人人都能當「鷹眼」!YouTuber打造閉眼也能百發百中的超級弓箭,怎麼做到的?
人人都能當「鷹眼」!YouTuber打造閉眼也能百發百中的超級弓箭,怎麼做到的?

有人閒著無聊時,只會刷抖音、看劇、玩遊戲。而有些人閒著無聊,卻做出了一把全自動瞄準弓。

Shane Wighton是一名「平凡無奇」的YouTuber,在去年疫情期間,他創立了自己的YouTube頻道,名叫「Stuff made here」。

僅過了短短一年時間,他就有了300萬粉絲,而他漲粉的秘訣是製造東西,而且還是大工程。

作為一名工程師,他本就有著不俗的動手能力,平時會將一些突發奇想的產品創作過程拍下來上傳到YouTube上,自動理髮器、伐木機器人都是他的得意之作,活像手工耿Plus。

而他的最新作,便是這把「自瞄弓」。讓我們把他製作「物理外掛」的過程看一遍。

首先創作背景是這樣的,Shane有個會射箭的老婆,技術還不賴。於是他心中強烈的勝負欲開始作祟,讓他有了新的作品思路,做一把自瞄弓。

最後他甚至復刻了鷹眼在《復仇者聯盟1》中的名場面,背射命中目標。成果令人驚喜,但更有趣的是他的製作過程。

立項之初,他的目標是做到用弓箭打擊移動靶。

為什麼要設立這個目標呢?因為他老婆能做到,所以Shane的實際目標是超越他老婆。

考慮到一上來就打移動靶,有點不知天高地厚了,所以Shane先訂個小目標,射擊固定靶。

我們拉弓射箭時如果要擊中目標,需要有一個瞄準的過程,可以被極度簡略的比喻成用槍射擊時的瞄準過程,即瞄點、準星、眼睛三點一線,更精準的講是弓箭的延長線對上靶子。

請記住這是被極度簡化後的過程,實際射擊時還需要把風向、風速、射程、拉弓力度等等因素考慮在內。

那麼要讓自動弓實現瞄準的話,就得先給它裝上「眼睛」,Shane買來了OptiTrack的動態捕捉套裝給弓、箭、靶進行定位,然後自己用Python編寫軟體,實現對物體的跟蹤定位工作。

Shane
圖/ 愛范兒

這套動態捕捉系統可以實現每秒50幀的掃描效率,無論他怎麼動,這把弓都能瞄準靶心,至少理論上是這樣的。

經過一番加工、組裝、調整之後,進入到實踐知分曉的環節。初試時,箭支每次射出都會往左上方偏移,好在這不難解決。在Shane完成了箭道修正的工作之後,他立馬把妻子叫了過來,自信滿滿地開始第一次踢館。

然而結果與他預想的不太一樣,0:3完敗,但差距並不大,甚至可以說這把機器弓箭,與剛進箭館試練過幾個小時的小白的準度差不多了,至少沒有脫靶。

是時候向下一個目標進發了,似乎都能聽到Shane在畫外喊著「移動靶我來了」。不過舊的程序有太多Bug了,但他不想把時間花在「抓蟲」這件事上,於是他清空了所有代碼,直接開始編寫新的項目。在這期間,他還順便做了個發靶機,以替代之前的語音發靶助手:他的妻子。

Shane在新項目中加入了機器學習,這能讓每一次射擊都成為訓練自瞄弓的素材,不斷修正箭道,最終實現百分百空手接,不對,是百分百中靶。

Shane
圖/ 愛范兒

當然,道路是曲折的,Bug是多樣的,此處再次省略大段調整過程,總之箭支離移動靶越來越近,但Shane發現箭支射出後,移動方向並不固定,時而往左時而往右,即便演算法沒有任何問題,箭還是射不中靶。

原來,他一直用的都是反曲弓,這種弓的弓弦撒放時不是直直往前的,導致放箭後箭尾產生左右搖擺的動作,目標越遠,搖擺幅度越大,準度越低。

於是Shane把弓換成了複合弓,舊問題迎刃而解,但同時帶來了新的問題,複合弓很重。為此,他又順便做了一件攝影機穩定器套裝,用於固定複合弓。

Shane
圖/ 愛范兒

我們在遊戲裡換了把武器就能大殺四方,Shane用上最終的裝備後,也順利「攻克」了有著三年玩弓經驗的妻子、移動靶、假人頭上的蘋果這幾重難關。

作為旁觀者,看著這個略帶玩票屬性的項目逐步成型,最後變成真切可用的成品,感覺很燃,讓人聯想起探索頻道一檔早已停播的科普節目:《流言終結者》。

兩位主持人亞當 (Adam Savage) 和傑米 (Jamie Hyneman) 與另外三位常駐助手,會在每期節目裡找來當下熱門的謠言和都市傳說,然後用科學實驗的方式去驗證這些流言的真實性。

在他們的一次次實驗中,我們知道了電影裡「流沙吃人」的場景是假的;一張紙是可以對折超過7次的;食物掉落地面後,無論撿起的速度有多快,都會沾染細菌(3秒定律)。

節目組成員會親自打造出實驗所需的工具和裝備,然後用實驗反覆論證,最終解開縈繞在觀眾頭頂的困惑,同時也在許多小孩子心中種下了科學辯證一切的種子,不知道有多少人受此節目的影響,而踏上了成為科學家的道路。

不過我每次看到類似的科普節目,總會想到《流言終結者》,譬如Shane經營的YouTube頻道,只不過他所做的不是破除流言,而是發揮天馬行空的想像力,把別人想做但不敢做的東西做了出來。

我們翻翻Shane的頻道,就能看到許多看似無用但很有趣的東西:撞球機器人、百發百中機動籃框等等,其中用到的技術,通過拆解重新組合之後,很有可能會衍生出下一個改變世界的產品。

各種創新技術的快速普及,讓越來越多有才的人展現自己的技能,Shane在家就有一個創意工坊,放著各種各樣的工具和裝備。這使得他的頻道就像是新一代的《流言終結者》,借助媒體平台的推動力,在更廣的受眾範圍中,影響著更多人。

shane
圖/ 愛范兒

當然,國內外都有不少像Shane這樣的「創造大師」,像我們熟知的稚暉君、手工耿、才疏學淺的才淺等等,他們也在用自己的手藝活,向普羅大眾展示著如今科技的進展程度。

然而我們在內容平台上看到的,更多是一些濫竽充數的內容,它們背後的生產者吃著演算法的紅利,賺著昧良心的錢。

創作成本日益壓縮,這種劣幣驅逐良幣的情況漸漸顯現出來,我們作為普通的觀眾能做的,也只有動動手指點個讚,幫助高技術力創作者對抗演算法,加速每一塊金子發光的進程。

本文授權轉載自:愛范兒

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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