最不愛談元宇宙的科技巨頭!蘋果為何獨鍾AR領域?
最不愛談元宇宙的科技巨頭!蘋果為何獨鍾AR領域?
2022.11.01 | 區塊鏈

不像其他科技巨頭或經營者,經常將「元宇宙」(metaverse)字眼掛在嘴邊,在許多次採訪中,蘋果公司執行長庫克(Tim Cook)都是以AR(擴增實境)來描述元宇宙的虛擬概念,表達了對於AR技術的看好。

2021年4月接受《紐約時報》(The New York Times)專訪時,庫克談到AR將會應用在健康、教育、零售和遊戲等領域,並改變朋友、同事和家人之間的溝通方式。

在蘋果2022會計年度第1季的財報電話會議上,庫克在公布營收創新高、獲利突破300億美元等成績的同時,針對分析師關於元宇宙的提問,他回答說,蘋果看見了AR領域的巨大潛力,「這是我們非常感興趣的一個領域。」

對於新的技術和產品動向,蘋果從不輕易對外透露,或許從蘋果近年來投資與研發的內容,可以得出一些線索,窺看其對於元宇宙的想像。

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蘋果在2017年WWDC(蘋果全球開發者大會)上發表了AR軟體開發工具ARKit,目前已經更新到第5個版本ARKit 5。

開發ARKit,奠定元宇宙基礎

從行動上來看,蘋果已經陸續併購超過20個AR/VR有關的新創,手中更握有超過400項AR/VR專利。

在2017年WWDC(蘋果全球開發者大會)上,蘋果發表了AR軟體開發工具ARKit,目前已經更新到第5個版本ARKit 5;後來也陸續將光學雷達(LiDAR)掃描儀,導入iPad Pro、iPhone 12 Pro等產品中。如同庫克在受訪時提到的,用戶如今可以在App Store中,找到超過1萬4000個AR相關的應用程式。

家具品牌IKEA就利用ARKit,開發出一款AR看家具App:打開手機鏡頭掃一遍房間,便能計算房內空間大小;挑選喜歡的家具後,就能檢查尺寸是否適合。台灣的寶島眼鏡也用ARKit開發出隱形眼鏡試戴系統,依照消費者臉部特徵、眼球移動狀況,模擬戴上放大片、彩色隱形眼鏡的效果。

這些應用背後都需要如臉部辨識、空間定位等技術。

以臉部辨識來說,蘋果收購了Faceshift、Emotient等技術團隊, 2017年推出的iPhone X改用3D人臉識別(Face ID),就是其中一個應用。空間定位則是收購了Metaio、Indoor.io等團隊,除了可以做到虛擬家具擺設之外,也常用於透過AR在虛擬空間看展。

多年來大大小小的收購,都在ARKit的開發與應用過程中,發揮了關鍵作用,也構成蘋果發展元宇宙生態系的基礎。

未來,這類應用的範圍、深度也都會擴大,讓虛擬的物件,有高度的真實感受。在線上購物時,可以透過AR試穿衣服、觀看產品細節,沉浸式的體驗,讓人宛如置身實體商場;學習上,可以把課本、百科全書內容立體化,比方說看清楚心臟的構造、地質組成等。

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蘋果併購超過20個AR/VR有關的新創,手中握有的AR/VR專利數量也超過 400 項;對於AR技術的支援愈來愈全面,且在硬體、軟體與生態系上都有絕對的資源優勢。圖為執行長庫克(Tim Cook)。
圖/ Reuters Connect

蘋果發展AR產品的3階段想像

布局軟體的同時,蘋果也將觸角延伸至硬體裝置,2017年時收購MR(混合實境)頭戴式裝置公司Vrvana;2018年收購了開發AR鏡片技術的公司Akonia Holographics。雖然並未獲得證實,不過根據《彭博社》(Bloomberg)報導,蘋果內部正在研發一款代號「N301」的VR設備,能用於遊戲、娛樂、社交,以及代號「N421」的AR眼鏡。

一向精準預言蘋果動向的天風國際證券分析師郭明錤,在2021年11月的報告中,則指出蘋果將分三階段發展AR。

第一階段可能近在2022下半年推出AR/VR頭戴裝置,不需要連結手機、電腦就能獨立運作,最終目標是取代iPhone,在虛擬世界中,就能操作手機現有的功能。市場傳言,相關設備的售價可能高達3000美元,將會是蘋果史上最貴的穿戴裝置。

第二階段可能在2025年推出AR眼鏡,應該會比AR/VR頭戴裝置更輕巧、好看,還可以提供光學透視的AR體驗,更接近一般大眾可接受的穿戴式裝置樣式。

第三階段估計在2030~2040年間,推出AR隱形眼鏡,嘗試將實體的電子裝置徹底無形化,不需要配戴任何設備,就能穿梭虛實之間,滿足工作、娛樂、社交等日常生活需求。

蘋果執行長庫克(Tim Cook)
大家對元宇宙的概念,肯定有不同的說法,但我會遠離那些流行用語,我們只叫它AR。

Meta及Google等科技巨頭,紛紛投入元宇宙領域,投資銀行摩根士丹利(Morgan Stanley)認為,這些走在前頭的公司,會先搶下一部分重要市場,蘋果則會等待技術純熟穩定後才參戰,屆時AR/VR技術的應用將更加普及,進一步推動「元宇宙」的落實。

責任編輯:吳佩臻、林美欣

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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