除了Surface筆電升級外,微軟發表會壓軸驚喜:頭戴式無線藍牙耳機
除了Surface筆電升級外,微軟發表會壓軸驚喜:頭戴式無線藍牙耳機
2018.10.03 | 微軟

在前日舉行的Surface硬體發表會上,微軟除了更新旗下電腦產品外,還發表了一款出乎意料的產品類別-無線藍牙頭戴式耳機名為「Surface Headphones」。

Surface Headphones是一款具備消除噪音的頭戴式耳機,是微軟內部產品設計師與工程師花上3年打造出來的產品。

耳機右裝置的轉盤能讓用戶調整音量,左裝置的轉盤則用來調整消除外部噪音的程度。耳機上還有幾個觸控按鈕,能讓用戶暫停或播放音樂、接聽來電、音樂快轉等。當用戶把耳機從頭上拿下來時,耳機也會自動暫停音樂播放,等再度戴上後則自動繼續播放。

Surface Headphones
微軟的Surface Headphones左右邊都有轉盤設計,用來消除外部噪音以及調整音量。

另外,Surface Headphones還內建微軟的智慧語音助理Cortana,用戶頭戴耳機時,可以直接與Cortana對話、詢問問題。

除了與Surface系列筆電裝置相容之外,Surface Headphones因為使用藍牙標準,也可以和iOS、Android、macOS裝置配對。據微軟表示,Surface Headphones電池使用時間最長達15小時。

Surface Headphones將在今年秋天正式推出,要價350美元(約台幣10,730),目前預計只會在美國出貨。

筆電系列小幅更新

Surface Pro 6
Surface Pro 6更新處理器外,也迎來黑色設計。

微軟旗下旗艦變形筆電Surface Pro,迎來一年半的升級改版。新版Surface Pro 6有了初代Surface才有的全黑色設計,給了此產品另一個顏色選擇。

規格上,Surface Pro 6搭載英特爾(Intel)最新的第8代處理器,微軟聲稱運作上比前一代快上67%,也更省電,電池使用時間可長達13.5小時。

Surface Laptop 2
Surface Laptop 2也搭載英特爾第8代處理器。

筆電款Surface Laptop則迎來第二代,稱作Surface Laptop 2,它也搭載英特爾第8代處理器,稱比前一代產品快上85%。

這兩款電腦都將在10月16日上市,Surface Pro 6定價899美元(約台幣27,562元,比前一代貴上100美元),Surface Laptop 2則維持售價999美元(約台幣30,628元)。

這些Surface裝置搭載的Windows 10作業系統,則將在今日開放最新版本下載,其中最受矚目的新功能則是Your Phone App,讓Windows 10電腦與iPhone或Android手機連線,讓用戶可以直接在電腦上回覆手機收到的簡訊、互通相片與文件。

資料來源:The VergeVentureBeatCNET

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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