蘋果ResearchKit怎麼用？開發者看過來|數位時代 BusinessNext

金色的MacBook、多彩的Apple Watch或許已經讓大家看到頭暈目眩了，以至於都騰不出更多的心思去關注ResearchKit這個看不見、摸不著的東西。不過，和前兩者相比，也許ResearchKit才是真正能對人類生活產生深遠影響的產品，所以接下來我們就透過蘋果的技術文件來看看ResearchKit可以怎麼用。

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首先，ResearchKit是一個開源軟體框架，蘋果做它的主要目的之一就是讓開發者和研究員們能藉助iPhone龐大的用戶基礎和先進感測器來收集數據做醫療研究。

說到用大數據來做疾病研究，這並不是一個新鮮的概念，像基於雲端的腫瘤數據分析平台OncologyCloud的母公司Flatiron在去年就獲得了Google Ventures在醫療領域的最大一筆投資，1.3億美元。而ResearchKit之所以更讓人興奮自然是因為這背後潛在的數據規模。

想像一下，在你讀這篇文章的時候，全世界不同種族、性別、年齡層的iPhone用戶能產生多少不同類別的身體數據，如果沒有ResearchKit這個平台，全世界的研究機構恐怕既無力去收集這樣規模的數據，更沒法將其結構化。現在，有了ResearchKit之後這一切都變得可行了。

根據ResearchKit技術文件中的描述，除了已經內置了可客製化的調查和知情權益模板外，在數據收集方面，ResearchKit目前支持4個分類5種任務類型。

從上圖中我們可以看到，ResearchKit目前支持研究員通過各種感測器獲得步態、敲擊、6分鐘的步行、空間記憶以及發聲這些類型的數據。當然，在這些預設的模板之外，蘋果也鼓勵開發者創建出更多的新模式來吸收數據並和社群分享，進而一起推動醫療研究進步。

根據任務的不同，透過ResearchKit獲得的數據既可以被結構化也可以生成文件儲存在硬碟上，或者發送到指定的後端工具上進行分析。由於ResearchKit和HealthKit是打通的，這也就意味著研究員們可以獲得像每日步數、卡路里、心跳等各種各樣的數據。

現在，如果你身邊有正在遭受哮喘、帕金森氏症、糖尿病、乳癌和心血管疾病折磨的病人，那麼App Store上已經有了支持ResearchKit的應用可以在為病人提供一定幫助的同時收集病症數據供研究員們使用。

不難看出，這種讓開發人員和研究人員互相配合，借助iPhone收集數據的方式對雙方都有益。病人能在一定程度上透過應用獲得幫助，而研究人員也能在這個過程中獲得數據。只是我們希望接下來能接上ResearchKit 平台的應用能越來越多，進而積累更多的數據最終幫人類治癒那些懸而未決的病症。

圖片出自蘋果
本文出自PingWest/cyzhou

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。