祖克柏端出新VR裝置,猛攻辦公應用!為何被吐槽「根本沒需求」?
祖克柏端出新VR裝置,猛攻辦公應用!為何被吐槽「根本沒需求」?

Meta在台灣今(12)日凌晨登場的Meta Connect活動上,端出了全新高階VR頭戴裝置Quest Pro,向觀眾展示VR技術的各種應用場景與生態系,也包括針對工作環境的應用,然而外界對Meta的嘗試卻悲觀看待。

今年Meta Connect的焦點,莫過於定價1,499美元(約4.77萬新台幣)的Quest Pro,其中一大應用焦點便是提昇生產力的發揮,並與微軟、Adobe等企業合作,率先將各種生產力工作整合到VR世界。

「VR中最棒的一件事,就是你能夠創造超越現實世界的環境。」祖克伯在活動上表示,「當然,這也適用於生產力方面的配置,無論你身在何處,都能隨時進入個人化打造的完美工作空間。」

Meta指出,他們將在未來幾個月內揭露Meta Horizon Workrooms的多項更新,和人們分享如何藉由VR技術提昇生產力,目前公佈的包括更便捷、身臨其境的VR會議,以及一個有著3螢幕、能辦公的「虛擬辦公桌」。

昂貴設備專攻工作市場,卻沒有企業想用VR開會

然而《彭博社》的一篇評論中犀利指出,Meta推出了一款幾乎沒人會買的昂貴VR設備,儘管現在還沒有市場,卻大舉推銷企業如何運用這款設備召開虛擬會議。

祖克伯在會議上,強調了他們為此打造了全新的虛擬化身,運用機器學習技術讓角色終於擁有雙腿,並且改良硬體能夠支援更靈動的表情及眼神變化,「如果你考慮幫助人們建立聯繫,這些都是必須優先考慮的事情。」

然而,「VR會議」卻是一個根本不存在的需求,企業喜歡能夠提昇生產力的工具──但VR技術作為協作工作沒有太大的吸引力。目前多數購買VR設備的企業,主要都是運用在培訓過程。即使本身就是VR公司,也多是利用Zoom等視訊會議軟體開會,而不是選擇用VR設備召開一場虛擬會議。

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外界認為,Meta在工作領域的各種嘗試,目前都只是對既有事物的拙劣模仿,同時也不是真正存在的需求。
圖/ Meta

延伸閱讀:Meta Quest Pro價格飆到近5萬,厲害在哪裡?「有腳分身」也要來了

外媒《TechCrunch》就提到,他們非常贊同祖克伯關於互動方面的說法,微小的動作、表情變化,是人類溝通時最為精妙之處,但Meta試圖在虛擬世界重現這些細節,只不過是對現實世界的低劣模仿,擁有表情追蹤的VR會議勝過沒有的VR會議,但不會比直接視訊更好。

在Meta Connect登場前,曾有媒體爆料,就連Meta內部的開發團隊都不太使用自家的VR產品,以至於元宇宙副總裁Vishal Shah在一份給員工的備忘錄中提醒,要是連他們自己都不喜歡自己打造的產品,怎麼可能讓消費者愛上它,要求各團隊每週至少使用一次。

VR辦公真的可行嗎?祖克伯坦承只是第一步

況且,不管VR技術先進到何種地步,都很難想像有人願意戴著沈重、巨大的VR設備工作長達8小時。先前特斯拉執行長馬斯克也在接受媒體《巴比倫蜜蜂》採訪時也吐槽,「沒人會想把電視整天放在鼻子上。」

然而,Meta卻打造了一個虛擬的辦公空間,甚至打算讓你長時間沈浸在虛擬世界工作,為此設立了3個螢幕,甚至可以利用虛擬的鍵盤滑鼠進行輸入。

《TechCrunch》指出,他們以為「虛擬辦公桌」的概念早已經入土為安,沒想到Meta又再次動起這個念頭。所有人們平常工作中習以為常的各種事情,多工處理、App與網頁的相容性、游標的切換等等,在VR世界裡全都不存在,聲稱即使Meta不斷聲稱VR、元宇宙是未來,他們現在所做的卻是不斷對既有事物進行低級的模仿。

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Meta在介紹中,也提到了擁有3個螢幕的虛擬辦公空間,不過外媒認為可行性不大。
圖/ Meta

外媒《The Verge》在一篇祖克伯專訪中委婉提到,虛擬世界裡的鍵盤似乎不是很清楚,似乎沒辦法像現實世界一樣,不必盯著鍵盤就可以快速打字。對此祖克伯僅說,現在這只是最初的版本,所以還不完美,但就像VR設備從Quest 1到Quest 2有著大幅度的進化,他們也會持續打造更完善的VR世界。

另外,Quest Pro耗電量比Quest 2更大,續航力只能維持60到90分鐘,本身也無法支持長時間的工作使用。因此辦公上的應用目前或許還只能說是個雛型,並不具備實際使用的可行性。

祖克伯在訪談中坦承,近1,500美元的售價達到Quest 2的三倍以上,恐怕不是一般消費者能夠輕易負擔,但他們希望藉此開拓工作站市場,希望擄獲這些願意為工作設備投資的專業人士。

但從目前揭露的功能來看,辦公場所是否真實存在對VR技術的需求,還需要打個大大的問號,至少現階段恐怕難以吸引企業或專業人士大規模購入。不過以Meta的規模而言,他們還多的是時間與金錢進行探索,且祖克伯對VR技術的前景仍然深信不疑。

「我們正處於嶄新運算時代的開端。」祖克伯表示,「它會比以往任何東西都要來得更加人性化、具有社交性。」

資料來源:The VergeTechCrunchBloomberg

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #VR_AR_MR
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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。

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