執行摘要
Envalith有幸訪談吉村社長兼CEO。 Dynamic Map Platform已邁入新階段，將原本為自動駕駛建構的高精度3D資料（高精地圖）與3D Gaussian Splatting（3DGS）資產延伸至遊戲與娛樂領域。公司參展東京電玩展的目的，在於發掘以現有資料資產原樣運用的授權模式業務之潛在需求，並開發潛在客戶。娛樂領域作為附加領域格外突出——擴大公司高精度3D資料的應用範圍，可開拓新客群與授權機會。核心業務方面，Data for AI（企業授權）與海外資料生成專案預期將成為FY3/27至FY3/28的成長動能。
企業寄語
遊戲最重要的是沉浸感。在賽車遊戲中，玩家是否真切感受到自己正行駛於那條真實道路，是決定性因素——而這正是我們為自動駕駛所建構之幾何精確3D資料需求極為強勁之處。由於我們交付的是成本與資本支出皆已投入完畢的資料，因此能以具吸引力的價格提供。娛樂是我們既有維護與持有之高精度3D資料的新應用領域，我們視其為源自現有資料資產的增量授權機會。第一步是透過東京電玩展掌握客戶需求，並將其轉化為具體案件。
主要論點
東京電玩展參展與娛樂市場開拓
公司將東京電玩展參展定位為與遊戲開發商建立關係、開發潛在客戶的場域。娛樂目前佔全公司營業收入比重極微，但除已向法國獨立遊戲工作室交付之案例外，具體交付專案已在推進中。遊戲領域詢問件數累積，將提升現有資料資產的運用率，並逐步擴大3D資料授權的客戶基礎與營收機會。
區分自動駕駛用途與遊戲用途的「精度」
吉村社長將精度拆解為兩個軸：幾何正確性（3D形狀）與照片級擬真度。前者是公司高精地圖直接創造價值之處；後者則以CG製作工藝為前提。透過將含車道標線、坡度、曲率等向量資料轉換為Unreal Engine或Unity格式匯入，過去需人工進行的道路模型建構可大幅壓縮。3DGS可替代實地勘景，並在建模階段作為參考素材，有助於品質標準化。
以Data for AI為核心的本業成長設計
企業授權採三軸定價結構：期間、涵蓋範圍（地理）與使用案例。使用案例定義為五大類別——訓練、評估（模擬）、輔助資訊、認證，以及安全機制（ODD設定）——客戶基礎涵蓋車廠、半導體企業、AI系統企業與監管機關。管理層指出，企業授權是FY3/27至FY3/28期間爬升最快的領域。
Envalith的著眼點
問答精選
- Q
問：自動駕駛級精度與遊戲級擬真度能否在同一資產內並存？
A答：精度需區分為幾何正確性與照片級擬真度。在賽車遊戲中，實際行駛於那條道路的感受決定沉浸感，因此對幾何精確3D資料的需求極為強勁。相對地，視覺美感則以CG重繪——3DGS並非原樣使用，而是作為製作階段的參考素材。公司所供應的是已為自動駕駛建構完成的資料，以現有資產原樣運用的授權模式交付。
- Q
問：遊戲工作室認為開發工作流程中哪些環節具價值？
A答：第一是勘景與實地測量。過去需派員赴現場拍攝的作業，可改以在3DGS內確認取代。第二是道路模型建構。過去需人工繪製車道、標高、坡度與曲率，如今匯入既有資料即可一次完成。第三是CG建模。可取得360度照片級擬真參考素材，有助提升品質並使作業標準化。綜合結果是品質、成本與交期三方面同步改善。
- Q
問：將如何衡量東京電玩展參展的成果？
A答：首要指標是我們開發出多少潛在客戶。這是能與大量企業直接對話的場域，且對我們而言是全新領域。它對營收具加成效果，且因額外開發工時有限，我們預期亦將帶來利潤貢獻。我們視娛樂為將既有維護與持有之高精度3D資料導入新市場的增量業務機會。在東京電玩展上，我們的目標是擴大與遊戲開發商的接觸、掌握客戶需求，並創造授權機會。
- Q
問：新增使用案例時，如何看待增量成本與利潤率？
A答：可原樣運用既有持有資料的案件，毛利率極高；內部以80%以上為基準，並以趨近100%的水準為目標。若需為未涵蓋區域新生成資料，作業將轉為專案型，我們的方針是在確保最低35%毛利率、目標約50%的前提下接受此類委託。獲利能力的決定因素並非應用領域，而在於能否活用既有資料資產。
- Q
問：Data for AI企業授權的合約結構為何？
A答：與車載量產授權不同，其不與出貨台數連動；定價基於三軸組合——期間、涵蓋範圍（地理）與使用案例。使用案例定義為五大類別：訓練、評估（模擬）、輔助資訊、認證，以及安全機制（ODD設定）。即使是同一客戶，提高涵蓋層級即可推升合約金額；且隨著使用案例由訓練擴展至驗證、再至邊緣端部署，變現機會亦隨之擴大。客戶基礎同樣呈層次性擴張——車廠、半導體企業、AI系統企業與認證機關。
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