Meta新雷朋AI眼鏡來了!一副2.4萬元含內嵌螢幕、比宏達電VIVE Eagle貴1萬,有什麼酷功能?
Meta新雷朋AI眼鏡來了!一副2.4萬元含內嵌螢幕、比宏達電VIVE Eagle貴1萬,有什麼酷功能?
三大重點一次看

重點一:臉書母公司Meta推出首款配備螢幕的智慧眼鏡「Meta Ray-Ban Display」,定價799美元(約新台幣24,000元)。

重點二:新款眼鏡右側鏡片內建顯示螢幕,可顯示訊息、影片通話、地圖導航及Meta AI查詢結果,並能作為手機相機取景器及音樂播放介面。

重點三:Meta積極推動智慧眼鏡成為主流消費產品,期望藉由螢幕與AI整合,提升產品吸引力並擴大市場滲透率。

Meta新雷朋AI眼鏡來了!

Meta於9月18日一口氣發表三款智慧眼鏡新品,但其中最受矚目的,無疑是「Meta Ray-Ban Display」。這不只是Meta在穿戴式裝置領域的重大突破,更是他們想把智慧眼鏡推向主流消費市場的明確訊號。

新款眼鏡外型延續Ray-Ban(雷朋)經典設計,最大亮點是將螢幕嵌入右側鏡片。Meta執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)強調,這項創新將改變人們與數位世界互動的方式,並加速AI技術在消費性電子產品中的普及。

據《彭博社》報導,Meta Ray-Ban Display眼鏡的設計初衷是作為智慧型手機的延伸裝置。其螢幕可顯示簡訊、視訊通話、地圖導航、Meta AI查詢結果等資訊。換言之,這些功能多半仰賴與手機的連線與資料同步。眼鏡本身雖具備部分運算與顯示能力,但許多核心功能(如訊息通知、應用程式整合、地圖導航等)仍需依賴手機。

Meta首席技術官Andrew Bosworth表示: 「這感覺就像是,你可以越來越多地把手機放在口袋裡度過一天,手機不會消失,但眼鏡提供了一種更便捷的方式來訪問其最受歡迎的功能。」 這也說明目前產品定位仍是「手機輔助裝置」,而非完全獨立運作的智慧眼鏡。

有螢幕的AI眼鏡:傳訊息、視訊電話、導航⋯都OK

如上,Meta Ray-Ban Display最大亮點在於右側鏡片內建顯示螢幕。實際產品包括「一副眼鏡+一條腕帶+一個充電盒」。針對續航力,Meta官方說法是單次充電眼鏡可用6小時,搭配充電盒總續航最高30小時;至於EMG腕帶(Meta Neural Band),官方標示為18小時續航,材質則是火星探測器同款Vectran纖維,防水等級IPX7。

Meta Ray-Ban Display的控制系統由兩大核心組件構成:眼鏡本身的AI運算與顯示功能,以及EMG腕帶的人機互動技術。

眼鏡本體:AI運算+全彩顯示

眼鏡內建全彩高解析顯示器,顯示於鏡片側邊,僅於短暫互動時啟用,不影響視野。同時,眼鏡本體也具備麥克風、喇叭、攝影鏡頭,能即時接收語音指令、拍照、錄影、播放音樂,並透過AI運算處理訊息、翻譯、導航等功能。

EMG腕帶:肌電訊號控制

EMG腕帶以表面肌電技術(surface electromyography)偵測手腕肌肉活動,將細微手勢(如滑動、捏合、旋轉)轉化為數位指令,實現滑動選單、點擊、縮放、音量調整等操作,無需觸碰眼鏡或手機。腕帶設計輕巧耐用,支援全天候配戴,具備IPX7防水、18小時續航力,材質採用Vectran纖維。

根據Meta官方公布,EMG腕帶支援以下操作動作:

