VR大商機隨元宇宙起飛，劉德音也看好！台灣強項在哪？|數位時代 BusinessNext

去年10月，Facebook更名為Meta，掀起一波元宇宙熱潮，作為元宇宙入口的VR頭盔則引起各界的高度關注。2021年，全球VR裝置出貨量達1,110萬台，同比增長了66個百分點，為高度成長的一年。

Meta旗下的Oculus Quest 2，在2021年底達到880萬台銷量，為市占率最高的VR裝置。而台灣最早推出VR頭盔的廠牌HTC，也在去年10月發表新的VR頭盔VIVE Flow，短短一個月內股票大漲超過6成。

台積電董事長劉德音指出，未來10年會迎來虛實世界整合，擴增實境（AR）未來可能取代手機，虛擬實境（VR）可能取代電腦（PC）部分功能。 產業研究機構Omdia的報告也指出，消費性VR市場的規模將從2021年的64億美元（約新台幣1,830.75億元），成長到2026年的160億美元（約新台幣4,576.88億元），年增率達148％，潛在商機龐大。

以低價搶下VR市場，Meta打什麼算盤？

研調機構TrendForce指出，售價是VR裝置能否被消費者或廠商大量採購的關鍵，也是領先廠商的優勢。不過在考量硬體毛利與獲利的情況下，以低價提升VR產品競爭力並非易事，這也是 VR出貨量難以成長的原因。

VR市場最大玩家Meta，以近成本的價格，推出售價僅有299美元的Oculus Quest 2，僅一年的時間就銷售近千萬台，大大加速VR在消費市場的滲透率。相較之下，Sony PlayStation VR頭戴裝置，定價399美元，耗費三年才銷售近500萬台。

目前少有能與Meta在價格上較勁，又具有相似規格的對手，因為光是處理器、鏡頭與相關零組件的成本，就高達200美元。

Meta的價格策略是為了加速VR的普及，並開拓商用市場的發展。資策會資深產業分析師柳育林指出， Meta背後的動機來自於平台策略，讓Oculus Quest 2使用者都必須綁定Facebook帳號，並透過平台商店下載應用程式。未來軟體的加值服務才是Meta的布局重點，而非硬體本身的價格。

柳育林也談到，VR的硬體業者正努力建構生態系，希望能拼湊出完整的價值鏈，搶先掌握資源。例如本身具有社群平台基礎的Meta，就創建了Oculus VR內容平台，希望將使用者留在Meta 系統內。

同樣地，在VR領域深耕已久的台灣品牌HTC，透過合作，於2020年攜手中華電信Hami，推出VR應用商店及內容訂閱平台Viveport，投入內容平台經營。目前VR市場主要玩家，都希望以軟硬整合的方式留住用戶。

值得一提的是美國電子遊戲商Valve，不僅擁有市占率達14.36％的VR硬體Valve Index HMD，旗下的數位遊戲發行平台Steam也是當前最大的VR內容平台，提供版權管理、多人遊戲、串流媒體和社群服務等功能。

截止至2022年1月25日，Steam支援的VR遊戲高達4,777款，是VR遊戲玩家的主要聚集地，同時支援多款頭戴裝置，包含Oculus Rift 、HTC VIVE Flow以及Windows MR。

迎接VR大商機，台灣機會在哪？

市場調研機構Fortune Business Insights報告指出，2020年VR的市場規模為44.2億美元，預計到2028年，VR市場規模將上看840.9億美元，年均複合成長率（CAGR）達44.8％。面對即將來的VR商機，台灣機會在哪裡？

今年1月，在台北國際電玩展元宇宙論壇中，和碩技術長黃于中明確指出， 台灣應發揮在資通訊產業的強項，包含代工整合和元件製造，切入VR硬體供應鏈 。

Omdia資深研究經理謝忠利解釋， VR裝置的組成可分為三部分：運算與通訊（computing and communication）、人機介面與機器感測（User Interface and Machine Sensing）和顯示（Presentation or Display），其中台廠在 運算通訊和顯示 等方面可有所發揮。

從事AR/VR技術研究的佐臻董事長梁文隆談到，智慧眼鏡需處理影像、人機交互等，運算力和電池續航力長是必要條件，現有產品大多以電線外接電池或手機來滿足。隨著智慧眼鏡邁向一體化發展，如何製造出安全又持久的電池，以及微型化強力運算的晶片，還要在組裝後夠輕巧以利長久配戴，都是待解決的問題。

要跨越運算障礙，處理器矽智財（IP）大廠晶心科技董事長林志明認為，台灣的半導體代工實力堅強，能製造出算力強、體積只有指甲片大小的晶片，應用在智慧眼鏡中。

目前已有多家台灣晶片廠打入供應鏈。例如聯發科採用的策略為開發的特殊應用功能晶片ASIC，以客製化的方式提供業者所需要晶片。另外，威鋒電子則打入HTC、華為VR裝置，提供USB傳輸晶片。

顯示部分，諸如玉晶光、友達和晶電等，在AR/VR鏡頭元件/模組的開發上，已陸續注入研發資源；另外像亞光、佐臻等公司，也提供光機電整合解決方案，上述台灣光學廠在這幾年間，都有持續交貨。

HTC去中心化長陳信生表示，VR就像是另一台智慧手機，兩者之間約有7、8成的供應鏈是相互重疊。

他表示，以VR顯示器來看，智慧手機上已經相當普遍的TFT LCD和AMOLED均適用於VR裝置。感測器端如微機電系統（MEMS）、麥克風、慣性感測器（IMU，透過加速度計和陀螺儀提供裝置在運行中的位置與角度）、3D感測所使用的飛行時間（ToF）或結構光（Structured Light）技術，均為手機技術移轉到VR產業。

責任編輯：林美欣

「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。

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%。

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。

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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。

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。

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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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