蘋果高層解釋為什麼要在 iPhone 7 / 7 Plus 移除 3.5mm 耳機孔|數位時代 BusinessNext

移除 3.5mm 耳機孔是一種勇氣

蘋果指出，3.5mm 是一種非常老的規格，最早可以追溯到一個世紀以前，而現在的 3.5mm，則是在 60 年代把口徑縮減過的一個版本，然後就沒有再變更過。蘋果認為，人們不應該再抱持這種「恐龍」規格，是時候該往前了。

Philip Schiller 也補充，他們能理解依然有用戶仍喜歡自己的有線耳機，然而「無線未來」其實不可免，「去除有線」總會在某個時間點上發生，而因為許多理由，蘋果決定在 iPhone 7 開始去除 3.5mm 耳機孔。但重點是，即使因為轉換的過程會有一點痛苦，人們也不能因為這點痛苦而停止邁向無線時代。對蘋果來說，他們的工作便是減緩轉換期的痛苦（附上轉接線），同時適當地向用戶說明理由。

在 iPhone 7 的發表會上，Philip Schiller 更是直接把這種決心稱作「勇氣」。

爭取手機內部空間

一同受訪的硬體工程資深副總 Dan Riccio 則表示，會在 iPhone 的設計上有移除 3.5mm 耳機孔的想法，最初是來自蘋果一直在嘗試把更多東西塞進手機。舉例來說，在 iPhone 的上方有一片印刷電路板，用途是驅動螢幕與背光燈，然而由於 iPhone 7 安裝了更大的相機模組，會干擾這塊電路板，使得工程團隊突發其想，嘗試移除 3.5mm 耳機孔，然後把這塊電路板塞到 iPhone 底部。

移除 3.5mm 接孔後，蘋果也發現先前的一些困擾變得輕鬆許多，例如把 Taptic Engine 安裝到手機下方變得更容易了，這使得蘋果可以讓 iPhone 7 的 Home 鍵具有 Force Touch 的功能。此外，由於多了這些空間，蘋果也因此能讓 iPhone 7 增加 14% 的電量，同時加入新的封膜，讓 iPhone 7 具有 IP67 等級的防水防塵。

總而言之，依據蘋果工程師的意見，iPhone 7 的許多新功能，實際上必須依賴移除 3.5mm 耳機孔來實現。

移除 3.5mm 與數位版權（DRM）無關

儘管蘋果顯然在策劃讓自家 Lightning 能一舉攻下後 3.5mm 接孔的時代，不過當談到蘋果是否希望透過數位直出，來重整 Apple Music 與 iTunes 的版權影響力時，Philip Schiller 則直接駁斥這些猜測都是「蠢點子」（silly argument），與移除 3.5mm 完全無關，畢竟 iTunes 在 10 年前，就已經開始提供 DRM-Free 的數位音樂。

Philip Schiller 也表示，對蘋果來說，移除 3.5mm 的另外一個理由，是希望能用更好的方式來傳遞音訊。舉例來說，Lightning 接孔就是提供「高保真音訊」（high-fidelity audio）的好途徑，以往像降噪耳機這種需要一枚額外電池的作法，也可以改用 Lightning 接孔來處理。而由於 Lightning 亦可以直接輸出數位音訊，因此日後將能更好地做到分離調整。

小結

然而，不得不說蘋果在斷然移除 3.5mm 耳機孔後，卻依然把許多他們承諾的更好用戶體驗放在未來。在新款無線耳機 AirPods 的介紹中，設計長 Jony Ive 更指出，蘋果目前還只是站在「無線未來」的起點。至於用戶能不能接受蘋果的取捨，就有待 iPhone 7 正式上市後的市場驗證了。

（首圖來源：達志影像）

本文授權轉載自：科技新報

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。