iPad mini、iPad Air閃電問世！蘋果春季發表會前夕，無預警曝光新硬體產品|數位時代 BusinessNext

睽違四年不見，iPad mini「內在」大躍升

單單從產品外觀來看，不像去年的iPad Pro有不小的突破，iPad mini和iPad Air反而和前一代相當類似，最重要的改變都在「內在」。

要知道，曾經被視為明星產品的iPad mini，距離上一次發表已是四年前，7.9寸的小螢幕、更便宜的售價，在當時都是王牌主打。但當全球平板電腦市場下滑，並且行動裝置螢幕越做越大的勢頭下，iPad mini卻再也沒更新過。

然而，新一代的iPad mini睽違四年再回歸，和上一代iPad mini 4一樣，7.9寸的Retina螢幕尺寸仍保持不變，螢幕解析度一樣維持在2048X1536，最熟悉的Touch ID也依舊保留，最大的不同是採用最新一代A12仿生晶片，並且支援第一代Apple Pencil，讓性能躍升不止一階。

至於另外一款iPad Air，相信大家已經許久沒聽到這一型號。回溯第一代iPad Air推出時是2013年，隔年再推出了iPad Air 2，但之後就被9.7寸的iPad取代，產品徹底消失。

這一次回歸，iPad Air主打「輕薄」，跟現在9.7寸的iPad相比，螢幕升級到10.5寸，但重量卻更輕，而「內在」一樣有更新：搭載A12晶片，效能提升不說，同時也支援第一代Apple Pencil。

這麼一來，iPad產品線便更加「龐大」了，如同iPhone面對消費者「分層」的策略般，每一款iPad的定位屬性更加明顯——頂規的iPad Pro、價格親民規格卻升級的大尺寸iPad Air和小尺寸iPad mini，以及最便宜的舊款iPad，讓客戶「分層」的意味明顯。

iPad累積賣出3.6億台，全球平板電腦市場下滑「以價制勝」

根據國外媒體Lifewire統計，自從第一台iPad在2010年亮相時，第一季就出乎預料地賣出327萬台iPad，截至目前，蘋果總計已經賣出超過3.6億台iPad。

特別是在2014年，單單一季就賣出了超過2,600萬台iPad，但在那之後，iPad銷量就沒有再突破，到了2018年第四季，這個數字已降到968萬台，現在平均每季會賣出的iPad約1,000萬台。

事實上，不只是蘋果，全球平板電腦都不容樂觀。根據市場研究機構TrendForce指出，2018年全球平板電腦出貨量，在智慧音箱崛起以及匯率大幅波動影響下，低價平板出貨表現不如預期，全年平板電腦出貨約1.46億台，年衰退約4.3%。

但蘋果仍選擇在去年發表iPad Pro想「以價制勝」，把售價天花板一口氣也拉到5萬2,900元、上漲幅度達25%，但成果，或許從2019年第一季（2018年10月至12月）的財報就可以看出。

雖然蘋果執行長庫克（Tim Cook）已經決定不再提供iPhone及iPad的銷售數字，但在2019年第一季iPad的銷量，和2018年第一季相比，已經從57.55億美元上升至67.29億美元。

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」。

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。

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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。

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。

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。