思看(Semcam Live) 面向大空間 VR、文旅互動、沉浸式劇場、主題樂園和多人線下娛樂項目，用固定式邊緣 AI 相機陣列捕捉玩家全身動作，並透過 Goku 同步追蹤手柄、道具、武器、載具和互動物件，讓虛擬角色、真實同伴與物理觸覺進入同一條即時資料鏈。
大空間 VR 不應該只是「戴上頭顯後在空房間裡行走」。很多以空間探索和敘事參觀為主的體驗，已經能讓遊客在共享虛擬空間中自由移動，但如果系統只能穩定呈現環境、頭顯和手柄，而看不到自己真實對應的身體，也看不到同伴準確的身體動作，沉浸感就會停在「我在看一個世界」，很難進一步變成「我和別人一起在這個世界裡」。真正有存在感的 LBE 體驗需要把全身動作、觸覺回饋、實體道具和多人協作結合起來，因為玩家的身體存在感、同伴存在感和物理回饋本身就是核心資產。思看(Semcam Live) 的方向是把這件事做得更輕：人體動作由固定式邊緣 AI 相機無標記捕捉，減少身體 tracker、貼點、動捕服和門店維護負擔；需要高穩定剛體資料的手柄、武器、道具、背包和互動物件，再交給 Goku 光學系統同步追蹤。
面向 2 至 12 人同場體驗，即時捕捉玩家全身姿態、朝向、移動和協作關係，讓虛擬角色不只顯示頭和手，而是能呈現軀幹、手臂、腿部、隊形和動作意圖。
適合大型展館、主題樂園、沉浸式演藝和互動敘事空間，把遊客動作、演員動作、道具狀態和空間互動事件接入同一內容系統，讓「參觀」升級為可互動、可協作、可複盤的現場體驗。
在多人探索、逃脫、對抗和團隊任務中，玩家需要判斷同伴的位置、朝向、手勢、閃避、蹲伏和揮動動作。思看(Semcam Live) 讓同伴不再只是漂浮的頭和手，而是可被內容系統理解的完整身體。
透過 Goku 追蹤手柄、槍械、工具、載具、球拍、訓練器具和可移動裝置的 6DoF 位姿，讓真實道具與虛擬世界保持同步。
動作資料可用於生成玩家戰報、精彩回放、社交傳播影片和營運分析，幫助門店提升體驗記憶點和復購傳播。
邊緣端處理複雜圖像特徵，減少海量原始影片回傳壓力，讓多相機矩陣更適合在不同面積、不同層高、不同動線的門店中複製部署。
玩家無需穿動捕服、無需在四肢黏貼標記點，也可減少腳踝、膝部、腰部等身體 tracker 的依賴，降低換裝、消毒、充電、綁帶、編號、配對和設備遺失帶來的營運壓力。
思看(Semcam Live) 輸出 120fps 全身動作資料，低於 0.1 秒延時，適合用於玩家角色驅動、身體存在感增強、同伴動作顯示、互動回饋、行為記錄和現場狀態監控。
對手柄、槍械、道具、工具、載具和互動裝置等需要高穩定位姿的物件，使用 Goku 光學剛體追蹤補足無標記人體捕捉的邊界。
當玩家伸手觸摸實體道具、握住武器、跨過地面邊界或靠近場景裝置時，思看(Semcam Live) 的身體資料與 Goku 的剛體位姿可以共同驅動虛擬回饋，讓視覺、動作和真實觸覺更一致。
Active Center 統一管理 思看(Semcam Live) AI 相機與 Goku 光學相機，讓玩家身體、頭顯、手柄、道具和場景物件在同一工程中同步標定、錄製和輸出。
固定式 PoE 相機部署後，營運人員主要維護場地、頭顯、觸覺背心和道具，不必為每位玩家準備完整身體追蹤套件，排隊周轉更輕。
支援 Unreal Engine、Unity、Live Link、FBX、BVH、C++、Python 等流程，可根據專案角色骨架完成 retarget、即時驅動和營運資料接入。
