【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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兼顧創新與客戶需求,蔡司半導體以微影跟數位雙引擎助半導體客戶成長卓越
兼顧創新與客戶需求,蔡司半導體以微影跟數位雙引擎助半導體客戶成長卓越

在全球半導體產業鏈中,蔡司半導體製造科技(ZEISS Semiconductor Manufacturing Technology, ZEISS SMT)一向低調但卻扮演不可或缺的角色,例如,花費30餘年時間投入研發,與全球最大的晶片微影設備供應商艾司摩爾(ASML)合作推進極紫外光微影(EUV)技術,協助台積電等客戶將電路微縮至奈米甚至埃米級的精細尺度,打造更小、更快、更省電的晶片,靈活應對瞬息萬變的市場需求。

從EUV微影光學系統開始,ZEISS以光罩檢測與驗證、先進封裝與失效分析完善服務

「目前最令人振奮的進展是高數值孔徑EUV(High-NA-EUV)技術。」蔡司半導體技術長暨產品策略負責人Thomas Stammler博士表示,這項技術將幫助晶圓製造商邁向2奈米甚至埃米級製程,更好滿足人工智慧(AI)晶片等高效能應用需求。

蔡司半導體提供的服務不僅止於微影光學領域,隨著製程複雜度提升,蔡司因應客戶需求將產品服務範疇逐步擴展到光罩檢測、製程控制,以及先進封裝與失效分析等跨領域解決方案,協助半導體客戶創新與持續產業變革。

ZEISS SMT
蔡司半導體技術長暨產品策略負責人Thomas Stammler博士分享蔡司半導體的最新產品技術進程。
圖/ ZEISS SMT

例如,蔡司半導體推出光罩檢測與驗證系統–AIMS® EUV–協助晶圓製造廠模擬EUV設備的真實運作條件,判斷光罩上有那些關鍵缺陷,缺陷修復後還可以協助驗證是否有修復成功,確保光罩品質,進而保障良率與降低生產成本。

隨著先進製程逼近物理極限,產業轉向先進封裝尋找新突破:無論是以3DIC進行堆疊、還是以Chiplet進行模組化設計,都讓晶片可以在效能與能耗之間找到新平衡。蔡司看準這波趨勢,不僅提供異質整合相關設備,更將其在醫療影像、顯微鏡等領域累積的技術力,延伸到半導體檢測,讓解決方案更具差異化,也能快速回應市場變化。

化180年經驗為創新基礎,以數位化驅動持續創新

蔡司半導體為什麼能成為艾司摩爾EUV與High-NA-EUV微影設備的光學系統獨家供應商?答案來自近180年的技術底蘊與持續創新的企業文化。

「近180年的累積,讓我們能挑戰極端工藝,例如打造原子級平整度的EUV鏡面。」Thomas Stammler進一步解釋,蔡司半導體不僅傳承傳統光學工藝,也擅於跨域創新,將演算法應用於光學設計、利用AI提升檢測精度,並透過數據串聯製程控制。

事實上,蔡司半導體早在許多年前就將數位化與人工智慧技術融入研發設計、生產製造與產品服務等環節,持續優化核心競爭力。舉例來說,為了讓EUV設備鏡面達到原子等級的平整度,蔡司半導體在設計階段便透過數據分析與人工智慧技術進行模擬、修正與驗證,確保鏡面平整度符合預期;此外,也將人工智慧與數位化科技應用在光罩檢測、修復、量測,確保產品功能有利於客戶發現與修復缺陷、進而提升良率等。

以客戶需求為核心,鏈結供應鏈資源與力量成就共好

「我們的數位化應用不僅是單純的優化產品,而是支持客戶共同研發,解決真正的營運痛點。」Thomas Stammler進一步指出,台灣半導體客戶具備技術領先地位,需要在地團隊與客戶進行定期且密切的互動溝通以確保創新模式與客戶需求一致。「我們有很多前瞻技術測試與驗證都是從台灣開始,這也是我們會持續加碼台灣投資的原因之一。」

台灣蔡司半導體總經理范雅亮面帶微笑地解釋:「台灣在全球半導體產業具關鍵地位,台灣團隊的角色不僅僅是銷售與售服,更參與研發與應用工程,鏈結全球資源,快速回應客戶問題,同時,確保技術解決方案與客戶需求一致。」

ZEISS SMT
台灣蔡司半導體總經理范雅亮表示,蔡司半導體的全球在地組織架構讓團隊成員可以快速回應客戶與市場需求。
圖/ ZEISS SMT

這份承諾,不僅是技術合作,亦體現在人才培育。為了讓在地團隊與德國總部保持同步,蔡司半導體建立跨國人才交流機制:不只是派台灣工程師到德國進行長期訓練,也讓德國專家定期來台灣與團隊共事,形成雙向交流的人才循環。「透過雙向交流模式,台灣工程師能第一時間掌握最新技術脈動,同時把在地客戶需求回饋給德國研發團隊,加速解決方案的落地。」范雅亮如是說道。

為了向台灣半導體產業生態圈傳遞:蔡司半導體全面布局「前段製程到後段封裝」並提供相應產品服務,於SEMICON Taiwan 2025國際半導體展期間,以論壇跟專家座談等多元形式與台灣生態圈互動,以全球資源、在地合作的方式,與台灣半導體產業生態圈一同前行。

展望未來,蔡司半導體不僅會持續投入技術創新,也會從各個面向深化與台灣的連結,協助客戶持續突破極限,邁向卓越成長。

更多資訊歡迎官網了解:蔡司半導體

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