手機也能「看」口臭，日本牙膏大廠推新款APP|數位時代 BusinessNext

最近日本獅王公司研發出一款APP，只要拍一下口腔裡的照片，就能測口臭。

APP也會「看」口臭

最近，日本的牙膏大廠獅王（LION）公司開發了一款能測口臭的APP，只要用手機拍一下口腔內的照片，如果當事人的口臭問題很嚴重，就會出現類似像「層級三，刷牙的時候不要只刷牙齒，舌頭也要刷一下喔」的訊息，提醒你該注意一下口臭了。

別人聞得到自己就聞不到

根據獅王公司的調查發現，大家很容易發現別人有口臭，雖然有很多民眾會擔心自己口腔氣味好不好，但卻很難注意到自己是否有口臭。於是獅王公司便想到，如果用手機APP就能檢測一個人是否有口臭的話，就能減少大家的擔憂。

口氣好壞看舌頭就知道

APP為什麼能測口臭，就要先提到為什麼會有口臭。

有一種說法是，口腔出現異味代表這個人健康狀況不佳，才會從體內散發出異味。但根據獅王公司的研究結果，口氣好壞主要取決於口腔內的細菌。要判斷一個人的口氣好壞，只要看舌苔就會知道。

為什麼會有口臭？

舌苔主要是由口腔黏膜細胞、血球或食物殘渣等蛋白質所組成。當口腔內的細菌在分解這些蛋白質時，就會釋放出異味，每個人口腔氣味的不同，則會和吃進去的食物類型有關。

エムティーアイ、ライオンの口臭ケアサポートアプリの開発・実用化を支援！ https://t.co/sWnlKkAJPE pic.twitter.com/0YoWzwvWnZ
— PR TIMESニュース (@PRTIMES_NEWS) 2018年9月20日

這是獅王公司推出的測口臭APP畫面示意圖，上面會寫出測定時間及口臭程度，第三級是該款APP最臭的等級。點開這張推文還可以看到在「03」底下寫到，這個等級的口臭程度，只要和對方距離60公分、朝著對方說話，對方就能聞到味道。

蒐集舌頭照片叫AI看

所以，獅王公司便收集了數千張舌頭照片，以及實際測得的當事人口臭濃度資訊，利用機器學習技術讓人工智慧（AI）學會看舌頭上的舌苔判斷口臭，便完成了這款口臭APP最關鍵的一步。

有沒有口臭要分三級

接著，獅王公司將口臭從「正常」到「很臭」分成三個層級，再加上歷史紀錄功能，就能讓這款APP長期追蹤當事人的口腔異味狀態。

此外，作為牙膏大廠的獅王還在這款APP上加入了一些能預防口臭的知識庫，現在這款「口臭ケアサポートアプリ」就誕生啦！

臭到想辭職的「臭騷擾」

最近在日本，有一個新的詞彙「臭騷擾」（スメルハラスメント，簡稱スメハラ），指的某個人身上發出的臭味影響到附近的其他人。職場「臭騷擾」的問題，甚至可以成為辭職的理由，到底日本人有多在意這件事情呢？

先體臭才是口臭

根據2017年5月專攻男用整髮商品漫丹株式會社（マンダム）的調查發現，年齡介在25-49歲的上班族，在職場上最想改變同事儀容的哪個部分，有67.1%的人回答體臭，緊接著才是第二名（60.2%）的口臭。

著有《日本人為什麼會被嫌臭體臭和口臭的科學》（日本人はなぜ臭いと言われるのか　体臭と口臭の科学，暫譯）一書的作者桐村里紗解釋到，日本人比起口臭更在意體臭，特別是男性過了 30、40歲之後散發出來的老人臭。

否認自己是牙周病

桐村接著說到，日本人很在意體臭，但實際上住日本的外國人在意的反而是日本人的口臭。桐村表示，35歲以上的日本人有八成的口臭原因是因為牙周病，但如果進一步問下去，會有九成日本人回答自己口臭的原因不是牙周病。

市面上的不管用

獅王表示，近年在網路上有越來越多人討論「臭騷擾」的問題，有很多關心口臭的人會去買市面上的口臭偵測器，但這些偵測器不太準確，有時連吃完口香糖口中散發出來的香料味，明明不是臭味卻會被口臭偵測器判為口臭。

所以獅王公司希望，這款口臭APP能真的幫到想測口臭的人。

預定明年才上市

從這個月起為期一個月，獅王公司和東急百貨的50名專櫃服務人員進行APP實測，預計將在明年中開放給一般民眾使用。

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本文授權轉載自：地球圖輯隊；作者時穿

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代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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