幻景啟動讓《鋼鐵人》場景成真!免頭盔也能進入元宇宙的關鍵技術是什麼?
幻景啟動讓《鋼鐵人》場景成真!免頭盔也能進入元宇宙的關鍵技術是什麼?

特斯拉創辦人馬斯克曾對元宇宙發出批評:「沒有人會整天戴著頭盔。」那我們有沒有可能在「裸視」的情況下,置身於3D虛擬場景活動呢?

答案是肯定的,而且這個技術來自2019年高通台灣新創競賽的季軍團隊:幻景啟動。

我們不妨想像一下電影《鋼鐵人》的場景。由小勞勃道尼飾演的東尼史塔克呼喚了人工智慧「賈維斯」後,徒手與虛擬的3D介面互動,而這正是幻景啟動試圖實踐的場景。

儘管三星、JDI等面板大廠也開發出了類似的視覺呈現技術,但是幻景啟動創辦人暨執行長楊鈞翔(首圖左一)認為自己的技術更具優勢:「我們的成像技術並不會造成暈眩,而且還可以用手與這些3D虛擬影像互動。」

幻景啟動產品光場式浮空3D影像平面型顯示器
幻景啟動的產品光場式浮空3D影像平面型顯示器,可以在平面上呈現立體影像(由於鏡頭不是眼球,設備無法追蹤對焦距離,因此照片3D成像效果較弱。)
圖/ 侯俊偉攝影

10年前就相中AR技術,苦苦堅持終得到高通賞識

以目前的3D成像技術來說,大致分成2派:雙眼視差法以及光場技術。

雙眼視差法,也就是過去3D電影時我們需要戴上的紅藍色片眼鏡的用法,分別在一個螢幕上投影出給左眼和右眼看的2個影像,當影像傳輸到大腦時,讓大腦透過視差判斷物體遠近,進而形成立體畫面。不過就人體的生理構造來說,單一隻眼睛只會聚焦在一個影像,大腦卻又會強迫雙眼看同一個影像,等於2隻眼睛要同時分別看2個影像,容易因為疲勞而造成暈眩感。

雙眼視差法成像原理.png
雙眼視差法成像原理。

光場技術則是模擬光線反射物體到眼睛成像的原理,由多顆微小的鏡頭投射出的影像粒子組合成一個實體的成像,再由光源反射實相後傳輸到眼睛成像。

「我在2013年的時候,看到以前的同學做出了在平面上出現3D影像的技術,從此對3D成像感到興趣。」交大光電背景的楊鈞翔說,儘管當時同學的產品因為技術過於繁雜而結束,他卻沒有放棄,從2015年開始以光場的方式繼續鑽研3D影像技術,「不過當時我們對商業運作並不熟悉,投資人想要看的是產品與應用場景,而不是技術,所以我們也曾懷疑過自己。」

楊鈞翔回想,不放棄的理由,是因為看到陸續有許多大型廠商也投入3D成像的製作,以及競賽獎項的肯定,「一直到2017年贏得了未來科技獎、2019年贏得了高通創新競賽的季軍,還有2020年國發天使跟天使投資人的支持,我們才真正確認了自己沒有走錯路。」

要成為鋼鐵人,還需要追蹤技術與演算法的幫忙

但是如果想要讓3D成像與人互動,可不只是靠成像技術和獎項就能達成的。

「我們在判斷自己與物體的距離時,除了視覺外,還需要觸覺的協助。」楊鈞翔解釋,視覺判斷物體遠近的感知能力,與觸覺的空間感知能力雖然是獨立的系統,但是大腦會整合兩者的資訊,這在VR這種需要手眼併用的虛擬世界來說,眼部對焦和手部的空間感知能力需要兼顧,才有可能創造良好的體驗。

換句話說,透過光場技術實現虛擬互動的場景有3大挑戰:追蹤眼球對焦的距離、追蹤手部的空間方位,以及成像的變換速度。以鋼鐵人用手旋轉宇宙魔方為例,楊鈞翔給出了幻景啟動的技術關鍵:

  1. 眼球追蹤技術:精準追蹤雙眼眼球的對焦點,讓成像可以出現在適當的距離

  2. 手部追蹤技術:偵測手部在三維空間的座標位置和即時影像計算,結合眼球追蹤的數據,創造更直覺的互動體驗

  3. 靠AI加快影像成像的速度:上述2項結果計算完成後,影像成像的演算法需要即時計算鏡頭投射的影像角度,幻景啟動則透過AI強化運算能力

如何走入市場?教育與娛樂場景都有機會

由於技術與軟體要求,幻景啟動選擇結合軟硬體推出自己的產品——光場式浮空3D影像平面型顯示器,作為切入市場的走向。

「我們的成像軟體一定要搭配合適的硬體,才能有最好的成像效果,因為這與透鏡鏡頭的形狀、間距、大小、曲率、材質息息相關,所以我們自行開發了平面顯示器。」楊鈞翔表示。

由於硬體開發所費不貲,幻景啟動決定先從B2B的商業模式出發,目前正著手切入教育與娛樂產業,包含教育單位以及Sony、任天堂、Microsoft等娛樂大廠,都在接洽當中。

「我們的產品,不僅不需要戴眼鏡或頭盔就可以看到虛擬影像,還可以直接用手來跟3D影像直接互動,我們認為幻景啟動絕對是進入元宇宙的關鍵技術。」楊鈞翔為幻景啟動的未來給出了期許。

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本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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