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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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