iPhone 12海軍藍被罵翻!慘遭吐槽「塑膠藍」,意外掀起中國退貨風波
iPhone 12海軍藍被罵翻!慘遭吐槽「塑膠藍」,意外掀起中國退貨風波
2020.10.22 | 3C生活

藍色是今年iPhone新增的配色,曾被外界廣泛看好,紛紛預測該配色將成為iPhone 12的主打色。然而,這款被寄予厚望的配色卻似乎翻車了。

iphone 12
圖/ Apple

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網友吐槽撞臉「垃圾桶藍」,客服建議買手機殼

從網路上流傳的實體照來看,與先前預告中富有高級質感的灰藍風格不同,iPhone 12的實體藍色顯然更加艷麗,看起來十分接近廉價塑膠的顏色。

不少網友吐槽,這個藍色「不是一般的醜」,不僅撞臉「垃圾桶藍」、「拖鞋藍」,還有百世可樂的藍、小精靈的藍,甚至有網友覺得太俗氣,開始猶豫要不要退貨。

依據已取消訂單的網友聲稱,面對藍色iPhone 12的退貨申請,客服建議「顏色不需要特別在意」,因為會買很多手機殼。

相較之下,iPhone 12 Pro的太平洋藍被認為更加神秘內斂,卻又不失尊貴。對此,有人認為蘋果拉高iPhone 12藍色的飽和度,凸顯塑膠感,和Pro版本形成質感區隔,是為了利潤率。

不過,也有人覺得iPhone 12藍色好看,原因是這款藍色在人群中更加顯眼,一眼就可以看出是今年新款的iPhone12,還能彰顯個性化。

此外,隨著越來越多測試影片的分享,很快便有人指出,iPhone 12藍色其實不差,和官網圖片並無區別,只是調色和燈光影響了照片的最終成色。對此,有網友表示,「不見到實物就不取消訂單。」

值得一提的是,這已經不是iPhone 12第一次被吐槽。先前,iPhone12不附耳機和充電器就已經引發過爭議。

延伸閱讀:iPhone 12將不再附贈「豆腐頭」與有線耳機,蘋果為什麼不惜惹惱果粉也要這樣做?

蘋果發布會宣布,iPhone12的4款產品將不隨新機附贈耳機和充電插頭,新產品包裝僅包括手機和lightning充電線。蘋果對此解釋道,此舉是為了實踐環保目標。但,消費者們紛紛表示不能接受。

有分析認為,蘋果不送耳機和充電插頭,一方面是環保考量,還有節約成本以及助推無線耳機的銷售考量。蘋果上一季的財報顯示,穿戴及配件類產品的銷售額為64.50億美元,在銷售額中佔11%左右,其中AirPods佔據重要位置。

iPhone 12預購火熱,蘋果市值卻蒸發約2.5兆台幣

10月14日,蘋果舉辦了今年秋季的第二場發布會並推出iPhone 12系列新機,其中分別為iPhone 12 mini、iPhone 12、iPhone 12 Pro以及iPhone 12 Pro Max。

iphone12
圖/ 截圖自Twitter

由於全系列新機支持雙模5G網路,是蘋果的第一代5G手機,因此備受各界關注。從發布會來看,消費者對iPhone 12系列新品的關注熱度是去年同期的兩倍。

從各大電商平台的預購量來看,在中國的蘇寧易購,iPhone 12系列各型號新品預購總量已突破145萬;而在京東平台,iPhone 12預購量也達到了132萬。

10月16日,iPhone 12和iPhone 12 Pro兩款機型開放預購,遭到瘋狂搶購。儘管沒有官方數據,但多方訊息顯示,在蘋果天貓旗艦店和京東自營旗艦店,兩款機型第一批貨售罄所用的時間較短,其中熱門機型在一分鐘內幾乎無法下單。

根據郭明錤分析師的最新研究報告,iPhone 12、iPhone 12 Pro在開放預購後,24小時內的預購訂單達到了170萬支至200萬支。

延伸閱讀:iPhone 12開賣24小時完勝i11,中國果粉愛iPhone 12 Pro有這兩原因

然而,也許是iPhone12的各方面表現仍不及預期,自發布會至今,蘋果公司市值蒸發約873.04億美元(約2.5兆元台幣),其中10月19日股價下跌2.55%,較前一日市值蒸發約1.4兆元台幣。

A股市場上,蘋果概念股也跌多漲少。10月14日至10月20日,環旭電子、中石科技、鵬鼎控股3股跌幅均超過8.5%,其中環旭電子是SIP封裝全球龍頭,亦是Apple Watch SIP封裝的獨家供應商;鵬鼎控股是全球第一大PCB公司,而蘋果也是其客戶之一,10月14日以來市值蒸發超過百億人民幣。

不過,隨著即將發布的華為手機,有部分同時屬於蘋果概念及華為概念個股10月份較9月末獲機構調高目標價,這樣的股票共計9只,包括鵬鼎控股、欣旺達、東山精密等。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #Apple #iPhone
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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