蘋果首款XR眼鏡「Reality Pro」要來了,估飆破3000美元!果粉真的想要嗎?
蘋果首款XR眼鏡「Reality Pro」要來了,估飆破3000美元!果粉真的想要嗎?
2023.02.17 | 3C生活

長期追蹤蘋果動態的專欄作家古爾曼認為,作為蘋果的新賭注,混合實境眼鏡雖然引發了廣泛關注,但不可能像之前的iPhone和iPad一樣產生轟動效應。

在蘋果內部,部分負責新款混合實境眼鏡的管理者相信,這個產品最終會取代iPhone,成為該公司的標誌性產品。

蘋果甚至在內部描繪了一番願景:最終可以開發出讓人們隨時隨地都能攜帶的眼鏡裝置。這種產品不僅可以取代筆電,甚至能取代手機。儘管初代蘋果眼鏡價格高昂(約為3000美元),但該公司的一些內部人士認為,這款裝置將讓消費者得以初步感受這誘人的願景。

這是否足以讓這款眼鏡取得成功?很難說。雖然業內人士認為,有朝一日,增強現實和虛擬現實將會催生iPhone的替代產品,但第一代眼鏡卻很有可能給蘋果帶來多年未見的失敗。

蘋果的首款混合實境裝置可能採用「Reality Pro」的產品名稱,將於今年發佈,內建許多先進技術,包括雙4K螢幕,以及通過前置OLED螢幕來顯示使用者的雙眼。它還將通過十多顆鏡頭來分析穿戴者的身體、眼球運動和外部環境。

毫無疑問,它比市面上的任何一款產品都更加神奇,也更加先進。但對多數消費者來說,這款裝置不划算、也不實用。這是因為它單次充電續航只有2小時,無法在室外使用,發佈時的內容有限,設計舒適感也不足。

市場可能還沒準備好迎接一款「Apple眼鏡」

這款眼鏡還標誌著蘋果的戰略變化。在蘋果之前進軍音樂播放器、手機、平板電腦、手錶等新領域時,這些品類已經吸引了主流使用者的興趣,蘋果在那些領域的目標只是開發更好的產品,擊敗競爭對手即可。

相比而言,AR/VR眼鏡仍處於發展初期。必須要對消費者進行充分的勸說,才能更讓他們嘗試這樣的產品。

蘋果還沒有為這款裝置確定真正的「殺手級應用」。目前,該公司希望能憑藉沉浸式影片播放、與其他蘋果產品的整合以及先進的VR FaceTime電話來吸引消費者,但這恐怕遠遠不夠。

初代iPhone沒有這個問題,因為人們當初已經習慣了每天隨身攜帶手機。而在第一代iPad發佈時,整個世界也已經為平板電腦做好了準備,它既可以部分替代筆電,也可以成為休閒娛樂裝置。

資料就是證明:iPhone上市第一個月就賣出100萬部,iPad也在上市28天內突破100萬台的銷量。這僅僅是個開始,iPhone上市第二年的銷量超過1000萬部,iPad上市8個月的銷量超過1500萬台。

Apple Watch在2015年上市時雖然缺乏重要用例,但健身和健康追蹤及通知功能很快成為它的重要賣點。即便初期存在處理器反應遲鈍和應用表現平庸等問題,但Apple Watch還是在上市第一年實現了超過1000萬塊的銷量。

但即便按照蘋果自己的計畫,新的混合實境眼鏡也截然不同。這款產品只有望在第一年生產約100萬台。照此來看,這款裝置將成為蘋果初期銷量最差的裝置。

與蘋果現有產品相比,這款眼鏡也缺乏明確的優勢。當史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)推出iPad時,他宣稱這款平板電腦在上網、看視訊、看照片方面要優於Mac或iPhone。Apple Watch在活動追蹤方面也比iPhone效果更好。

除了看影片和Facetime外,蘋果初代眼鏡恐怕不會在任何方面優於iPhone或iPad,而且很少會有消費者願意為此花3000美元買單。如此高的價格足足達到初代iPhone的5倍——要知道在2007年,iPhone可謂手機界的奢侈品。

儘管蘋果可能會針對消費者推銷Reality Pro,但它更好的定位應該是一款開發者原型產品——便於開發者為未來的裝置偵錯軟體,等待更廉價、更實用的產品上市。

失敗的前車之鑑不勝枚舉

類似的失敗已經不勝枚舉。包括微軟的Hololens、Meta的Quest Pro在內的現有裝置都沒有開拓足夠大的市場。起價3500美元的HoloLens已經基本宣告失敗。微軟最近的降價表明,這已經不再是它的重點。1500美元的Quest Pro也遭遇了類似的窘境。

對目前的VR市場而言,更令人擔憂的資料在於:作為目前最熱門的裝置,400美元的Quest在購買半年後,有超過一半遭到閒置。

延伸閱讀:Meta Quest Pro預購開跑!要價近5萬被評太貴,高管:鎖定高階應用

雖然蘋果的裝置比現有眼鏡更精緻、更先進,但它仍然無法擺脫微軟和Meta面臨的挑戰:價格過高,使用受限,多數消費者持謹慎態度。

為了避免Reality Pro陷入雷聲大雨點小的尷尬境地,蘋果可能需要將其定位為未來世界的預覽產品。但這也並非易事。蘋果的行銷部門不太擅長低調發佈新品,畢竟他們之前沒有必要這樣做。

無論如何,此次新品發佈之後,都需要在外部開發者的幫助下快速改進。如果他們能創造出遠好於iPhone或iPad的體驗,就將形成重大助力。如果蘋果能夠在短時間內將價位降低1000美元,並提升電池續航時間,那絕對會大有看頭。

倘若蘋果能夠推出真正的AR眼鏡,而且在價格、功能和電池續航方面媲美iPhone,或許真的能像之前的突破性技術一樣改變科技行業格局。

但目前來看,蘋果作為轟動性產品製造商的地位恐怕岌岌可危。

本文授權轉載自:T客邦

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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