Meta Quest 3傳更輕、搭載彩色透視鏡頭!這點優勢威脅蘋果MR?
Meta Quest 3傳更輕、搭載彩色透視鏡頭!這點優勢威脅蘋果MR?

最近,彭博社的記者馬克·古爾曼(Mark Gurman)試用了Meta即將推出的頭戴裝置Quest 3。他認為,Quest 3更輕薄,穿透功能大幅提升,處理速度更快,可運行的內容也更多,明顯具有很大吸引力。

蘋果公司在今年的全球開發者大會上推出頭戴裝置,無疑成為今年混合實境領域最大的新聞。但這個市場不僅有蘋果一家企業,目前混合實境領域的領導者Meta也在不斷更新升級設備。

兩家公司將展開激烈競爭,類似於蘋果iPhone和谷歌Android智慧手機長達15年的鬥爭。iPhone以更高價格和封閉生態系統占據了高端市場,而Android智慧手機則依托更加開放的平台主導著低端市場。

這次,蘋果將憑借售價超過2000美元的頭戴裝置占領混合實境領域的高端市場,但Meta仍會在低端市場占據主導地位。蘋果推廣混合實境設備的行為甚至可能使Meta從中受益,讓後者利用價格優勢為買不起頂級機型的消費者提供服務。

6月5日,蘋果將發布頭戴裝置,Meta則計劃在10月份發布最新款的Quest 3,兩家公司在混合實境領域的競爭將在未來幾個月內上演。雖然蘋果的設備仍處於保密狀態,但Meta即將推出的機型Quest 3已經可以進行測試。

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Quest 3更輕巧、更好配戴,搭載彩色透視鏡頭

通過用戶操作界面、傳輸模式、軟體以及遊戲功能進行測試,古爾曼稱Quest 3整體性能要比Quest 2有了大幅提升。

這款代號為「尤里卡」(Eureka)的新設備比2020年推出的Quest 2更輕,側面也更薄。用於將設備戴在用戶頭上的帶子似乎更結實,而且兩側環帶用的是織物,不像Quest 2是塑膠材質。

Quest 3設備正面經過全新設計,有三個藥丸形狀、垂直排列開來的感測器。左側和右側的橢圓形區域都有一個彩色透視鏡頭和一個標準攝鏡頭。這意味著Quest 3採用了兩個彩色透視鏡頭,而Quest 2採用的是非彩色透視鏡頭。中間的橢圓形區域有一個深度感測器,這也是Quest系列設備首次搭載深度感測器。

設備兩側下方位置各有一個追蹤鏡頭,底部左側是用於調節螢幕和瞳孔之間距離的IPD調節旋鈕,右側是音量鍵。相比Quest 2,這是一個很大的改進,後者需要用戶拿下設備,手動調整內部的虛擬實境顯示器。電源按鈕和USB-C接口和Quest 2一樣,仍然設置在設備側面的中間位置。

儘管有傳言說Quest 3的分辨率略高,但實際體驗的清晰度和虛擬實境顯示效果與Quest 2相似。然而,這款設備的穿透功能和處理速度有了大幅提高。

影像穿透是混合實境的核心。利用外部鏡頭,即使戴著頭戴式顯示器,用戶也可以看到真實世界的即時影像,從而創造出增強現實的效果,無需使用透明鏡片。雖然古爾曼認為Quest 3的穿透性不會接近蘋果設備(後者將配備約十多個鏡頭),但它比Quest 2有了翻天覆地的進步。

Quest 3搭載了兩個RGB彩色透視鏡頭,穿透功能顏色呈現更準確,對外部真實世界的渲染幾乎可以以假亂真。測試用戶甚至可以在戴著設備的情況下使用手機,這在Quest 2上通常是無法實現的。

Quest 3導航、啟動應用程式和運行遊戲的速度也比Quest 2提高很多,主要是因為這款設備採用了高通的第二代驍龍XR2芯片。

Quest 3價格優勢,有望讓Meta成蘋果頭戴裝置最大競爭對手

雖然Meta還沒有為頭戴裝置找到「殺手級應用」,但在開發虛擬實境遊戲方面確實比蘋果領先好幾年。為了推廣自家的混合實境設備,蘋果計劃推出能將iOS和iPad軟體輕鬆轉換為xrOS應用的工具,從而改變現狀。

Quest 3的控制方式與目前的Quest設備一樣,是透過左右手控制手把以及手部跟蹤功能實現的。但與蘋果設備或Quest Pro不同的是,Quest 3沒有臉部追蹤和眼部追蹤功能。這意味著Quest 3沒有所謂的視線追蹤渲染技術,不會像蘋果設備那樣將資源集中在用戶正在看的地方。

Quest 3的控制手把經過重新設計,外觀與Quest Pro附帶的手把相似。手把主打灰色外觀,與主設備的顏色保持一致,但取消了Quest 2的握環功能,也沒有Quest Pro手把上的鏡頭。這意味著Quest 3的新手把很難定位自己的位置,可能會影響到一些遊戲的效果。Meta正尋求透過改進的手部跟蹤功能來彌補缺陷。

設備上搭載的深度感測器用於捕捉用戶周圍真實環境中的圖像來生成網格圖,使得設備可以自動識別周圍牆壁。這樣一來,用戶可以玩射擊牆上物體的遊戲,或者用虛擬內容覆蓋周圍環境。更重要的是,Quest 3的用戶不再像Quest 2那樣需要手動確定房子裡每面牆的位置。

Meta尚未敲定Quest 3的定價。但參與開發的人士認為,價格可能高於Quest 2的400美元。也有一種觀點認為,Meta可能會以較低的價格繼續發售Quest 2,但短期內可能不會推出第二代Quest Pro。

總結來說,,Quest 3的混合實境功能令人印象深刻。穿透功能有了大幅提升,處理速度更快,可運行的內容也更多。如果Quest 3的定價約為500美元,那麽僅為蘋果設備的五分之一,但對用戶的吸引力勢必超過蘋果設備的五分之一。在混合實境產品成為消費者首選設備的情況下,Quest 3可能會在今年製造出一番喧囂。

延伸閱讀:蘋果MR頭盔一頂9萬元,憑什麼!Quest砸了幾十億美元也沒成功,庫克能嗎?

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #VR_AR_MR #meta
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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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