2026 James Dyson 設計大獎台灣區揭曉，實踐大學 Monolith CF 外掛式摩托車足踝護具奪冠，可直接固定於日常鞋款，兼顧騎乘防護與通勤便利。
James Dyson 設計大獎公布 2026 年台灣區冠軍及優異獎得主，本屆冠軍由實踐大學產品工業設計學系碩士班王鈞生設計的「Monolith CF 外掛式摩托車足踝護具」奪得；另兩組優異獎作品則分別聚焦環境保育與緊急醫療議題：「Reefvive 珊續」以海洋廢棄物打造模組化珊瑚復育基座；「PuffO₂」則運用 AI 與雙感測器，輔助判讀火災煙霧吸入風險。三件作品皆充分呼應 James Dyson 設計大獎「設計一個解決問題的方案」的核心精神。
James Dyson 設計大獎評審、消費科技資深媒體人莊英群（Kisplay）表示：「該作品將海洋廢棄物轉化為珊瑚復育模組，串聯材料循環與海洋修復，完整回應生態環境議題；同時透過實際海域部署與驗證，展現高度實踐性與環境價值」。目前，「Reefvive珊續」已與國立臺灣海洋大學合作完成水下實測，成功種植28株珊瑚，存活率達100%，並觀察到多種海洋生物開始棲息。未來，團隊將持續拓展復育場域並優化設計，朝規模化生產與部署的方向發展。
台灣地區賽優異獎：PuffO2
為火災煙霧吸入傷害設計、結合 AI 診斷的智慧急救面罩
「PuffO₂」寓意在危急時刻為傷患爭取更多呼吸與生存機會。國立臺北教育大學藝術與造形設計學系的劉佳宜，曾經歷地下室電動車起火、煙霧長時間未散，因而開始關注火災煙霧吸入的急救問題，並設計「PuffO₂ 智慧型煙霧吸入急護裝置」。該裝置結合 AI 演算法與雙感測器，將不易察覺的煙霧吸入風險轉化為直觀的分級資訊，協助第一線救護人員快速評估傷患狀況、進行分流與處置，並透過感測數據與時間紀錄，減少火場救援與後續醫療交接之間的資訊斷點。
因應多變的詐騙情境，Whoscall 除了主打陌生來電辨識外，亦有「一鍵查」功能支援可疑號碼、網址連結查詢與圖片截圖辨識，無論是收到不明訊息或優惠信件，用戶只需透過上傳螢幕截圖，甚至直接拍照實體宣傳單，「一鍵查」即可運用 AI 技術進行即時分析與風險判讀；同時，用戶還能一鍵分享檢測結果給親友，將個體防禦轉化為社群防護，全面擴大數位安全網。
Open Design 將不同大型語言模型整合進同套設計環境，可透過自然語言快速生成網站原型、專業簡報與互動式 Dashboard。相較其他平台，提供更高自由度，任何人都能輕鬆打造高質感的數位作品。
過去不論是建置網站原型、互動式 Dashboard 設計或製作簡報排版，往往需要在多種工具之間來回切換，不只得花時間處理版面細節，還需要一定的設計與前端基礎。近年隨著生成式 AI 快速發展，像是 Claude Design、Google Stitch 等 AI 設計工具，也開始透過提示詞生成網站與介面設計，大幅簡化過往繁瑣流程，不過，這兩項工具仍存在收費限制，或只能綁定特定模型與平台使用。
對此，本次特企將介紹近日在社群中相當受到矚目的免費開源設計平台－ Open Design，透過實際操作，帶大家一步步體驗 Open Design 的安裝設定、多模型串接，以及網站、簡報與 Dashboard 等不同情境應用。
什麼是 Open Design？
近年 AI 設計工具快速進化，從單純的圖片生成、版型排版，到如今已經開始進入「AI 代理」時代，而 Open Design 正是近期討論度相當高的新型態 AI 設計平台。它本質上並不是單一 AI 模型，而是一套開源的 AI 設計工作流系統，能將 Claude、Gemini、Codex 等不同大型語言模型整合進同一套設計環境中，讓 AI 正式參與整個設計與前端開發流程。
可以做到哪些事？
Open Design 最大的特色在於，它不只是單純幫你畫圖，而是試圖讓 AI 參與整個數位設計流程，舉例來說，當使用者輸入「幫我設計一個科技感產品發表頁面」，系統不只會生成視覺稿，還可能同步建立版型架構、互動元件、Hero Banner、色彩系統，甚至直接輸出對應的 React 前端程式碼。它背後的運作邏輯，其實很接近近年相當熱門的「Agentic Workflow（代理式工作流）」概念，也就是 AI 不再只是單一步驟回應，而是能拆解任務、串接工具，再一步步完成整體工作流程。
