【北美智權報】 Apple申請iBike專利,自行車產業將走向軟硬整合
【北美智權報】 Apple申請iBike專利,自行車產業將走向軟硬整合
2013.06.18 | 科技

你今天騎單車了嗎?為了紀錄行車路徑及生理指數,攜帶各種電子裝置是否讓你感到不便呢?USPTO於今年六月公開 Apple 申請的智慧單車專利,將所有追蹤監測功能整合入自行車系統中。儘管市面上已經有很多自行車專用GPS 裝置擁有相同功能,但未來可能可以不必再額外攜帶電子裝置,此項專利著實令人期待。

國內健身風潮愈來愈興盛,除了穿戴性電子產品隨之興起,單車環島也已成了台灣人一生必完成的夢想,不論城市鄉間、晴天雨天、平日假日,都可看見休閒或帥氣的自行車穿梭島內。自行車產業更是台灣的驕傲,台灣擁有完整的上、中、下游自行車產業鏈,自行車產業靠研發與創新屢創出口佳績,根據台灣區自行車輸出業同業公會調查,2012年台灣自行車出口值達18.07億美元,成長8.68%,自行車外銷王國的地位仍屹立不搖。但愛好騎乘單車的車友可能會發現,在紀錄行車路徑、分享資訊的方法上似乎不那麼方便,必須使用自行車專用 GPS 蒐集數據、透過藍牙傳輸到手機後,再進行數據的管理。騎乘單車講究輕量與方便,攜帶裝置愈多其實愈不方便。

美國專利局 USPTO 於今年 6月 6日公開 Apple 申請的「自行車整合可攜式電子裝置的系統與方法」專利(SYSTEMS AND METHODS FOR INTEGRATING A PORTABLE ELECTRONIC DEVICE WITH A BICYCLE),專利申請號 20130144464。這是 Apple 第二次申請這項專利,前次申請公開日為 2010 年(專利申請號為20100198453)。本次專利摘要說明該系統結合了iPhone內建的多種感測器和安裝在自行車上的感測器,能夠監測的資訊包括:速度、距離、時間、海拔高度、坡度、下降、變速設置、節奏、風速、已完成路線、預期路徑…等智慧單車可偵測的項目,另外也包括心跳、熱量消耗等生理指數。專利申請書內容對於可供單車團隊使用的通訊與即時分享系統有相當大篇幅的說明。

智慧單車的專利新穎性:「整合」

但這些即時追蹤功能,在現在市面上推出的自行車專用 GPS 裝置上其實都已經有了,Apple 何須為此申請兩次專利呢?既然市面上的產品都已具備這些監測功能,Apple 申請這項專利的新穎性何在?

在專利判斷新穎性的原則中有『上位』及『下位』兩種概念。上位概念也稱為抽象概念,是一類滿足一定特點的眾多具體概念的集合,意即上位概念的限制條件較少,相對下位概念而言是比較大的集合。市面上現有的自行車專用 GPS 衛星定位導航裝置,必須透過藍牙傳輸使用者騎單車時偵測到的數據到手機中,再連接網路用手機 app 或在電腦上登入帳號來管理數據、分享資訊,意味著單車車友在騎車時如果想要偵測及紀錄各種數據,至少需要攜帶兩種電子裝置,對要求輕量騎乘的單車族而言,實屬不便。

而 Apple 此項專利的申請正幫助了車友解決這項困擾。專利說明書的圖說最能看出上位及下位的概念,從圖一 Apple 智慧單車系統的專利圖說可看出,Apple 申請的智慧單車系統是直接將這些功能「整合」至單車中,毋需透過其他定位裝置以藍牙傳輸,只要透過手機便可直接管理偵測的數據(數字120表示各種sensors、140為使用者的 iPhone 或 iPod、150 表示網路環境)。就專利申請的新穎性來說,Apple****這項申請並非針對單車監測功能的創新,而是屬於上位概念的創新

圖一、USPTO於今年六月公開 Apple 所申請的智慧單車整合專利

圖片來源:USPTO

根據專利說明書的第一個權利要求項,這台智慧單車置入了一個電子裝置,此電子裝置包含各種感應器(sensor)及溝通電路,使用者只需透過iPhone 或 iPod 便可直接進行數據管理及分享。在專利書中的另一詳細說明項則擴大權利範圍,載明此系統可應用於其他交通工具或運動模式(Although many features described below can be in the context of a bicycle or cycling embodiment, it will be understood that the features or descriptions can be applied to any suitable vehicle or mode of transportation.)。這項技術的開發並不是一部實際的自行車,而是一套「整合」在交通工具中、可供多種交通工具使用的智慧系統。這項專利對騎乘單車的車友來說真是一大福音,畢竟能將所有追蹤偵測功能整合在單車裡面,而無須再額外攜帶各式各樣的電子裝置,所帶來的便利性就已經夠令人引頸期盼了。

需解決耗電問題,強調輕薄、防水

雖然此套系統解決了額外攜帶定位裝置的問題,可免去車友們又要帶手機、又要帶 GPS 的困擾,但仍需面對手機耗電的問題。手機連接網路傳輸、分享數據耗電量極大,若是要騎整天的單車,以現在智慧型手機噴電的情形來說,使用者勢必需要攜帶行動電源,那就又不符合單車輕量化的原則。若要在單車上加掛手機行動電源,行動電源的設計就必須輕薄,更重要的是要預防騎車時遇到下雨天,因此產品設計必須「防水」。

Apple 申請此項專利,說明「軟硬體整合」已是未來不可避免趨勢。台灣是自行車王國,生產高階自行車外銷成績亮眼,藉由Apple 申請此項專利,台灣自行車大廠應開始思考如何與軟體廠商合作開發。這套智慧單車系統若無自行車產業的配合,自然沒有發展的空間。因此台灣自行車業者在此刻更應積極思考軟硬體的整合開發,才能抓住未來更多發展的空間與機會。

轉自北美智權報

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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