好萊塢特效團隊進駐,世新耗時3年打造的新大樓藏著哪些科技
好萊塢特效團隊進駐,世新耗時3年打造的新大樓藏著哪些科技

過去數十年,以新聞起家的世新大學,替台灣社會培育出許多優秀的新聞人才,然而現今媒體環境跟過去已經有很大不同,數位化、社群化的趨勢下,媒體早已無所不在,人人都可以是媒體人。

正因為如此,教育現場的科技也必須跟上,歷時三年興建,世新大學「全媒體大樓」在今(6日)正式開幕,最大的亮點是與洛杉磯新創Glassbox Technologies合作,要將業界最先進的虛擬攝影技術,直接移植到校園中,世新大學副校長游梓翔,更將這座大樓定位成「最新傳播科技的戰略基地」。

移植《阿凡達》特效技術,培訓20名種子教官

這棟全新媒體教學大樓最特別的技術,是位於八樓的虛擬攝影棚,背後的技術是與來自美國洛杉磯的新創Glassbox Technologies合作。這是一家專精於虛擬攝影技術的新創,過去曾參與《權力遊戲》、《艾莉塔》、《復仇者聯盟》的製作,世新大學也是Glassbox Technologies在台灣合作的第一個單位。

Glassbox Technologies
虛擬拍攝技術在10年前出現時是非常昂貴,像是《阿凡達》這類的大型製作,都是自己發展客製的軟體、硬體,必須要經過專業訓練才能操作,很難快速地把技術共享給外部應用。
圖/ 攝影 / 高敬原

該團隊執行長 諾曼(Norman Wang)解釋,10年前的電影《阿凡達》之所以有劃時代的意義,是因為背後技術很複雜,「一開始沒人想投資電影《阿凡達》,因為認為拍不出來。」像《阿凡達》這樣的電影,結合實景、虛景,實體角色、虛擬角色,一切都需要透過數位化技術處理。

過去的拍攝手法都是先拍完實景的鏡頭,再將已拍攝的內容素材,進行後期特效處理。現在的作法是先將場景拍攝完成,或使用事前設計好的電腦動畫繪製場景檔案,再進到具有虛擬結合動態捕捉,以及虛擬攝影功能的影棚,藉由現場的人物肢體表演與臉部表情的捕捉,一氣呵成的動作組合與情節呈現。

虛擬拍攝技術在10年前出現時是非常昂貴,像是《阿凡達》這類大型製作,都是自己發展客製的軟體、硬體,必須經過專業訓練才能操作,很難快速的把技術共享給外部應用。

Glassbox Technologies所做的,就是把虛擬拍攝技術變得簡單可攜、易上手,技術長安德魯布里頓(Andrew Britton)在現場示範,只需要透過一個結合平板的攝影機,導演就可以很即時地看到虛擬拍攝的影像,方便拍攝現場構思場景,這項拍攝技術搭配不受空間侷限的六軸追蹤以及ARKit,能讓小型公司用較少的成本,達到虛擬拍攝的成果。

Glassbox Technologies
技術長Andrew Britton在現場示範,只需要透過一個結合平板的攝影機,導演就可以即時地看到虛擬拍攝的影像。
圖/ 攝影 / 高敬原

世新大學的虛擬攝影棚內,備有16台動態捕捉系統及太空燈,學生可以快速做出特效場面,也特別向Glassbox採購,建置一座具備高端虛擬結合紅外線高速攝影動作捕捉的攝影棚,此外,在技術上也邀請Glassbox技術人員,培訓20名具有相關專業背景的老師作為種子教官。

納入最新傳播科技,助學生與業界接軌

以新聞專業起家的世新大學,過去也曾有過類似的跨國合作,像是今年三月就跟美國有線電視新聞網(CNN)建立夥伴關係,世新的師生可以在教學研究上,使用CNN的新聞素材,也有機會前往CNN總部接受訓練。

世新大學副校長游梓翔認為,現在的傳播在數位化、社群化的影響下,已經發生巨大改變,「學生為了要跟業界接軌,就必須有最新科技。」這棟耗時三年興建的「全媒體大樓」是一棟地上八層、地下兩層的建築,設有新聞製播、直播串流、音樂與聲音、光雕投影、虛擬影像等教學設備。

全媒體大樓
「全媒體大樓」位於世新管理學院旁邊,是一棟地上八層、地下兩層的建築。
圖/ 世新大學

「從亞洲規模來看,這是世界第一流的配備。」游梓翔認為傳播技能早已貫穿各學門,媒體早已無所不在,不只是新聞傳播科系的學生,就連財經、法律專業的學生,也該學習傳播知識,未來全媒體大樓將肩負與業界人士一起實驗的使命,成為「最新傳播科技的戰略基地」。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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