被打到真的會痛,還能喝虛擬雞尾酒!《一級玩家》的五感元宇宙還有多遠?
被打到真的會痛,還能喝虛擬雞尾酒!《一級玩家》的五感元宇宙還有多遠?

2012年,IBM提出了一個名為「認知計算」的概念,它認為計算機是可以模擬人的五感,幫助人們完成不方便做的工作,更好地與人們溝通等。

現實正朝著IBM預測的方向前進,聽覺、嗅覺、味覺、觸覺…..各式各樣的虛擬五感科技產品輪番出現,今天我們就用這篇文章,看看這些科技產品的發展情況。

讓你體驗「中槍」觸感的遊戲衣服

從開放世界到FPS射擊遊戲,遊戲開發商都想通過更沉浸的遊戲體驗吸引玩家,然而一塊顯示螢幕能承載的內容畢竟是有限,光靠視覺帶來的沉浸感並不是很強,OWO Game正在預售的遊戲衣服提出了一個新的解決方式——虛擬觸感。

OWO
圖/ OWO

根據OWO發布的訊息,這款遊戲衣服由透氣面料和彈性電纜等製作,衣服上共裝有10個震動感測器,將整個衣服劃分成10個震動區,配合導電凝膠,衣服可以模擬出觸感。

當然,要體驗到這些觸感的前提是貼身穿著這款衣服,衣服必須貼合皮膚才能傳遞觸感,OWOGame提供了各種算法,能模擬30種不同的感覺。

OWO
圖/ OWO

比如,被子彈擊中穿過腹部離開身體,體驗腸道出血的感覺,此外還有雨落在身上、風吹來、擁抱等等觸感,結合遊戲內容,視覺、聽覺、再加上觸覺,真實感會大大提升。

只是槍擊感這種觸感可能過於真實,並不是每位玩家都喜歡,要是在《隻狼:影逝二度》這種難度較高的遊戲中體驗刀砍,恐怕棄遊的人會更多。

戴上手套,觸碰不存在的蘋果

隨著OculusQuest2的熱賣,VR頭戴裝置的門檻被進一步降低,普通人也有機會接觸到VR遊戲,最近同時擁有VR遊戲開發商、觸覺技術廠商兩個身份的b Haptics,又發布了一款VR觸覺反饋手套Tact Glove。

Tact Glove看起來並不並未來,甚至和我們常見的防寒手套差不多,但其實這款手套內部裝有10個線性諧振執行器,能提供精細的觸覺反饋。

目前Tact Glove已經支持了數款VR遊戲,例如《Unplugged:AirGuitar》,《HandPhysicsLab》,從bHaptics展示的畫面來看,配合VR頭戴裝置,玩家可以觸碰到虛擬的蘋果、在手指上繪畫、甚至用不存在的虛擬吉他彈奏。

bHaptics
圖/ bHaptics
ifanr
圖/ ifanr

Tact Glove手套的觸覺反饋讓虛擬VR遊戲更具真實感,更重要的是開發者能根據b Haptics的開發者套件,訂製化地為遊戲優化內容,或許之後會有越來越多有趣的VR遊戲適配這一配件。

價格方面,作為配件的Tact Glove並不便宜,299美元起售,幾乎和一台Oculus Quest2價格相當了,這下又把VR遊戲門檻提高了。

訂製數百種味道的氣味合成器

無論是小說還是電影,《香水》都是一個震撼人心的作品,它少見地用嗅覺創造了一個奇幻的故事,人們因香水而瘋狂,一滴香水就足以讓一個廣場的人互相擁吻。

嗅覺能喚起人們情緒這一原理被無數產品應用,科技公司們自然也不會放棄,Aromajoin就推出了一款名為Aroma Shooter氣味合成器,能合成板栗、西柚、橙子共100種味道。

