蘋果M1晶片、Nvidia助攻元宇宙技術都上榜！2021百大最傑出發明還有哪些？|數位時代 BusinessNext

科技巨頭紛紛上榜：蘋果M1晶片、Google AR實景導航

不少科技公司都在今年的榜單中現身，蘋果的M1晶片便被《時代》雜誌選入列表當中。蘋果去年宣佈個人電腦產品將不再使用Intel處理器，全面改用自主研發的ARM架構晶片。

一年多過去，蘋果證明了自己的能力，M1晶片的性能令外界驚嘆，原先嘲諷MacBook性能不足的Intel也不得不坦承蘋果做得非常成功，執行長帕特．基辛格（Pat Gelsinger）甚至公開表達希望透過代工業務，挽回蘋果芳心。

不光蘋果榜上有名，Google也憑借去年10月發表的AR實景導航功能榮獲提名。一般地圖的俯瞰模式，對於一般用戶來說在人生地不熟的時候並不是非常直覺，拿著手機轉了半圈才確定自己的方位可說家常便飯，尤其在部份多層結構的複雜建築物內更是難認清方向。

AR地圖導航功能解決了這個難題，只要將鏡頭對準市景，AR實景地圖便會顯示目的地的方位，以及和你之間的距離，只要跟著螢幕上的導航箭頭走，就能不費吹灰之力抵達，且不光支援戶外街道，實景導航還支援機場、購物中心等部份複雜的室內環境使用，這項功能推出至今在全球擁有數千萬名用戶。

元宇宙沒落下，Nvidia Omniverse打造逼真虛擬環境

元宇宙是近期科技領域最夯的關鍵字，而《時代》雜誌的百大傑出發明榜單中，也沒有錯過這個議題。身為元宇宙先驅的Nvidia，便以旗下影像仿真模擬平台Omniverse雀屏中選。

元宇宙講究一個虛擬、沉浸式的世界，而這正是Nvidia Omniverse平台所致力的範疇，該平台可用於各種現實場景與物件的模擬，創造畫面逼真的3D虛擬世界。

Nvidia便透過這項技術在今年4月的發表會中，為黃仁勳身處的廚房製作「數位分身」，包括水壺、櫥櫃、鍋爐等各個物品總計製作了6,000至8,000個虛擬物件，並在發表會中偷天換日地插入14秒的虛擬影像。

這項技術如今也獲得外部公司青睞，例如福斯特建築事務所（Foster + Partners）已宣佈與Nvidia合作，利用Omniverse平台協助建築設計，BMW利用該技術替一間汽車工廠打造了數位分身。

高通的XR2處理器，則被認為是發展元宇宙的關鍵技術，這是第一款支援5G網路的AR/VR晶片，目前已獲得Meta、HTC等公司的VR設備採用，《Pokémon Go》開發商Niantic也與高通共同投入AR技術研發，期望透過該晶片打造AR眼鏡。

XR2處理器的高速追蹤技術讓VR頭盔可以擺脫連接用的傳輸線，用戶便可以在使用時自由移動，被認為是VR進入到元宇宙的關鍵一步。

除了上述的科技產品之外，《時代》雜誌2021年百大傑出發明還囊括了眾多前衛的新發明，例如為NFT藝術裱框的數位畫框等，以及不必動手的鞋子Nike GO FlyEase等生活性、饒富趣味的新產品。

責任編輯：錢玉紘

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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