歐尼克斯實境互動(OmniXRI)工作室的部落格

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拿了投資者近26億美金的「Magic Leap」歷時七年多開發後最近終於開始將「Magic Leap One」(以下簡稱ML1)交到開發者手上進行實機測試，因此許多開箱文及影片陸續傳出，褒貶不一。雖然無緣成為第一批使用者，但前不久(2018/8/9)前也根據「What the Feature」所公開的影片及過往開發人機互動及使用過HoloLens經驗在FB上寫了一篇心得，獲得許多網友分享。這兩天又看到Lucas Rizzotto約15分鐘的試用影片及文章，覺得寫得相當不錯，於是我藉花獻佛將影片重點及個人心得整理一下分享給大家。
在Lucas Rizzotto的「Magic Leap One In-Depth Review」這個影片中，共分成六個項目進行解析，包括硬體、空間網格化及追蹤、操作系統、應用程式(APP)執行、WebMR瀏覽器(Helio)及視野(FoV)。接下來就依影片順序進行摘要並加上個人解讀。

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一年一度電腦圖學及人機互動領域最頂級的研討會「ACM SIGGRAPH 2018」這兩天(8/12~16)在加拿大溫哥華盛大舉行。此次不只聚集了全世界最頂尖的學術研究人員發表最新研究成果，更吸引眾多廠商展出相關技術，連NVIDIA執行長黃仁勳都親自前往推廣自家最新技術及產品。
由於個人對實境互動這個領域非常著迷，所以每年總會花點時間關注這個研討會相關技術的最新動態。除了相關論文外，個人尤其對「先進技術(EMERGING TECHNOLOGIES)」這個分項特別感興趣，因為這個項目綜合了最新技術及實機展示，同時提供參觀民眾感受最具未來感的體驗，比起那些充滿學術理論讓人暈暈欲睡的論文要有趣的多了。
今年「先進技術」項目共收錄了來自全世界24個團隊的展出項目，很可惜台灣今年無人上榜。雖然今年無緣前往實際體驗，但從先前官方釋出的影片就可看出相當精采，不過遺憾的是官方只收錄了8個項目的片段，其它部份可能就得自行參閱官方網站了。目前這些展出項目的正式論文尚未釋出，為了讓大家能更進一步了解影片中介紹的內容，以下僅就個人觀點做一點簡單摘要及說明，希望能讓大家能對這些技術更加了解，如有認知錯誤或有其它看法歡迎留言一起討論。
SIGGRAPH 2018 Emerging Technologies官方影片：

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最近看到一個新聞「30 萬日圓的 Gatebox 僅 2 萬就搞定？」本想有什麼驚人之作，這樣高度整合的技術竟如此簡單就被破解，沒想到只不過是用透明顯示器就搞定。回想我和朋友2014年參加Maker Fair Taipei時就DIY過一個用平板改裝的透明顯示器互動魚缸，早知道當年就搞個初音的影片來放，如今就不會有這條新聞。
【日本神人】影／高手在民間！30 萬日圓的 Gatebox 僅 2 萬就搞定？ 網友：這不科學
https://www.limitlessiq.com/news/post/view/id/5754/
互動水族箱
https://sites.google.com/site/naivemaker/aquarium

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今年Computex & InnoVEX 2018中可以嗅出一個方興未艾的風潮，那就是邊緣運算，本文將介紹邊緣運算為何興起，以及有哪些台灣廠商已推出相應的解決方案。

一年一度的Computex & InnoVEX 2018在不久前熱鬧閉幕，每年我總會撥個一、兩天去參觀，今年另外加碼了一天半參加了三場Computex Forum：「串聯AI生態系」、「遇見明日新科技」及「顛覆物聯新視界」，感受到不一樣的氣氛。

整體來說，從展場熱點來看個人電腦及週邊已有逐漸淡去的感覺，取而代之的是行動通訊、人工智慧、物聯網及相關的應用軟體等相關應用。尤其世貿三館的InnoVEX更是明顯，大多新創公司都展現出未來「萬物皆智能（AIoT = AI + IoT）」的趨勢。

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去（2017）年科技部喊出臺灣正式進入「人工智慧(AI)元年」預計在五年內投入160億台幣。臺灣人工智慧學校在各大企業贊助及學研單位的投入教學下，經過三個多月密集培訓，已於今年四月底培訓出第一批五百餘名的技術及經理人員。

經濟部工業局也為了協助國內大型企業導入人工智慧技術，積極推動企業出題，新創團隊解題的「AI⁺ Solution Match人工智慧加值應用商業媒合」活動，並鼓勵各民間企業主動提出「AI主題式業界科專」。

在這種氛圍之下，身為創客的我們怎能錯過展現好點子落地的大好時機呢？接下來就為大家介紹如何取得及應用免費的AI實驗場域資源「Google Colaboratory」。

