未來即現在!上海MWC直擊vivo、nreal AR眼鏡,讓你一眼看透個人資料
未來即現在!上海MWC直擊vivo、nreal AR眼鏡,讓你一眼看透個人資料

近10年來,上海MWC儼然是行動通訊廠商在亞洲秀肌肉、拼技術、廝殺新品的一大戰場。

中國在6月6日正式發放5G商用執照後,2019上海MWC的主題,毫無疑問地瘋狂圍繞5G打轉。當《數位時代》走訪一圈展場,發現一樣科幻色彩滿滿的產品備受關注——AR(擴增實境)眼鏡。

科幻場景夢想成真,vivo AR眼鏡輕鬆辨識商品與人物資訊

早先微軟(Microsoft)於今年2月在巴賽隆納舉辦的2019世界行動通訊大會(MWC)上,推出了第二代Hololens,為XR(混合實境)再度掀起一波熱度。

時隔4個月後,反倒是中國廠商開始有大動作。

vivo在上海MWC開展前舉辦了一場「創新日」,以5G手機為核心,宣布今後「一主三輔」的策略:要讓「AR眼鏡」、「智慧手錶」、「智慧耳機」三類產品和自家5G手機連結,讓5G更直接的走進消費者的生活中。

其中,最先推出的產品就是AR眼鏡,在科幻電影中看到的主角「基本配備」走進現實,引來滿滿的圍觀人潮。

即便vivo這款AR眼鏡尚未正式命名,但官方透露,未來這款眼鏡將支援AR遊戲、辦公、影院,以及物體辨識、人臉辨識五大應用場景。

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vivo AR眼鏡正面搭載了三顆鏡頭。中間的鏡頭負責拍照、人臉辨識的「圖像擷取」功能;左右兩顆則負責偵測環境,讓眼鏡可以達到6DoF(6自由度)定位追蹤。
圖/ 唐子晴/攝影
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但在機體設計上,鏡片和眼睛的距離拉的很遠,雖然實際配戴後不會很重、也沒有不適感,但機身體積不小,雖然外型看似科幻感十足,但若要日常配戴還是不夠便利。
圖/ 唐子晴/攝影
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單眼解析度達720p,實際觀看畫質確實不差,但眼鏡需要和手機連結才能運作。
圖/ 唐子晴/攝影

不難發現,vivo AR眼鏡並非獨立運作,而需要透過一根USB Type-C傳輸線和手機連結,該眼鏡的電力全由手機提供,並由眼鏡搭載的處理器和手機處理器交替工作,來支持用戶眼中的內容運作。

相較VR(虛擬實境),AR眼鏡的特點就是要和現實結合,讓眼鏡可以漸漸取代手機螢幕,執行各式工作,若要走進大眾消費市場,必定要融入各式各樣的生活場景,那麼,首要條件就是「便於配戴」。

試想一下:如果眼鏡搭載了處理器、續航力不差的電池、各種運行零組件⋯⋯那眼鏡的重量跟體積,勢必會大幅增加,配戴的不夠舒適,就無法讓人長時間使用。

「vivo AR眼鏡裡是沒有電池的,未來可能也不會有,」現場人員說明。

在外型之餘,最重要的,還是得回歸內容。別於過去AR眼鏡,展示的功能都是在眼前放放影片,或是小小的動畫人物和現實結合互動,除此之外,似乎沒有更多的功能,總是給人「雞肋」的印象,這次vivo卻意外地給出了很「實際」的答案。

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其中一項功能是透過人臉辨識,在眼鏡中的畫面,會顯示注視對象的姓名和資訊,如「王小美——展場負責人」,但首先得串接人物的資料庫,日後可用在學校、公司中。
圖/ 唐子晴/攝影
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未來在辦公室的應用,戴上眼鏡後,也可以收發e-mail,只是外接的手機會變成觸控面板當滑鼠使用,還得外接鍵盤打字回信。
圖/ 唐子晴/攝影
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在零售上,AR眼鏡可以辨識出不同物體,即使給出商品資訊,或是推播該商品的廣告,為零售提供了新的行銷方式。
圖/ 唐子晴/攝影

