Google介入硬體的根本原因:AR/MR─人機介面的未來
Google介入硬體的根本原因:AR/MR─人機介面的未來
2017.09.22 | Google

頂尖的軟體公司,終究需要建立自己的硬體,才能真正實現軟體的價值。相反的,沒有軟體思維與能力的公司,擁有硬體也沒有辦法創造出價值,終究會失敗。

蘋果的思維:為軟體打造專屬硬體

長期以來,蘋果與整個資訊產業最大的不同就是:它一直都是「基於軟體與應用的觀點,去尋找技術與開發專屬硬體」這個策略。

而其他公司,幾乎都是遵循「先打造通用硬體,再尋求硬體的軟體應用」這種思維。這種根本思維上的差別,基本上反應當年影響Apple最大的電腦科學家凱伊(Alan Kay)的名言:People who are really serious about software should make their own hardware.

「為軟體打造專屬硬體」這種思維,在個人電腦桌機的時代,並沒有為蘋果帶來任何優勢,反而使蘋果陷於倒閉邊緣。然而,同樣的思維,從筆電時代開始,就逐漸顯示其意義。到了智慧型手機的時代,則成為蘋果不斷創新與拉大競爭者距離的關鍵。

到了AR/MR/AI 的時代,更將大幅放大蘋果的領先優勢。或許,這也是促使Microsoft與Google這兩個純軟體公司,先後買下手機硬體公司的根本原因。

Apple的硬體護城河

四十年來,人與電腦之間的互動方式,從早期一維的螢幕Command line搭配鍵盤,到二維的視窗與圖像介面搭配滑鼠,再到觸控螢幕搭配各種多點觸控手勢。在這段歷史中,雖然這些技術幾乎無一源自蘋果,但蘋果卻無疑的產業中推動電腦人機介面演進最重要的推手。

可以想像的,人類生活在三度空間的世界,人的動作,周圍的環境與物體都是三維的。所以,對人類而言,最自然的人機互動方式,當然也是三維的。如何將虛擬的數位化影像或資訊物件,和真實世界中的事物自然的融合呈現在三度空間中,並且以三度空間的肢體動作或手勢來操作這些數位物件,就是所謂的Agumented Reality甚至是 Mixed Reality。

未來十年,AR/MR將成為手機,手錶,電視機上盒,智能汽車這類的智慧裝置的主要操作介面,並與我們日常生活全無縫的接軌。

要實現這樣的願景,所需的關鍵技術,包括:電腦3D繪圖與影像處理,人工智慧,3D感測。其實都已經發展與醞釀一段時間。而iPhone X則是更進一步的將這些技術縮小並且整合在手機的處理機,單晶片模組,與作業系統之中。而其中最重要的一塊拼圖就是:行動化的3D感測

行動化的3D感測

所謂的3D感測,就是想辦法把二維的攝影,加入三維的資訊。就以智慧型手機的鏡頭為例,過去十年來,雖然感光元件畫素由2M 增加到 12 M,其核心技術依舊是在二度空間上去記錄三度空間物體的投影。因此,如何去捕捉在攝影過程所失去的維度(包括距離,體積),自然也是科學家與工程師們一直在追尋的。關於這個問題,目前有三種主流的作法。

1. 立體影像Stereo Image

這種方式是模擬人的眼睛,利用雙眼(雙鏡頭)在兩個位置上同時取得兩張類似的影像後,透過影像的交疊比對,去算兩張照片之間的視角差。因為鏡頭之間的距離是固定的,所以有了視角差之後,就可以用簡單的三角函數就去推算出「距離」,也就是影像的「深度」資訊。我們所熟悉的立體電影,在拍攝的階段,也是利用類似的原理來完成。

在消費性電子產品的領域,像三星的手機,以及搭載Intel的Real Sense模組的攝影機都是採用這個方式來增添二維影像中的深度資訊。這種方式最大的好處是,適用於絕大多數自然光充足的場合,也沒有太多距離上的限制。

2. 光子飛行時間計算Time Of Flight

這種方式,是去使用不可見光的低功率雷射,在雷射光中帶著一個時序編碼,發射到物體,反射回來後接收。透過晶片辨識這個編碼,就可以計算出光線從由發射到返回的時間差(也就是光線旅行的時間Time of Flight ),把這個時間乘上光速除以二,就可以知道物體精確的距離。

市場上,包括Kinetic V2,Google Tango,以及iPhone7在內都是採用這種方式。這種方式最大的好處是,它所得到的距離,是精確的距離,而非推估的。而且由於半導體技術的進步,這種元件已經可以單晶片化,並且用real time的方式來感知鏡頭前方物體距離的變化。

3. 結構光Structured Light

這是當年第一代xBox的Kinetic所使用的方式,發展出這個技術的以色列公司PrimeSense,在2013年被蘋果收購,也佈下今日iPhone X 採用結構光技術的局。

