【Inside】iPhone 4s的Siri到底將會有多犀利?這次蘋果出的是大絕招!
【Inside】iPhone 4s的Siri到底將會有多犀利?這次蘋果出的是大絕招!

在上週,iPhone 4S正式亮相,大部份媒體都關注在硬體規格上的改變以及失望,但從蘋果過去的硬體升級經驗來說,不管是從iPhone 初代到iPhone 3G以及iPhone 3GS,不只是外觀上沒有大幅度改變,硬體的部份也都像是限定升級,出現如iPhone 4S般的結果,其實是很不令人意外的,實際上以目前媒體的評測結果,速度比前代iPhone 4大幅增加的狀況下,耗電量不變,而相機的效果亦大幅提升,這些都還是很驚人的。

硬體是其次,重點其實在Siri,在官方的iPhone 4S片長約5分鐘的宣傳影片中,Siri的介紹占了1/5強的時間,可見其重要性一般。那麼到底Siri的重要性在哪?為什麼他可能是改變遊戲規則的重量型服務呢?我昨天睡不著無聊在 Quora 上翻看文章,找到了這篇「Why is Siri important?」,相當的令人瞠目結舌的答案,相當推薦將原文看過一遍,並把裡頭的連結全部看一次,由於這個領域對我來說相當的陌生,如果有理解錯誤,歡迎高手留言指正:)

這不是傳統的語音辨識或命令系統

有很多人會把多年前的拉麵機或者是近來Google 的語音命令拿來跟Siri相提並論,再說一次,這些不是同一個層次的東西,他是人工智慧、自動學習(continual learning)加上情境感知系統(contextual awareness system)的綜合體,Siri可以被視為真正的「綜效」(定義是:兩個或更多事物並放在一起,產生新的結果,中文在Wikipedia被解釋為 1加 1大於 2的結果),幾個沒有新意的東西加在一起,產生Siri這個前所未聞的產品。

電腦科學研究者們的聖杯之一,就是有一天,可以創造出一個裝置,它可以像人類般的進行有智慧的對話。我們可能有過一些很好笑語音辨識系統經驗,但直到近年來的科技不斷演進,Siri就是它的副產品。

Siri的歷史以及DARPA

DARPA,中文可以被翻為美國國防部高級研究規劃局(這名字聽起來就很威),這個單位最著名的發明就是網際網路,而這個單位也促成了Siri的發明,DARPA資助史丹佛研究學院(SRI)的國際人工智慧中心的相關計劃,而這個單位獨立出來後則成為了Siri Inc.。

最初的Siri是1960年代被美國國防部作為「在複雜情境下的電腦智慧能力發展」計劃,在多年的研究後,史丹佛研究學院在透過一堆超強人才的協助下,開創了一條創新之路。這個研究計劃一共被資助了長達40年以上,而蘋果買的就是這個研究成果,其中包含了一狗票頂尖大學的研究團隊結果,內容包括了對話以及自然語言理解、機器學習等等一堆高深技術。

對的時間與對的科技

早年的語音辨識以及人工智慧失敗已經有許多的突破點,主要因為電腦的運算能力以及作業系統的工作能力有大幅成長,摩爾定律加上網際網路以及蘋果的硬體能力,配上40年的研究成果,組合出了Siri今日的結果,Siri主要專注在此一科技的3大重點:

  • 對話介面 (Conversational Interface)
  • 個人情境感知 (Personal Context Awareness)
  • 服務層 (Service Delegation)

第4代電腦介面

Siri將成為第4代,也許也是最重要的與裝置互動的方式。鍵盤、滑鼠與手勢仍然會常見,不會立刻消失。但人類最有效的溝通方式就是透過說話,最大的障礙就在於,如果把一個簡單的問題轉換成裝置理解的方式,並有對應的回答,古老的一個蘿蔔一個坑的問答方式不會立刻不見,但是想像如果你對機器問個簡單問題,就好像是對圖書館管理員或者是朋友般自然,這將會非常、非常的強大。

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****裝置小需要更聰明**

螢幕永遠是不夠大的,跟搜尋引擎不一樣的是,Siri更專注在行動使用的情境模組,比如說地點、時間、個人歷史以及限定的情境,使其能夠發揮強大的智慧助手功能。小螢幕、行動情境以及有限的手機頻寬,使得聲音成為最好的問題溝通介面,提供適當的細節並給予適當的問題。

