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。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。