iPhone的誕生,是賈伯斯的功勞?錯!關鍵在這個「背著他做事」的蘋果團隊
iPhone的誕生,是賈伯斯的功勞?錯!關鍵在這個「背著他做事」的蘋果團隊

2017年,市調機構Strategy Analytics預估,全球智慧型手機使用數量將突破30億支大關。全球網頁流量中,有一半來自智慧型手機,更顯示出人們幾乎無法離開手機生活。其中,iPhone扮演著極為重要的角色。

根據專門分析蘋果手機的分析師霍雷斯‧德迪尤(Horace Dediu)在2016年的調查,銷售量最高的汽車品牌,豐田的Corolla為4300萬輛;最多人看的小說系列,《哈利波特》為4.5億本;蘋果的iPhone系列銷售量高達10億,不僅是銷量最高的手機,也是銷量最高的音樂播放器、相機和電腦。德迪尤說,它就是歷史上最暢銷的產品。

提到iPhone,第一個聯想到的名字一定是蘋果創辦人史蒂夫‧賈伯斯(Steve Jobs),甚至於將iPhone的誕生歸功於賈伯斯的慧眼獨具,帶領一群天才團隊發明了橫空出世的智慧型手機。

但美國科技網站Motherboard編輯布萊恩‧默錢特(Brian Merchant)在其著作《唯一裝置》(The One Device,暫譯)中卻說:「許多蘋果產品,如果全按照賈伯斯的意思,說不定根本不會誕生」,並將許多跟蘋果有關的「真相」撰述於此書中。

賈伯斯不想做手機,所幸有更堅持己見的員工

iPhone誕生的關鍵原因已經不可考,但能確信的是,賈伯斯從一開始就不想做手機。他曾對多次提醒手機重要性,甚至已經做出接近iPhone的原型機(iPod加上Wifi功能)的員工說道:「我就是不想做這個,沒意義。」

然而,對於加入蘋果的員工而言,「修好你痛恨的東西」是種信念。就像在iPod之前,音樂播放器很難用;在Apple II之前,電腦太複雜,一般大眾根本不會買。而對於2007年以前的手機,從賈伯斯、蘋果首席設計師強納生‧艾夫(Jony Ive),乃至蘋果的工程師、設計師、經理都認為很糟糕。

就在賈伯斯不表贊同的情況下,底下員工依然偷偷研發。1990年加入蘋果的軟體工程師格雷格‧克里斯蒂(Greg Christie),參與過曾是市面最有前途的移動設備牛頓(Newton)的研發,在進入蘋果後,持續推動做手機;iPod之父安東尼‧法戴爾(Anthony Fadell)也在私底下偷偷研究,該如何將iPod變成手機。

而堅持做手機的員工中,又以副總裁麥可‧貝爾(Michael Bell)最鍥而不捨,他曾在摩托羅拉(Motorola)和蘋果待過多年,認為「互聯網、音樂播放器、手機的融合是不可避免的趨勢。」並花費數個月的時間,嘗試說服賈伯斯。可惜,賈伯斯依然不為所動⋯⋯。

直到2004年11月7日深夜,貝爾告知賈伯斯2個再不做,就來不及的理由:第一,賈伯斯原本擔心有iPod功能的手機,會侵蝕iPod市場,但現有市場卻已被模仿iPod設計的MP3廠商侵蝕;第二,全球手機市場正在爆發性成長,不做手機等於放棄市場。最後,賈伯斯終於同意:「好吧,我們應該做手機。」

背著賈伯斯研發多點觸控,成為iPhone的旗艦功能

另外,iPhone做為首款支援多點觸控(Multitouch),就是現在能觸控螢幕上接受多個指尖放大縮小的手機,賈伯斯一直宣稱這項技術是蘋果獨創,其實不然。甚至,多點觸控團隊還極力避免賈伯斯太早知道他們的研究,因為擔心賈伯斯會中止計畫。

多點觸控技術,是由德拉瓦大學(University of Delaware)的技術人員韋恩.韋斯特曼(Wayne Westerman)研發,只不過他的公司後來被蘋果收購。而巴斯‧奧爾丁(Bas Ording)、伊姆蘭‧古德里(Imran Chaudhri)等人則是在此基礎上,嘗試各種可能性。

後來,他們成功將這項技術用在平板電腦上,但因成本太高,計畫被迫停擺。無巧不成書,賈伯斯決定執行iPhone計畫後,描述他對手機的想像:「一個小螢幕,沒有任何按鍵,只會在螢幕上顯示觸控屏。」團隊才重見天日。

然而,幾周後的產品呈現,奧爾丁的設計被貶得一文不值,認為只是將技術塞到手機裡,沒有考慮消費者的使用習慣。賈伯斯最後通牒,要他在兩周內做出成果來。奧爾丁等負責iPhone計畫的成員,將之視為實現願景的最後機會。他們將床墊搬到公司,最終做出獲賈伯斯認可的成品。

讀完這些故事,你會發現任何一個偉大的產品(作品),不是因為某一位天才匠心獨具的構想而誕生,而在於團隊極力想促成的目標。同時,第一線的員工,不論是市場端,或研發端,往往比領導者更了解真相是什麼。iPhone所以能誕生,是因為一群默默無聞的人堅持的結果。

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本文授權轉載自:經理人

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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