蘋果收購 invrs.io 背後的战略意图是什麼？

Apple 長期以來在光子學領域進行垂直整合，從 iPhone 鏡頭、LiDAR 掃描儀到 Vision Pro 的顯示技術，硬件性能高度依賴光學設計的精密度。然而，傳統光子學設計流程往往是手動且耗時，需要大量的物理原型與電磁模擬，嚴重拖慢產品迭代速度。invrs.io 創辦人 Martin Schubert 擁有 Meta、Google 與美光的豐富經驗，專注於以 AI 演算法優化光線在複雜結構中的傳播特性。蘋果延攬其人才並取得相關資產，意在將 invrs.io 的 AI 框架納入內部設計管線，實現從元件規格到最終驗證的全自動化。

更具體而言，蘋果可能在以下方向部署 invrs.io 的技術：

• iPhone 與 iPad 相機模組：透過 AI 優化微型鏡頭設計，提升低光效能與變焦能力。
• Vision Pro 與未來的 AR 眼鏡：加速光波導（waveguide）與擴瞳光學（expanded pupil optics）的開發，降低重量與成本。
• 激光雷達（LiDAR）：改進收发器（transceiver）光路設計，提升探测距離與分辨率，用於自駕車與空間計算。
• 數據中心光互連：優化矽光子學晶片的光柵耦合器（grating coupler）與波導結構，以提高傳輸效率。

在技術層面，invrs.io 提供的標準化設計任務（如 CEC 基準測試）與公開排行榜，可讓研究員快速比較不同優化算法的效果，避免重複發明輪子。這對於蘋果這種需要大量定制化光學元件的大型企業而言，無疑是一大助力。蘋果未來可能將 invrs.io 框架整合至其晶片設計工具鏈（如 ARMs 與 Apple Silicon），形成全方位的硬體優化平台。

invrs.io 的光子學 AI 框架如何改變元件設計流程？

invrs.io 的核心貢獻在於創建了一套開放、標準化的 AI 輔助光子學設計工具鏈。其 GitHub 倉庫公開了多個關鍵項目：

• standard-design-tasks：定義一系列光子學元件的標準化設計問題，例如 nano-photonic grating coupler、mode converter 等，並提供參考解與評估指標。
• optimization-toolkit：整合多種先進的優化算法（如 CMA-ES、Bayesian optimization），可對光場分布、透射率等目標進行自動化搜優。
• public-leaderboard：公開排行榜，讓研究機構與企業對比自家算法的性能，促進良性競爭。

這些工具將傳統依賴專家經驗的“試錯法”轉變為數據驅動的自動化流程。设计師只需輸入元件幾何約束與光學目標，AI 便能在數小時內給出優化參數，而無需手動調整數千個變量。這樣一來，新進入者也能快速達到一定設計水平，同時資深工程師可以更聚焦於系統級整合。

以光波導設計為例，傳統方法需要對波導截面進行網格劃分並求解麥克斯韋方程式，單次模擬可能耗費數小時，而優化一個結構往往需要成千上萬次評估。invrs.io 通過預訓練的代理模型（surrogate model）與歸納偏置（inductive bias），將單次評估時間降至毫秒級，使得整個優化過程在几天內完成。這對於 Apple Vision Pro 這種需要定制化光學的產品而言，意義重大。

這項收購對 AR/VR 與 Vision Pro 產品線的短期影響？

Vision Pro 作為蘋果首款 Mixed Reality 裝置，其光學系統採用三折射鏡片（3P）設計，搭配 Micro-OLED 顯示器，雖能提供高解析度，但體積與重量仍受限於光學效率。若蘋果能夠利用 invrs.io 的 AI 框架設計衍射光波導（diffractive waveguide），則可大幅減輕光學組件重量，並提升視場角（FOV）。這對蘋果下一步推出更輕巧的 AR 眼鏡至關重要。

具體短期影響可能表現在：

• iPhone 相機升級：預計 2025–2026 年的 iPhone 型號將採用 AI 優化的鏡頭設計，提升低光拍攝與變焦範圍，並可能引入計算光學的新功能。
• Vision Pro 迭代：第二代 Vision Pro 可能採用自研光波導，降低對外部供應商的依賴，同時提升顯示效準。
• LiDAR 性能提升：自駕車與空間計算应用需要更遠、更精確的 LiDAR，AI 優化的光路設計可提高信噪比與解析度。

