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。

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。