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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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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