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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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