蘋果可以考慮拓展的十項新業務
蘋果可以考慮拓展的十項新業務
2011.09.12 | 科技

市場總是一直有傳聞和分析指出,蘋果要推出Apple TV、大螢幕iMac…等產品,因為蘋果實在太創新,所以推出任何產品都不讓人意外,美國科技網站Business Insider整理出蘋果可以考慮拓展的十項新業務(當然也極有可能不會考慮),一起來看看吧(請務必抱著輕鬆的心情)!

1. 原創電影和電視劇

應該進入原因:透過獨家電視劇和電影,可以促進用戶接受Apple TV,並且為iTunes Store創造更高的產業門檻。

不應進入的原因:畢竟這拍電影並不是蘋果本業,蘋果可以有更簡單的低成本方式銷售產品,獲得高投資報酬率。

2. 伺服器

應該進入原因:蘋果開發超受消費者歡迎的電腦,為何不能嘗試看看推出最好的伺服器呢?

不應進入的原因:其實蘋果已經試過了,但是沒有成功,畢竟伺服器屬於廉價的大宗產品,而非消費者想要買回家的奢侈品。

3. 傢俱

應該進入原因:你難道不想坐坐看蘋果首席設計師Jonathan Ivy設計的椅子嗎?一定比其它椅子還要好。

不應進入的原因:對於蘋果核心業務來說,這無疑會是干擾;再加上還要處理包裝和物流等問題。

4. 網路搜尋

應該進入原因:網路搜尋是個大市場,蘋果用戶每天都會進行上千萬次(甚至上億次?)的搜尋,為什麼要幫助Google增強市場領先優勢呢?

不應進入的原因:蘋果需要投入大量資源,而且要開發出比Google更好的搜尋引擎也不太可能;再加上透過廣告獲利原本就不是蘋果的強項。

5. 家用音響設備

應該進入原因:家用音響設備可以說是iPhone和iPod的必要配備,消費者也願意為了家庭或辦公室添購相關設備。

不應進入的原因:蘋果曾經推出iPod Hi-Fi,並未成功,其它廠商在這方面表現更好。

6. 創投

應該進入原因:蘋果手上持有數百億美元現金,可以用這些現金投資新創公司,獲得更多的收益。

不應進入的原因:創投對於蘋果這樣以創意為主的企業來說,並不是很合適,或許可以考慮投資創投公司,或是成為創投公司的合夥人。

7. 行動寬頻服務

應該進入原因:電信業者的品味很差,服務無法讓人滿意,如果蘋果加入,或許可以提供更好的用戶體驗,並且創造更多營收。

不應進入的原因:通路引發的衝突,可能會影響和Android手機競爭市場,而且電信服務成本很高。

8. 製造業

應該進入原因:蘋果幾乎將所有產品的生產線全都外包,隨著需求增加,如果蘋果自己進行生產,會不會做得更好呢?

不應進入的原因:身為美國公司,在亞洲拓展製造業務可能比不上富士康,外包效果其實也不賴。

9. 管理顧問

應該進入原因:蘋果已經打造了相當優秀的組織,其它公司或許希望可以學習蘋果的經驗。

不應進入的原因:蘋果相當注重保密,不太可能和別人分享成功秘訣。

10. 壽司店

應該進入原因:蘋果可以在專賣店旁提供用餐體驗,有點像IKEA附設的餐廳。

不應進入的原因:這項業務很容易出包,而且要說服美國人吃生魚片可能比說服他們放棄Windows還要困難。

出自BusinessInsider

關鍵字: #Apple
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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