Meta將推「有螢幕」智慧眼鏡!一副3.3萬起跳:它是祖克柏擊落蘋果的秘密武器?
Meta將推「有螢幕」智慧眼鏡!一副3.3萬起跳:它是祖克柏擊落蘋果的秘密武器?
2025.04.02 | 3C生活

Meta傳聞將推出代號為「Hypernova」的高階版智慧眼鏡,定價將超過1,000美元(約3.3萬台幣),最高可能達到1,400美元(約4.6萬元新台幣),比上一代Ray-Ban Meta平價的299美元高出不少,在2025年底前問世。

Ray-Ban Meta智慧眼鏡
2023年問世的Ray-Ban Meta智慧眼鏡。
圖/ 隋昱嬋攝影

《彭博社》記者馬克.古曼(Mark Gurman)報導指出,這款眼鏡將是首款配備螢幕的智慧眼鏡,能夠開啟部分應用程式、接收通知,看照片或查看地圖導航指示。報導中引述相關人士的說法,「它是Meta試圖取代iPhone和其他設備的一款關鍵產品。」。

Meta將推「有螢幕」智慧眼鏡,可能有哪些亮點?

功能:右眼裝上小螢幕,能看照片、通知

高階版眼鏡Hypernova最大的升級,就是在鏡片上添加了可以顯示資訊的小螢幕。根據葛曼的報導,搭載的小螢幕會擺在右眼的右下象限,往下看時會最清晰顯示出來,在螢幕上可以查看照片和使用地圖導航,也支援來自手機應用程式的通知,其中當然包括Meta的Messenger和WhatsApp。

Meta智慧眼鏡AI生成示意圖
Meta智慧眼鏡示意圖(AI生成)。
圖/ ChatGPT生成

根據去年揭露的beta版本產品推測,Hypernova預計會內建麥克風,可以叫出AI助手,也能和手機配對播放音樂和通話。

控制:眼鏡滑動感測,可能搭配手環一起出貨

至於控制方式,Hypernova的側邊將配備感測器,能滑動、點擊,Meta還計劃首次提供「神經感測手環」(neural wristband),讓佩戴者可以通過手勢控制眼鏡,例如旋轉滾動應用程式和照片,或者捏住手指和拇指來點選。Meta目前正計劃將這個代號為「Ceres」的手環配件,和眼鏡一起裝進盒子裡綑綁出售。

Meta智慧眼鏡除了在鏡框上可以操作外,預計也會推出手環等配件協處操作。
Meta智慧眼鏡除了在鏡框上可以操作外,預計也會推出手環等配件協處操作。
圖/ Meta

售價:千元以上

根據知情人士透露,Hypernova定價可能會超過1,000美元,最高可達1,400美元,會落在這個價位可能是螢幕成本高所導致。

葛曼根據消息指出,Meta其實已經開始開發這款產品的第二代,代號為Hypernova 2,屆時雙眼都會搭載顯示系統,計劃於2027年推出。

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Meta智慧眼鏡拿下6成市占率

目前Meta在智慧眼鏡這條賽道上無疑是領先者,根據研調機構Counterpoint今年2月的報告,自從Meta和眼鏡公司雷朋(Ray-Ban)合作推出的Ray-Ban Meta智慧眼鏡在2023年上市後,帶動全球市場需求大幅成長,2023年智慧眼鏡市場年增156%,2024 年更暴增210%,Meta一家獨占2024年全球市場60%以上的市占率

Ray-Ban Meta智慧眼鏡定價僅299美元,配備一顆1200萬畫素鏡頭,可以拍照錄影,除此之外就是一款正常的眼鏡產品。但也因為入門級定位和雙強聯手的品牌力,仍吸引不少使用者嘗鮮,Meta執行長祖克柏就曾指出,全球銷量已經突破100萬副。

Ray Ban Meta 智慧眼鏡
Ray-Ban Meta 智慧眼鏡銷量破百萬。
圖/ Meta

除了Hypernova外,葛曼指出,Meta目前也在準備全新的入門等級產品,可能命名為Supernova 2,和Ray-Ban Meta相似功能,也沒有螢幕設計,這款預計會和美國運動太陽眼鏡公司Oakley合作,鎖定運動場景,包括騎自行車等等,近期已經開始在戶外環境中進行測試。

繼Meta眼鏡成功之後,其他AI智慧眼鏡也紛紛跟進,其中大部分是中國公司,包含小米MIJIA、百度小度AI眼鏡、Loomo AI眼鏡、RayNeo V3 AI攝影眼鏡、LOOKTECH AI眼鏡等,隨著DeepSeek等技術降低邊緣運算成本,今年市場可能湧現更多AI智慧眼鏡產品,形成Vision Pro等頭戴裝置以外的另一條競爭賽道。

小米MIJIA智慧音頻眼鏡
小米MIJIA智慧音頻眼鏡。
圖/ 小米

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資料來源:BloombergCounterpoint Research

關鍵字: #智慧眼鏡 #meta
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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