一張遺照「開口」說話,中間有8道關卡!翊嘉禮儀怎麼做出AI告別式,讓逝者最後道別?
一張遺照「開口」說話,中間有8道關卡!翊嘉禮儀怎麼做出AI告別式,讓逝者最後道別?

在安寧照護中,常以「道謝、道愛、道歉、道別」概括生命末段的「四道人生」。然而,離別有時來得猝不及防,不是每個人都有機會親口把最後的話說完。翊嘉禮儀因此嘗試運用AI重建逝者的聲音與神態,讓未竟的道別在告別式上以另一種形式出現。

傳統告別式上,家屬往往只能透過靜態遺照與預錄影片追憶逝者。然而,當AI語音與動態影像生成技術,足以重現一個人的說話神態,台灣殯葬產業的追思環節,悄悄從被動的影像回顧,轉變為讓往生者在告別式上「親口」訴說道別。

翊嘉生命事務所(翊嘉禮儀)與雲林科技大學產學合作,推出「時光語境:AI追思影像系統」,讓逝者能在告別式現場「開口」與親友道別。

AI告別式是什麼?如何讓照片「開口」說話

過去,告別式的影音環節,多半取決於家屬挑選的照片與配樂,逝者始終是沉默的。翊嘉提出的「數位存在式追思」,透過AI影像生成、聲音重建與唇形同步技術,讓逝者以自然的表情與聲音,念出家屬準備的追思稿,讓追思儀式從單純的觀看回憶,轉化為一場「現場對話」。

翊嘉禮儀創辦人程正嘉表示,這項創新的起點源自於個人的遺憾。他的名字由爺爺命名,卻因爺爺早逝而從未聽過他的聲音。為了不讓更多人留下相同的遺憾,他決定將AI語音重建技術引入禮儀服務。

要實現這項技術,翊嘉將整條服務流程拆解為8個嚴謹的環節,依序為家屬諮詢與肖像語音授權、素材蒐集、AI影像修復、語音建模、動態影像與口型同步、情境音樂與後製整合、告別式現場展示,以及後續的數位生命紀念服務。

AI告別式
圖/ 翊嘉禮儀提供/AI產圖

最難的是聲音,湊齊語音與現場播放的軟硬體考驗

程正嘉分享,技術上來說,素材蒐集並不難,真正的難關集中在中段。

儘管影像修復技術已能處理家庭相簿中的老照片,但「聲音」仍是目前最大的技術瓶頸。

系統建立專屬聲紋模型需累計至少60秒的清晰語音檔,但多數家屬難以湊齊,團隊往往只能將零碎的側錄音檔(如KTV錄音)逐段拼接。此外,說話的「氣口」與咬字習慣極具個人色彩,AI初步生成的語音(TTS)常帶有機械感。因此,系統必須保留家屬試聽與回饋的人工微調迴圈,直到家屬確認聲音擬真度達標為止,這也成為該服務耗費最高人力成本的環節。

#1 翊嘉禮儀
圖中設備為翊嘉採用的「全息風扇」,以高速旋轉的 LED 燈條在空中殘留成像的顯示裝置,外觀近似電風扇。
圖/ 翊嘉禮儀提供

在硬體展示方面,翊嘉目前主力採用「全息風扇」,指透過高速旋轉LED燈條在空中殘留成像。然而,程正嘉也承認設備仍有硬傷,其一是尺寸多半僅能呈現半身;其二是極度仰賴環境光線,若告別式辦在採光強烈的戶外搭棚,投影效果將大打折扣。

為了解決此問題,翊嘉提供多台風扇串聯擴充方案,以達到接近一比一真人比例,但這也意味著設備成本與場地要求將同步提高。

怕不像、怕放不下⋯⋯為什麼有家屬到最後關頭喊停?

面對這項前衛的服務,市場接受度與倫理爭議成為商業化的首要關卡。據翊嘉統計,在「AI聲音、AI影像、現場展示設備」中擇一採用的家屬,比率大約落在兩到三成;但若要三項服務全數導入,實際案例仍屈指可數。

為了降低家屬的心理門檻,翊嘉採取了 「拆售服務」與「限縮場景」兩大策略 。家屬可單獨選擇聲音或影像服務,把爭議最大的部分(讓往生者在現場開口)從其他部分剝離,降低第一次的說服成本。

同時,翊嘉堅持該服務僅限單向播放,只在告別式現場使用,不做互動、不延伸到日常對話。程正嘉的理由是,他希望這段影像的功能是畫下句點,若發展為每天互道早安的對象,恐導致家屬產生情感依賴、混淆虛實,這已超出禮儀業者能處理的範圍。

即便如此,「科技無法為內容背書」仍是未解的倫理難題。曾有家屬在試播後決定放棄使用,原因在於追思稿是由生者撰寫,家屬到最後一刻仍無法確定「逝者是否真的會說出這些話」。技術能縫合聲音與影像,卻無法證明往生者的真實意願,這也凸顯了AI應用在生命禮儀中的深層矛盾。

#3 翊嘉禮儀
程正嘉與影音團隊確認實務呈現的拍攝效果。
圖/ 翊嘉禮儀提供

用科技彌補遺憾,AI數位遺產法規仍待完善

針對商業效益,根據翊嘉指出,該服務上線約一年,已帶動高端客製追思服務詢問度提升約60%,平均客單價成長約35%。

#2 翊嘉禮儀
翊嘉禮儀創辦人程正嘉
圖/ 翊嘉禮儀提供

翊嘉此項服務不僅打破了傳統追思單向播放的限制,更於2026年FCA創新商務獎中,以「時光語境:AI重現追思影像體驗服務」奪下最佳體驗創新銅獎,其應用場景深受評審團青睞。

《數位時代》總編輯王志仁提到,許多長輩早年受限於時代背景,並未留下動態影像,而該團隊巧妙運用AI將這些珍貴的靜態老照片轉化為影音,不僅操作門檻低,更精準撫慰了後代子孫的思念之情,創造出以往科技難以企及的情感連結。廣達電腦技術長張嘉淵亦在評審會議中,對這項服務的創新突破與最終獲獎結果表達了高度肯定。

然而,回到程正嘉的初衷,他坦言至今仍無法複製出爺爺的聲音,因為手上根本沒有音檔素材。這項AI追思技術最終顯現了一個現實:科技能修補影像,卻補不回從未被記錄下的聲音;而那些已被記錄下來的數位遺產,未來該如何合法、合乎倫理地被運用,仍有待完善的法規給出解答。

延伸閱讀:
他為弟弟vibe coding,把幾百人的記憶拼成即時照片牆「傳給媽媽」!我可以怎麼用AI?
ChatGPT記憶功能怎麼用?3步驟設定教學、免費付費差異、隱私管理一次看

往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