兩大技術困境,蘋果充電板AirPower折騰一年還做不出
兩大技術困境,蘋果充電板AirPower折騰一年還做不出
2018.06.22 | 蘋果

蘋果在2016年的發表會上,推出了沒有配置耳機孔的iPhone 7,清楚地告訴大家對於「無線未來」的想像,接著在2017年蘋果告訴大家甚至可以把充電線丟掉,推出了無線充電板「AirPower」,讓iPhone、Apple Watch、AirPods 這三樣產品只要放在充電板上就能充電。

不過時間將盡快要一年過去了,AirPower遲遲只聞其聲不見其影,最新的消息是預計最快要等到今年(2018)九月才能上市,而這當中究竟是出了什麼問題?

與和碩合作,AirPower面臨兩大困境

在去年九月的發表會上,蘋果推出了 iPhone X、iPhone 8這兩款新手機,機身採用玻璃材質,目的是為支援無線充電,雖然在發表會上介紹無線充電板「AirPower」,但現階段用戶卻只能使用Mophie 或 Belkin 的無線充電板,從HomePod到AirPower,蘋果近年產品屢屢傳出延遲出貨,不僅拖累了整個公司在產品上的布局,也點出生產線上無法突破的技術問題。

以目前市面上可以買到的無線充電板 Mophie 或 Belkin 來說,因為產品本身設計得非常敏感,都必須將手機放在板上的特定區域,只要稍稍偏離就有可能無法充電。蘋果的無線充電板「AirPower」是與台灣的和碩合作負責生產,與市面上一般的充電板不同,AirPower的設計是可以同時滿足iPhone、Apple Watch、AirPods這三樣裝置,蘋果的構想是要讓用戶可以把要充電的裝置,放在板子的任何位置都能順暢充電,而這正是AirPower難產的主要原因。

Belkin
以無線充電板 Belkin 來說,必須將手機放在板上的特定區域,只要稍稍偏離就有可能無法充電。

據熟知內情人士指出, 目前蘋果生產上主要面臨兩大困難,一個是必須確保裝置不會在充電時過熱,另一個問題是電路的複雜性 ,AirPower 比 Qi 標準的充電板複雜非常多,為了能讓三種不同的裝置,在充電板的任何位置都能充電,必須設置多種不同尺寸的充電元件,並且覆蓋整個充電板。

充電板中包含了特製的蘋果晶片,以及用來執行充電管理、與裝置連結的一個精簡版iOS系統,要將這些東西通通塞進充電板,並且不過熱的順利運作正是目前蘋果工程師所面臨的挑戰。

產品設計複雜,拉長交貨時間

根據蘋果內部人士指出,目標是希望在今年九月就能讓AirPower上市,過去一段時間工程師已經在蘋果總部陸陸續續開始測試充電的穩定度。不論是移除耳機孔的設計,或是AirPods、iPhone X,蘋果在產品設計上的理想,是希望可以移除產品上的所有端口以及按鈕。

其實,在iPhone X的研發過程中,蘋果曾想過直接移除手機上的充電孔,但當時因不能確保AirPower生產的穩定性,再加上無線充電的速度相較傳統方式實在慢太多,更不用說如果每支手機都附上一個充電板,這將大大提升產品售價,不利於銷售策略。

AirPower
AirPower的設計是可以同時滿足iPhone、Apple Watch、AirPods 這三樣裝置。

回顧蘋果近年的發展,執行長庫克(Tim Cook)從2011年接任以來,幾乎所有的新產品都面臨出貨延遲的狀況,像是第一代的Apple Watch在2014年就已經推出,卻一直拖到2015年四月中旬才正式出貨,且貨量不足以應付市場需求;2015年搭配iPad Pro使用的Apple Pencil也同樣出貨延遲且供應不穩定。

近年經典的例子還有2016年推出的無線耳機AirPods,原定計劃在同年10月出貨,同樣因為生產過程出現問題,一直拖到該年年底才上市;此外,不能不提的就是智慧音響HomePod,2017年推出時喊出要跟亞馬遜Echo、Google Home打對台,也一直拖到今年初才上市,錯失了在聖誕檔期大賺一筆的商機。

蘋果產品上市時間越拉越長,也跟近年產品設計日趨複雜的程度有關,像是具備人臉辨識解鎖Face ID的iPhone X為確保安全性、準確度,不再像過去從一家供應商採購鏡頭就能搞定,從天線軟板、雙鏡頭廣角相機軟板、3D 感測的「點陣投影器(Dot projector)」這些關鍵零組件規格都要求更高,僅有特定的廠商可以滿足蘋果特殊的材料、設計、專利需求,在製造過程中,需要溝通、協調的廠商也比過去複雜許多。

關鍵字: #和碩
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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