實踐微軟野心的第一步:靠「她」登陸Android和iOS平台
實踐微軟野心的第一步:靠「她」登陸Android和iOS平台

圖說明

Mike Calcagno(麥克·卡爾卡諾)是Bing for Cortana專案的產品負責人,管理著Cortana後端服務的開發和運營團隊。1999 年,他作為NLP(Natural language processing,自然語言處理)專家加入微軟。2012 年,他領導一支Windows Phone團隊開發了Cortana的第一個版本。

圖說明
圖說:Bing for Cortana專案的產品負責人Mike Calcagno。

「Cortana來到Android和iOS平臺是一個開始。如果我這件衣服內置了麥克風,也可以和Cortana互動。」訪談中,Mike指著自己的衣服說道。

印有Cortana藍色標識的衣服無意中暗合了Mike對Cortana的願景——「將來,Cortana會變得無處不在」。

雲端Cortana擁抱Android和iOS

12月9日,Cortana正式登陸Android和iOS系統。早在今年5月份,微軟就在官方部落格宣佈這一動作。

Android和iOS上的Cortana所能之事自然不及微軟自家平台上的,而且Cortana在前面兩個平臺上所獲得的許可權也存在差異。

你可以在Windows Phone/Windows 10上透過Cortana打開飛行模式,進行系統級的設置,在Android和iOS上則不能。

Android版本的Cortana可以打開手機上已安裝的app,並且支援「Hey,Cortana」語音喚醒指令,iOS平台上的Cortana卻做不到。

不過,Cortana的定位是個人助理,其主要任務是幫助使用者順利完成一件事情,而不僅僅是做出以上簡單的動作。

如果拋開系統級設置、打開應用程式和語音喚醒指令不談,Cortana在不同平台上帶給用戶的體驗還是相對一致的。Mike告訴記者:

Cortana的設計理念是用戶中心(user-centric)以及雲端驅動(cloud-driven),後端很多運算都是在雲端進行的,用戶端只做羽量級的整合。

這為跨平臺體驗的一致性提供了充分條件。

在三個平臺上,Cortana都可以設置提醒、對資訊進行追蹤,並且能在用戶使用了一段時間後提供建議。

這些功能的大部分運算在雲端完成後,Cortana接著將運算結果在不同作業系統的裝置上顯示出來。所以即便Android有這麼多不同配置、不同系統版本的手機,雲端驅動的Cortana還能保持相對一致的用戶體驗。Mike特意強調道:

微軟CEO Satya Nadella提出了「雲端為先」的發展策略,Cortana正是這一策略的具體實踐。

當然,雲端驅動也有弊端。如果網路狀況不好,Cortana的語音辨識就會很慢,有時甚至用不了。這更像是個階段性問題,畢竟網路是朝著更快速、更穩定的方向發展。

目前,Android和iOS版Cortana剛剛發佈,微軟對使用者資料的統計僅限於下載量。使用者每天使用頻率這項重要的指標還沒有準確的數字。

「我們預計Android和iOS平台上使用者對Cortana的使用頻率不會像在Windows平臺上一樣高。」Mike坦承,「在Windows平台上,Cortana同時還是一個搜索的入口,用戶每天用Cortana來搜索的次數還是挺多的。」而在Android和iOS上,搜索都有其他可替代的選擇。

同時,Mike補充道,現在也不是統計有效資料的好時機。很多使用者都興沖沖地下載來嘗試,資料的「噪音」很多,「得不出任何有效的結論」。

為何要跨平台?

Cortana跨平臺的決策最早可以追溯到Windows 10專案。「微軟在打造Windows 10之初就懷有一個願景——成為裝置生態系統的中心。」Mike表示。

這個裝置生態系統不僅包括微軟自己的Windows平臺,也囊括了行動端佔據統治地位的Android和iOS系統。

未來微軟全線的Windows家族產品都將嵌入Cortana,包括Xbox,且可以定制化,成為微軟大平臺的語音入口。Cortana將會取代 Bing語音搜索,成為微軟唯一的語音助理工具。

Mike應證了這個判斷:「作為Windows 10資訊連接核心的Cortana,擔當起了進軍其他平台的重任。」

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(Windows 10上的Cortana)

事實上,來到Android和iOS平台之後,Cortana還計畫向穿戴式裝置和物聯網進軍。Mike特別提到:

有意思的是,COA(Cortana on Anroid)專案的開發團隊最早自稱為the Cortana Everywhere Team。

目前,Cortana的研發和運營團隊已經遍佈好幾個國家,包括美國、中國、印度、以色列等。「美國、印度、以色列的團隊主要負責後端和雲端服務的開發,中國團隊則幫助打造用戶端,讓 Cortana在中國落地。」

「需要特別指出的是,Windows有一支團隊專門負責將Cortana 集成到Windows 10中。」Mike說,「iOS平臺上的一些集成工作也是這支團隊完成的。」

如何變得無處不在?

「Cortana變得無處不在並不意味著,讓它運行在每一個可上網的智慧裝置上。」Mike解釋道。

Mike基於計算能力把裝置分成兩種,一種是有足夠計算能力的智慧終端機(Smart Device),可以運行Cortana的用戶端堆疊(Client Stack)。據 Mike透露,目前性能足夠運行Cortana 的最小裝置是智慧手錶/手環。

在微軟自己的Microsoft Band上,Cortana可以識別語音以及呈現文字資訊,但由於沒有揚聲器不能講話。

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(在Microsoft Band上使用Cortana。)

另一種只有很弱的運算能力或者基本沒有,稱之為無線裝置(Satellite Device)。它們通常只是提供特定感測器的資料給 Cortana,相當於輸入裝置。整個資料傳輸和運算的流程如下圖所示:
圖說明
(Cortana Everywhere的技術實現方式。)

Mike最後還暢想了一番:

我理想的Cortana體驗是,一件衣服裡內置了麥克風,它可以聽到我說話,接著將資訊傳達給我口袋裡的手機,然後手機和雲端進行通訊。
整個過程使用者都不需要從口袋裡掏出手機,佩戴耳機就可以聽到 Cortana的回復。

本文授權轉載自:愛范兒

延伸閱讀:微軟語音助理Cortana正式登陸Android平台!

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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