蘋果斥資2億美元收購擅長處理「暗數據」的AI公司「Lattice Data」|數位時代 BusinessNext

蘋果斥資2億美元收購擅長處理「暗數據」的AI公司「Lattice Data」

蘋果耗資2億美元收購AI公司「Lattice Data」，打算透過「暗數據」來強化、整合數據分析能力，為可能推出的智慧音響鋪路。

要用「暗數據」讓智慧助理更聰明

這筆收購案於前幾周完成，據外媒消息，已經有約20名的Lattice Data工程師加入蘋果團隊，蘋果發言人表示：「蘋果偶爾會收購ㄧ些小型科技公司，我們一般不對外討論我們的目的或計劃。」

Lattice Data於2015年由史丹佛大學教授Christopher Ré，及密歇根大學的教授Michael Cafarella所成立；Ré曾經得過麥克阿瑟天才獎，目前擔任Lattice的首席科學家，Cafarella則參與創造了Hadoop，目前擔任公司技術長。

Lattice Data所做的，是透過AI的推理機制，使非結構化的「暗數據」轉並成更多利用價值的結構化資訊，這些非結構化數據包含了圖片及文字，可以幫助像是Siri等智慧助理更順暢的完成指令。

什麼是暗數據？

而到底什麼是「暗數據」呢？網路世界中無時無刻都有大量的資料被創造出來，據統計在2013年就產生了4.4ZB的數據，預計在2020年會成長到44ZB；而在這些龐大的數據中，約有70%-80%的資料是完全沒有被組織化的，如果不經過處理是難以被利用，會在涉及資料處理分析時表現得相當不穩定，這些就是所謂的「暗數據」，這些非組織化、未被開發的數據跟大家常說的「大數據」其實很類似，但大多時後都被開發者及企業忽略了。

而這些經過轉換的「暗數據」，可以用於國際警務與處理犯罪，例如分析出販賣人口的途徑，以及媒體研究、古生物學研究，甚至用這些數據來訓練其他AI系統，創造更多有用的數據。

蘋果在想什麼？為智慧音響鋪路？

被蘋果收購前，Lattice Data曾跟許多包括亞馬遜及三星談過合作，要增強他們的AI助理；目前仍不清楚Lattice Data會用什麼方式跟蘋果合作，或蘋果要如何運用這些技術；但根據外媒推測，由於蘋果及有可能在今年推出一款Siri智慧音響，因此可能是想透過收購Lattice Data來強化、整合數據分析，來打擊其他競爭對手。

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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