想打造出神入化的簡報? 先了解「視覺解碼器」四大架構!
想打造出神入化的簡報? 先了解「視覺解碼器」四大架構!

研究顯示,人類的大腦中超過50%的皮質皆是專門用以處理視覺圖像資訊,處理視覺所佔據的空間,遠遠超過我們做其他事情時所需的程度。事實上,根據視覺思考專家Dan Roam所述,運用圖像描述事件,是最能夠明確將訊息傳遞出去的方式之一。透過圖片與影像,人們可以清楚闡明自己的想法以確保他人與自己的理解相同,進而產生共識以利溝通更加順暢。

以下的內文中,我將整理Roam於一場Building Forward網路研討會中所分享的重點,解析如何運用簡單生動的方式來向他人詮釋腦海中的點子、計畫和訊息。

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視覺思考專家Dan Roam於一場Building Forward網路研討會中,分享如何善用視覺圖像,向他人闡述自身想法。
圖/ 作者提供

引人入勝之簡報的呈現藝術

當我們看見窗外陽光普照時,這將幫助我們選擇適合當日天氣的穿搭;當我們看見前方道路交通壅塞時,我們會選擇走另一條路線避開車潮。人們每天根據視覺做出各式的決定,這也意味著視覺在我們的工作、學習和訊息表達中有相當大的影響力。

因此進行簡報製作時,別忘了觀眾是視覺化的,倘若沒有任何吸睛的圖像或畫面呈現,我們的注意力將會在短短幾分鐘之內轉移至其他事物上。綜觀上述,視覺元素的缺乏,是造成許多演講不夠吸引人的主要原因。

如果能夠精準地抓住觀眾的目光,注意力也將會隨之而來。藉由視覺效果、圖像以及即時繪畫工具,將有效提升注意力停留的時間,並創造引人入勝的演講,同時在學習上產生直接的影響。這也有助於緩解「視訊會議疲勞」(Zoom fatigue),並讓與會者從會議開始到結束都能持續保有專注力。

使用視覺解碼器(Visual Decoder)

試圖將簡報的內容想像成一個生動的故事,並將畫面注入其中。Roam的視覺概論適用於每個人,即便不是才華洋溢的藝術家也能利用視覺素材帶給觀眾一場精采的簡報。Roam將這個方法稱作「視覺解碼器」(Visual Decoder),希望能以淺顯易懂的方式讓每個人都能理解簡報欲呈現的內容。

而視覺解碼器的架構主要分為四大區塊,可以想像成將簡易的將一張A4大小的紙對折兩次即可獲得四個方框,並將故事和訊息呈現於四個方框內,幫助觀看者一目了然。

視覺圖像專家Dan Roam_視覺解碼器
視覺思考專家Dan Roam於一場Building Forward網路研討會中分享的「視覺解碼器」概念。
圖/ 作者提供

視覺解碼器的四大架構包含:
1. 確立標題:為你的簡報下一個明確標題,簡潔有力的呈現,以確保標題能夠直接反應你想傳遞的訊息。
2. 人物和內容:畫出你自己以及與你相關的2~3個相關人物,並畫出一個能夠代表故事的圖像或符號。
3. 產生的影響和結果:制定如何衡量簡報內容的成功與影響力。透過畫一個簡單的圖表,展示你的評量方式以及所制定的目標。建議將眼光放遠,為自己設定一個值得鎖定的目標。
4. 完善的計畫和時間管理:透過畫出一個簡單的時間軸或是透過行事曆,記錄所有執行的步驟,以此追蹤和檢視各階段的進度及結果,最後設定一個欲達成目標的截止日期。

最大化會議成果

善用視覺思考溝通術,能夠幫助我們在簡報中化繁為簡,以達到有效益的會議成果。無論是畫作、照片、圖表或是文字跑馬燈,這些視覺工具都可以幫助我們在會議溝通中更加輕鬆。透過吸睛的圖像方式傳遞訊息,不但可以提升會議參與度、生產力,更可以進一步達成與觀眾更好的連結與共識。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:吳佩臻

關鍵字: #簡報製作
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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

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。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「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。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

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。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
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。

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