蘋果新機發布恐因疫情延後,5G iPhone最遲2021年才登場
蘋果新機發布恐因疫情延後,5G iPhone最遲2021年才登場

歷年來,蘋果總會於9月前後的秋季發表會中,為世人揭露新一代的iPhone手機,但這個慣例很可能在今年被新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情給打破。

在各國正式邁入5G時代的這一年,外界一直等待蘋果在9月的發表會中,端出眾所期待的5G iPhone,然而根據《日經亞洲評論》報導,出於對疫情影響手機銷量的擔憂,蘋果正考慮延後發表今年的新機,最糟可能會到2021年初。

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歐美疫情加劇、出入境受限,傳蘋果擬延後5G iPhone手機推出

若談到疫情對蘋果的影響,普遍提到的皆是中國供應鏈斷供造成的生產及出貨延誤,然而隨著中國疫情緩和,鴻海也在近期對外宣佈,他們已僱用足夠的員工滿足季節性需求,以及新款iPhone的量產,供應鏈已經不是蘋果最主要的疑慮。

蘋果擔憂的是,武漢肺炎看不到停歇跡象,各國經濟遭遇重挫,加上民眾減少外出的趨勢下,可能不是推出新手機的好時機。農曆新年後中國地區的iPhone銷量大跌60%,或許就是最好的佐證。

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疫情令各國紛紛關起國門,這使得各國紛紛設下旅行限制,讓5G iPhone的設計與生產也遇上難題。
圖/ Shutterstock

尤其歐美地區疫情日益嚴重,目前(26日)美國確診案例已直衝7萬人,每天新增的確診案例人數都不斷創新高。歐美地區是蘋果營收來源最主要的地區,根據2020年初發布的財報,約70%的營收由歐美兩地貢獻。

就連蘋果都在這股疫情下,要求各地員工在家遠端工作,並且關閉除大中華區(台、中、港、澳)以外全球所有的Apple Store,估計約有9成直營店在這股疫情中暫時歇業。

同時疫情導致各國紛紛頒布旅行禁令,這也使得5G iPhone的開發受到阻礙。蘋果原先預計從3月初開始製作原型機,但這個過程需要與供應商密切會面與合作,於是蘋果也將安排推延至月底。然而隨著美國疫情加劇,就連這個時間能否順利執行計畫也成了未定數。

已經落後對手一年,2020年沒有5G iPhone蘋果這場仗怎麼打?

《日經亞洲評論》指出,一些iPhone供應商透露,他們已收到將生產計畫延後2至3個月的要求。一位與印刷電路板相關的供應商表示,為了配合新手機的上市時程,往年他們總被要求在6月左右出貨,然而今年出貨的時間卻在前陣子被延到了8月底,這可能代表5G iPhone的推出也會隨之遞延幾個月。

iPhone的延後發布將打亂蘋果這些年來新產品的推出時程,最糟的情況下,被認為可能會延後至2021年初才推出。這對於iPhone搶佔市場有極大的影響,蘋果在推出5G手機上,原先就落後三星、華為等競爭對手一步。兩者早相繼在2019上下半年推出各自的5G手機。

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競爭對手如三星、華為等都不斷推出新5G手機,在各地5G服務陸續上線的2020年延後推出5G iPhone,對蘋果搶佔市場勢必將造成衝擊。
圖/ 三星

雖然蘋果在5G手機方面起步較晚,但由於2019年提供5G服務的電信商仍然寥寥可數,相關的應用也非常罕見,過去一年的落後依舊在接受範圍內,但隨著越多地區在今年推出5G服務,就連台灣也預計最快7月後上線,若延到2021年初勢必影響對消費者的吸引力。

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無獨有偶,摩根大通也在本週發布分析報告,推測蘋果今年的新機上市可能會延後。該報告指出,各國實施的旅遊禁令讓工程驗證測試(EVT)、生產驗證測試(PVT)及試產都遇上瓶頸。

另外分析師認為,美國5G服務的布局與建設也可能因為疫情而延宕,這也有可能令蘋果決定延後5G iPhone的發布時間。

不過,與日經提到最糟可能延到2021年相比,摩根大通認為,蘋果將5G iPhone發表拖過一季以上應是不太可能的事,他們預估最多只會延後1至2個月。iPhone當前仍佔據蘋果約一半的營收來源,能否順利在聖誕購物旺季前推出,仍舊至關重要。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:日經亞洲評論CNBC

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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