Aroma Shooter
圖/ Aromajoin Facebook

這款裝置能與市面上主流的計算裝置,包括iPhone、Android、Windows,甚至VR頭戴裝置,人們可以自定義氣味範圍和強度,在0.1秒內就可以切換氣味。

光聽起來確實很有趣,但類似的產品其實大多應用於香水研發這種工業領域當中,消費級產品並不常見,被認為最有可能成功的電影或演出行業,也不例外。

Smellovision曾經嘗試在1933年紐約世博會期間,從觀眾的凳子中釋放氣體,試圖調動觀眾情緒,將現場氛圍推向高潮,結果沒能成功。

氣味和情緒之間的聯繫仍然沒有被完全揭開,而視覺和聽覺對於觀眾的刺激又顯著地強於嗅覺,自然而然也就沒多少人嘗試將嗅覺科技應用電影領域當中了。

不會喝醉的雞尾酒

美酒雖好,貪杯易醉,現在永遠不會喝醉的酒來了,它叫做Vocktail(虛擬雞尾酒),是新加坡國立大學的研究員Yan Liangkun和團隊的研究成果。

utecenter
圖/ utecenter

看起來Vocktail確實像賽博龐克世界中的產物,不斷變換的RGB燈光、甚至還能看到杯中的電子元件。

據介紹Vocktail中裝的其實是水,靠的是嗅覺、味覺形式的複合體驗「欺騙」,讓人誤以為這是一杯雞尾酒。杯子的底座中有3個氣味筒和微型氣泵,通過杯口的氣口,散發檸檬等多種香味。

utecenter
圖/ utecenter

杯子邊緣的脈衝場凝膠電泳會發出脈泳衝刺刺激味蕾,180微安的強度就可以模擬出酸味,而40微安則是鹹味,在配上暗示意味極為濃重的RGBLED燈,配合手機使用還可以調製出各種「味道」,讓人們真的以為這是一杯純正的雞尾酒。

人們飲入的是水,自然也不會喝醉了,對於戒酒或是想嚐鮮新味道雞尾酒的人而言還是實用的,甚至於還有虛擬現實酒吧將其作為首選飲品,配合VR頭戴裝置,喝上一杯虛擬世界中的酒。

在家就能逛遍世界的展覽

如今,沉浸式展覽已經不鮮見了,它真正做到了將五感與體驗相融合,憑空創造出一個虛擬世界,體驗式娛樂公司Illuminarium Experiences就是其中的佼佼者。

去年7月Illuminarium Experiences就推出了一場以非洲野生動物為主題的沉浸式娛樂展《WILD:ASafari Experience》。整個體驗展在一個30000英尺的大型空間進行。

Illuminarium
圖/ Illuminarium

人們周邊是長寬達100多公尺、高達10公尺的螢幕,46台投影儀投映出訂製拍攝的8K影片,塑造了一個震撼、逼真的非洲。

非洲獅在你面前極速奔跑,追捕羚羊和斑馬,這時展廳的空間音訊系統會發揮作用,快速奔跑產生的腳步聲、撕裂的風聲,彷若一場真實的野外捕食。

當你走動時,地面會如同真實草地、水坑一般留下腳印,羚羊經過時還能感受到震感,地面的觸覺系統和激光雷達感測器會自動判定你的位置,進而讓動物、植物與你產生互動,當你靠近樹木時,樹上的鳥兒會飛走。

在嗅覺方面,展覽空間中被輸入了各種氣體,枯草、樹木、乾涸的塵土,各式各樣的味道輪番出現,視覺、聽覺、觸覺、嗅覺,綜合起來一起塑造了這個「真實」的沉浸式體驗項目。

總結

2021年最火熱的科技概念是什麼,元宇宙毫無疑問是答案之一,Facebook改名Meta,打著這一概念的公司、產品扎堆出現,連帶著各種基視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺五感的產品和公司也熱門了起來,彷彿元宇宙描繪的那個虛擬世界離我們越來越近了。

bHaptics
圖/ bHaptics

上文所述的案例,其實已經給出了答案,元宇宙離普通消費者仍然有一段距離,除了視覺和聽覺,現階段普及的五感消費科技產品並不多。就連Meta推出的觸覺手套,也不像是一台完善的裝置,各種感測器覆蓋,纏繞著電纜,彷若一台工程機。

但這並非意味著基於五感的科技產品是沒有意義的,科技探索總歸是經過摸索,普通人用不上卻可能在工業領域有奇效。

IBM就曾推出一款「電子舌頭」,模擬人體的味蕾,檢測液體成分,在1分鐘內就能分析出液體成分,而且準確率在90%以上,除了驗毒,還可以用於食物檢測、假藥檢測,甚至在醫療檢測領域應用,比如驗尿驗血。人類不方便的完成的工作,可以由這款電子舌頭完成。

元宇宙離我們還有一段距離,但並不妨礙它的拼圖,像電子舌頭這樣的產品發光發熱。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #VR_AR_MR #元宇宙
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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