智慧眼鏡出貨躍升，原相董事長黃森煌解讀，關鍵在運算、功耗與感測器體積同步到位；他判斷眼鏡感測需求與手機分道，感測器將走向客製化，更多功能直接內建進晶片。
智慧眼鏡的出貨量級，已經不是Google早年眼鏡一年幾十萬支的實驗規模。市場這兩三年為什麼起來，原相科技董事長黃森煌的解讀落在技術門檻：運算夠快、功耗夠低、鏡頭感測器縮到放得進鏡框，設計眼鏡的人才有本錢兼顧時尚。原相耕耘二十多年的CMOS影像感測器，正好落在其中變化最劇烈的一環，而他花最多時間解釋的，是眼鏡的感測需求為什麼跟手機走的是兩條路。
黃森煌看穿戴裝置的起點，是平台演進的慣性。PC、筆電、手機一路走到成熟的個人化平台之後，他長期在找下一個殺手級應用，最後鎖定眼鏡與指環——配戴本來就存在於人的習慣裡；手錶之後，他認為接棒的就是這兩樣。
但兩者面對的限制也一樣：空間小、重量斤斤計較，裝不下耗電的顯示器與強大的運算核心，注定無法像手機那樣自成系統，必須依附手機的運算、顯示與應用程式。
他說：「你不是Fashion的Designer，誰會買？戴一個笨笨重重的，那一點都不好看。」在他看來，時尚直到這兩三年技術推進到位，才第一次變成做得到的規格。
原相董事長黃森煌認為，台灣供應鏈中零組件與模組豐富且成熟，感測與影像尤其紮實，缺的是整合這一層
眼球高速轉動 全域快門拍得住
黃森煌把智慧眼鏡的感測需求，從快門架構講起。相機進入CMOS世代後，快門改由電子訊號控制，控制方式分成兩種架構。捲簾式快門(Rolling Shutter)一條線一條線重置、曝光、讀出，同一張畫面裡上下兩端的曝光時間點並不相同；拍靜態照片沒有影響，但對著高速移動的物體，例如高鐵，畫面上下就會錯位。全域快門(Global Shutter)則是整張畫面同時清零、同時曝光，只是讀出仍得逐行進行，先曝完的畫素帶著電荷等待期間，外部光線持續累積，保護機制不夠好時，畫面後段的雜訊會比較明顯。
這個差異在眼鏡上直接對應到兩顆鏡頭的分工。往內看的鏡頭要做眼球追蹤、虹膜辨識，對象是快速轉動的眼球，影像一旦扭曲，後端演算法的判斷就會失準，通常得用全域快門；往外看的鏡頭若只是拍攝，直接沿用手機便宜成熟的高解析捲簾快門即可，但外視影像若也要辨識，就得再搭一顆全域快門。相較之下，筆電做眼球追蹤，鏡頭離眼睛遠，視角裡真正落在眼球上的只有一小塊，畫素與功耗多半浪費；眼鏡貼著眼睛，解析度不用高，功耗也壓得低。
移動偵測進晶片 系統睡著更省電
眼鏡上的鏡頭若整天開著，後端的微控制器與影像處理器就得跟著整天耗電。黃森煌說，原相的做法是把移動偵測演算法直接做進感測器，他表示這在業界是第一家：後端系統全部睡眠，只有感測器以極低功耗常時啟動，偵測到物體移動才喚醒系統、同時把影像往後送。
另一項做進感測器的是快速自動曝光與自動白平衡。一般開機得等CPU與影像處理器先醒、再叫醒感測器拍幾張校正曝光與色彩，他估計等第一張堪用的照片往後傳，半秒已經過去，物體早就跑了；原相把這段校正做進感測器，上電即拍。典型客戶是電池驅動的監控攝影機與野外動物觀察相機——鏡頭系統一動，他說耗電動輒五、六百毫安培，吃電池的裝置撐不了幾天。
格式也是同一條思路。感測器長年沿用4:3、16:9，那是顯示器的傳統；但監控與偵測的對象多半是站立的人，躺著的長方形並不合理，原相因此推出1:1方形感測器，他同樣表示是業界第一個。這些功能會不會進到智慧眼鏡，決定權在系統廠，但零組件廠沒有等待的餘裕；他說原相得走在很前面，等品牌想到才開發，晶片兩年後才出得來。他判斷終點是客製化：今天多數眼鏡還在拿現成手機感測器開發，原型因此笨重，等量真正起來，感測器公司才會願意為眼鏡的單一目的投入客製。
眼球追蹤算注視 廣告命中率是賣點
內外兩顆鏡頭搭配起來，是黃森煌談得最具體的應用。他透露，一家眼鏡客戶正在開發的功能，是用外視高解析鏡頭搭配內視眼球追蹤，從眼球移動推算注視方向，框出使用者正在看的物件；只傳物件而非整張影像，資料量小，經手機上傳雲端辨識，語音幾乎即時回覆那是什麼。他認為這會是殺手級應用，理由很商業：知道使用者此刻在看什麼、找什麼，廣告命中率遠高於影音平台的亂槍打鳥。但他也把門檻講明，標定精準度必須高到讓廣告主相信，「到今天都還做不到」；他觀察多數做眼鏡的團隊仍把眼鏡當硬體平台在開發，這種整合還沒有人做到。
眼球追蹤技術原理，應用在眼鏡上必須使用極小且精準度高的感測器
他順帶對照蘋果(Apple)的Vision Pro：第一天就做成火力強大的硬體平台，卻沒有像手機靠通話這個基本功能撐過十年讓應用生態長齊，結果又貴又缺應用；眼鏡、手錶、指環正好相反，配戴習慣本來就在，功能可以隨技術成熟一層層疊上去。
台灣零組件到位 等一家品牌出來整合
談到台灣供應鏈，黃森煌的評價分成兩層：零組件與模組豐富且成熟，感測與影像尤其紮實，缺的是整合這一層。台灣的生意傳統是幫品牌做工，產品長相由賣的人決定，而高科技走得太快，品牌對零組件技術普遍脫節，中間需要有人把資源串起來。他以輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳為對照：AI運算串的仍是原本做筆電與伺服器的同一群人，要把傳統眼鏡變成高科技眼鏡，功夫大得多。台灣早年也投入過LCoS微顯示，但時機太早，產業沒起來，技術最後移轉了出去。
至於相對中國供應鏈的位置，他判斷單比成本與拚勁，台灣沒有勝算；但中美貿易戰與疫情改變了大環境，歐美出現對非紅供應鏈的明確需求，給了台灣重生的機會。智慧眼鏡會聯網、涉及隱私與信任，他認為這個機會在眼鏡上同樣成立。健康感測則是他眼中穿戴裝置的必然配備，貼膚可測心率、血氧與心率變異，鏡頭對臉也能讀出心跳與呼吸，課題同樣回到誰來整合。
從黃森煌的敘述往前看，智慧眼鏡的下一階段會沿著兩條線推進：感測器從沿用手機規格走向為眼鏡客製，以及更多功能內建進感測器，讓常時啟動的功耗繼續往下壓。對台灣供應鏈而言，零組件的準備已經到位，變數在於誰來整合，以及非紅供應鏈的機會窗口能維持多久。