黃仁勳也驚豔！Meta Connect懶人包：超潮AR眼鏡Orion、平價VR Quest 3S，規格一次看|數位時代 BusinessNext

臉書母公司Meta Platforms 9月25日舉辦年度「Meta Connect 大會」，不但推出新的平價款頭戴式AR裝置Quest 3S、Ray-Ban Meta智慧眼鏡，以及AR眼鏡原型「Orion」，並發表新版AI模型Llama 3.2。

在眾多發表項目中，最廣受外界矚目的是Orion原型機，在展示功能的影片中，AI晶片大廠輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳也驚喜現身，對戴上Orion的體驗驚呼連連。

《數位時代》以下來盤點本次Meta Connect 大會發表的新品以及規格亮點：

Quest 3S：中階市場的新選擇

Meta推出的Quest 3S頭戴式顯示器，在台灣官網的預購價為319.99美元（約新台幣1.02萬元），比高階版本Quest 3便宜約200美元。Meta 在活動上表示，這款設備可以看電影，也能運行VR健身應用程式和遊戲。

Quest 3S 新增一個專用的按鈕開啟「穿透模式」(Passthrough)，透過頭戴式裝置上的感應器查看周遭環境即時影像，保持與現實世界的互動，可與沉浸模式互相切換。 Meta強調，Quest 3S 有處裡多種任務和運行應用程式能力，將其定位成一款電腦設備而非遊樂器，有意與蘋果今年推出的Vision Pro較勁。

雖然就性能來說，Quest 3S還比Quest 3略遜一籌，包括略大的體積、相對低的解析度，但新台幣萬元出頭的價格幾乎只需蘋果Vision Pro的一成不到，性價比相當高，對一般消費者吸引力十足。

Quest 3S提供128GB與256GB的儲存選擇，在充滿電的情況下有2.5小時的續航力，適合用戶進行中短時間的沉浸式體驗。

Meta執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）表示，過去一年內，公司在技術上進行了大量優化，讓Quest 3S的技術表現甚至超越Quest 3最初發表時的水平。

Ray-Ban Meta智慧眼鏡：AI功能進一步升級

Meta的Ray-Ban智慧眼鏡也在此次大會中迎來升級。這款眼鏡不僅支援Meta AI的語音指令，還可執行更多功能，例如不再需要使用「Hey Meta」來喚醒語音助理。新功能還包括記憶提醒功能，讓用戶可追蹤停車位置、設置提醒或發送語音信息。

此外，眼鏡新增了即時語言翻譯能力，例如當用戶與講西班牙語、法語或義大利語的人交談時，眼鏡可以將其翻譯為英語，未來還將支持更多語言。

此外，Meta推出全新限量版的Shiny Transparent Wayfarer鏡框，採透明設計，讓用戶得以展示內建的科技。

Orion原型眼鏡：擴展AI與AR技術邊界

發表會最後，祖克柏介紹了Meta最新的Llama 3.2多模態大型語言模型，其具備強大的圖像與語言整合能力，能夠理解圖像並生成相應的文字描述，進一步提升圖像識別與解說的能力。

最後壓軸登場的是Orion原型眼鏡，這是該公司五年前啟動的增強實境項目Project Nazare的最終成果。與混合實境不同，Orion眼鏡採用了全透明鏡片設計，允許用戶直接觀看現實世界，並可通過全像投影（holograms）進行互動。

Orion的硬體分為三個部分：眼鏡本身、用於控制它們的「EMG腕帶」（EMG wristband），以及一個類似於手機大小的無線輔助裝置（wireless compute puck）。眼鏡不需要手機或筆記型電腦即可工作，但如果它們與配對器相距太遠，就會失去功能。

整副眼鏡搭載先進的AR顯示器（採用 Micro LED ）和客製化晶片，並將7個微型攝影機和感測器嵌入鏡框和鏡腳，重量98 克。特別的是，Meta 用碳化矽取代玻璃來製造鏡片，投影方式則採 uLED，是一種超小型且減少耗能的新型顯示技術，能將虛擬內容和真實世界投射到眼前。

