蘋果、Google最佳App排行榜出爐,今年大家著迷的是生產力與學習工具
蘋果、Google最佳App排行榜出爐,今年大家著迷的是生產力與學習工具

上週,蘋果和Google相繼公佈了2018年度最佳App名單。每一年,這兩大應用市場的榜單,都反映了過去一年行動應用程式的市場變化與趨勢。

從今年上榜的App來看,生產力工具最熱門。蘋果將年度iPhone最佳應用頒給了Procreate Pocket。這是一款iOS上的繪畫應用,可以自訂上千種不同的畫筆,支援250次復原、連續自動保存等專業繪畫功能。

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圖/ 好奇心日報

這款應用由Savage Interactive公司在2014年推出,基於其最初在iPad上發佈的繪圖應用Procreate的Silica繪畫引擎打造。

Google則將一款語言學習應用 Drops 選為年度最佳應用。

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圖/ 好奇心日報

這是由Google推出的一款語言學習應用。Google提供了包括中(粵語、普通話)、日、韓、英、拉丁、英、法、德、荷、義、俄、印等,共31種語言可供使用者選擇。Drops會提醒你每天進行5分鐘的對話練習,確保語言學習的品質。

和去年一樣,蘋果不再按Top 10的形式公佈榜單,而是延續了年度趨勢的形式。不同地區的應用市場,年度應用的趨勢也根據當地情況略有調整,而值得一提的是,今年美國地區和中國大陸地區的榜單結果一致。

今年蘋果給出的2018年應用年度趨勢,主題訂為「用App關愛自己」。介紹文案中提到,對於關愛自己,每個人有不同的理解,它可能意味著更深沉的呼吸、更多的獨處時間,或者更好的自己──蘋果將目光聚焦在我們的精神健康。

在這個主題下,蘋果精選了幾個應用:

  • Fabulous - Motivate Me」:幫助用戶用科學規劃生活,週期性地提醒你減肥、健身、飲水或者瑜伽等習慣,為一追蹤型App。

  • Calm」:用白噪音和冥想語言提示,來引導使用者提升睡眠和減少壓力。

  • Mend: Self Care For Breakups」:這是一款因應戀人分手後自我療癒的軟體,App會引導使用者減輕失戀所帶來的痛苦,同時人工輔導員還會提供心理輔導,避免消極行為。

在年度遊戲方面,蘋果將2018年遊戲趨勢主題選定為「競技遊戲」,這與Google評選出來的結果類似。

蘋果選出的年度遊戲是Donut County,為一款敘事型物理解謎的遊戲。遊戲中,玩家扮演地上一個不斷變大的地洞,透過操作這個地洞來吸收地圖上各種萌趣的角色,並偷偷拿走他們的垃圾丟到地洞裡。

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圖/ 好奇心日報

而Google的年度遊戲以及最受玩家喜歡的遊戲,則是由騰訊光子與藍洞聯合出品的絕地求生(國際版),這款遊戲同時獲得了蘋果在競技遊戲趨勢裡的推薦。

吃雞類手遊降低了密室大逃殺遊戲的門檻,將需要提高電腦硬體規格的絕地求生,搬到了人人都有的手機上。在絕地求生的熱度影響下,吃雞手遊成為年度最受歡迎的遊戲。據研究公司SensorTower報告顯示,「絕地求生」手遊版已被下載超過2.4億次。

在其他平臺上,iPad的最佳應用是一款擴增實境App──Froggipedia,向學生展現了如何在擴增實境的情況下,對一隻青蛙進行解剖。

iPad上最佳遊戲則是Gorogoa,一款靠「畫中畫」解密的遊戲。由於畫風精美,解密過程中需要思考的元素較多,而獲得玩家的喜愛。

今年還有不同的是,蘋果還在行動應用商店中特別精選了2018年度故事,匯總了App Store中Today標籤裡受歡迎的文章內容,包括一些專題應用合集,開發者與電競選手的採訪、應用測評等內容。

去年iOS 11中的App Store做了有史以來最大的改版,首頁是類似Apple Music的卡片式推薦,每天有一個「今日應用」的欄目,遊戲類別也獨立出來。人工編輯會推薦介紹文章、使用攻略、開發者故事等。

可以看出,今年的榜單上開始強調行動App平臺上的生產力內容,而蘋果也不再推薦它所主打的AR應用。

在去年的年度榜單裡,蘋果特別發佈了「值得關注的四個趨勢」,蘋果認為過去一年有4個種類的應用相對更加流行:短影音工具、.iO遊戲、知識付費以及AR擴增實境。

而今年,應用更趨於實用性。蘋果在今年更新全螢幕iPad Pro的發表會上,更為強調行動裝置應該成為生產力工具,包括利用iPad繪畫、設計建築圖紙等內容,這也反映在榜單上。

以下是詳細的榜單:

蘋果全球市場2018年度App榜單

Google 2018年度App榜單

最具娛樂性App

  1. 視頻編輯軟體──VIMAGE
  2. 填色軟體──NO.Draw
  3. 電臺軟體──Scout FM
  4. 影音軟體:Neverthink

最具潛力App

  1. 筆友社交軟體──SLOWLY
  2. 文藝攝影軟體──Unfold
  3. AR即時繪畫工具──Just a Line
  4. 夢境模擬器──Luci
  5. 集音樂與拉丁語學習的軟體──Learn Spanish with Lirica

最佳自我提升App

  1. 學習寫代碼──Mimo
  2. 學習31種新語言──Drops
  3. 快速進入冥想狀態──10% Happier
  4. 認識身邊花花草草的百科全書──形色
  5. 家庭健身助手──Keep
  6. 成為一名紳士──MasterClass

最佳生活幫手App

  1. 幫你解決「今晚吃什麼」的App──Tasty
  2. 免費、精美的圖片編輯器──Canva
  3. 精簡高效的筆記App──Notion
  4. 語音筆記──Otter Voice Notes
  5. 讓你自拍更具自然美──Facetune

最佳對戰遊戲

  1. 《絕地求生》手機版
  2. Warhammer Age of Sigmar
  3. Dragon ball legends
  4. 《狂野飆車9》
  5. Badland Brawl

最具創意遊戲

  1. Gorogoa
  2. 《英雄獵手》
  3. Battlelands Royale
  4. Umiro
  5. Life is Strange

最具創意遊戲

  1. Returner 77
  2. Reigns
  3. 《奧托的奧德賽》
  4. Cube Escape
  5. Evoland 2

本文授權轉載自:好奇心日報

關鍵字: #Google #App Store
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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