元宇宙風潮興起，離VR、AR的獨立時代還有多遠？全看背後這顆晶片|數位時代 BusinessNext

「VR/AR到底什麼時候能起來？」在元宇宙受到熱捧的當下，這個當年老生常談的問題再次成為人們關注的熱點。

5年之前，正值上一波VR熱潮興起的時候，有人問Epic Games創辦人Tim Sweeney同樣的問題。那時Epic Games主打產品還是其遊戲引擎——虛幻引擎Unreal Engine，當時團隊還沒有做出年入10億美元的熱門遊戲要塞英雄Fortinite，Tim雖然貴為遊戲大佬，還沒有叫板蘋果要求降低「蘋果稅」的資本。

不過，由於在VR內容製作上，虛幻引擎是唯二的專業工具（另一個是Unity），所以Tim Sweeney的判斷還是非常有分量的。

對於開頭的問題，Tim Sweeney講了一個故事：當蘋果生產出第一代iPhone之後，傳統手機廠商（可能是摩托羅拉）的工程師拆開了iPhone的背蓋後大吃一驚——沒見過這麼排線和組裝的，「怎麼會有人這麼造手機？」也難怪後來黑莓的老大給大家寬心：「我們不會有事兒。」

其實Tim Sweeney的意思是，要想生產出一件真正創新的產品，必須有配套的核心供應鏈，而調教供應鏈為自己專門生產核心元件是蘋果的絕技之一，iPhone後來的成功就是例證。

同理，VR/AR要想真正成為革命性產品，必然有對應供應鏈為其專門生產核心元件，「元宇宙」才有可能更快到來。

作為最核心的元件，晶片的發展無疑對VR/AR產品的崛起有著決定性作用。「受惠」於手機產業的成熟，VR/AR晶片現在已經出現了脫離手機，走向獨立和訂製化的趨勢。

剪掉「辮子」之後

2014年Facebook用20億美元收購Oculus VR之前，後者剛把第二代開發者套件機型Oculus Rift DK2搞出來。iFixit網站將機器拆解開來，赫然發現機器用的螢幕是一塊三星Galaxy Note3的螢幕——除了要盛讚Oculus當年確實有DIY精神外，也從側面說明，早在PCVR時代，手機供應鏈對於VR硬體的重要性。

由於PCVR時代的算力來自PC，所以當時的VR頭戴式顯示器的首要任務是搞定顯示，也就是OLED螢幕。由於材質和顯示原理不同，OLED螢幕相比傳統LCD螢幕具有延遲性低，無殘影的優勢，尤其是三星公司的AMOLED螢幕更是VR產品的首選。

不過，鑑於當時手機市場競爭激烈，小米想拿到三星的螢幕甚至要跟韓國人喝「忠誠酒」，出貨量以千計數的Oculus公司直接把三星手機螢幕塞進VR頭戴式顯示器裡，也是沒辦法的事。

經過了Google Cardboard紙盒眼鏡和三星Gear VR為代表的「手機VR」時代的「彎路」後，剪掉PCVR頭戴式顯示器的「辮子」，具備計算、顯示和定位、續航功能於一身的「一體機」才是未來，已經是業內共識。

2018年Oculus和小米聯手推出了VR一體機產品OculusGo（中國叫小米VR一體機），這款機器僅支援3自由度，也就是說更多支援「觀影」體驗，而非像PCVR時代的定位和「行走」體驗。

這款機器使用的是高通兩年前的旗艦晶片驍龍821，Oculus和小米沒有使用當年最新的驍龍845估計有三個原因，一是Go是兩年前開始研發的，821是當時的旗艦晶片；二是Go的定位3自由度的觀影機，821晶片完全滿足需求；三，從成本角度思考，Oculus Go定價1499元人民幣，顯然用新舊款晶片更方便控制預算。

值得一提的是，同樣是在2018年，在驍龍845之外，高通公司還發布了XR1（Extended Reality）晶片及平台，這家行動晶片領域的巨頭已經看到了VR/AR的未來，並開始有所行動。不過，雖然XR1晶片支援從3自由度到6自由度的VR裝置，但主要還是針對類似於Oculus Go這樣的3自由度觀影機。

因為從晶片能力來看，高通XR1與驍龍600（也有說是760）接近。高通官方說法是，XR1可以提供「高品質」（High Quality）VR體驗，而同期的旗艦驍龍845卻可以提供6自由度體驗需要的空間定位以及手柄識別等高端功能（Premium Quality）。

