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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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