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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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