這大概是為什麼Oculus在2019年推出支援6自由度的一體機Oculus Quest時，晶片使用的是高通的驍龍835，而不是XR1。

不過，2020年，隨著搭載XR2晶片的Oculus Quest2的全球大賣，顯示出高通開始真正向VR方面發力。這款據說修改自驍龍865晶片的XR2晶片，不僅支援8K360度影片，且支援7路並發鏡頭，實現精確的運動和手勢追蹤。同時，5G和AI的加入，則在網速和效率上有所提升。

Quest2的優質表現，證明了高通XR2晶片棄低端走高端路線的成功。

更注重場景的AR

相對於路線相對清晰、發展早一步的VR來說，當高通開始「修剪」手機端的驍龍，創造XR晶片時，AR硬體公司卻因為使用場景不同，在晶片選擇上各顯神通。

在高端市場，兩個先行者MagicLeap和微軟高舉高打，一開始就瞄著「終局」去。不過，由於兩家公司對於AR（或者MR）的定義甚高，加上AR本身在渲染、空間定位和虛實結合上要比VR要求更高，以至於在當時很難找到合適的晶片，至少高通的驍龍或者XR無法滿足AR眼鏡的要求。

因此，Magic Leap One採用的是分體設計，其計算單元Light Pack上採用的是英偉達TegraX2多核處理器，事後證明這可能並不是一個特別理想的設計。使用過Magic Leap One

使用過頭戴式顯示器的人應該知道，使用過一段時間後，Light Pack的發熱和功耗都十分感人。但是分體設計這一形式，則為其後的AR眼鏡開了路。

微軟HoloLens走的是堅定的一體機形式，據說第一代HoloLens頭戴式顯示器採用的是老夥伴英特爾的晶片，根據Cherry Trail Atom架構修改而成，後者被用於平板電腦等智慧裝置中。在英特爾的CPU和GPU之外，其中特別的是微軟團隊自研的全息處理器HPU（holographicprocessingunit），這款訂製的ASIC晶片主要用於處理3D圖像和手勢等數據。

微軟第二代HoloLens則使用了高通驍龍850作為主處理器，同時搭配了升級版的HPU2.0來實現更加全面的手部動作追蹤和更好的視覺表現。

不過，從Magic Leap One到Holo Lens兩代產品，由於成本高昂，主打B端市場，與C端市場無緣。

另一方面，在一些特定的工業和商業領域，AR眼鏡可能因為更加垂直的使用場景，而採用更精專的晶片來實現特定功能，並保持產品的輕便和續航能力。

亮亮視野硬體研發負責人梁祥龍告訴極客公園，公司此前產品的重要場景之一是在眼鏡端實現人臉快速識別，所以對AI圖像處理要求更高，團隊使用的是英特爾Movidius VPU平台的Myriad系列處理器，其特長是深度神經網路和計算機視覺應用。相對於同級別驍龍等平台，Myriad平台無論是AI性能還是功耗上都更理想，可以在分體設計下，保持眼鏡重量在30-40克，能夠長時間佩戴。

當然，使用相對小眾的技術平台也有相應代價，相比於高通平台，Myriad很多底層程序要自己寫，費時費力，對創業公司是個很大挑戰。好處是，如果能克服這個困難，反而會形成一段時期內的產品護城河。

VR、AR終於「開始獨立」？

XR2的成功，讓高通看到了「元宇宙」的潛力。業內人士透露，其實直到XR2之後，高通才有專門團隊設計真正開始設計專門針對VR和AR裝置的晶片，而不是用現成的驍龍晶片進行大幅度的修改。

梁祥龍認為，為了滿足未來VR/AR裝置的要求，其核心晶片發展趨勢是高製程、低功耗、高集成：由於VR/AR眼鏡必然越來越輕薄，在電池技術發展沒有突破的情況下，晶片功耗需要降下來；像VR/AR都要用到的空間定位、手勢識別等通用功能將固化到晶片，進一步降低功耗，減小開發難度。

事實上，高通在明年推出的XR系列晶片產品，極有可能將具備上述特點。梁祥龍透露亮亮視野目前正在嘗試將技術平台移至高通，並規劃明年推出在影音效果上更進一步的新品。

另一方面，像蘋果、Facebook、Magic Leap等行業巨頭有可能繼續自研和訂製的方向。據外媒報導，蘋果在2020年已經完成VR/AR晶片的設計，並委託台積電進行5nm先進製程生產晶片。該SoC由三顆晶片構成，功能是無線數據傳輸功能優化、壓縮及解壓縮影片，提高電池效率。

從今年年初開始刮起的「元宇宙」風口至今未滅，雖然現在仍難預測「一級玩家」的時代什麼時候能真正到來，但是從高通到蘋果，都已經在晶片這個核心領域傾注心力，至少我們可以確定，接下來VR/AR產品將迎來一個加速發展的時期。

本文授權轉載自：極客公園

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責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。