打造光影追蹤產業鏈,NVIDIA為創作者推「一條龍」服務
打造光影追蹤產業鏈,NVIDIA為創作者推「一條龍」服務

美國時間28日,在洛杉磯會展中心正舉辦一年一度的盛會:SIGGRAPH 2019,這屬於計算機圖形運算界影響最廣、規模最大的研討會,集結不只有科學、藝術、商業等層面,還包括學術的討論,相當有看頭。

針對專業繪圖等為強項的繪圖處理器大廠NVIDIA(輝達)也沒有缺席,展會上除了有針對去年就已經發表的RTX 光影追蹤技術進行更多廠商合作的溝通外,現場也再宣布NVIDIA Studio將推出10台搭載NVIDIA GPU的筆電,為創作者帶來更有效率、更多工產品的選擇。

RTX光影追蹤技術,提升用戶使用體驗

去年就已經推出RTX光影追蹤技術的NVIDIA,其實也面臨到「雞生蛋、蛋生雞」的問題,當提供出如此驚豔的功能後,若沒有支援的相關應用程式跟硬體設備,對於創作者來說也是無用,因此時隔一段時間後,才在SIGGRAPH 2019宣布目前逾40款專業軟體支援RTX光影追蹤技術。

NVIDIA RTX
可以從畫面左圖明顯發現,開啟RTX的部分會呈現明顯光影倒映的模樣,較能真實反應光線在玻璃材質上的表現。
圖/ NVIDIA提供

包括皮克斯(Pixar)、Renault、New Balance、Woods Bagot及Siemens Healthineers在內的眾多應用程式,皆在其工作流程中加入光線追蹤技術;遊戲領域大廠則包含Unity及Unreal Engine則透過導入RTX技術以支援光線追蹤;至於Adobe、Autodesk、Blackmagic Design和Dassault Systèmes等大型視覺化運算公司,同樣在其產品中導入RTX技術。

此外,NVIDIA也看準現在不管是影音創作者的崛起,或內容產出的品質高如4K、8K等需求,對於工具的效能表現越來越重視,但過去這類創作者通常必須受限於因效能處理的問題而被迫以桌機來執行工作,如今NVIDIA在與OEM廠商如DELL、Lenovo等大廠合作,推出搭載NVIDIA GPU的筆記型電腦(Laptop),利用不同GPU所提供的效能與多工處理表現,不僅讓創作者能在繪圖、渲染的處理上有更好的速度外,也可以不受限制、隨處都能處理,整體而言以影片編輯的速度來看,將比過去的效能提高近11倍左右。(顧立雄發出3張純網銀執照,新住民、金融小白的需求都將被看見

加上今年在COMPUTEX展上已經公布的17台電腦,目前NVIDIA RTX Studio共計27款。

NVIDA RTX Studio Laptops
NVIDIA RTX Studio目前已經推出共27款產品。
圖/ NVIDIA提供

有了軟體的支援、硬體GPU的搭載,RTX光影追蹤技術這下子才像是有了生命活了起來。不僅如此,NVIDIA也在SIGGRAPH 2019針對RTX光影追蹤技術進行相關的Demo示範,讓創作者(或玩家)能更了解其驚人之處。

有了GauGAN,鬼畫符也可以是大作

對於創作者來說,過去在繪圖上可能需要花很多時間在校對光影、顏色甚至是景物的表現,如今NVIDIA一款名為「GauGAN」的AI繪圖,讓繪圖變得更簡單。說起來不可思議,但是GauGAN的AI辨識確實可以透過你的簡單筆觸,輕鬆地變成一個驚人背景,協助創作者在有初步概念的情況下,透過GauGAN產出一個具有完整雛形跟輪廓的作品。

可能只是個藍色線條,但在GauGAN的辨識下可能就會是一條河;再補上幾個大小不一的咖啡色點,GauGAN可能就會將其變成石頭,並搭配RTX光影追蹤技術,讓石頭跟水面呈現自然的光影效果,取決於RTX在辨識光源與光源打到物體上反射的角度等計算上的提升。

NVIDIA GauGAN
GauGAN透過AI的協助,讓創作者只需要幾個簡單的勾勒線條,就能辨識出(如左下圖)可能的場景模樣。
圖/ NVIDIA提供

至於GauGAN的AI資料庫上,目前提供約10個場景類別,每種場景類別提供約50萬張圖庫,透過AI方式去辨識創作者的筆觸在畫面中可能代表的物體及光源等細節呈現,NVIDIA也會持續蒐集該類別的圖片,以求產生出新的Model,未來表現也能持續優化。

此外,現場也有一個配合今年登入月球50週年的Demo,參與活動的成員可以透過機器的辨識,模擬當時登入月球可能產生的光影反應會是如何,不論用戶怎樣去擺動身體,RTX光影追蹤技術依舊能快速捕捉,並正確判讀可能產生的光線方式。NVIDIA甚至驕傲地說,就算是你跳舞、姿勢很迅速,螢幕上都可以快速判讀沒有問題。(不只比Google開發板便宜,NVIDIA要用免費課程在邊緣AI晶片稱王

NVIDIA RTX-Powered Apollo 11 SIGGRAPH
SIGGRAPH 2019現場也讓與會民眾體驗登入月球的光影表現,透過鎖定肢體語言的動作,透過RTX對於光影的計算,模擬民眾在月球上的各種光影反應。
圖/ NVIDIA提供

可以見得NVIDIA在站穩GPU後,開始洞悉創作者不僅對於軟體的渴望,配合的硬體產品也希望能有一定程度的效能表現,將所有功能配合得淋漓盡致,得以讓創作者有更佳的使用體驗,這或許也是NVIDIA接下來要追求的一個重要目標。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #Nvidia
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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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