Google免費GPU資源Colaboratory

大家都說要玩AI先得準備個很貴的高級顯卡及伺服器才能跑得動，對於想入門練練手的人實在有點花不下去，就像想學開車的人不會先買一台法拉利，而是先去教練場學到一定程度後，再考慮一下預算及需求後才會依用途去買合適的跑車、房車、貨車、代步車甚至是二手車。

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目前當紅的人工智慧（Artificial intelligence，AI）主要聚焦在深度學習（Deep Learning，DL）領域，想學習深度學習技術的人，第一步通常會遇到一大堆框架（Framework）卻不知如何選擇，而究竟什麼是框架？框架如何用來表示模型？哪些才是主流框架？本文將會完整告訴你，協助找出最符合自己需求的框架。

何謂深度學習框架？

深度學習簡單示意圖。（圖片來源：廖庭儀製作）

大家都知道只要準備一張紙和一隻筆，加上源源不斷的靈感，就能將想法轉化成文字，創作出一篇令人感動的文章。但現在手寫創作的人越來越少，只好選用一項電子書寫（數位表達）的工具來創作。以Windows舉例，可能用的是Note Pad（筆記本）、Word或PDF Editor，如果是學術寫作的人可能較常用的是Latex，在網頁上創作則可能是Html。

文章的好壞並不會因為工具的改變而有所不同，卻會影響寫作效率以及排版美觀，改變讀者對這篇文章的評價。雖然文章內容（基本元素）可輕易的在不同工具中轉換，但遇到字體格式、圖片、公式等特殊排版需求時，可能出現檔案轉不過去等問題，同時難以用來表達音樂、影像、視頻。

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近幾年來人工智慧（Artificial Intelligence, AI）喴的震天價響，吃也要AI，穿也要AI，連上個廁所也要來個AI智能健康分析，生活週遭食衣住行育樂幾乎無處不AI，彷彿已經來到科幻電影中的那個世界，面對這波「智能」新浪潮，身為Maker的我們自然不能缺席。本文將完整介紹AI晶片的發展，以及Maker們如何使用AI晶片與創作接軌。

AI這個領域看似深不可測，大家都說你得先學個線性代數、機率再加上一堆理論以及看了就頭疼的程式碼，再經過數年修練，就能小有成就。不過，大家請不必擔心，這些難的部份就先交給聰明的資料科學家和工程師，Maker們只要應用他們開發出的源碼及工具（SDK） 發揮創意專心創作出更具「智能化」的作品，解決更多人們的需求即可。

打個比方，「就像學開車不必先懂得車子如何設計，只需到駕訓班學基本原理、操作及交通安全規則就可上路了。」但是，如果你想精進駕駛技術，甚至當個專業賽車手或開發出專屬的車子，這時就必須更了解車子的設計原理，並學著如何改車及用何種方式駕駛，如此才能發揮車子的最大效能。

AI的應用不難，但想精通就得好好修練，就像除了知道怎麼開車以外，還需要知道車子的原理與架構

從開車的例子來舉例：AI晶片就如同引擎，計算能力等同於決定車子的馬力，而算法（模型）就像車型，不同的車型有著不同用途、解決不同的問題，如果開著跑車要載貨而開著貨車要競速，相信一定不會有好的結果。而大量的資料就像汽油，少了它車子肯定動不了。

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2012年Google Glasses造成一股AR眼鏡旋風，大家都希望從此可以過著如科幻電影般的隨心所欲獲取及處理數位資訊，可惜地是當年很多條件都不成熟，所以這項產品不到兩年就消失於市場。後來2015年微軟推出Hololens時重新以MR(Mixed Reality)商業術語(其實就是Strong Augmented Reality)包裝，同時兼具AR/VR效果，加上強力的3D掃描及手勢互動，的確又吸引了一波市場熱潮，但可惜的是單價太高(US$3000~5000)難以全面普及化。去年及今年隨著AI語音、影像辨識及3D感測器(光學)技術的成熟，加上市場謠言不斷APPLE即將推出AR眼鏡，因此可想見未來一、兩年內穿戴式顯示及互動技術又會變成顯學。

小弟2015年曾參加全國專利分析比賽並得了一個小獎，題目正是這個題材，當時光了二、三個月整理了一千多篇專利，並根據期望目標的限制收歛到69篇，最後再仔細閱讀後整理得到一些脈胳。雖然這份資料舊了些，但對有心入門了解的人可免去寶貴時間分析，藉由整理好的專利編號就可以順藤摸瓜，是很好的起頭。

由於原文內容太長，這裡僅摘錄部份結果部份，如有興趣更進一步了解的人，或者對於內容有誤的地方，歡迎留言討論。

市售及網路集資產品分析

目前擴增實境眼鏡(或稱智能眼鏡)百家爭鳴，不斷推陳出新，有部份廠商原先只製作頭戴式顯示器，目前也紛紛投入此一市場。就外觀型式分類本文自行將其大致分為四大類型。

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2016年初日本廠商推出一台看似咖啡壺的AI虛擬助理原型機稱為Gatebox (如Fig. 1a)，這台機器可厲害了，浮空投影出一個3D動漫美少女管家，她不但會露出可愛的笑容問候你，眼神動作還會跟著你移動，最擅長唱歌跳舞，並且有像Siri的語音助理功能可以查詢天氣、控制家電等，還可以用手機APP和她連線，就像身邊多了一個貼心的女友，把你照顧的無微不至。2016年底開始接受預訂共300台，一台要價近三十萬日圓還是一掃而空。2017年底開始出貨，2018年3月再追加39台日本最紅的3D虛擬偶像「初音」版本。

