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

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。