剖析AR眼鏡開發的秘密，和碩設計總監蔣文瀚：最大挑戰是「FIT跟MOVE」|數位時代 BusinessNext

剖析AR眼鏡開發的秘密，和碩設計總監蔣文瀚：最大挑戰是「FIT跟MOVE」

AR眼鏡成科技大廠如英特爾（Intel）、Google等大廠發展重點，但也紛紛傳出計畫喊卡傳言，究竟AR眼鏡商業量產有何難度？和碩聯合分享他們內部AR眼鏡專案碰到的挑戰。

建立人體資料庫，和碩投入AR眼鏡研發

AR眼鏡普及化最大挑戰是「FIT（舒適度）跟MOVE（行動性）」，人對配件的偏好不同，臉型差異又頗大，預期會是AR眼鏡發展的最大挑戰，蔣文瀚說。

和碩設計（PEGA D&E）創意總監蔣文瀚參加達梭系統（Dassault Systèmes）台灣用戶大會時分享工業設計團隊開發AR眼鏡經驗，他表示，未來科技趨勢有4大重點，包括：無縫相連、數析人生、虛實整合、AI新智能，

目前和碩設計團隊對AR與VR眼鏡、穿戴裝置、機器人投入研究，其中發現穿戴跟AR眼鏡的工業設計最大挑戰，在於人類多樣面貌及移動性，尤其眼鏡變化喜好多元，加上每個人臉型大不相同，為此和碩內部建立了龐大的人體資料庫。

蔣文瀚表示，和碩從產品設計、研發到生產都有完整的著墨，工業設計團隊不斷研究下一個明星產品，搭配達梭的軟體套件設計AR眼鏡時，可以納入人體型參數，直接在設計初期比對是否符合人體工學，在空間中畫出草圖，讓導入3D階段速度加快，更快檢查模型問題在哪裡。

鎖定B2B市場，瞄準觀展、視覺導覽用途

個人化穿戴方面，即便智慧手錶Apple Watch已推出三代，蘋果仍不斷推出新錶帶以迎合不同用戶需求，但大小錶款原本是想給手腕不同粗細的用戶挑選，但結果並非最初所料，比方說，有不少女性選買大尺寸Apple Watch，為的是配大錶可以更凸顯手的纖細，用大手機可以凸顯小臉，這都不是最初想到的消費行為。

蔣文瀚指出，AR眼鏡設計難度比一般眼鏡高數倍，單單是配眼鏡都需要花時間驗光才能配到好，以B2C而言，或許未來AR眼鏡也無法在網路銷售，必須到眼鏡行調整符合個人參數配戴後銷售。

以和碩的AR眼鏡研發經驗來說，蔣文瀚表示，由於B2C商業量產複雜度高，和碩先鎖定B2B市場，比方展覽單位，定義應用場域為觀展、視覺導覽用途，消費者使用AR眼鏡時，現場必須有工作人員提供協助。

由於英特爾宣布解散AR眼鏡團隊Vaunt，讓市場期盼AR眼鏡加速商業應用的前景蒙上陰影，蔣文瀚表示，不清楚英特爾計畫，但他樂觀認為AR眼鏡發展關鍵仍在內容，這需要等待，現階段AR眼鏡要走到終端消費市場仍有高難度，需要有專屬的應用體驗。

和碩目前的做法是先開發Prototype眼鏡，先預想適合的場域，比方導覽、銷售賣場或遊樂場，等客戶開案，再增強體驗功能。而一體成型機種將是開發方向，眼鏡本身處理部分資訊，並以藍牙或WiFi連結至後台是未來趨勢。

和碩也將於台北國際電腦展Computex中展出最新開發的AR眼鏡產品，宣示在新穿戴裝置布局。

騰雲科技持續展現強勁成長，不僅連續五年維持雙位數的營收增幅，更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元，年成長率高達 67%，顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商，並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的？

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵：「首先是以 AI 賦能的產品與服務，協助客戶提升效率、優化營收；其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作，打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線，強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示：「AI 不是單一產品或立即變現的技術，要能有效消除資訊不對等，需協助企業先將散落的資料整合成數據資產，才能找出能驅動決策的洞察。」因此，要讓 AI 真正落地，需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴，才能把技術與數據轉化為具體價值，成為企業成長的新引擎。

有鑑於此，騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex，由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如，為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策，「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊，提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務，導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄，預測設備故障風險，協助排程維修，降低停機時間，大幅提升營運績效。

梁基文補充說明：「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程（Agentic Workflow），我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組，加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是，為真正發揮、極大化 AI 價值，騰雲科技不僅提供技術，也協助企業梳理流程、整合分散數據，打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示，不只零售業正加速虛實通路整合，製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」，例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等，騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台，讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全，充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如，協助數位保險整合顧客的「線上資料（如客戶資料、風險判斷」與「線下數據（如客戶活動數據、場域營運數據）」，透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程，並提供更加順暢的一致體驗，讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來，我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術，進一步擴大到製造、數位保險等產業，讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

五大技術、四大產業，騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示：「過去 10 年，我們專注在『新零售・新生活』；接下來將延伸至『新商務・新生活』，透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE（AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience）五大技術為核心，鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業，透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度：整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作，推出 AIoT 智慧場域管理方案，滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如，協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明（2026）年，騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房，協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理，同時，透過監控產線設備的振動與溫度等數據，提供 AI 預判的設備維修時機（Preventive Maintenance），擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案，騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展：首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案的應用範疇，如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案；其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如，騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖，深入零售、商辦與飯店等多元場景，並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用，藉此強化場域的智慧化能力，以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務，我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求，也能同步改善大眾的日常體驗，真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展，梁基文如是總結。