一張圖看Siri為何不懂我的心
一張圖看Siri為何不懂我的心
2012.05.27 | 科技

對iPhone 4S用戶而言,Siri就像是一個形影不離的貼身助理,但他是個好聽眾嗎?去年十月上市以來,關於用戶和Siri對話的報導層出不窮,今年三月有一位用戶控訴蘋果:Siri表現不如廣告形容,還有用戶表示Siri並不是每問必答。

網路教育平台OnlineDegrees.com最新進行調查,從華爾街日報、ABC新聞等媒體過去數月報導,得出下面這張專為Siri打造的圖表。

# 基本數據:

■ 87%的iPhone用戶每個月至少會使用一次Siri,其中55%對Siri表現感到滿意,9%非常不滿意。

■ 一般人最常要求Siri完成的三項簡單任務:打電話、進行網路搜尋、傳簡訊,卻有三分之一的用戶從來這樣做過。

■ 更有這些事是沒有被做過的:35%從未請Siri安排行程,32%從來沒有請Siri播放音樂,30%從來沒有請Siri寄送Email(不過有26%用戶每天都會請Siri幫忙寄送Email)

#資料使用量(data usage):研究指出iPhone 4S的資料使用量是iPhone 4的兩倍,以下就Siri處理任務時的資料用量進行分析:

■ 每次基本任務耗費40KB,如設定鬧鐘、或增加行事曆

■ 每次進階任務耗費100KB,如需連接網路才能回答的問題

■ 指令型任務,如發送簡訊耗費15KB、發送Email耗費75KB

■ 平均而言每次任務約耗費60KB資料使用量,每月可達20MB資料使用量。

# Siri搜尋小技巧:

■ 進行網頁搜尋時,Siri會以Google為主要預設搜尋引擎,不過你也可以要求使用Yahoo或Bing進行搜尋,只要下達這個指令「search Yahoo for ____」或是「Bing ____」

■ Siri已經占據Wolfram Alpha搜尋器查詢量的25%,每日超過14萬次造訪量;你可以利用它來:計算晚餐小費(國外餐廳結帳時需額外支付小費,想快速算出小費其實不簡單)、計算餐食卡路里、提醒密碼、陪你看星星

# Siri應該這樣用:

■ 想找出Email信件,指令應該是:「Find emails from ____」

■ 想知道有沒有朋友在附近,指令應該是:「Who is near me?」

■ 想知道運動賽事比分,指令應該是:「Yahoo [Team Name] Score」

■ 想知道今晚的電影時刻,指令應該是:「[Movie Name] showtimes [ZIP code]」

(等到未來「中文犀利」推出,英文就算不溜,也不用再想破腦袋該如何才能和Siri好好溝通了!)

**# Siri的未來:**51%用戶表示,下一支手機是否具備和Siri類似功能是很重要的考量因素。請記得,Siri知道的事情比你想像的還多。

出自mashable

關鍵字: #Apple #iPhone #Siri
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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