macOS Sierra正式版上線:Siri、Apple Pay登陸Mac電腦、跨裝置協作更流暢
macOS Sierra正式版上線:Siri、Apple Pay登陸Mac電腦、跨裝置協作更流暢
2016.09.21 | 科技

macOS Sierra今日凌晨已經推送給Mac用戶,終於迎來了正式版。

macOS Sierra,除了更改了先前沿用多年的OS X名稱,功能也有不少更新。例如電腦上可以使用Siri,Apple Watch直接解鎖Mac電腦,跨裝置通用剪貼簿等功能,透過iPhone和Apple Watch的支援,Apple Pay可以支援網頁版支付。

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圖/ 蘋果官網

總之,macOS Sierra讓蘋果跨裝置之間的聯繫更緊密了,想讓你達到多動口少動手的目的。

Siri的加入,被蘋果認為是macOS Sierra的一大特色。它所傳達的是,無論你在做什麼,你的智慧私人助理都在手邊,只需點按一下就能出現。

Siri來到Mac上的主要目的,是幫你進行多任務處理。你可以在工作的同時讓Siri替你做事。比如你可以一邊為文件收尾,一邊讓Siri發訊息給你的同事,告訴對方文件這就要發送出去了。

Mac上啟動Siri的方式很簡單,只需點擊應用圖標或按fn+空白鍵,之後會在螢幕右側彈出Siri的對話框。

啟動Siri之後,操作方式像在iOS系統裡一樣,Siri可以幫你查電影、發簡訊、打電話、查天氣,但不同的是,這些查找的結果你都可以加以利用。

因為Siri窗口是在右側(不能拖動),因此你可以把搜索的結果拖放到郵件或者文稿中,也可以直接固定到通知中心,而就算你切換到了別的主螢幕或打開新的應用, Siri窗口也仍在最上面。

有意思的是,這一次Siri能夠幫助用戶查看本機配置以及調整系統設置,實屬新鮮。

蘋果為了實現裝置之間的互通,這一次macOS Sierra裡,你可以用Apple Watch直接解鎖Mac電腦了,該功能名為「Auto Unlock(自動解鎖)」,用戶只要登入同一個iCloud帳號,戴著手錶的時候就直接解鎖系統。

還沒坐下,就已登入,是蘋果想用Apple Watch幫你實現的。

但是,想要用Apple Watch直接解鎖Mac電腦,也是有一定要求的,比如手錶必須沒在鎖定狀態,Apple ID已經設置好「雙重驗證」。同時,兩者都需要更新到最新的系統。

另一個比較大的促使跨裝置緊密協作的功能是macOS Sierra實現了跨裝置複製貼上,比如你可以從iPhone上拷貝圖片,再貼到Mac上,而且只要App支援,甚至可以跨平台跨App貼上,大大提升了蘋果裝置之間的自由度。

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圖/ 蘋果官網

同時,iCloud Drive也可以在Mac上使用,所有文件在macOS和iOS之間共享,支援自動將舊文件移動到iCloud上,從而釋放macOS的空間。

你可以直接用自己的iPhone來訪問Mac桌面上的文件。因為通常,你的絕大多數文件都會存儲在「桌面」和「文件」資料夾,現在,它們可以自動存儲在iCloud Drive中並持續更新。因此,你可以在iOS裝置上隨時訪問這些文件,即使是用另一台Mac也沒問題。

除去以上體驗比較明顯的變化,在最新的macOS Sierra中,蘋果還將Apple Pay行動支付放到了網頁中,只要有支付屬性的網站都可以直接接入,完成支付。不過貌似前提是只有在Safari瀏覽器使用狀態下適用。

事實上,如果仔細觀察,蘋果從iOS、Mac OS系統的不斷進化中,已經逐漸實現了開放與共享,macOS Sierra利用Apple Watch、Mac、iPhone產品線的特色,把這種開放與共享進一步集成了。蘋果或許也意識到,單個品類的成長畢竟有限,協同與生態才可以走的更遠。

回到用戶層面,macOS Sierra更新之前,其實我們不知道跨裝置之間還可以這麼玩。

因為很多時候,我們是不知道自己的某種需求可以被某種東西滿足,因而也就說不出來自己想要什麼。而蘋果通過一些新功能的增加,了解到我們的需求和目前的煩惱,蘋果在做的或許正是想引導我們把需求說出來,然後再根據自己的系統和經驗,開發出一種東西或者功能,來滿足我們的需求。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Mac #Siri
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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