還是要選擇使用VR和360度影片直播來引爆社交網路。

歐巴馬卸任
「歐巴馬再見」登頂推特話題榜。
圖/ 愛范兒

白宮找來了沉浸式媒體公司VRScout,讓全球網民都可通過VRScout的FacebookTwitterYouTube以及官方網站觀看直播,即使現在演講已經結束了,有興趣的用戶還是可以去看重播。

擁有VR頭戴顯示器的用戶可觀看VR直播。而沒有頭戴裝置的用戶,依舊可在360 度直播/重播影片中找到一種新的觀看總統演說的體驗。在進行360度觀影時,用戶透過行動手機或撥動畫面,即可改變觀看角度,而電腦用戶則可以鼠標進行同樣操作。

本次錄影使用了3台諾基亞OZO虛擬實境攝像機,各自帶有8個2K x 2K的195度視角攝影鏡頭以及8個麥克風,以捕獲高質量的影音材料。直播前,VRScout信心滿滿地說:「如果你們戴上VR頭顯來觀看,會有親臨現場的感覺」。

我們雖然沒用VR裝置觀看,但也嘗試了用電腦觀看360度影片,而實際觀影感受是:

透過立於觀眾之間的攝影機視角來觀看,的確更有現場感,其中一個原因是,由於攝像機放遠了,在觀看時更有「站在觀眾席圍欄上」的視覺感;而另一個更重要的因素是,觀眾可以自主地轉變觀影角度,看到身邊其他觀眾的反應。

例如,當全場觀眾大喊「再當4年!(4 more years)」時,透過360度影片可以看到哪些現場觀眾在鼓掌,哪些在安靜地聆聽,哪些在舉著手機拍攝。

但360度影片的缺點也是顯而易見,視角太遠,觀眾無法看清台上歐巴馬演講的表情。

但無論直播技術再怎樣花俏,更多觀眾關注的還是歐巴馬作為總統的最後一次演講本身(或是一邊觀看一遍內心拒絕歐巴馬的離開)。

歐巴馬卸任
歐巴馬:我的美國同胞… 我:(躺在沙發大哭表情)
圖/ 愛范兒

深知美國民眾即將迎接川普時代的內心焦慮,歐巴馬的卸任演講嘗試平復民眾心情,表明自己正在準備和川普的和平交接。

我承諾了當選總統川普,我和我的內閣將盡力使得交接更為順暢,就如當初布希總統協助我交接一般。因為,只有靠我們自己,才能確保政府可以幫助我們面對現有的許多挑戰。

除此以外,歐巴馬還表示卸任後,自己將作為美國市民繼和民眾一起推進發展,並鼓勵美國民眾承擔起自己的責任。

我的美國同胞們,能夠為你們提供服務是我一生的榮幸。我並不會停止;事實上,我在餘生將作為一名市民,陪在你們身邊。當下,無論你是年輕人,還是有顆年輕的心,作為你們的總統,我還有一個最後的請求——就和8年前你們決定給我一個機會時,我對你們提出的請求一樣。
 
我希望你們可以相信。不是相信我能夠帶來改變——而是你們能帶來改變的能力。

而在演講的結尾,歐巴馬拿出了當初競選時口號:「是的,我們可以」,並肯定了過去8年美國所獲的的進步:「是的,我們做到了」。

歐巴馬與他帶來的科技創新黃金時代

在過去8年裡,歐巴馬推出了大量新法案,為美國的經濟和政治各方面都帶來了許多大改動。即使在媒體更少關注的科技創新方面,作為「科技派網紅」的歐巴馬更是促成了許多重要改變。

白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology Policy)曾整理了「100個歐巴馬如何推動科技發展的例子」,當中就包括了提出了美國史上最大筆(183 億美元)的研發資金、他也發起了美國史無前例的清潔能源復甦戰略,後來他更容許甚具爭議的自動駕駛汽車,在真實路面行駛。

他在任的8年,美國科技界迎來了黃金時代。蘋果取代艾克森美孚成為全球市值最高的公司,開啟了智慧手機和行動網路時代;Google與Facebook顛覆了微軟的霸權,拓展了網路的新世界;特斯拉(Tesla)、Uber也以科技的力量,改變了傳統汽車和交通產業。

現在,雖然他即將要卸任了,還是最後拉了一把科技產業,把VR、360度影片網路直播這種新興形式,帶入了傳統嚴肅的總統演說活動。這也許是總統先生送給科技界的最後一件禮物。

只能說,「這非常歐巴馬。」

歐巴馬
圖/ 愛范兒

同時,歐巴馬這次演說直播形式的突破,也讓人想起當初英女王伊麗莎白二世的加冕禮。 1953年,在二戰後蕭條的經濟背景下,英國皇室使用了電視直播形式將過往神秘的加冕禮帶到了超過2000萬民眾家庭,不僅提高了英國國民的士氣,還開啟了英國皇室的新親民時代。

而這次歐巴馬的「臨門一腳」,又將為科技界帶來什麼,讓我們拭目以待。

本文授權轉載自:愛范兒

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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。

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