為何開發者比較愛iOS?75% vs. 1%,從新版作業系統採用程度談起
為何開發者比較愛iOS?75% vs. 1%,從新版作業系統採用程度談起
2012.03.08 | 科技

蘋果iOS比Google Android平台更具吸引力嗎?從一些細節來看或許真是如此,例如更多捨得花錢的用戶都在蘋果App Store,總下載量超過250億次等。不過,若是問到專業人士的意見,他們會說蘋果生態系統發展的主要優勢是:蘋果用戶很快就會更新作業系統版本。

資料分析師Chris Sauve在部落格上發表文章,他最近檢視Android平台的分散狀況(Android platform fragmentation),並且收集市場資訊、從中了解iOS系統的現況,結果發現了一些有趣的結論,下圖說明了iOS和Android版本更新後的採用速率,iOS 5.X版本的斜率最大,採用速度最快,Android最新的Ice Cream Sandwich版本在此圖示中甚至無法顯現。

在同樣長的時間內,約有75%的iOS用戶更新了iOS 5,Android Gingerbread系統約略只有4%的Android用戶更新;除此之外,推出15周之後,iOS 4採用比例達70%,iOS 5達60%,而Android Ice Cream Sandwich卻只有1%。

另外,大量Android裝置真的會讓這個平台對開發者更具吸引力嗎?雖然Google董事長Eric Schmidt曾經這樣大力讚揚自家平台,不過數據顯示只有少部分Android裝置使用最新版本作業系統,對開發者而言(特別是資源有限的開發者),必須開發不同版本的App以應對所有裝置,這其實是相當困難的事。再者,開發者要快速採用Android最新功能也是難事,必須確保App可以在最常見的Android版本運行,即使版本較舊,效果沒那麼好。

相較之下,iOS開發者的顧慮就沒那麼多了,因為更新版本的App可以提供給更多的蘋果用戶,開發者可以放心運用新版iOS的新功能,不怕會因此和大量用戶疏離。

Instapaper開發者Marco Arment表示,iOS的相容性在一年內通常都是安全的,以目前情況來說,最低要求設為iOS 4已經足夠,iOS 5很快就會跟上。有時候作業系統的更新為開發者提供許多支援,因此開發者的步伐就可以走得更快更大。這樣的情況對於即將投入App開發的業者也適用,只要往後看,不需要從投入就得考慮如何和前版本相容的問題。

舉例來說,Tapbots決定開發一款iPad版本的Tweetbot App,開發者Paul Haddad選擇iOS 5作業系統即可,理由是iOS 5.0在所有iPad裝置都可運行,支援舊版iOS意義不大,雖然少數人的iPad採用iOS 4.3,不過和使用iOS 5.0的人數相比實在微不足道,因此毋須將精力投入到4.X版本。最後結果證明,該款App上架時衝上排名第一,卻只有兩個人抱怨,對開發者來說這就是對的決策。

於是,這和Android形成相當鮮明的對比。例如索尼最新推出的Android手機Experia S,都還是採用Gingerbread系統,套句BoingBoing網站所言,「看得出索尼正努力迎頭趕上,因為它所採用的Android版本推出才14個月」。要將Android版本採用問題歸在手機製造商其實很容易,但手機商不是唯一要負責的人,營運商對進入市場的手機軟體和硬體也有控制權;蘋果就是打破這樣的模式。目前,很少有Android開發者可以充滿信心地說,將推出只支援Ice Cream Sandwich版本的App。

身為App開發者的你是否也遇到相同困擾?iOS和Android是否都得顧及?此外,日前Inside專欄文章也提到了App上架後還需要注意的事:產品名、測試、分享擴散、是不是對的模式…,如何讓辛苦催生出來的App成為受人矚目的明星App?一連串的挑戰等待考驗開發者。《數位時代》最新計畫推出【HitoApp萬人評測大隊】新行動媒體,幫助開發者找出App被看見的其他可能性,聚集評測結果的群眾智慧,讓更多用戶看見該支App的特色,目前持續徵集受評測的App,歡迎有興趣的開發者報名。

HitoApp徵件網頁:http://www.bnext.com.tw/edm/hitoapp/

出自TheNextWeb

關鍵字: #Android #iOS
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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