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

關鍵字: #Apple
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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