  1. 滑動(Scroll):以拇指在手指側邊滑動,可瀏覽訊息、切換選單或步驟。
  2. 點擊(Click/Pinch):以手指捏合或輕點,執行選擇、確認、開啟訊息等指令。
  3. 旋轉(Rotate):捏合手指並旋轉手腕,可調整音量。
  4. 縮放(Zoom):以特定手勢放大或縮小畫面,例如協助拍照或預覽照片。

Meta強調,EMG腕帶經過大規模人體研究,能適應不同用戶的肌肉差異,並強調無障礙設計,協助行動不便者或手指缺失者操作。

Oakley Meta Vanguard:高強度運動專用AI眼鏡

除了Meta Ray-Ban Display外,另一款矚目新品是Oakley Meta Vanguard,主打高強度運動設計,適合跑步、騎車、滑雪等極限運動場景,官方建議售價499美元(約新台幣15,000元)。

其配備運動相機,內建12MP、122度廣角鏡頭,支援最高3K解析度錄影,具備慢動作、縮時攝影(Hyperlapse)、可調式防手震等多種拍攝模式。可自動偵測里程、心率、速度、海拔等運動里程碑,達標時自動錄影,無需手動操作。

一大亮點是,Oakley Meta Vanguard也支援Garmin裝置與Strava運動社群,能即時語音查詢心率、配速等運動數據,並將運動數據疊加於影片、照片,直接分享到Strava、Instagram、Facebook、WhatsApp等平台。運動結束後,Meta AI App可自動匯總活動紀錄,方便用戶追蹤進度。

Oakley Meta Vanguard
Oakley Meta Vanguard標榜針對高強度運動設計,適合跑步、騎車、滑雪等極限運動場景,官方建議售價499美元(約為新台幣15,000元)。
圖/ Meta

Oakley Meta Vanguard的控制設計,基本上聚焦在「語音」、「自動觸發」和「少量物理操作」三大類:

1.語音助理:所有互動的核心都是Meta AI語音助理。只要喊「Hey Meta」,就能查詢心率、配速、即時天氣、行程提醒,甚至控制音樂播放。官方強調,和Garmin、Strava等運動平台整合後,語音查詢能直接叫出即時運動數據,甚至可以問「Hey Meta,我現在心率多少?」、「Hey Meta,我還差幾公里?」

2.自動觸發拍攝:眼鏡能根據你的運動里程、心率、速度、海拔等「關鍵時刻」自動啟動錄影。舉例:剛衝破個人最佳5K,眼鏡自動錄下那幾秒的激動表情;或是在單車爬坡時心率爆表,鏡頭自動捕捉那段過程。

3.物理按鍵與LED提示:雖然官方沒細說每個按鍵細節,但根據產品圖與以往設計,Oakley Meta Vanguard仍保留少量物理按鍵,方便在極端環境下(手套、流汗、語音無法辨識時)進行拍照、啟動錄影等基本操作。此外,鏡框內側設有LED提示燈,能在達到預設目標(例如心率區間、配速)時閃爍提醒。

AI眼鏡是酷酷新玩具,仍難取代智慧型手機

Oakley Meta Vanguard和Ray-Ban Display的問世,確實讓智慧眼鏡不再只是「穿戴式相機」或「行銷噱頭」。它們把運動效能、即時資訊、社群分享和人機互動拉高到新層次,也讓智慧手錶和運動相機的定位遇到挑戰。

不過,無論是應用生態、內容創作、複雜溝通還是多工處理,智慧眼鏡目前還只是「場景補位」,而不是「全面取代」。

等到有一天,使用者真的能用眼鏡完成所有手機上的事,才是下一場典範轉移。至少目前,智慧型手機還是行動裝置的核心。

延伸閱讀:
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?
「誰說不玩了?」宏達電靠AI眼鏡拔4根漲停,VIVE Eagle如何迎戰Meta、Google?

資料來源:Meta彭博社

本文初稿由AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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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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