即時翻譯/空間辨識開創新藍海　AI眼鏡殺手級應用定勝負

已經發展多年的頭戴式裝置，在經過許多廠商前仆後繼地投入之後，因為體積與重量瓶頸，一直無法為市場接受，無論規格有多吸引人，效能表現多麼突出，最終都是以失敗收場，直到重量不到50公克的Ray-Ban Meta AI眼鏡出現終於讓產業眼睛為之一亮，預計只要能好好發展即時翻譯與空間識別兩大殺手級應用，就有機會開創新藍海。

頭戴式裝置經過產業多次嘗試，即便是如Apple的Vision Pro效能獲得各界的一致好評，由於體積與重量過大，無法行動自如，最後依然沒有獲得市場認可。相較之下49.2公克的Ray-Ban Meta眼鏡犧牲諸多效能表現掌握輕薄原則。不過，AI眼鏡短期內要取代手機，難度頗高；扮演智慧手機的延伸裝置，則相對有機會。

技術瓶頸逐一破解

生成式AI的發展，帶動AI眼鏡崛起，工研院資通所組長高榮揚表示，過去在智慧眼鏡的指令輸入上，必須透過語音、手勢、觸控等多個技術，要整合多個指令的輸入，才能完成一件完整的任務，未來只要透過使用者口說，生成式AI的語音辨識讓AI眼鏡的輸入變得更加簡單、直覺。

未來AI眼鏡的重量約在100公克之內，高榮揚指出，顯示、影像擷取、運算、功耗等將成為AI眼鏡技術的重點也是發展瓶頸，廠商需要在相關技術上進行取捨，有些技術已經可以做到，但必須在成本與耗電上進行妥協。技術突破基本上可以透過暴力型的做法如製程改善，不過先進製程的成本高，不是所有晶片與廠商都可以負擔。

另一種做法則為智慧型的方式，以AI眼鏡的顯示為例，Micro LED是目前呼聲很高的技術，過去業界在Micro LED的巨量轉移上遭遇困難，Micro LED使用在AI眼鏡上屬於微型顯示，巨量轉移問題小，高榮揚進一步解釋，Micro LED搭配資通所開發的智慧型調控技術，裝置會針對環境的亮度，動態調整顯示器的亮度，平均可以降低能耗10~50%。

省電/縮小體積為重點

另外，電池的能量密度一直以來就是業界亟欲突破的重點，新的材料可以協助在更小的體積中壓榨出更多電量，提升產品續航力；而晶片的整合可以有效縮小體積，高榮揚說，半導體晶片封裝整合如SiP(System in Package)，較離散式晶片大幅縮小體積，最高可達70~80%，不需經過PCB板直接做在IC裡面，傳輸訊號的損耗可以有效降低。

與VR裝置相較，AI眼鏡運算力大幅降低，在技術未大幅突破的情況下，未來一段時間將依賴手機的運算能力，AI眼鏡在有限的電池容量下，電源管理可以有效延長裝置使用時間。高榮揚強調，透過輕量型的通訊模組，亦可降低耗電，比如使用較為省電的藍牙(Bluetooth)取代較耗電的Wi-Fi技術。

殺手級應用建立使用者體驗

而在應用部分，高榮揚認為，翻譯與空間辨識是目前AI眼鏡的兩個殺手級應用，若在眼鏡上真的能達到消費者的需求，就可以為AI眼鏡開創很好的市場發展機會。由於生成式AI的發展，即時翻譯應用門檻大幅降低，無論是用語音或文字顯示，只要可以做到兩個使用不同語言的人，可以各自用自己的語言，透過AI眼鏡的協助，即時轉譯成自己慣用的語言，做到真正的「雞同鴨講」，相信可以創造具規模的產業需求。

另外，高榮揚說，空間辨識就是走到哪看到哪的識別技術，過去智慧手機已經開始發展相關功能，透過相機將環境讀取到裝置內，進行AI影像辨識後，標示出相關訊息。未來AI眼鏡消費者希望戴著眼鏡，可以不用拿著手機，就讀取環境訊息，甚至有些招牌、建築物，透過眼鏡就可以知道簡單的訊息，AI眼鏡主要是即時、簡單的訊息，更重要的是可以解放雙手。

針對空間解讀的功能是AI眼鏡的優勢，辨識精準度與便利性若能達到消費者的需求，就可以成功為AI眼鏡創造出剛性需求，未來幾年的成長可期，至於過去VR裝置訴求的追劇與遊戲可能是另一個產品區隔，AI眼鏡終端的運算能力不高，翻譯與空間解讀所需要的資料量不高是合適的應用，搭配優化過的模型可以創造即時、直覺的應用體驗，是近年產業尋求AI技術落地的重要載體，相較於位階相近的智慧手表，AI眼鏡有機會開創一片全新更大的藍海。