手勢感應開啟裝置新智能人機介面

IHS表示，如果我們以Google Trends來了解“gesture sensing”的關注度，那么可以發現：2013年到2015年之間有相當明顯的搜尋熱度。事實上，一些具有平臺制定實力的大廠，大約從2009年就已經開始布局手勢感應技術；歷經了數年的改進與時機的等待，約在2013年到2015年之間，一些相關的成果陸續呈現了出來。因此，媒體、產業、供應鏈自然地在這段時間里表現了他們的興趣。“手勢操控”基本上是以手勢來作為人機介面的媒介，與語音、觸控一樣，都可以算是自然人機介面（natural user interface）的一種。當觸控熒幕的使用沖擊了既有的鍵盤、鼠標后，手勢跟語音成為下一個受到關注的人機介面。

終極的人機介面可能是基于具有人工智能的機器，讓使用者以自然語言交談的方式進行，使用者根本無需做任何的學習，全憑機器背后的人工智能來了解使用者。然而，人工智能不會在近期幾年就成熟到可以應用到日常電子產品的程度；就算是有機會，相關的法律約束、道德問題都必然將引起社會的激烈討論、甚至對立。比較接近目前實際的情況是：在觸控熒幕成為新一代的人機介面之后，我們的電子產品、物聯網、機器等裝置，正在不斷地安裝感應器（sensors），這些感應器成為人機介面或是大數據的基礎；而后端的演算法、甚至未來發展出來的人工智能，將會是這些裝置真正具有“智能”的關鍵。

手勢操控受到一般使用者的關注可以從2006年的Wii開始算起。到了2010年的Microsoft Kinect時，算是達到了一個新的里程碑，因為這是第一次使用者可以徒手、不需仰賴任何控制器的方式與裝置互動。從2013年第4季起，主流的家庭游戲機，包含Microsoft Xbox與Sony PlayStation，都可以支援徒手的手勢操控。相形之下，Nintendo Wii U的人機介面已經顯得過于傳統。Intel的RealSense經過連續兩年在CES的展示后，終于在2015年正式安裝到筆記型電腦等裝置。不過，從目前手勢操控本身的成熟度來看，手勢操控的人機介面在效能與應用上，還未達到投射式電容在2007年時一開始就令人驚艷的地步。即使是能夠達到，使用者行為的改變仍然需要時間，更何況在某些裝置上，手勢操控可能是一種輔助性的人機介面，而不是主要的介面。

手勢操控跟觸控熒幕不存在取代的關系，這兩個自然人機介面會有各自合適的使用情境。觸控熒幕適合用于手機與平板電腦，同時也是主要而直覺的使用者介面，然而由于使用者已經可以碰觸得到熒幕，所以手勢操控就顯得有些多余，或只是輔助性的目的。對一些使用者無法接觸到熒幕的裝置來說，手勢操控就是相當合適的人機介面。例如：智能型電視可以透過具有熒幕的裝置，或是機頂盒來達成，但是在這兩者的使用情境下，使用者都需要與熒幕保持一定程度的距離，因此，觸控熒幕并不適合。相對而言，除非仍然堅持以遙控器的方式作為人機介面，否則徒手的手勢操控會是相當合適的方式。

一些新興的沉浸式應用，像是擴增實境（augmented reality）、虛擬實境（virtual reality）等，裝置本身不會有面積夠大的熒幕方便操作，因此就其使用情境而言，手勢操控會是相當合適的人機介面。智能型手表其實也有類似的難題，穿戴式裝置比起行動裝置更講究穿戴的舒適性；即使可以作曲面熒幕，操作情境比起手機來說還是相當的不方便，這時手勢操控跟觸控熒幕彼此間就可以搭配、成為相輔相成的角色。Google在2015年為Android Wear發表了Wrist Gestures，正是利用內建的慣性MEMS感測器，讓使用者可以轉動手腕的簡單方式來操作智能型手表。

再者，未來許多以物聯網為基礎的智能家電（IoT-based home appliances）本身可能根本沒有熒幕，或者僅有一個以指示功能信息為主的小型熒幕，除了集中到手機、機頂盒上透過語音操作外，手勢操控也會是合適的人機介面。例如：Apple目前發表的HomeKit平臺，搭配iPhone，已經逐漸讓物聯網的智能家電生態體系有更清楚的輪廓，而Apple早在2013年11月時也并購了PrimeSense，取得了手勢操控技術，并且這兩年間仍持續地鞏固其專利。Google在2015年5月發表的Project Soli，更具創意；以雷達波反射的原理，將整個手勢操控的功能縮小到一個長寬各小于1公分的單晶片中。

手勢操控的技術可以有不同的功能范疇，因而影響感應器的設計。許多手機已經內建慣性MEMS感測器，因此可以利用來做一些簡單的手勢操控應用，例如：甩動手機來選取上一首或下一首音樂、甩動手機來玩擲股子游戲、翻動手機以拒絕接聽等等。同樣地，距離感測器（proximity sensor）也可以用來做手勢操控。不過，這些都不是手勢操控感測器的真正潛力所在，只是因為感測器已經內建、加上應用軟件的創意，才有了這些應用。具有深度圖（3D depth map）能力的手勢操控感測器將有機會在未來大放異彩。當感測器能夠建構深度圖時，除了具有手勢操控能力外，同時也可以為裝置帶來“視覺”。例如：Intel的RealSense、第一代的Microsoft Kinect和目前的Project Tango都采用了類似的深度感測技術原理（structured light），但是延伸的加強與調整就可以擴充到不同的應用范疇。RealSense強調手勢操控、機器視覺，甚至虹膜辨識，Project Tango以特制的電腦視覺晶片來做環境空間辨識，而Kinect則是加強了全身骨骼節點的演算法，讓動作便是從手勢拓展到全身。

經過數年的開發，手勢操控作為人機介面，已經從研發、特殊應用階段，逐漸往一般使用者可以經常看見的裝置滲透。手勢操控并不是要取代觸控熒幕，而是以相關的感應器為基礎，讓手勢可以如同觸控熒幕般，成為另一個成熟的自然人機介面。而具“視覺”能力的感應器導入后，除了讓裝置具有判斷使用者手勢的能力外，也將讓裝置更具智能化。我們確實是在為智能型裝置打造人機介面，但另一方面，我們也是在賦予“感官知覺”到這些裝置上，這也是其智能化的關鍵。