拓墣~價格策略成壁壘,Apple穩當2011平板龍頭
拓墣~價格策略成壁壘,Apple穩當2011平板龍頭
2011.02.28 | 科技

儘管2011年CES消費性電子展及MWC行動通訊世界大會中,各大廠爭相亮出平板機企圖搶市,但是外界仍預期2011年的平板機大戰,Apple將持續穩坐龍頭。拓墣產業研究所預測,由於目前檯面上各業者的平板機在價格或服務上皆無法超越iPad,預估2011年平板機全年出貨量5,100萬台中,近七成將由Apple囊括,約3,450萬台。

平板電腦出貨量

目前iPad最低定價僅499美元,相較於Samsung Galaxy Tab上市定價730美元、CES亮相的Motorola Xoom更高達800美元,價格已相當於正規筆電,顯然iPad已在平板市場建構一道價格壁壘。

拓墣產業研究所研究員李易聰分析,和過去Apple產品站在價格頂點的情況迥然不同,過去iPhone、iPod在智慧手機及隨身聽的價格策略都較同規格產品高出一截,但iPad反其道而行,不需與電信商綁約,卻可以提供極具吸引力的499美元價格搶佔市場,贏得消費者青睞,讓同業莫不感到有如芒刺在背。

綜觀CES及MWC兩大國際展會,平板產品的推出已不限於PC業者,連手機廠商都來分一杯羮,而作業系統多採Android平台。雖然作業系統授權成本幾近於零,但一線廠商如Motorola、Dell所推出的平板產品卻要價不斐,甚至和常規筆電價格相當。

拓墣指出,這些一線大廠的平板機所配備的硬體規格-雙核心處理器、1GHz記憶體、前後製鏡頭,都遠勝於iPad的1GHz單核心及256MB記憶體,定價較高,是意料中之事,但若將平板機消費者的使用習慣進行分析,不難發現消費者大多使用平板進行閱讀、網頁瀏覽、電子郵件等系統資源消耗較低的「輕量級」工作,事實上不需雙核心處理器、1GB記憶體即可應付。硬體規格高,連帶使得成本提高,不具規模經濟的業者又無法透過大量出貨來分攤成本,最終只能將成本反映在終端偏高的售價上。

除了規格拉高成本外,Apple即將推出的iPad 2也將關鍵零組件廠商的產能佔用大半。因此,在產能吃緊下,零組件廠自然沒有誘因降低售價,平板業者甚至還可能為了先取得產能而願意付出更高價格預訂產線,造成在成本降低上更具有挑戰性。

拓墣預估,這些對成本無法降低的不利因素2012年才將獲得紓解,軟體與服務逐漸到位也提供了Android平板更好的生存環境。屆時,在價格與iPad差距更大、Android Market更豐富的環境下,非iPad陣營可望搶下半壁江山,並持續穩定超越iPad。

除了Google,另一最近與手機大廠Nokia合作的軟體巨人Microsoft則預計在2012年底推出Windows 8,透過在智慧手機上的合作,或許可使下一代Windows系統與平板機更加契合。不過由於平板機與傳統PC使用模式仍有許多差異,PC作業系統龍頭Microsoft是否能在兩大陣營夾殺中取得一席之地,仍有待觀察。

平板機在軟體領域呈現Apple、Google、Microsoft三強鼎立外,在品牌、產品方面,拓墣認為,2011年在Apple之外的平板市場將由垂直整合度高的Samsung稱王,在其具備完整產品設計及製造能力、智慧手機及家電等完整產品線,在輔以充沛軟體奧援下,只要能達7吋399美元,10吋539美元的價格甜蜜點,絕對有機會和iPad並駕齊驅。

在2011年平板大戰的汰弱留強中,RIM與HP各有自行開發OS的能力和擁護者、台灣雙A平價搶攻新興市場,HTC則挾Facebook及Google之勢伺機而動,拓墣預測,最具有競爭優勢的平板七雄(Apple、Samsung、Acer、Asus、HTC、RIM、HP)將在2011至2013年之間各出奇兵搶市。

 

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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