受到Gatebox的刺激，台灣某大廠也曾找上我想開發此類產品，因為我的專長剛好包括此類相關機電光技術，但我只有簡單指導他們並無實際投入，不過至今仍未看到產品上市，我想這個案子大概胎死腹中了吧？

今(2018)年WMC中有兩家廠商不約而同推出了類似的產品的原型機，看來未來AI虛擬助理可能又會變成另一個戰場。首先幫大家介紹的是由韓國電信商SK Telecom 和技術團隊Reality Reflections共同打造的HoloBox和虛擬助理Wendy (如Fig. 1b)。他們主打的功能除一般語音助理可以作到的功能外，另外虛擬助理還可提供一百多種表情還可辨識常用手勢用於控制系統。而其中的虛擬助理則是經由多達一百六十多台攝影機拍攝及數週時間的處理才得以產生的。

而另一家由英美韓組成的團隊DoubleMe則是推出了MxR Tube (如Fig. 1c)。他們主要技術是直接快速360度全方位掃描人的動作(如跳舞、踢球等)，經由內投影技術即可顯示3D真人動作，搭配簡單手勢操作就可旋轉觀賞視角，非常適合用於記錄特殊情境(如結婚、表演等)。

Fig. 1 AI虛擬助理，(a) Gatebox[1]，(b) SK Telecom HoloBox[2]，(c)DoubleMe MxR Tube[3]

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雖然現在的小朋友可能已經不太認識「遊戲王」這個知名動漫，但當年我卻被它那個虛擬怪獸實像化的戰鬥場景深深吸引，甚至為此重新回到學校花了許多時間研究如何實現這項技術，包括多視角取像、三維重建、裸視立體顯示及360度全像成像技術。經過數年努力雖然有一些小小成果，但最終還是得向現實(物理極限及開發經費)低頭，心中總想著難道科幻電影「星際大戰」中全息(全像術)投影的莉亞公主、「鋼鐵人」中的浮空顯示及人機互動、「阿凡達」中的戰鬥沙盤在我有生之年都沒機會看到它們真正被實現了嗎？正當心灰意之際，好友傳來的一份資訊讓我眼睛一亮，原來這項超黑科技竟然在美國國防部高等研究計畫署(DARPA)的支持下(不知花了多少錢??)，已成功被FOVI3D這家公司商品化了，稱為「光場顯示器(Light Field Display, LfD)」，甚至可以稱為真正的全像顯示器(Holographic Display)(大陸稱為全息顯示器)，而FOVI3D正是知名全像術照片製作公司Zebra Imaging 2015年所收購的子公司。

FOVI3D公司推出的「光場顯示器」是一個看似桌子的顯示器，眾人不用戴著笨重的3D眼鏡，即可圍在桌邊俯視如同實體般的影像進行討論(Fig.1)，如同上帝視角，每個人都可看到屬於自己視角的影像，且不會有傳統雙眼立體顯示器(或VR頭顯)那種令人暈眩的問題，雖然目前顯示效果離這些科幻電影差了一大截，價格也貴得離譜，但現有的成果仍是非常驚人。為了讓大家能更清楚這項產品(這不是業配文)，接下來就為大家逐一介紹什麼是光場、如何取得及還原光場資訊、光場攝影機(Light Field Camera)的發展歷程，最後說明FOVI3D這項超黑科技「光場顯示器」到底是如何被實現及未來無限想像的應用方式。

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我有沒有聽錯！3.3V / 8MHz 8bit MCU的Arduino Mini Pro竟然可以拿來做「動畫胸牌」，不是LED的那種(圖一左圖)，而是64K彩色LCD的那種(圖一右圖)。它不只可以秀文字還可秀影像，並可選擇多張自己喜歡的影像及輸入自己想要的文字後再下載，更誇張的是竟然沒有用到SD卡，總成本不到二個小朋友(<NT$500)。各位Maker，這是真的！而最主要的功臣就是來揚科技(Lyontek Inc.)的那顆PSRAM(Pseudo Static Random Access Memory)(圖一右圖綠色板子上正中間那顆八隻腳的IC)，到底什麼是PSRAM，又要怎麼才能完成這項作品，就讓我們繼續看下去。

圖一、左圖為傳統LED胸牌，右圖為本開源專案迷你電子看板【OpenQSignage】

近似同義名詞補充：電子看板、數位看板(數字標牌)(Digital Signage)、數位相框(Digital Frame)、胸牌(名牌)(Name Badge)、名片型字幕機、廣告機、跑馬燈(Scrolling Advertising)。
 

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