仁寶發表全球第一台5G MR頭盔，揭4年前與廣達交手內幕|數位時代 BusinessNext

得光機者得元宇宙！仁寶發表全球第一台5G MR頭盔，揭4年前與廣達交手內幕

仁寶發表全球第一套5G MR頭盔及XR Cube 5G專網雲平台，要打造商用元宇宙，而5年研發歷程中，團隊也坦言，MR頭盔研發是「得光機者得元宇宙！」

得光機者得天下！軟硬體搭配學問大

仁寶5年前就投入VR頭盔研發，研發中心副總梁志賢受訪暢談佈局心路歷程，也揭露光機搶手現況。

他指出，仁寶手機團隊一開始投入就希望開發VR頭盔一體機，但發現運算力不夠時，視覺延遲容易讓用戶頭暈，後來又投入AR頭盔研發，由於視覺能穿透實體情境，因此看好是長期能取代手機的潛力產品。

但投入AR或MR頭盔後，仁寶很快就發現AR頭盔最大關鍵零件是光機，最初仁寶選擇光波導技術，跟以色列光機研發團隊Lumus合作，但不料廣達隨即出手入股Lumus並成為台灣總代理，仁寶因此在AR光學領域合作夥伴改為Waveoptics，2017～2018年導入量產，鎖定教育醫療或工廠等剛性需求。

而除光機外，空間定位軟體也相當重要，也曾與以色列軟體新創Infinity合作，但後來阿里巴巴出手買走，斷絕了後續合作機會。

梁志賢表示，2019年團隊決定投入5G研發，也因此發現MR頭盔在5G時代將更具發揮空間，高通看上仁寶團隊具備研發力，目前委託開發XR2處理器的5G MR頭盔參考範本（reference design），仁寶也與TeamLuck合作短焦鏡頭，使頭盔厚度大幅縮減至27mm。

打造XR雲平台，開放軟體與頭盔合作方

光學是考驗外，在顯示技術上也必須考慮延遲性，仁寶因此在XR Cube雲平台上打造MEC邊緣運算主機，讓主要運算轉嫁在邊緣伺服器上，讓頭盔不僅支援4K及8K，更減低延遲度至18豪秒以內，解除頭暈目眩問題，甚至支援Steam VR標準界面，因此頭盔可以支援任何廠牌，XR Cube平台也開放軟體內容方開發各式應用，不受限封閉平台應用有限的問題。

目前除日月光將仁寶MR頭盔拿來做遠距檢修及水資源導覽教育工具，目前仁寶也與興達港合作風電教育訓練，未來將爭取VR訓練取證課程，梁志賢認為，未來演唱會或視訊會議也都是熱門應用。

MR頭盔的未來「垂直應用一定最早開始，工廠是比較快的場域。」量梁賢說，其次是商業會議使用，球賽或演唱會應用也在發酵中，2022年會有更多應用夥伴。

而未來MR頭盔是否還有突破？梁志賢表示，AR頭盔需要大視角跟舒適度，若導入眼球追蹤，將使眼光所在處解析度才拉高，而不是整個頭盔內螢幕全視野高解析，這樣也能讓配戴者更舒適，這不排除次世代MR研發重點。

責任編輯：錢玉紘

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。