眼神和手勢語音一樣都是人類最自然的互動方式，和我同世代的小孩成長的過程很習慣透過鍵盤滑鼠和電腦互動，而現在的小孩會覺得用觸控的方式和數位世界互動是很自然的，但這些都還離「人跟人之間直接用眼神語言交流」有一段差距。

如今 AI 技術突破，大型語言模型的出現讓使用者可以直接透過 prompt 用自然語言和 AI 互動，我相信有一天，下個世代的小孩可以和數位世界互動就像和真人互動一樣簡單，其中眼動追蹤就是達到這個境界的關鍵技術之一。

我研究所的研究領域是影像處理和電腦視覺，這個領域有許多著名的問題，例如「物件偵測」和「人臉辨識」，有許多公開的大型資料集相應而生。大家都用同樣的資料集，好處是大家都有同一個比較的基準，不過這樣也可能限制解決問題的方法。例如某個物件偵測資料集只有 RGB 影像能用，在這個資料集開發的演算法論文就只會用 RGB 影像當輸入，但現實世界我們可以讓相機拍攝多張影像，再計算動作變化來達到更好的偵測效果。

在新創公司開發產品的迷人之處，就是「沒有標準答案」。我們的技術從影像分析出發，但我們優化產品的手法不僅止於「影像處理」。我們從更源頭的機構光學探索各種機構設計的可行性，同時也找使用者訪談，從使用者的回饋來優化體驗，希望我們的解決方案是適用在所有場域和使用者的。

我享受這種從零開始一步一步解決問題的過程，也歡迎更多喜歡解決問題的人才加入我們。