iPhone 拍不出 Pro 級照片?不妨試試前蘋果設計師開發的 Halide
iPhone 拍不出 Pro 級照片?不妨試試前蘋果設計師開發的 Halide
2017.06.26 | 生活

iPhone 相機鏡頭本身,其實遠比內建的相機 App 還要強大的多,背後的原因是因為 iOS 相機 App 並沒有讓相機鏡頭完全發揮,這也就是為什麼有許多專業的 iPhone 攝影玩家大多會使用第三方攝影 App。

過去大家可能都聽過 ProCam、Camera+ 等,這類第三方攝影 App 可以讓使用者手動調整從曝光度、焦距、iso 值、白平衡、快門速度等各類攝影參數,但過去這類產品因為手動的部分太過細緻,常讓人覺得介面過度複雜而為人詬病;五月份才在 Apple Store 上架的 Halide 由前 Twitter 工程師 Benjamin Sandofsky 及前 Apple 設計師 Sebastiaan de With 所打造,要提供iPhone 攝影愛好者不一樣的選擇。

如同多數的第三方攝影App,Halide也讓攝影者手動調整參數,團隊表示,最大的特點是簡潔的介面設計,即便是攝影初學者也能輕鬆駕馭拍出 Pro 級的作品;「操作觸感、直觀的感覺跟那些偉大的相機一樣,像是老萊卡或是 Pentax。」Halide官網上這麼描述。

在螢幕上輕輕左右滑動,就能調整各類參數數值,支援拍攝 RAW 檔,提供照片後製更多可能,Halide 還有專業相機才有的聚焦峰值,可以從畫面上紅色的區塊,看出照片聚焦在哪些物件上;當然手機攝影講求的就是「快、狠、準」,因此 Halide 同時也有自動模式,會依據當下的環境調整適合的參數,對於手動調整較不熟悉的用戶也不必擔心,「你不需要真的了解曝光、自動對焦等概念才能享受 Halide,希望大多數人打開 Halide 就能享受攝影的樂趣。」de With說。

創辦人之一的 Sandofsky 接受外媒採訪時談到:「我跟朋友到夏威夷旅遊,當時我是唯一帶著專業大相機到處跑的人,我們在一個瀑布景點玩時,因為水氣太重影響了相機,後來我就都用 iPhone 拍照,我發現 iOS 的相機缺少許多功能,其他的拍照 App 也有許多我不滿意的地方 。」回程班機上,Sandofsky 做出了第一款產品模型並拿給夥伴 de With 看,接著在去年 Apple 的 WWDC 後正式展開這項計畫。

我們都知道 Apple 在產品設計上很注重小細節,這也反應在 Halide 的設計上,他們招聘了一名設計師來為 Halide 設計字體,花了大量的時間製作快門按鈕跟 App 內動畫,甚至設計了一份復古相機使用手冊;Halide 的大小只有 10.4 MB、15,000 行Swift,這是因為 Halide 沒有依賴任何協力廠商庫、不做 A/B 測試,因為盈利模式就是付費下載,不靠廣告的 Halide 因此也不會蒐集使用資料。

Halide 團隊表示,他們並沒有想讓 Halide 完全取代 iPhone 內建相機,而是讓想拍出更好照片的用戶做為一種輔助工具;不過根據《數位時代》的測試,目前 Halide 還不支援自拍倒數,也不能透過按壓音量鍵來拍攝,算是體驗上蠻不方便的缺點;Halide在Apple Store上的售價是$2.99美元(約新台幣90元)。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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