Google Opal免費開放台灣用戶！Opal是什麼？介面、操作教學|數位時代 BusinessNext

教學｜Google Opal免費開放台灣用戶！Opal是什麼？介面功能、操作教學、限制一次看

Google近期正式將無程式碼AI應用程式開發平台Opal開放台灣使用，本文介紹Opal的核心特色、適用對象、介面功能、實際操作步驟以及適用對象

生成式 AI 的浪潮正從內容創作延伸至應用程式開發領域。Google 近日（11 月 6 日）正式將其無程式碼（No-code）AI 應用程式開發平台 Opal」開放於台灣使用，服務範圍更從原先的 15 個國家擴展到 160 多個國家／地區。

Google Opal 這項工具的核心價值在於讓非工程師背景的商業人士、開發者，甚至是個人，皆能透過日常對話的方式，快速建立客製化的自動化流程與應用程式。因此，本次《未來商務》將帶讀者深入了解 Google Opal 的特色、介面功能、實際操作步驟以及適用對象。

Google Opal 是什麼？

Google Opal 是一個創新的 No-code 應用程式開發平台，為 Google Labs 發布的實驗性項目。其設計宗旨在於打破程式碼的門檻，讓使用者僅需透過與 AI 的對話與指令，就能快速生成、調整並部署各種自動化應用程式。

它本質上是一個「AI 驅動的開發環境」，將複雜的程式設計與後端邏輯，轉換為直覺的自然語言互動。透過 Google Opal，使用者不再需要一行行撰寫程式碼，而是可以像與同事溝通一樣，告訴它想要達成的自動化目標，例如：「幫我識別圖像的事件資訊後，並依此於 Google 日歷中建立對應的行程。」平台將基於大型語言模型（LLM）的強大能力，自動生成對應的工作流程、邏輯組件，以及使用者介面。

Google Opal 特色：零門檻、快速迭代

最大的特色是使用者無需具備任何編程知識，即可透過自然語言提示詞（Prompts）來驅動應用程式的開發。且 AI 會自動理解使用者意圖，並建議或創建完整的自動化流程圖，大幅縮短開發時間。而使用者在建構過程中即可直接進行測試，並根據結果隨時調整對話指令，實現快速優化。

Google Opal 介面由三大區塊組成

Google Opal 建構應用程式的流程被設計得極為直觀，大幅降低了技術門檻。介面主要由三個部分組成：

● 底部的對話框：

使用者可在此處輸入提示詞持續與 AI 互動、並調整需求。
Google Opal
● 上方的流程圖編輯區：

以視覺化節點的方式展示應用程式的自動化邏輯。每個節點代表一個動作（如：發送郵件、執行程式碼、提取數據），並擁有相應的顏色供使用者對照，如黃色代表使用者可以輸入內容（User Input）；藍色代表 AI 自動生成（Generate）；綠色代表生成的結果（Output）；橘色則供使用者附加圖片、YouTube 影音、連結 Google 雲端檔案等（Add Assets）。這些節點，使用者皆可以自由新增、拖曳、連接或修改。
Google OpalGoogle Opal使用者可點選「Add Assets」進行：附加圖片、YouTube 影音、連結 Google 雲端檔案操作等。
● 右側的結果生成區：當使用者設計完應用流程後，可於右側面板進行測試。依照流程圖編輯區的設計，如設有 User Input 的節點，則可點選右側面板中的 Preview，並在右下角輸入提示詞。
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也可以點擊上方的「App」進此到此頁面進行測試。
Google Opal
Console 則可看到 Google Opal 背後的 AI 如何分解使用者的流程圖任務，並徵召了哪些大型語言模型來執行及所耗費的時間。
Google OpalGoogle Opal
Theme 則是可為應用程式命名或提供主題描述，並也支援隨機產生主題。
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四步驟用「對話」生成應用程式

本次，《未來商務》將實際演示如何使用用「對話」的方式生成應用程式，操作步驟如下：

步驟一、登入 Google Opal

首先，使用者需使用 Google 帳號進行登入。
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步驟二、自行創建或選用現有模板，編輯自動化流程

登入後，使用者可以看到 Google Opal 的介面分為兩區：

一為「Your Opal apps（你的 Opal 應用程式）」，使用者可自行輸入提示詞（Prompt），如希望 App 實現的功能、輸入與輸出項目，讓 AI 先生成一版應用程式的骨架，之後再自行修改。