Meta也為Orion開發高度專業的客製化晶片，具有極高效能，針對 AI、機器感知和圖形演算法最佳化。可以理解成是一副做成眼鏡型態的電腦。值得注意的是，Orion所有眼球追蹤、手部追蹤等AR運算，皆在無線輔助裝置上執行，已讓眼鏡本體保持輕盈。

黃仁勳也出現在Meta Connect活動播放的影片中，搶先試用了Orion眼鏡，大讚它非常輕巧、在包含亮度、色彩對比度、視野等技術方面表現極佳。

祖克柏透露，雖然這款產品尚未準備上市，但已接近完成，未來將作為開發工具包，並與合作夥伴一同開發內容，以實現AR設備的全面應用。

一副成本破30萬元，成Meta擱置量產主因

據了解，Orion仍未量產上市的主因，在於製造成本宛如天文數字，每台大約為10,000美元（約新台幣31.8萬元），主因在於製造碳化矽透鏡非常困難且昂貴。據《The Verge》報導，Meta原預計這種材料將在整個行業中得到更廣泛的應用，從而變得更便宜，但這並沒有發生。

「你無法想像產量有多可怕，」Meta首席技術長Andrew Bosworth談到Orion鏡頭時說道。因此，Meta轉而生產約1,000副 Orion 眼鏡，用於內部開發和外部演示。

為何押寶AR眼鏡？關鍵在「全像投影」

《The Verge》報導指出，祖克柏認為，人們希望使用像Orion這樣的AR眼鏡有兩個主要目的：一是透過覆蓋在現實世界上全像投影相互交流，以及與人工智慧互動。

報導指稱，實測記者與祖克柏兩人戴上Orion後，甚至可以直接來一場桌球比賽。

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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

資料來源：《Meta》、《The Verge》、《siliconangle》

過去兩年，企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」；然而，隨著 AI Agent 技術的快速發展，未來幾年，企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI，AI Agent 更像一個虛擬人，可以自主查詢資料、操作系統與執行流程，這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義，從單純的輔助工具，正式升級為企業的「數位員工」。

然而，當 AI 被賦予更多權限與自主性時，也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言，若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制，AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險，反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此，中華創智推出 AgentHub 平台，協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制，讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」：權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為，在 AI Agent 時代，企業首先必須思考的核心命題是：「我們可以授權它做到什麼程度？」

他指出，AI Agent 若要順利完成一項完整任務，勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而，這也正是企業最兩難的地方：一旦賦予 AI 過大的權限，很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險，但若權限不足，又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬，正是企業導入 AI Agent 時最難以切割，卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察，在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示，早在去（2025）年，就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時，多半先從單一部門開始試行，客戶在規劃 AI Agent 時，希望從企業整體出發，讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而，當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後，企業真正需要解決的問題，就不只是如何部署，還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論，促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台，讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent，」李柏青說，未來企業需要管理的不只是員工，更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊；而 AgentHub，就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

打造數位員工的「生產履歷」！AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調，AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身，而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理，並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制，這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權，以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』，當系統運作遭遇異常或疑慮時，企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露，第一線客戶、特別是金融與政府單位，在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界，也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此，中華創智在協助企業導入 AgentHub 時，不僅協助建立底層架構與權限管理機制，更會依據不同應用情境，與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範，協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境，在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

從 MLOps 到 AgentHub：把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台，AgentHub 最大的差異化優勢，莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示，中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時，便已深入企業地端環境，相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著，企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點，中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗，也成為 AgentHub 最重要的設計基礎，讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運，而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外，AgentHub 的另一項優勢，在於採用 No-Code／Low-Code 開發模式，使用者不需要具備程式能力，只需透過拖拉元件，即可快速打造符合業務需求的 AI Agent，讓真正熟悉業務流程的人，也能成為 AI Agent 的開發者。

然而，「人人都能輕鬆開發」的背後，並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出，在 AgentHub 的架構下，每一隻 AI Agent 投入實戰前，都必須經過嚴謹的審核機制，並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然；若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差，管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣，必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業，關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為，AI 會放大企業原有的優勢，也會放大既有的管理斷點，因此，資料治理、權限管理與 IT 基礎架構，才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出，真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent，更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程，將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待，未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制，歡迎與中華創智團隊聯繫
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