兩個關鍵,華碩用ScreenPad踢走蘋果Macbook Pro的Touch Bar
兩個關鍵,華碩用ScreenPad踢走蘋果Macbook Pro的Touch Bar
2018.06.05 | 蘋果

華碩在Computex推出的嶄新的筆電應用概念:ScreenPad全彩螢幕觸控板。

這是一個可作為傳統筆電觸控板功能,又能當作螢幕延伸,或第二觸控螢幕功能的裝置,不僅可以同步Android手機螢幕資訊,讓工作時筆電跟手機合體,也可以是工作軟體的便利工具列,一切都顯示,華碩有意要踢走Apple的Touch Bar。

為什麼這樣說?蘋果MacBook近兩年市佔率節節攀升,已經超越華碩成為第4大個人電腦品牌,兩家公司的市佔率相當接近。

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華碩今舉行發表會,盛大推出全系列新品,訴求智能功能,多款筆電導入AI功能。
圖/ 華碩

第二觸控螢幕吸睛,Alexa語音助理進駐ZenBook

華碩今(5)日一口氣發表3大系列新筆電,下半年陸續上市,其中ZenBook Pro 15及ZenBook Pro 14支援了獨特的第二螢幕「ScreenPad全彩螢幕觸控板」,獲得最多媒體關注,另外還有ZenBook S超薄系列及以年輕用戶為訴求的多彩機殼VivoBook S,其中ZenBook Pro跟S系列都會支援亞馬遜的Alexa及微軟Cortana語音助理。

有什麼新鮮事?華碩今年發表的高階ZenBook Pro 15及ZenBook Pro 14筆電十分吸睛,採用NVIDIA推出的Max-Q規範,搭載GTX1050Ti顯示晶片,其中ZenBook Pro15支援15吋觸控螢幕及最高Core i9處理器,預計7月上市,鎖定專業繪圖或影像剪輯工作的專業人士,最高可外接3個螢幕輸出,而ZenBook Pro14則9月左右推出,不具觸控螢幕,訴求輕量級商務人士。

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華碩推出的ScreenPad全彩螢幕觸控板,最受歡迎竟然是計算機功能。
圖/ 王郁倫攝

ScreenPad為何有自信踢走Touch Bar

究竟「ScreenPad全彩螢幕觸控板」有什麼特色,讓華碩認為可以踢(kick)走蘋果的Touch Bar?

華碩有滿滿自信,來自兩關鍵:一是蘋果MacBook Pro的Touch Bar推出後,有意取代快捷鍵操作功能,但開賣後評價由盛而衰,最後被不少果粉嫌到不行,另一方面,有別於蘋果的封閉性,華碩則積極增加這個彩色觸控區域的功能性,開放SDK讓更多開發者可以在上面開發應用,走開放路線。

華碩推出的「ScreenPad全彩螢幕觸控板」是一塊5.5吋FHD IPS觸控面板,可以當獨立的第二螢幕,也可以當傳統觸控板,當然也能立刻啟動Office 3大常用軟體Word、Excel、PowerPoint的工具列,要啟動YouTube看影片也毫無問題,甚至是利用這個小螢幕打電動,不過最沒想到,最受好評的,還有一款小工具:計算機。

華碩副總裁陳彥政分享,過去ROG GX50筆電的觸控板也可以啟動黑白的計算機功能,受到法國客戶熱烈喜愛,而最主要原因是法國客戶工作習慣,數字輸入要數字鍵,而數字鍵功能在筆電越來越小之下,被鍵盤捨去機率卻最高。

然而,有利就有弊,由於雙螢幕的關係,耗電自然非常驚人,若ScreenPad關掉時可以維持10小時電力,但若不關掉,雙螢幕一起用的話,大概6個多小時就沒電了。

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華碩展示一款雙螢幕觸控筆電「ASUS Project Precog」概念裝置,預計2019年推出,可以平躺當棋盤。
圖/ 王郁倫攝

雙螢幕觸控AI筆電「ASUS Project Precog 」

另外,華碩也展示一款雙螢幕觸控筆電「ASUS Project Precog」概念裝置,預計2019年上市,該機內建英特爾AI晶片Movidius,除可以人臉辨識開機,也可以加速智慧視覺學習功能,當用戶手靠近時,下方螢幕會自動感應出現虛擬鍵盤,當然,也可以外接實體鍵盤輸入,AI方面的功能目前有智能記憶打字習慣、智能充電等,由於距離上市時間仍久,預期還會有許多擴充可能。

另外華碩也推出超輕薄筆電系列則有ZenBook S,該機不只是內建Core i7高階處理器,號稱電池續航力達13.5小時,更推出特殊的勃根地酒紅色機種,相當搶眼。

另外,華碩也推出VivoWatch BP穿戴式血壓監測器,電池長達28天,內建ECG(電極感應)、PPG(光體積變化描記圖)感應器,15秒鐘就能取得血壓值,搭配ASUS HealthAI技術,可以幫使用者追蹤並分析血壓與心率、睡眠品質、活動數據及舒壓指數等健康資訊關聯性,提供個人化的健康改善建議。

關鍵字: #華碩 #Mac
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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
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

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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