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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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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