至今最棒的10部Android平板電腦|數位時代 BusinessNext

提到平板電腦，對於Android市場來說今年是十分有趣的一年。自從Google發表平板電腦專屬作業系統Honeycomb (Google Android 3.0)之後，高品質的Android平板電腦便陸續上市。對於消費者而言，這是一大福音。因為這些新選擇提供了他們在蘋果iPad之外的替代品。Android平板電腦勝過iPad的主要強項之一是，同一種作業系統，可以在好幾家不同廠牌的平板電腦上使用，因此豐富了消費者關於硬體的選擇。

以下是PC Magazine為讀者精選的10部Android平板電腦，其中台灣品牌宏碁（Acer）和華碩（Asus）拿下3個席次，表現亮眼。

一、亞馬遜（Amazon）Kindle Fire

Kindle Fire

售價：199美元 (8GB)

搭載Android作業系統的Kindle Fire是部容易上手且經濟實惠的小螢幕平板電腦。雖然使用者介面有時會停滯或延遲，但基於它只賣競爭對手一半價格以及其他方面的革新，Kindle Fire仍穩坐榜首。

二、宏碁（Acer）Iconia Tab A100

Acer

售價：329美元 (8GB), 349美元 (16GB)

七吋的宏碁Iconia Tab A100和其他平板電腦比起來，與20多萬個Android系統Apps搭配使用的狀況更加良好，勇奪榜眼。

三、華碩（Asus）Eee Pad Transformer Prime

Asus

售價：499美元 (32GB), 599美元 (64GB)

有著強大四核心處理器Nvidia Tegra 3 的華碩Eee Pad Transformer Prime，是目前市面上搭載Honeycomb作業系統的平板電腦之首選，主打高階市場；但缺點是此作業系統缺少在平板電腦上使用最優化的應用程式可與iPad競爭。

四、Barnes & Noble Nook Tablet

Nook

售價：249美元 (16GB)

Barnes & Noble所推出的Nook是最適合用來閱讀書籍雜誌的小型平板電腦，但在多媒體功能上卻矮了其他競爭者一大截。然而就低價和單純媒體消費而言，Nook仍是很好的選擇。對規格沒有那麼講究的消費者，只要199美元的Nook Color也是個可靠的選擇。

五、華碩（Asus）Eee Pad Transformer TF101

Asus

售價：399美元 (16GB), 499美元 (32GB)

儘管華碩新推出的Transformer Prime擁有更迅速的四核心處理器，但原本的Transformer TF101也不遑多讓。Eee Pad Transformer TF101同樣以主打高階市場的高價位來勢洶洶，明顯區別出自己與其他搭載Honeycomb作業系統的平板電腦。同時，供消費者自選的附加鍵盤可讓它化身為一台虛擬筆電，也是主要賣點之一。

六、聯想（Lenovo）IdeaPad Tablet K1

Lenovo

售價：499.99美元 (32GB)

作業快速，同時具備堅實的多功能技能，出色的多媒體功能等優點，IdeaPad Tablet K1在Honeycomb平板電腦市場是個不容小覷的競爭機種。

七、三星（Samsung）Galaxy Tab 7.0 Plus

Samsung

售價：399美元 (16GB), 499美元 (32GB)

特色是輕薄、優雅及專注娛樂功能的Galaxy Tab 7.0 Plus，與其他同為七吋搭載Honeycomb作業系統的平板電腦比起來，表現也不相上下。

八、三星（Samsung）Galaxy Tab 8.9

Samsung

售價：469美元 (16GB)

三星這台Galaxy Tab 8.9是市面上能找到最薄的平板電腦之一，比起他的大哥Samsung Galaxy Tab 10.1雖然小了一號，卻能由更精幹的機身組裝提供同等級表現，而且還比較便宜。

九、東芝（Toshiba）Thrive

Toshiba

售價：429.99美元 (8GB), 479.99美元 (16GB), 579.99美元 (32GB)

有可拆裝的電池和完整USB功能，使得東芝的Thrive比一般Honeycomb平板電腦更符合商用需求，但它厚重的機身卻注定讓許多買家卻步。

十、T-Mobile Springboard 4G

Tmobile

售價：179.99美元(16GB、綁約兩年), 429.99美元(16GB、無合約)

鋁製機身的良好品質、電池平均而言壽命較常及精美的IPS顯示面板，讓美國電信業者T-Mobile 推出的這台Springboard 4G也成功擠身前十名的行列。

來源：PCMag

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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