要理解結構光的工作原理之前,要先知道什麼是光斑 Light code 。以下試著用最生活化的例子來解釋:晚上關掉電燈,拿一個高聚光的手電筒照在一片木板上,如果木板與手電筒完全垂直,木板上的光影會是一個正圓。而木板與手電筒的距離,會改變這個圓的大小。如果木板有某個傾斜角度,正圓則會變成橢圓。

傾斜角度不同,橢圓的形狀也會不同。如果木板不動,而手電筒任意移動與木板之間的角度與距離,光影就會變成各種不同大小與的橢圓。反過來說,我們就可以用這些不同大小的橢圓來反推手電筒與木板之間的角度與距離。這就是光斑的最原始的想法。

而所謂的結構光,就是先想辦法在感測空間中有計劃,有規則的散佈紅外線雷射光。如果感測空間中有物體存在,那麼這些光線就會在物體上形成各種不可見的光斑。然後用紅外線相機拍下這些光斑,再利用這些光斑的形狀變異,我們就可以推算出空間中所存在物體的距離,大小,甚至形狀。結構光的好處是只要兩張照片就可以完成計算,所以成像速度比 ToF 快。如果搭配專用的處理機核心,甚至可以輕易做到即時(real time)的成像。

事實上,上述三種技術,在筆電或桌機的環境都不算稀奇。但如果要整合起來,成為 AR/MR 的一部分,最大的關鍵挑戰就是「體積尺寸」與「功率耗能」。舉例而言,不論是ToF還是Structured Light,它們的主要限制來自於雷射光的功率,會限制適用的距離偵測範圍。

像手機這種等級的電力,雷射光的功率就只能低到只適用於五十公分內的距離偵測,而像xBox這樣的電玩,雷射光功率就可以大到數公尺範圍的偵測。

以iPhone為例,蘋果在iPhone 7之後,為後置鏡頭加入了雙鏡頭與立體影像的能力,並在前置鏡頭中加入了光子飛行時間距離感測模組,至於最新的iPhone X,則在前鏡頭同時採用了ToF與Structured Light的技術。

未來的應用方向

更重要的,蘋果不是只有硬體,它透過FaceID, Portrait Lighting, Animoji這三個初步的應用,來驗證這些硬體技術的整合應用。而這三個應用,其實也正代表未來十年內人機介面演進的三大方向。

  1. Face ID代表完全Hand Free,而且更安全的身分認證技術即將成熟。在過往,影像辨識的演算法雖然趨於成熟,但限於二維影像資料所提供的資訊有限,要拿臉部影像作為主要的身分辨識方式,還是有很大的困難。但加入三維的資訊與深度學習的技術之後,可以輕易處理包括「髮型,彩妝,眼鏡,面具,照片」等類型的問題,臉部辨識的應用就是完全不同的境界。

  2. Animoji示範了如何在近距離內以即時的速度,精密辨別人臉或肢體的微小動作。如進一步結合AI 的動作識別,它就會是下一代AR 人機互動的主流形式。

  3. Portrait Lighting揭示攝影與影像處理軟體的新世界。經由在照片中加入3D 的資訊,透過程式來人為修正照片(也就俗稱的P圖),將擁有更寬闊的空間。更進一步的,以往已經很成熟的3D影像處理技術,不只可以用來渲染(render)人造的3D物件或模型,未來還可以拿來渲染真實世界中的物體與影像。更白話的說,現在我們還不難區分由電腦3D繪圖所產生的影像,和真實照片之間的差別,但未來這個疆界會更加模糊,而這也正是混合實境(Mixed Reality)的基礎。

細看這上面三種類型的應用,都需要依賴高速影像處理,3D感測與成像,AI運算,以及高度整合的軟硬體,才能實現。所以,蘋果為這些應用打造了專屬的感測器SoC,專屬的光學元件,專屬的GPU,甚至內建專屬AI引擎的CPU。也正因為這樣的軟硬體結合優勢,凱基證券分析師郭明錤認為蘋果在3D感測的領域,至少領先業界一年半到兩年。

換句話說,蘋果很明顯的打算利用iPhone這個全球最大規模的硬體平台,有計劃的驗證與實驗各種3D 感測技術在行動裝置上的可能應用,並且建議專屬硬體的門檻。而其最終的目的,就是利用其軟硬體整合的優勢,為未來的智慧型裝置打造下一世代的人機介面。

iPhone X的真正意義

正如同十年前第一代iPhone揭示了mobile internet與觸控時代的全面來臨,今日的iPhone X也恰如其分的揭示了下一個十年,個人運算環境邁向AI與Mixed Reality時代的可能樣貌,以及軟硬體技術的發展方向。

本文獨家授權轉載自許世杰Facebook。

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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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