手機上輕鬆設計居家空間，Planner 5D不會畫設計圖也能上手|數位時代 BusinessNext

手機上輕鬆設計居家空間，Planner 5D不會畫設計圖也能上手

「Planner 5D」的意思是2D+3D，可以幫我們畫出平面與立體設計圖，而且他的訴求就是不需要任何專業的設計技巧，讓一般人也可以輕鬆畫出想像中的家的樣子，就算不一定能當作真正的設計圖，也能用來溝通與事前規劃。

我之前因為自己想要裝潢家裡的需求，所以研究了一些非專業設計師也能上手的「室內設計軟體」，例如：

不過上述兩個軟體或網頁工具都只適合在電腦上使用。於是有讀者跟我推薦，可以介紹一款Android與iOS手機上也能輕鬆畫出3D室內設計圖的App，例如「Planner 5D」，基本功能免費，而且有中文版介面。

「Planner 5D」的意思是2D + 3D，可以幫我們畫出平面與立體設計圖，而且他的訴求就是不需要任何專業的設計技巧，讓一般人也可以輕鬆畫出想像中的家的樣子，就算不一定能當作真正的設計圖，也能用來溝通與事前規劃。

如果跟我之前介紹過的「Sweet Home 3D」和「Floorplanner」相比，這兩款工具在免費版的情況下都擁有更多的功能、更多的家具物件可以使用，而且也都有中文版，「Sweet Home 3D」更是一款開源免費的單機軟體。

而「Planner 5D」在免費版下的限制比較多，有很多家具物件無法使用，但如果想要用免費版基本家具佈置完成一個家的樣子還是可以的。

更重要的是「Planner 5D」有手機App版，可以在 Android、 iOS上編輯居家設計圖，也能同步到電腦軟體、雲端網站上編輯。對於現代人的工作情境來看，有手機版，就能讓我們在咖啡廳、移動中可以一邊跟家人聊居家裝潢，一邊用手機設計出來了。

「Planner 5D」的 App 版也有內建中文介面，操作上確實非常簡單，開啟一個設計專案後，利用簡單拖拉牆壁，就能調整自己居家的大小與格局。

然後開始擺放各種門窗、隔間的位置。

利用右下角的［+］按鈕，就能插入各式各樣的家具。

即使是「Planner 5D」的免費版，每一種家具也都有基本款可以使用，當作布局的測試沒有問題，只是更進階好看、更多不同大小的家具需要付費版而已。

在「Planner 5D」的2D編輯畫面中設定好居家格局大小，擺上需要的家具，設計裝潢的布局位置後，可以切換成3D模式，就能更具體感覺自己的3D居家空間。

除了利用「Planner 5D」來實體化自己的室內裝潢構想外，手機版App也提供了像是匯出螢幕截圖等功能，可以把自己的2D或3D設計圖匯出成照片，免費版也能使用。

如果你覺得在「Planner 5D」的手機版上不能調整預設家具大小，設計起來會卡關，那也可以試試看他的網頁版，在「Planner 5D」線上工具中，就能調整門窗與家具的高度寬度，這樣就能設計出更符合自己居家的空間設計圖了。

本文授權轉載自：電腦玩物

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。