Swift發明人Chris Lattner:我為什麼離開蘋果、加入特斯拉?
Swift發明人Chris Lattner:我為什麼離開蘋果、加入特斯拉?
2017.01.19 | 蘋果

蘋果和特斯拉的「挖角」大戰愈演愈烈,已經發展成了最好玩的矽谷美劇。此前我們報導的蘋果前高階主管Chris Lattner加入特斯拉成為這幕大戲的最新更新,吃瓜群眾紛紛討論Chris Lattne加入特斯拉的原因,眼看謠言四起,Chris Lattner不得不出來表態:兩家我都愛,不過特斯拉更加「無法抗拒」。

Chris Lattner輝煌的人生履歷就不再詳細贅述了,這裡只提一句,他曾一手主導開發了大名鼎鼎的蘋果編譯語Swift,Swif是用於在蘋果軟體平台上構建應用的編程語言,一經發表便成為Linux平台上成長最快的語言之一。Chris Lattner已經在蘋果工作了11年之久,是蘋果的資深軟體工程師。Chris Lattner另外還必須在家工作量龐大、要做許多開拓性工作的特斯拉?

「專利戰爭」?

坊間傳言,Chris Lattner離開蘋果加入特斯拉是受專職工作之外的困擾太多,不勝其煩。去年的時候,Chris Lattner的前同事,蘋果資深UI設計師Bas Ording在加盟特斯拉時直言,在蘋果花費大量時間在專利訴訟上是他決定離開蘋果的原因之一。

透過發動專利訴訟戰爭打擊競爭對手是蘋果的傳統了,早在2007年,第一代iPhone發表會後不久,Google發表了新版Android,在多個UI界面上和iOS「英雄所見略同」。蘋果前CEO史蒂夫·賈柏斯怒不可遏的表示:「Google的行為簡直是巧取豪奪。為了摧毀Android,我願意奮戰到我生命的最後一口氣,我願意花掉蘋果在銀行的400億美元現金。因為Android是偷來的產品,我願意為此發動一場核子戰爭。」

此後蘋果成立了專門的律師團隊用來打擊Android領域的競爭對手,時至今日也未見收縮戰線。

Bas Ording表示:「因為我的名字被列在某些專利裡,我越來越多的需要出庭蘋果與HTC三星的專利官司。這對我造成了困擾,我花更多的時間在法庭上而不是設計工作上。」

與蘋果截然不同,特斯拉在專利態度上自帶「人類的希望」光芒,2014年6月13日,特斯拉宣布將開放旗下全部專利技術,不會向使用其專利技術的公司提出侵權訴訟。

特斯拉CEO伊隆·馬斯克表示:「技術領袖地位不是由專利決定,歷史一再顯示,面對下定決心的競爭者,專利提供不了多少保護,而是由一家公司吸引並激勵全球最有才華的工程師來決定的,我們相信,開放專利技術非但不會削弱,反而會加強特斯拉的地位。」

想要吧?這段自信心爆棚的話對待在蘋果的大批人才形成了多大的吸引力。難道說Chris Lattner也是受此影響?

你們別猜啦,兩家我都愛

多位自稱克里斯·拉特納的「朋友」出來表示,克里斯·拉特納確實是因專利問題加入特斯拉。然而到了1月13日,克里斯·拉特納在Twitter闢謠:

「我的決定與(專利)『開放』無關,所謂的『朋友』要不是捏造的,要不就是投機的。」

隨後在接受外媒MacRumors採訪時進一步解釋了他的心路歷程:

「我寫程式已經有30多年了,其中有16年一直專注於開發者工具的構建。我喜歡寫程式,但我已經準備好去做別的事情了.Autopilot顯然是非常重要的,它能夠給人們帶來便利,甚至拯救人們的生命。但這也是一個非常非常困難的技術挑戰,我在建立大型軟體和團隊建設方面的經驗有助於此。當然了,我也一直是特斯拉的鐵桿粉絲」。

Lattner在領導軟體團隊方面有著豐富的經驗,他在蘋果曾領導了超過200位軟體工程師的團隊,為軟體工程師製作的開發者工具使他們在開發者社群備受尊敬,極具影響力。馬斯克表示,這是他入選特斯拉Autopilot軟體部門副總裁職位競爭的有利條件之一。

Lattner表示,這是一個非常艱難的決定,因為我非常關心蘋果的技術和人員,我自己已經在蘋果工作多年。但是,有機會進入一個全新的領域和強大的特斯拉Autopilot團隊一起共事是「無法抗拒」的。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #特斯拉
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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