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

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。