至今最棒的10部Android平板電腦
至今最棒的10部Android平板電腦
2011.12.15 | 電子書

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

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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