當然,遊戲是其中一項不可或缺的應用,但若非《PokemoGo》這類需要和現實場景結合的遊戲,其他遊戲用VR眼鏡來玩,似乎更為過癮;AR眼鏡的好處則是即玩即停,停下來,就算帶著眼鏡也能繼續做手邊的事。

「包括產品、內容,這些都是很前期的東西,」現場人員解釋。即使只是展示,vivo也為AR眼鏡的功能,提出了一些更實際的解答,但日後真正的內容、上市資訊,都還是未知數。

nreal將推專屬App Store,串連手機型號釋出

在高通的展位上,有也一款產品被人潮擠得水泄不通——5月才剛剛公布售價,在全球掀起不小話題的AR眼鏡nreal light。

事實上,nreal light已經不是第一次亮相。主打和高通合作,只要和搭載高通Snapdragon 855處理器、並透過高通認證的手機,透過一根USB-Type C線連結,手機就可以成為眼鏡的運算主機,並分享網路給眼鏡。

搭上5G熱潮,當這支手機是5G手機時,nreal light吃到的網路,也勢必是5G網路了,藉此可讓AR眼鏡的運行速度更快。

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在中興的展區中,也有nreal的攤位,前方有投影布幕,讓圍觀者看到戴眼鏡的人所看到的畫面,一隻小貓在桌上跳躍。
圖/ 唐子晴/攝影
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nreal light和vivo AR眼鏡相比,設計的很「日常」,造型和太陽眼鏡差不多,重量只有88g,也支援6DoF(6自由度)定位追蹤,單眼解析度達1080p。
圖/ 唐子晴/攝影
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但在這一次,nreal取得了一些新進展,像是合作的手機已經有了具體型號,和中興Axon 10 Pro 5G版已經可以成功串連。
圖/ 唐子晴/攝影

nreal light售價為499元美金,預計在2020年上市。在正式推出前,該眼鏡可以用的內容到底有哪些,已經有定案了嗎?

「可以這麼說,以後我們會有專屬nreal的App Store,」nreal工作人員說道。

nreal現在已經開始成立「開發者社群」,除了建立開發者群組外,8月將提供SDK,供開發者們使用;而專屬於開發展版本眼鏡,則將於9月開始發貨,為了串起AR生態系,nreal也宣布開始和網易AR合作。

AR眼鏡走入日常生活,還有一段距離

打從Google於2012年風風火火推出自家AR眼鏡,消費級Google Glass因隱私問題無疾而終,直到最近,瞄準企業客戶的第二代Google Glass定價出爐;同時,更傳出蘋果、華為接著都將推出自家的AR眼鏡,現在《金牌特務》帶著AR眼鏡的帥氣場景,似乎離我們更近了。

AR眼鏡真的能取代我們的手機嗎?

在看似進展不小的2019年,接下來可能還會碰到幾個問題。首先,內容到底在哪?有了技術、有了載具,但沒有內容,一切都是白搭。相較發展更為成熟的VR眼鏡,消費級的AR眼鏡才剛剛萌芽,對應用更有千奇百種的想像。

除了內容平台得跟上硬體外,更需要思考的是,AR眼鏡要怎麼和外界串接?像是vivo AR眼鏡收發e-mail的功能,勢必得和Gmail串連才真正有意義。而在零售商的應用,AR眼鏡與各大超市合作的配套措施......這些看起來,似乎都還有很長的路要走。

當各個眼鏡都有自己的平台,內容的質量、數量也是消費者考量的條件,來自不同平台的內容未來是否能整合也是一大問題。

再者,裝置重量、可攜帶性的問題至關重要,以VR眼鏡為例,前幾年一直卡在裝置太重、帶了會不舒服,單價又高,之後「一體機」問世,才進一步走進消費者生活。

到了AR眼鏡,應用場景幾乎都是隨時都帶著,「輕巧」這件事太重要了。

因此,在2019上海MWC展場上,各大廠紛紛採用和手機連結的解決方案,雖然是現階段最好的折衷方案,畢竟還是有一根線要串連,未來是否還有更方便的解法,就得看廠商們發揮了。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #VR_AR_MR
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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