Facebook神秘硬體部門Building 8,正在研發如何用腦波「打字」、用皮膚「聽見」聲音
Facebook神秘硬體部門Building 8,正在研發如何用腦波「打字」、用皮膚「聽見」聲音
2017.04.20 | Facebook

Facebook在一年前成立神秘硬體開發部門Building 8,當時,執行長佐克伯不僅挖角Google先進科技計畫部門(ATAP)前負責人蕾吉娜·杜根(Regina Dugan)來領導,甚至預告Building 8將在Facebook未來10年扮演關鍵性角色。而在今天的F8開發者大會上,Building 8終於首次公開他們正在進行的兩項專案:用腦波打字的腦機介面,以及用皮膚「聽」見聲音的系統。

用腦波直接打字,速度每分鐘100字、較手機打字快5倍

「我們可以用腦波溝通嗎?」杜根問。在回答這個問題前,我們必須先了解,人腦運算速度和溝通效率間有多大的落差。她指出,人腦每秒可處理1TP(約4部HD電影)的資料量,不過,我們最常用的溝通方式——說話,卻還是像1980年代的數據機一樣慢。

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圖/ 截圖自Facebook F8直播影片

為了讓溝通速度跟上大腦思考,Facebook開發的腦機介面,可讓人類透過腦波直接打字,速度達每分鐘100字、比我們用手機打字的速度快上5倍。

儘管現在已有科學家研究如何解譯腦波,不過大部分仍需要在大腦植入晶片,很難規模化。因此,Facebook並不打算用侵入式方法,而是打造一套光學神經成像系統,每秒掃描大腦上百字,解譯大腦皮層的神經信號,未來希望用穿戴式裝置的形式推出,一旦研發完成,更有機會量產、讓更多人受惠。

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圖/ 截圖自Facebook F8直播影片

這項專案和加州大學、舊金山大學、柏克萊大學和約翰·霍普金斯大學等合作研究,目前已有超過60名工程師和科學家投入研發。

然而這是否代表某一天,我們的腦波可以輕易被解讀?對此杜根解釋,她們目的不是要駭進大腦,而是在於解譯出那些已經準備好分享、在大腦語言中樞中的字,就像手機裡雖然有很多照片,我們可自由選擇要分享哪幾張。

儘管距離最終目標仍有一大段距離,不過佐克伯指出,只要我們能用大腦、不用再透過遙控器回答「是」或「否」這樣簡單的問題,就能大幅提升VR和AR使用體驗,而這兩個也是Facebook本次F8開發者大會的重點。

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圖/ 截圖自Facebook F8直播影片

用皮膚感測不同震動,藉此理解不同單字

除了讓我們用腦波「打字」,Building 8的另一項專案,是一套讓我們可靠皮膚震動「聽見」聲音的系統。

事實上,聽覺是利用耳蝸將外界聲音轉換為大腦可理解的訊號,讓我們聽見聲音,只不過,Facebook希望將傳播介質換成皮膚。就像點字一樣,只要能分辨每個凸點所代表的字,就能理解意思,而Facebook將凸點換成震動,其研發出一款臂套,可根據不同字用不同頻率和模式發出震動。

Facebook在發表會現場也播放現階段實驗成果影片。影片中,受測者在學習完代表「球體」、「圓錐體」、「黑色」、「藍色」等9種單字的震動模式後,便可根據震動解譯出單字意思,也能理解像「藍色球體」這類的組合字。

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圖/ 截圖自Facebook F8直播影片

杜根表示,這項技術不僅可改變聽障者的溝通方式,也能運用在即時翻譯上,「或許不久後,我可以在大腦中用中文表達,但你能直接用西班牙文理解。」

Facebook革命人類溝通方式的野心

成立13年,Facebook這位社群媒體元老不但已跨足到硬體,做出虛擬實境裝置、360度全景攝影機等裝置,甚至開始研發腦波溝通這類的實驗室科技。不過整體而言,這些產品的核心仍未脫離「社交優先」。例如,昨天公布的虛擬實境社交應用程式Spaces,以及這次Building 8在開發者大會上公開的技術,目的都是為了讓我們有更多溝通模式可選擇。

有趣的是,Facebook近來因不斷像Snapchat「致敬」而飽受批評,被質疑是否已經想不出什麼新梗。不過,從這次的開發者大會上,Facebook透露出比「做照相濾鏡」更偉大的野心,儘管還不確定這些想法什麼時候可以實現,但可以確定的是,挾著近19億用戶和龐大營收基礎,Facebook要革命全人類溝通方式的實驗將繼續。

資料來源:CnetTechCrunchThe Verge

關鍵字: #Facebook #開發者
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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