郭明錤:蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone!8大預測一次看
郭明錤:蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone!8大預測一次看

天風國際分析師郭明錤發布報告指出,MR (Mixed reality) /AR (Augment reality) 是下一個定義電子產品的創新人機介面關鍵技術,這也是Apple高度投入MR/AR原因。

他預測,蘋果(Apple)的MR/AR產品藍圖分為3個階段,分別是2022年的頭盔式 (Helmet type) 產品、2025年的眼鏡式 (Glasses type) 產品、與2030–2040年的隱形眼鏡式(Contact lens type) 產品。

他預測,頭盔式產品可提供AR與VR體驗,而眼鏡式產品與隱形眼鏡式產品則較可能專注在AR服務。 在頭盔式產品方面:

  1. 預計在2022年中期推出。
  2. 目前數個原型機重量為200–300公克。 若Apple能順利解決關鍵技術問題,最終成品重量將可降低至100–200公克,顯著低於目前所有的VR產品。
  3. 此產品將透過配備的Sony提供的Micro-OLED顯示屏與數個光學模組,提供影像穿透式 (Video see-through) 的AR體驗。 就技術而言,此產品也可提供VR體驗。
  4. 此產品設計複雜度在iPhone之上,意味著此產品的售價可能與高階iPhone相近 (我們估計約1,000美元)。 相較於iPhone,此產品對EMS的附加價值更高,故獨家EMS和碩(4938)可望受惠於此趨勢。
  5. 擁有獨立的運算能力與儲存空間。
  6. 第一代頭盔式產品的產品定位較像是可攜式產品,而非移動產品。 等到技術改善後,我們認為頭盔式產品也可改善移動性。
  7. 我們認為第一代頭盔產品的成功關鍵在於針對MR/AR應用提供非常順暢的顯示與操作流程。
  8. 雖然一直以來Apple投入重心是AR,但就硬體規格來看,我們認為此產品所能提供的沉浸式體驗 (Immersive experience) 可望顯著超越既有VR產品。 我們認為,Apple可能將高度整合此頭盔產品與影像相關的應用 (如:Apple TV+、Apple Arcade等),做為關鍵賣點之ㄧ。

他正向看待MR/AR趨勢與Apple的頭戴式裝置。 認為Apple頭戴式裝置供應鏈的能見度在2H21將會有顯著改善,並有利於股票投資。 目前頭盔式產品的主要受益者包括Sony (獨家顯示屏供應商)、和碩(獨家EMS)、與光學零元件相關供應商。

延伸閱讀:iPhone 13將升級超廣角鏡頭!蘋果還要推高規AR、VR頭戴裝置,售價突破8萬

眼鏡式產品方面:

  1. 預計最快在2025年推出,我們相信目前尚未有原型機。
  2. 可能將採用Apple獨自開發、類似光波導 (Wave guide) 的技術提供光學穿透式 (Optical see-through) 的AR體驗。
  3. 可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。
  4. 眼鏡式產品的定位為行動產品。
  5. 我們認為眼鏡式產品與頭盔式產品的定位不全然相同,故未來此兩產品線可能會同時平行並進。 頭盔式產品能提供絕佳的沉浸式體驗,眼鏡式產品則更著重於提供「移動+AR」的使用體驗。
  6. 我們期待眼鏡式產品與Apple Car整合並提供創新使用者體驗。

隱形眼鏡式產品方面:

  1. 推出時程未定。 我們預測這是2030年後的產品。
  2. 此產品將會把電子產品由「可見計算」時代帶入「無形計算」時代。
  3. 就目前技術能見度而言,此產品較不可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。

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責任編輯:錢玉紘

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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