HomePod身世坎坷,比亞馬遜早兩年投入開發,卻仍慘輸Echo
HomePod身世坎坷,比亞馬遜早兩年投入開發,卻仍慘輸Echo
2017.11.22 | 蘋果

花了將近三年的時間,蘋果終於在今年的夏季開發者大會上推出一款跟亞馬遜Echo、Google Home打對台的HomePod,原本預計趕上年底聖誕檔期上市,卻在上周傳出要延遲到2018年年初才能出貨的消息,讓本來就已經進度落後的HomePod與競爭者越差越遠。

談起蘋果HomePod,事實上它的身世相當坎坷,比起大眾熟悉的亞馬遜Echo還早兩年投入開發,歷經了多次不同的功能、外型設計,但卻因為蘋果內部遲遲無法下定決心開發,在看著Echo成為耀眼明日之星之際,遠遠落後了三年的光陰。

從side project開始,HomePod一路走得坎坷

「這是錯失大好機會。」一位匿名蘋果內部人士這麼說道。

談起智慧音響,多數人腦中會立刻想到亞馬遜的Echo系列,但事實上2014年亞馬遜推出Echo時,蘋果早已投入智慧音響開發大約有兩年的時間。時間拉回五年前,HomePod的原型概念只是一群Mac媒體工程師的業餘專案(side project),他們想要開發出一款音質如同Bose、JBL那樣擁有好音質,符合專業音響迷期待的音響。

當時開發工程師為音響選定了一種亞馬遜Echo跟Google Home Max也都採用的波束成形(beam forming)技術,能夠創造出身臨其境的3D立體音效,決定了音響技術後,蘋果請設計師設計了多種不同樣式的音響外型,其中一款像平板一樣纖細,還有一款版本外觀比現在HomePod 高上五倍,約91.4公分這麼高,還曾經一度想把智慧音響放在Beats品牌底下販賣、設計七種不同的顏色,但這些構想最後都沒有實現,多年來累積數款不同外形設計的原型機,據說款式多到可以開一間迷你HomePod設計演進史博物館。

Apple HomePod
蘋果 HomePod 多年來累積多款不同外形設計的原型機,據說款式多到可以開一間迷你HomePod設計演進史博物館。
圖/ Apple 提供

為維持顧客忠誠度,蘋果下定決心研發智慧音響

經過兩年的研發,蘋果智慧音響終於有了 官方代號「B238」,以及在蘋果配件事業部下有個獨立的部門,在經過一段辛苦的研發歲月後,這時亞馬遜推出Echo,當時蘋果工程師買了一台來研究,互相開玩笑稱彼此洩露開發項目細節給亞馬遜,不過工程師們也很快就發現Echo的音質表現不怎麼樣,因此決定在投入研發打造一款音質更好的智慧音響。

Echo 的核心靈魂是Alexa,幾乎等同整個設備的心臟,擁有完整的雲端運作系統,讓開發者可以輕易開發基於語音控制的App,隨著Echo系列逐漸壯大,從訂Pizza到控制家中IoT設備一手包辦,幾乎成為智慧音響的代名詞。

當時蘋果自己的智慧語音助理Siri已經三歲了,但當時Siri團隊被告知HomePod只是一款播放音樂的音響產品,往後的幾年內,蘋果智慧音響的研發計畫前前後後被取消及重啟多次,幾乎形同擱置的狀態;最後蘋果終於想通了,認為一款新的智慧音響裝置,有助於維持顧客的忠誠度。

主打音樂播放,HomePod沒Echo那麼智慧

「重新創造家中聽音樂的使用者體驗」(Reinvent the Home Music),蘋果在六月的發表會開場詞中這麼介紹,不像Amazon Echo或Google Home一樣強調智慧助理對智慧居家的幫助,蘋果反而著力在音樂體驗。

當蘋果正式向全世界介紹HomePod時,亞馬遜的Echo系列已經推出將近三年了,而原本預定要在今年12月上市的HomePod也跳票到了明年初。拿現在的HomePod跟Echo做比較,HomePod反倒比較像是一款配件、iPhone的延伸,當要求HomePod 開啟一款第三方App時,這個動作要求不會像Echo一樣直接傳送到雲端平台,而是傳送到iPhone上執行指令,因此開發者為HomePod開發專用App的空間就有限。

Apple HomePod
HomePod的原型概念只是一群Mac媒體工程師的業餘專案(side project),他們想要開發出一款音質如同Bose、JBL那樣擁有好音質,符合專業音響迷期待的音響。
圖/ Apple 提供

根據上個月蘋果官方開發者頁面公布的消息,目前HomePod開放的 App 主要以訊息、提醒清單、筆記三大類為主,蘋果即便有了Siri、App Store等武器作為基礎,但能操作的功能沒有像Echo那樣豐富,雖然HomePod也有加入語音喚醒功能,但就做為個人智慧助理來說功能特性並不突出,或許也跟蘋果長期以來只把HomePod視為一款播放音樂的裝置,而不是一款認真的智慧家居產品有關。

果粉很忠誠,近六成期待產品上市

看完了功能面,接著從蘋果官網的陳列來看,HomePod 被列在音樂分類的選項中而非獨立的分類區塊,也能約略看出蘋果對於HomePod定位的不同、產品介紹頁面中,也花了很多的篇幅在介紹音樂播放功能,而這也並非蘋果第一次推出自己的音響產品,早在2006年,蘋果曾為iPod推出一款立體音響iPod Hi-Fi,不過在2007年9月就宣布停售。

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2006年,蘋果曾為iPod推出一款立體音響iPod Hi-Fi。

台北富邦證券分析師亞瑟·廖(Arthur Liao)本月初曾預測HomePod供貨可能短缺,蘋果則向供應商表示,預計在2018年供貨四百萬台的HomePod,對比來看,亞馬遜自從2015年開始銷售,已經賣出1500萬台。

雖然的定位並非全然是一款智慧音響,但根據外媒《9to5mac》先前進行的一份網路調查,結果顯示有將近六成參與調查的民眾都很期待 HomePod上市,對比先前蘋果認為推出一款新的智慧音響裝置,來維持顧客的忠誠度顯然相當奏效,蘋果未來在HomePod 上還有很多著力點,但無論如何身世坎坷的蘋果智慧音響終於要與世人見面。

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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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