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」
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」

提起和碩聯合,最知名的印象是一家遊戲機及電腦組裝業者,又替Apple生產製造iPhone智慧手機,不過,這家製造業者早已跨入AR眼鏡及車聯網領域,和碩設計(PEGA D&E)創意總監蔣文瀚表示,為打造AR眼鏡,和碩費時成立人體資料庫,也以有專案合作正在開發原型機(Prototype)。

F8 2018 Day 1 Messenger AR
AR應用成大廠布局重點,Facebook 在F8大會上也宣布要使用AR技術在Messenger上。
圖/ Facebook 提供

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。

Threal 3D 拍照手機殼
AR眼鏡設計需要建立龐大人體圖庫,才能設計符合人體工學產品,而未來銷售的商業模式也是一大挑戰。

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。

關鍵字: #英特爾 #和碩
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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