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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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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