蘋果打算一毛都不讓三星賺了
蘋果打算一毛都不讓三星賺了
2018.04.07 |

蘋果到底是一家硬體公司,還是一家軟體公司?這兩個說法一直都存在。蘋果大包大攬喜歡所有東西都自己來做的行事風格,在行業內已經不算是什麼秘密。受到多年封閉文化的影響,iOS系統一直都和「開放性」保持著一定距離。

但如今蘋果硬體產品的成功,卻離不開多個上下游企業的通力合作,以iPhone 為代表的核心產品仍然建立在一條漫長且複雜的產業鏈上,也獲益於眾多核心供應商在關鍵元件的研發和製造上的成功。

蘋果對供應鏈的重視由來已久,根據早期在Apple和NeXT中任職的Dan'l Lewin表示,蘋果創辦人賈伯斯本身就是一位對供應鏈極為關注的人。很多人知道的是他在產品細節以及行銷方面的出眾成就,然而他在供應鏈領域同樣有擅長的一面,甚至親自負責運營。

不過賈伯斯並非是科班出身,所以他找來了這方面的專家,也就是現在的蘋果CEO蒂姆·庫克。

賈伯斯看中庫克的是他在康柏公司的採購和供應鏈經驗,加入蘋果後庫克便採取了一系列的外包措施來簡化運營,降低成本的同時還有效加快了產品的生產週期,這至今依舊是支撐蘋果產品高效周轉的核心之一。

在今年3月份,蘋果發布了新一期的《供應商調查報告》,其中顯示在2017年共有756家供應商負責給蘋果供貨。以iPhone X為例,為大眾所知悉的便有來自三星的螢幕、高通/英特爾的基帶、索尼的CMOS等,絕大部分蘋果產品都是在包括中國在內的亞太地區進行組裝生產,蘋果自己則在愛爾蘭等地區保有少部分象徵意義的「環保工廠」。

其產業鏈之複雜,絕大多數用戶都很難一窺究竟。而根據去年IHS Markit公司的拆解報告來看,iPhone X的成本達到新高,而且為了獲得三星的柔性OLED螢幕,蘋果也付出了不少代價。

為了包攬這種面板資源,iPhone X單純螢幕的成本價就達到了110美元,而且只有三星一家來供應蘋果想要的OLED螢幕,這顯然不是什麼好消息。短期過渡都受制於人,長遠看來更加不能將雞蛋放在一個籃子裡。

因此這種情況未來可能會發生一點改變,近期的多條傳聞都明確地指向了一個信息,蘋果正在做進一步的整合,並為此逐漸擺脫來自三星和英特爾等一些核心供應商的控制—— 前者是螢幕,後者則是處理器。

蘋果先行押寶的是下一代MicroLED,而且這次選擇是「自己動手豐衣足食」。這種新型顯示技術比現在的OLED在色域、亮度和功耗等方面都有著更好的表現,在2014年對微型LED公司LuxVue收購也被視為是蘋果希望掌控並量產該螢幕面板的信號之一。

為了盡可能避免核心技術的外洩,從Bloomberg的報導來看,蘋果已經將工廠設在了加州總部附近,雖然這種小規模的實驗還打不到量產的目標,而且三星、LG 等品牌也同樣處於研發和專利佈局中,但已經足以支撐蘋果度過研發階段。

如無意外,這種螢幕會首先運用在Apple Watch上,或許還有被猜測了很久的蘋果AR裝置。

這種對核心部件的研發動作,很難不讓人回想起蘋果自研晶片的歷程。2008年,蘋果低調收購了晶片製造商PA Semi,兩年後我們在初代iPad上看到了首次亮相的A4晶片;到現在,蘋果已經讓iPhone和iPad全部採用自己設計的A 系列晶片,而在iPhone 3GS之前,蘋果還一直是三星ARM晶片的忠實盟友。

可解決了行動端還不夠,現在桌面端也成為了下一個目標。如果Bloomberg的消息屬實,那麼在2020年後,來自英特爾的晶片可能也要和蘋果Mac電腦說再見了。

和昨天所報導的一樣,蘋果最終的目的,是讓包括Mac、iPhone、iPad在內的所有設備都能更無縫地協作。

另一個值得關注的是蘋果在R&D(研發費用)上的支出,在之前的財報中這個指標已經達到了歷史新高,過去5年裡在總營收中的佔比也一直在提升。

持續研究新產品自然少不了燒錢,但蘋果這筆錢花在哪裡?根據分析師Neil Cybart的研究,明面上來看,大概囊括了AR眼鏡、Titan汽車以及企業收購等這些專案的開展,但同樣也少不了對螢幕和晶片等核心技術的投入。

如果將這些信息整理後,我們便能很清晰地看到蘋果未來的佈局。對供應鏈有著極高追求的庫克,顯然希望能親自掌控自家所有產品的核心部件供應,而不是過分依賴於三星或是英特爾。

尤其是在這些關鍵零部件上。如果進展順利,未來的蘋果完全可以按照自己的節奏來推出產品。

而且蘋果顯然不止希望能掌控核心技術,還有對軟體體驗和統一生態圈上的考慮。所以哪怕拋棄英特爾這件事有些激進,這其中也有它合理的一面。

以目前蘋果的產品情況來說,iPhone和iPad所運行的iOS系統是以ARM架構建立的,但Mac電腦的macOS生態,其硬體核心仍然是基於英特爾的X86架構。雖然蘋果在近幾年也推出過很多iOS和macOS系統聯動使用的功能,比如Handoff特性,還有最新的文件管理體系。

但對比Google和微軟分別在Chrome OS以及Windows 10上的體驗,蘋果在整合行動和桌面系統上的進展其實是落後一步的。

蘋果的目標仍然是在想方設法整合自己的iOS和macOS兩大系統,但實現這個目的,Mac同樣需要硬體上的協助,比如說使用自研處理器來追求更低的功耗。

但這種轉換難度不小,尤其是對於廣大的第三方開發者們來說,這也不算是太好的消息。蘋果在2005年曾有過一段將Mac從IBM的PowerPC轉移到英特爾X86平台的經歷,這個過程前後持續了近五六年的時間才結束。

縱使現在蘋果財大氣粗,但包袱也比十多年前更重,這種融合的過程自然談不上輕鬆。此前微軟的Windows 8系統雙界面的策略已經證明,就算是微軟這種更側重軟體系統的公司,也沒辦法快速的完成這種雙端整合的工作,互動層面怎麼解決?兼容性又怎麼解決?如何縮短這段轉化的陣痛期,是蘋果需要正面考慮的問題。

蘋果想要包辦關鍵零部件的供給,這件事仍然有極大的吸引力,因為這就和當年賈伯斯展現出來的激進控制慾和完美主義一樣:

最好的產品必須要「一體」,不管是軟體和硬體,還是從內容到行銷,都應該是相互為對方量身定做的,並最終為用戶體驗負全部的責任。

蘋果的控制欲依舊強烈,蘋果仍然希望可以掌控一切。只是在強調全球化合作的今天,蘋果是不是真的可以在一條龍包辦整個生產鏈的同時,讓自己的產品保持在最出色的狀態,這仍然是一個未知數。

本文授權轉載自:愛范兒

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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