HomePod身世坎坷，比亞馬遜早兩年投入開發，卻仍慘輸Echo|數位時代 BusinessNext

HomePod身世坎坷，比亞馬遜早兩年投入開發，卻仍慘輸Echo

蘋果首款智慧音響HomePod將於2018年初上市，比起對手亞馬遜Echo落後三年光陰。事實上，HomePod的身世相當坎坷，它比Echo早兩年投入開發，歷經了多次外型設計、功能開發，研發計畫反覆被取消，最後是什麼原因讓蘋果下定決心開發？

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。

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。

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。

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。

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。