此外，invrs.io 的開放標準也可能吸引更多第三方開發者為 Apple Vision Pro 創建定制光學組件，進一步擴大生態系統。短期內（未來 12–24 個月），市場將觀察蘋果是否在專利申請中出現 invrs.io 相關的算法特徵，以及 Vision Pro 的 BOM 成本是否因光學設計優化而下降。

光子學開源生態如何重塑產業競爭格局？

invrs.io 的定位類似於光學領域的「TensorFlow」或「RISC-V」，旨在建立一個開放的標準化平台，讓全球研究機構與企業能夠共享設計任務與基准結果。長期以來，光子學設計軟體市場由 Synopsys、Ansys 等巨頭主導，其商用工具授權費用高昂，且封閉的演算法導致創新速度受限。invrs.io 的開源模型有望降低中小型廠商與學術界的研究門檻，加速新材料的應用與新架構的探索。

競爭格局的變化可能體現在：

• 供應鏈重組：蘋果若將 invrs.io 框架作為內部設計規範，可能要求合作供應商（如鏡片製造商、晶圓代工）提供兼容的設計輸出，從而掌握標準制定權。
• 軟體巨頭入場：Google、Meta 也可能加強光子學 AI 布局， either through acquisitions or open-source projects，例如 Google 已在其 TPU 光互連領域累積專利。
• 初創企業機會：小型光子學公司可專注於特定應用（如生物感測、量子計算光學），利用 invrs.io 快速原型，降低研發成本。

然而，開源生態的成熟需要時間。invrs.io 目前僅有少量項目活躍，且缺乏商業化支持。蘋果的加入無疑注入資金與 credibility，但是否會維持開源精神，仍需觀察其後續開源許可證的選擇（例如 Apache 2.0 vs. 專有許可）。

2026 光子學市場預測：AI 驅動的設計革命來了嗎？

綜合市場研究機構數據，全球光子學市場規模將從 2023 年約 5000 億美元成長至 2026 年 8000 億美元，年複合成長率（CAGR）約 9%。其中，消費电子、數據中心與汽車領域是三大增長引擎。AI 輔助設計作為增效工具，其市場價值預計在同期從 20 億美元攀升至 100 億美元，成為光子學生態的重要組成部分。

從技術切入點來看，AI 驅動的光子學設計將在以下場景率先落地：

• AR/VR 光波導：複雜的 3D 納米結構無法靠手動調整，AI 可搜尋高維參數空間，快速找到滿足特定 FOV 與效率的解。
• 矽光子學晶片：晶片上的光柵耦合器與 wavelength multiplexer 需精密尺寸控制，AI 能夠容忍工藝偏差，實現良率提升。
• 自動駕駛 LiDAR：光學相位陣列（OPA）的設計極為複雜，AI 可將掃描範圍與分辨率提升至新層次。

蘋果的 invrs.io 收購不僅是自身能力的補強，更可能成為光子學設計 AI 化的催化劑。隨著蘋果將 AI 框架內化並與自研晶片深度整合，業界或將追隨這一路徑，掀起一輪“光子學設計自動化”的投資熱潮。2026 年，我們可能看到首批完全由 AI 優化且量產的光學元件出現在consumer devices中。

常見問題

蘋果收購 invrs.io 是否意味著將自建光子學元件供應鏈？

不完全。收購主要為取得 AI 設計技術與人才，而非直接生產元件。蘋果仍會與現有供應商合作，但設計環節將更自主，降低對外部設計工具的依賴。

invrs.io 的開源框架會停止維護嗎？蘋果會將之商業化嗎？

根據 invrs.io 的 MIT 授權協議，原始開源代碼不會被撤銷，但蘋果後續可能推出基於開源核心的商業版本，並提供企業支持。社群將繼續維護，但核心開發可能轉向蘋果內部。

這項收購對其他光學廠商（如 Sony、ams OSRAM）有何影響？

短期衝擊有限，長期可能加劇競爭。蘋果若將 AI 設計框架推廣為行業標準，將迫使其他廠商加速自身 AI 佈局，否則可能被邊緣化。Sony 等大廠可能透過自研或收購來應對。