在行動環境下,你沒很多時間翻閱一堆頁面來找連結、在介面裡頭切換或者是打開應用程式來找到答案,一個簡單的語音問題解決使用者20個手動工作,這就是Siri的威力。

完成工作是終極目標

傳統的輸入系統,我們可能要花很多時間搜尋以及步驟才會找到結果,而且要全部做完才能找到結果,透過Siri,他會幫你直接略過中間所有步驟直接到結果。

  • 幫你把事情作完

- 垂直以及水平搜尋
- 即時同時結合多重資訊來源
- 即時以動態標準編輯資訊
- 介接終端,比如說購買票券等等

  • 理解你說什麼 - 對話意向

- 地點情境 Location context
- 時間情境 Time context
- 任務情境 Task context
- 對話情境 Dialog context

  • 了解你- 學習個人化資訊並執行行動

- 你的朋友/家人有誰
- 你住哪
- 你的年齡
- 你喜歡什麼

透過雲端要產出可接受的結果,這要包含以下的東西:

  • 地點感知
  • 時間感知
  • 任務感知
  • 語意資料
  • 雲端API連接
  • 任務以及主控模組
  • 對話介面
  • 文字轉換為意向
  • 語音轉化為文字
  • 文字轉化為語音
  • 對話流程
  • 個人資訊以及人口統計資訊
  • 社交圖譜 (Social Graph)
  • 設交資料 (Social Data)

    當然蘋果的A5 雙核心處理器處理的許多前端的工作,但主要的感知資料都在雲端,並準備用來處理語音辨識完的資訊。

實際使用

在蘋果的發表會上,Siri的操作是「按鈕然後問」,但實際上他能夠長時間放著被問問題,不需要按鈕啟動,但要被優化還要等到強大的噪音過慮以及啟動辨識技術被開發出來,同時間Siri也可以被與Bluetooth 4耳機最佳化,可想而知的是,這樣就能夠連續的語音辨識以及偵測問題。

未來,Siri將可以常時間的處於啟動狀態,並視情境來確定是否回答問題(這不就是霹靂車的夥計嗎?),這將使得這個介面更像是與朋友互動。

新的經濟生態系,雲端上的APIs

當理解人們如何使用Siri,接下來就不難知道應用程式將會有多麼熱門,而某些商業模式將會慢慢失去效用。或者未來我們不稱之為應用程式,而是提供給雲端使用的連結API,Siri將創造出新的一種生態圈,就好像iTunes app store創造出來的效果一樣。

未來,透過API,Siri將可以取得這些API所提供的資訊。未來蘋果最大的挑戰就是,怎麼樣從網路上找到資料,整合回到Siri並提供給使用者有意義的東西,這將會一片廣大的新商機,但蘋果是否會開放API仍在未定之天,但是透過某種的審核機制,來確保資料的品質,看起來很像是蘋果一貫的作風。你可以想像在合適API的提供下,你可以問下面的問題:

  • 我的帳戶還有多少錢?
  • 下一班307公車離我這裡還多遠?
  • 聽(朋友)fOx 正在聽的歌。
  • 鋼鐵擂台在美麗華是不是有演?幾點?幫我訂兩張成人票。
  • 對面的房子是不是有出租?平均一坪價格多少錢?
  • 給我宮保雞丁的食譜,幫我把食材丟到備忘錄去,當我經過頂好時提醒我買。

這只是開始

與裝置互動的革命,現在才開始,我們已知道的所有介面,包含鍵盤、滑鼠等進入App以及網路的方式都不會消失。而Siri對於裝置互動會不會有巨大影響,也尚不得而知。

但這會從iPhone 4S開始,接下來會是iPad 3,接著是Apple TV,再加上Bluetooth 4以及Bluetooth低耗能(BLE),將會大大改變互動關係,裝上BLE的門,透過Siri就可以說「Siri,幫我開門」或者是「當Amber來的時候,把鎖打開」。

NFC?也許會被直接略過…..(可以參考原作者的另一篇文章

還有待觀察

當然,所有的科技以及研究都還在開展中,也有一大堆問題等著被解決,也許5年後我們就可以真的看見這類型科技所帶來的衝擊,這將是一場鬧劇?還是終極的改變我們與裝置互動的方式?時間會證明一切。

TechCrunch的MG Siegler,在他實測iPhone 4S之後的心得是

我們一直在科幻影集與電影中看到人們對電腦說話,就好像跟人類說話般自然,而電腦也理解他們。那個未來就是現在。

We’ve all seen the science fiction television shows and films where people talk to their computers like human beings and the computer understands them. That future is now.

出自Inside部落格

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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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