二為「Gallery（模板庫）」，此為 Opal 提供的各式 App 模板庫。適合對建置 App 細節流程還不熟悉的使用者，可直接用預先建置好的 AI 應用去進行客製化修改。
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以下將實際操作兩種製作 App 的方式：自行創建、從現有模板去修改。

一、自行創建

點擊右上角的「+ Create New」。
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輸入提示詞。

進入後，於底下的對話框輸入提示詞。以本次實測為例，輸入的提示詞為「我想要做一個貼文產生器，當我貼入文章給你，你會將內容進行二創（維持原意，不會加入你個人的觀點），並提供適合發布於 FB 及 Threads 兩個社群管道的文案及配圖。」
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3. 客製化調整。

針對 Google Opal 生成的初版應用程式骨架進行客製化調整，並確認各節點中的提示詞是否符合需求。要注意的是，雖然 Google Opal 可讀懂中文提示詞，因為經過確認，它的各個節點及提示詞皆符合最初提供給它的提示詞。然而，它生成的流程及結果卻以「英文」為主，可能增加不熟悉英文者的使用門檻。
Google Opal
另經測試，無法直接請 Google Opal 將內容翻成中文。我輸入「你可以將各節點及提示詞翻譯成中文嗎」，Google Opal 卻顯示：「無法處理此請求。詳情：我無法處理以其他語言呈現節點和提示的請求。我的目的是幫助您建立或修改人工智慧應用程式。如果您想建立新應用程式或修改現有應用程序，請告知我。」
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二、從現有模板去修改

複製現有模板。

Google Opal 內建不少模板供使用者直接複製使用。使用者可先點入該模板中，檢視該 APP 的設計是否符合自身所需，如符合的話，則可點擊畫面中右上角的「Remix」按鈕，如此該款模板便會被複製到「Your Opal apps（你的 Opal 應用程式）」的區塊，並於 APP 名稱的尾端會帶有「Remix」以供使用者辨別。
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另一種複製方法是，可直接將鼠標滑到該款模板上方，於左上方同樣會出現「Remix」按鈕，點擊後即會被複製。
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2. 輸入提示詞或手動調整。

以本次實測為例，直接輸入提示詞，「除了 blog post 外，希望 AI 能將文章轉譯（二創，基於内容原意下做改寫，但不提及文章中沒有出現的内容）文章，成適合發佈至 threads 上面的文案」，請 Google Opal 協助新增功能。
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下圖即是 Google Opal 自動新增的節點。
Google Opal

步驟三、應用程式測試

在流程設計完成後，用戶可以於右側的結果生成區輸入模擬或實際的內容，觀察流程是否按預期執行、輸出結果是否準確。若發現邏輯錯誤或需要優化，可以直接返回第二步驟進行調整。
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步驟四、正式使用／發布

一旦測試通過，使用者即可決定：

● 自己使用：將應用程式保存在個人工作區，作為日常的效率工具。

● 分享與發布：若該應用程式是用於團隊或企業內部，則可以設定權限並發布，取得分享連結後供其他同事使用。
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Google Opal 協助企業流程自動化、個人效率提升

Google Opal 旨在賦能創作者、創新者，尤其在無 IT 相關背景的情況下，也能透過簡單的提示詞將自身想法轉化成可實際應用的工具。因此，適合的使用對象以及場景包括：

● 企業流程優化專員：快速建立部門級的自動化工具，如：客服工單分類、潛在客戶資料自動登錄、跨部門數據報告自動生成。

● 內容創作者／行銷人員：設計自動化內容排程工具、社群媒體分析儀表板、將長篇文章自動摘要為行銷文案。

● 個人用戶：建立個人化生產力工具，如：會議紀錄摘要機、自動化發票管理系統。

● 傳統軟體開發者：作為快速原型（Prototyping）工具，在正式編碼前，迅速驗證產品概念與流程邏輯。

Google Opal 限制：台灣已開放使用，但僅支援英文版

儘管 Google Opal 已對台灣地區的使用者開放，但在語言支援上仍有重要的限制：平台的核心互動介面和底層的指令邏輯目前僅支援英文。當輸入中文提示詞時，系統能理解意圖並嘗試生成應用程式，但生成的自動化流程圖中的節點名稱、參數提示或建議的文字內容，仍會是英文。對於不熟悉英文專業術語的使用者，這可能會在客製化細部流程時造成理解上的障礙。企業在推動內部使用時，需考量員工的英文能力，或在內部創建標準化的中文操作手冊來克服此一限制。

本文授權轉載自FC未來商務，作者為陳祈安

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Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。