所有產品經理都應該看的 Apple Watch 七大重點|數位時代 BusinessNext

1.兩種尺寸，兩種螢幕解析度

除了標準、運動、客製化三種款式，Apple Watch將會有38mm和42mm兩種錶盤尺寸，解析度分別是272 x 340 和312 x 390，兩種尺寸的寬高比相同，都是4:5。按照不同尺寸，應用圖標的分辨率不太一樣，例如，通知中心圖標分別是29個像素和36個像素，主螢幕圖標則為172個像素和196個像素。

2.Apple Watch不能離開iPhone獨立存在

開發者不需要也不能夠為Apple Watch開發獨立應用，Apple Watch上的App只是iPhone App的擴充，而非替代。這意味著，開發者將基於已經存在的iPhone App來開發，用戶在iPhone下載了app之後，如果該App有Watch版本，它將會直接安裝到Apple Watch上。二者通過WatchKit Extension來維繫通訊和互動同步。

換言之，現在的Watch App只是iOS App的一種Extension，而非獨立App。即Apple Watch只承擔訊息的顯示，所有的應用運算都通過iPhone。這一定程度上可以解釋Apple Watch上為什麼內存少得可憐。不過，蘋果也表示，預計明年年底前將會有Apple Watch的獨立原生應用誕生。

3.兩種通知提醒方式

既然是iPhone的擴展延伸，Apple Watch使用頻率最多的就是接收通知提醒。Apple Watch提供了兩種通知提醒方式：「Short Look」模式下，佩戴者抬起手腕，就可以查看螢幕上包含應用圖標、名稱、簡單通知內容等訊息。如果用戶手腕抬起的停留時間足夠長（並未明確表明多長時間），Apple Watch就會自動切換至「Long Look」模式——用戶可以看到更多詳細的訊息。在「Long Look」模式下，應用圖標和名稱將會移至螢幕頂端，內容佔據主要的顯示空間，佩戴者可以滑動來完成其它互動：比如Facebook的評論和按讚功能。

4.三種互動形式

Apple Watch將會有三種互動方式：主螢幕下，佩戴者可以看到所有的Watch App，用戶點擊後就可以直接啟動相應App；第二種互動方式被稱做「Glance」，該界面下沒有按鈕，也不可滑動，用戶只能夠進行快速閱讀，內容將只有一個螢幕空間。開發者可以自行設計該界面，用戶點擊後即會啟動相應App。第三種互動方式是通知提醒的客製化操作。當iPhone上的通知推送至Apple Watch上顯示後，用戶點擊後就可以進入更詳細的訊息顯示頁面，開發者可以對該界面進行設計。

5.新的字體

針對Apple Watch小螢幕顯示和互動，蘋果內置了新設計字體「San Francisco」供開發者免費使用。新字體在大字排版下會壓縮複雜字母（如「g」或「y」）來節省縱向空間；而在小字下則會在筆劃間留出更多空隙，以及增大標點符號的尺寸來確保用戶更容易看清楚螢幕。而且，當字體或文本面積改變後，Apple Watch還能動態調整字型來保證最佳的閱讀效果。

6.沒有自定義手勢

在Apple Watch，蘋果限定了佩戴者的操作手勢——「縱向滑動」來瀏覽內容、「橫向滑動」在頁面間切換、「點按」」是選擇內容、「長按擠壓」是打開菜單、「數位錶冠」可以旋轉以更快速度滾動瀏覽頁面、從螢幕邊緣向左輕掃可以返回上一個界面，而從螢幕底部向上滑則可以打開「Glance」界面。

7.地圖不可互動、不能播放影片

開發者可以調動蘋果Maps控制物件，但除了放置紅、綠、紫三色別針外，基本上不能與用戶進行更多互動。Watch App裡一旦涉及地圖，大都是固定的圖片，用戶無法在應用中拖動來查看周邊內容。此外，Apple Watch上的App只可以緩存20M的圖片，其他內容都必須從iPhone中獲取而來。而且，Apple Watch並未支持影片的儲存和播放。

毫無疑問，WatchKit是蘋果為Apple Watch 應用開發設定的一整套完整的標準和準則。在明年春季Apple Watch正式問世前，開發者有充足的時間來進行重新設計和測試。不過，可能你和我的感受一樣，相比起iPhone，螢幕小、內存小等硬件限制成為了Apple Watch應用開發中的一大難題，因此在Watch應用開發多了不少束縛，例如缺少自定義手勢、不能離開iPhone運行、沒有原生獨立應用等。

這或許也就解釋了為什麼WatchKit發布之後，大家出現了兩種聲音：有人表示，那些沒有體驗過iPhone一代的人，WatchKit有限的內存將讓他們開開眼界。而也有開發者稱，開發一個全功能的完整Watch App所花費的時間僅為93分鐘。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。