得利於 Open Design 內建大量可重複使用的 Skills與Design Systems，使用者可以快速套用不同風格的設計語言，例如極簡科技風、Apple 風格、SaaS 產品頁、現代 Dashboard 等，並透過自然語言快速修改細節，對於不熟 Figma、CSS，或沒有完整設計背景的人來說，能大幅降低製作門檻。此外，它也支援跨模型工作模式，例如可以使用 Gemini CLI 作為推理核心，再搭配 Claude 處理長文脈絡，甚至透過 Codex 生成程式碼，這種模型混搭能力，也是目前不少封閉式 AI 工具較難做到的地方。
相較 Claude Design 有何不同？
簡單來說，Claude Design 是由 Anthropic 官方打造的 AI 設計工作平台，而 Open Design 則主打「開源架構」與「多模型整合」的 Claude Design 替代方案。前者最大的優勢，在於整合體驗相當完整，由於它直接建立在 Claude 生態系之上，因此在上下文理解、長篇推理，以及 Skill 工作流整合方面相當成熟，整體穩定性與完成度也比較高，尤其 Claude 近期推出的 Skills 功能，讓AI 開始具備「記住工作流程」與「自動套用規則」的能力，只不過，Claude Design 目前仍偏向封閉式平台，模型與系統控制權主要掌握在官方手上，能自訂的範圍有限。
相對地，Open Design 則完全走不同方向，它更強調開源、模組化與自由擴充，使用者可以自行選擇 AI 模型、建立自己的設計系統，甚至串接本機 CLI 與外部 MCP 工具，對進階使用者與開發者來說，自由度明顯更高，也更容易建立符合自己需求的工作流，不過也因為需要自行設定環境、安裝 CLI、理解 AI 工作流概念，因此初期操作相對複雜一些。
跨模型設定連接 Gemini CLI
如前文所述，Open Design 最大的特色之一，在於能串接不同 AI 模型作為背後的生成引擎，目前支援兩種 AI 模型連線方式，分別是「CLI」與「BYOK（Bring Your Own Keys）」，前者是透過本機命令列（又稱終端機）工具直接串接 AI 模型，後者則是自行輸入 API Key 進行連線。由於 BYOK 設定流程相對複雜，也較容易遇到權限、額度或 API 設定問題，因此更建議先從 CLI 方式開始上手。本篇將以 Mac 電腦作為安裝範例，一步步完成 Gemini CLI 環境建置，包含安裝 Homebrew、Node.js，以及 Gemini CLI 本體，最後再登入 Google 帳號完成授權。若是 Windows 用戶可參考敝社 YT 頻道連結的影片教學。
步驟 8：進入 Gemini CLI 介面後，直接選擇「Sign in with Google」進行登入授權。
步驟 9：接著會跳出瀏覽器授權的詢問畫面，選擇「Yes」並按下 Enter 即可。
步驟 10：選擇欲登入的 Google 帳號後，即可開始進行 Gemini CLI 驗證流程。
步驟 11：當畫面出現「驗證成功」後，即代表 Gemini CLI 已完成授權與帳號連線。
下載安裝、中文介面設定一次完成
接下來便要安裝 Open Design，相較過去需要透過 GitHub 手動部署專案與安裝相應套件的繁瑣流程，如今 Open Design 已提供官方桌面版，整體安裝門檻降低不少，即便沒有程式背景也能快速上手。本次將以 Mac 版作為示範，Windows 的安裝流程其實也大同小異，只要下載對應系統版本的安裝檔即可。要留意的是，由於 Open Design 目前仍屬新興 AI 設計平台，在首次安裝時，可能會跳出「無法驗證開發者」或安全性警告，這屬於系統正常保護機制，並不代表程式有問題，只需到系統設定中的「隱私權與安全性」允許開啟即可。
過去在製作簡報時，許多人最花時間的往往不是內容本身，而是反覆調整版面、配色、字體與圖片位置等細節。如今隨著 Open Design 等 AI 設計平台問世，除了能幫我們生成網站原型之外，也能直接利用自然語言快速產出高質感簡報，使用前只要先準備好簡報主題與相關素材，再透過提示詞描述簡報用途、頁面架構、重點內容與目標受眾，便能自動生成具備完整視覺風格的簡報版型。後續若想修改配色、字型大小或調整圖片位置，也不需要重新生成整份簡報，只需以對話方式下指令即可即時微調，操作上就像是在與設計師來回溝通，大幅降低簡報製作所需的時間成本。
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