小米躍升全球穿戴裝置霸主,憑兩大關鍵打敗蘋果
小米躍升全球穿戴裝置霸主,憑兩大關鍵打敗蘋果
2018.12.04 | 蘋果

市調機構IDC今(4)日公布2018年第3季全球智慧穿戴裝置出貨量報告:整體出貨3200萬台,和2017年第3季相比,成長率達21.7%。

而再看看這一季的出貨量前5大贏家:小米、蘋果、Fitbit、華為、三星,和上一季相比名單開始「洗牌」,不僅Garmin被擠出前5名,小米也超越蘋果,以690萬台躍居第一。

智慧穿戴
在2018年第3季,小米智慧穿戴裝置出貨量,不僅超越蘋果位居第一,市占率也拉開了差距。
圖/ IDC

Apple Watch Series 4,熱度還未真正發酵

無庸置疑,打從小米2014年切入智慧穿戴市場,推出第一支千元有找的小米手環後,讓「戴在手上」的穿戴裝置定義開始發生轉變。不再僅僅是一個適用於專業運動需求的高單價產品,開始轉換成人手一支,可進行日常計步、監測心率的產品,因為入場門檻低,穿戴裝置開始從專業市場擴大至一般大眾市場。

而歷時4年,小米手環邁入第三代,小米在今年5月於中國發表了「小米手環3」,之後在全球陸續上市,這一支手環造就小米今年第3季的穿戴裝置的出貨量,和去年同期的360萬支相比成長率達90.9%。

究竟是什麼原因,讓小米超車實力雄厚的蘋果?分析歸納,第一點關鍵在於小米海外市場的擴張。

過去,小米手環銷量多仰賴中國,中國出貨量往往占全球出貨量的80%上下,但隨著小米創辦人雷軍一步步加大進駐海外市場的力度,如北美、歐洲,以及可接受手環售價,且人口潛力龐大的開發國家市場,如印度、中東及非洲,讓這一季中國出貨量下降至61%,可見海外銷售成績頗佳。

小米台灣智慧穿戴新品發表會_2018-08-24_賀大新攝影_4748_Lr.jpg
小米手環3於今年5月在中國發表,緊接著8月在台灣上市。
圖/ 賀大新/攝影

而第二點,則是上一季的一哥蘋果,在今年9月推出Apple Watch Series 4後,熱度還未真正開始發酵。

即便Apple Watch Series 4在外觀設計上精美不少,且讓手錶開始真正結合醫療市場,推出了心電圖(ECG)功能,透過手指搭在控制轉軸上蒐集皮膚上的電極,即可描繪心臟的電生理活動,這些資料還可以存成PDF檔案,與醫生分享心臟活動數據。

但這一令人心動的功能,因為將真正被用於醫療領域,需要國家政府認證,目前僅通過美國食品藥品監督管理局(US Food and Drug Administration)核准,只能在美國使用,其他國家仍在審核中,讓民眾產生了觀望心態。

此外,Apple Watch Series 4售價提高至399元美元起,而Apple Watch Series 3則為279元美元起,相對「和藹可親」的價格也讓這一季的出貨量大多都源自Apple Watch Series 3,而Apple Watch Series 4則占比不到20%。即便和去年相比,蘋果出貨量仍成長了54%、達420萬台,但還是敵不過小米位居第二。

apple watch 4.jpg
Apple Watch Series 4和上一代相比,在外觀上精美了不少,多了ECG(心電圖)功能,但在台灣還不能使用。
圖/ 唐子晴/攝影

IDC移動設備高級研究分析師Jitesh Ubrani表示,除了蘋果 ,Fitbit也正讓「健康監測」和真正「醫療應用」結合,當真正有實力的廠商開始做到這一點後,裝置將越來越「分眾」,未來小廠商功能簡單的穿戴裝置市占率要成長,恐怕難度會加劇。

下一個穿戴裝置潛力股——有語音助理的耳機

而另一大市調機構Gartner則預估,2019年全球穿戴式裝置出貨量將達到2.25億台,其中不僅是智慧手錶、智慧手環,還包括頭戴式顯示器、耳戴式裝置、智慧服飾、運動手錶等。

值得一提的是,當智慧音箱讓「語音」成為下一個人機介面,可以和AI語音助理連結的耳機,也成為值得關注的焦點,當耳機和手機連結後,即可透過語音操作指令,或是執行任務,如三星Gear IconX就支援自家的語音助理Bixby,而蘋果無線耳機AirPods,點兩下也可喚醒Siri。

無論是Google、蘋果、三星還是小米,都馬不停蹄在語音助理上投入研發資源,Gartner也預估,耳戴式裝置今年出貨量將達3,344萬台,到了2022年,這數字將飆破1.5億。

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