傳統光學 LBVR 的優勢是低延時、高穩定的空間定位，尤其適合頭顯、手柄、武器、背包和其他剛體物件。成熟光學系統通常會用相機、主動發光標記、玩家附件和道具附件組成完整生態，並強調可擴展到 free-roam VR arena 的大空間追蹤能力。它們的問題不是「不準」，而是人體表達往往依賴玩家佩戴或攜帶可被相機識別的 LED、反光點或 tracker，門店需要處理綁帶、充電、清潔、標定、遮擋、庫存、故障替換和周轉效率。思看(Semcam Live) 把人體動作捕捉從「給玩家綁更多設備」轉向「讓場地看懂玩家身體」，用固定式邊緣 AI 相機直接輸出人體骨骼與動作資料，再用 Goku 處理真正需要剛體精度的物體。
一些文旅 VR 項目重點解決的是空間視覺和故事內容：遊客戴上頭顯、拿著追蹤設備，在共享虛擬空間中行走和參觀。這類體驗很容易做到宏大的視覺奇觀，卻不一定能準確呈現每個玩家的全身動作。缺少身體之後，玩家看不到自己抬腿、側身、揮手、蹲下和避讓的姿態，也難以從同伴的身體動作中獲得社交存在感。思看(Semcam Live) 讓多人身體成為即時資料資產，幫助內容從「共同看見同一個場景」進一步走向「共同在場、共同動作、共同互動」。
思看(Semcam Live) 不替代 VR 頭顯、觸覺背心、反衝道具或手柄，它負責把玩家身體動作和空間行為變成可即時驅動內容的資料。頭顯繼續負責視覺沉浸，觸覺背心負責身體回饋，道具系統負責手感和互動，Goku 負責剛體位姿，思看(Semcam Live) 負責無標記人體動作。幾類資料在 Active Center 中統一同步，幫助專案在沉浸感、營運效率和可擴展部署之間取得更好的平衡。
根據您的場景規模和需求，我們推薦以下配置
面向大空間與多人捕捉的旗艦級邊緣 AI 動捕相機，內建 100 TOPS 嵌入式 GPU，支援 12 人捕捉與 HPE 高精度解算。
適合大空間實驗室、LBE、模擬訓練與多人資料採集
聯絡我們的技術團隊，根據您的場景規模、人數、空間與精度要求，客製化最佳相機陣列方案。
聯繫 思看(Semcam Live) 團隊，根據您的場地面積、層高、玩家人數、內容類型、道具數量、觸覺設備、頭顯方案和引擎接口要求，規劃適合 LBE 大空間 VR 與文旅互動項目的相機陣列和資料工作流。
思看(Semcam Live) 是邊緣運算 AI 無標記動作捕捉系統。相機側完成目標偵測、2D 關鍵點、ReID、追蹤、分割、裁切和置信度計算，Active Center 在本地完成跨相機匹配、三角化、3D 關鍵點、骨架解算、IK、濾波、retarget 和導出。
人體動作捕捉不需要動捕服、慣性感應器或反光標記點。若專案需要追蹤剛體對象，例如工具、道具、機器人末端、手柄或訓練器具，可以使用 Goku 進行 6DoF 剛體追蹤。
即時連結提供 120fps 動作輸出和低於 100ms 的端對端延遲，適合現場預覽、即時驅動、互動和擷取檢查。 HPE 是採後高精度處理流程，適合研究、訓練資料生產、關鍵鏡頭和需要更高品質關鍵點結果的專案。
可以。 思看(Semcam Live) 負責無標記人體動作，Goku 負責機器人關節、末端執行器、工具、道具、手柄、訓練器具、球拍、無人機和攝影機等剛體物件。二者在 Active Center 中共享座標系、時間軸和項目。
可連接 OpenSim、Visual3D、C3D、主流測力台、肌電和壓力台流程，並可透過 Semcam Biomechanics Plugin 與 Semcam Action Quality Assessment Plugin 擴展指標計算、動作品質評估和資料匯出。