跳票N次之後,這款模組化智慧手錶終於來了
跳票N次之後,這款模組化智慧手錶終於來了

在CES 2015首次亮相的Blocks模組化智慧手錶歷經了一系列跳票後,於2017年9月為Kickstarter上的支持者交付了第一批量產裝置,並終於在今年的CES上正式宣佈公開發售。

初次亮相時的Blocks原型機。
圖/ 愛范兒
正式版Blocks。
圖/ 愛范兒

首次亮相時的Blocks,正值穿戴式裝置和模組化最為火熱的時候,兩者的結合,無疑使得Blocks成為了最為矚目的概念產品之一,在Kickstarter上一舉募得160萬美元。

然而三年後,Google親手扼殺了Project Ara,LG G5的模組化下巴由於沒有為LG挽回多少市場份額導致其不再在G6上出現,模組化概念遇冷,穿戴式裝置的市場也在逐漸飽和,Blocks的處境已經不比當年。

錶盤依然是這款手錶的功能核心,主要參數與市面上的其他產品沒有太大差距。

  • 1.39英寸,解析度為400*400的AMOLED圓形螢幕
  • 為了獲得更好的開放性,擺脫高昂的授權條件,原本搭載的高通驍龍2100替換為MTK6580M四核處理器
  • 512MB RAM+4GB ROM
  • 350mAh 電池
  • 運行Android Oreo 8.0,同時支援連接iOS和Android裝置
  • 內建Amazon Alexa個人語音助理

Blocks的模組化功能主要集成在了腕帶上。購買時根據自身的需求選擇是否添加。Blocks模組化手錶在其官網的售價為259美元,當中不包含模組腕帶,而每款模組腕帶的售價則為35美元。目前可供選擇的模組腕帶共有6種,當中包括:

  • 可監測周圍環境溫度、氣壓和濕度的環境傳感器模組
  • 通過監測脈搏來管理身體和優化鍛煉的脈搏監測模組
  • 可用作手電的可調節LED閃光燈模組
  • 可透過程式控制手機中App的按鈕模組
  • 高靈敏度GPS模組
  • 額外的電池組模組

當然除了這些之外,Blocks透露他們正在開發用於生物識別的靜脈識別模組,NFC模組,空氣品質傳感器模組,排汗和壓力監測模組以及紫外線監測模組等。Blocks還透露,他們正在和另一家群募成功的公司Flic合作,將他們的智慧按鈕技術整合到一個模組中,還有一家名為FlickTek的公司將採用Blocks作為手勢控制裝置。

可自由選配模組化腕帶。
圖/ 愛范兒

單憑目前已推出的模組,Blocks顯然還不能和市場上的智慧手錶區分開來。對於Blocks而言,今年的CES並不僅僅是一個產品發布的舞台,更為重要的是宣布開發平台的開放業務。

核心硬體完成發布後,Blocks希望能和世界上的開發者、開發團隊一起探索並創造更多的應用模組。他們認為,企業用戶將會是他們的重要用戶,例如工廠需要一款能夠提供工人精確的室內位置信息的智慧手錶,當中還包括一個監測工人疲勞程度的模組、一個監測空氣中有毒氣體濃度的模組和一個啟動緊急報警系統的按鈕模組。因此,Blocks渴望能和企業甚至學校共同開發出更多手錶模組。

相信現在的Blocks依然未達到人們對他的期待,尤其是在一次又一次的跳票之後。但是,至少在今年的CES上,我們看到了他正在發出積極的信號,一個尋求合作前進的信號。不妨再給他多一點時間,讓他再多走一會,說不定能讓我們在這條現已十分乏味的道路上看到另一番景象。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #CES #穿戴裝置
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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