蘋果iOS 14.2上線!珍奶也有Emoji,保護聽力、內建音樂辨識等8大升級功能一次看
蘋果iOS 14.2上線!珍奶也有Emoji,保護聽力、內建音樂辨識等8大升級功能一次看

今年iOS 14被蘋果定義為「重塑iPhone的使用體驗」,剛推出時新增的桌面小工具、App資料庫、子母畫面等功能成功抓緊用戶們的目光,還掀起一陣「iOS 14美化」的風潮。但在重塑iOS使用體驗的過程中,除了剛開始的刺激之外,蘋果又在iOS 14.2中增添不少新的變化。

在本次的系統更新中,蘋果又為iOS增加了哪些新特性呢?快來一起看看吧!

延伸閱讀:蘋果iOS 14上線,30個實用功能更新前一次看!自動整理App、子母畫面、還能當車鑰匙?

1、新增100+個Emoji

先前,蘋果就曾說過將在2020年推出117個新Emoji表情。翹首盼望了大半年,隨著iOS 14不斷優化到iOS 14.2的發布,新表情符號才真正算是全員到位。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

新增的Emoji包括動物、食物、表情、家居用品、樂器等類型。例如,笑中帶淚、珍珠奶茶、特殊手勢等等皆已在iOS 14.2中上線。

2、新增8款桌布,同時提供淺色與深色版本

原本的花朵、星球靜態桌布被「下架」後,取而代之的是iOS 14.2所新增的8款,包括寫實與藝術兩種風格,且都提供深、淺色兩個版本。

iOS 14.2
左為舊版桌布,右則是8款新桌布。
圖/ 愛范兒

這意味著,當你選用這幾款桌布時,切換「外觀」為淺色或深色,桌面效果也會隨之變化。

3、新增「耳機調節」,耳機音量過高時可發送通知並降低音量

依序打開「設置>聲音與觸感」,便能看到新增的「耳機調節」,點擊進入後可選擇開啟「耳機通知」。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

這是個很實用的功能。當iPhone檢測耳機音量超出系統推薦的7日音量上限時,便會發送通知並降低音量,減少對聽力的影響。

4、新增AirPods「電池充電最佳化」控制開關

想要減緩AirPods Pro電池的老化速度嗎?iOS 14.2提供了一個有效的解決方案。

連接AirPods Pro後,可以在「設置>藍牙>我的裝置」中選擇對應裝置,進入設置頁面,打開「電池充電最佳化」開關。

iOS 14.2
左為AirPods,右為AirPods Pro。
圖/ 愛范兒

設置完後,iPhone和AirPods Pro便會學習你的每日充電模式,使耳機暫緩充電到80%以上,直至被需要使用。需要注意的是,透過實測發現只有AirPods Pro擁有「電池充電最佳化」功能,AirPods一二代均不支持。

5、重新設計的AirPlay介面

在iOS 14.2的正式版中,AirPlay的介面和動畫也被重新設計了。

長按音樂控制介面之後,彈出的介面面積比之前更大,控制按鍵從右上角的一個按鍵變成了完整的音樂控制介面,音量控制也被整合在了一起。而能夠使用AirPlay的裝置則在介面下方。

iOS 14.2
左為iOS 14.0介面,中、右則是iOS 14.2介面。
圖/ 愛范兒

此外,在音樂程式中,先前切換播放裝置所彈出的介面會以全螢幕形式遮擋住正在播放的音樂,現在則變成底部彈出的一個擴展介面,不會擋住整個螢幕了。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

6、控制中心內新增「音樂辨識」

iOS 14.2在控制中心中新增Shazam音樂辨識服務,用戶可以透過「設置>控制中心」看到「音樂辨識」並加入到iPhone 的控制中心裡。

Shazam的音樂辨識服務算是老字號的軟體了,2018年蘋果完成對這家音樂識別軟體的收購。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

點擊快捷鍵,手機會自動對周圍的音樂進行辨識,通常在4~5秒後就會完成辨識。當Shazam對歌曲完成辨識之後,會在通知欄彈出一個辨識結果,點擊這個通知就會跳轉到Shazam的官網,可以看到更多的歌曲訊息。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

7、「放大鏡」可偵測周遭人物

其作用是將iPhone作為類似「放大鏡」般的工具來放大周圍的事物,並在輔助控制中加入亮度、對比度、濾鏡、手電筒等調節功能。

現在「放大鏡」能夠透過LiDAR功能檢測周圍人物,可以有效幫助用戶與周遭人物保持合適的社交距離。目前只有iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max可以使用。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

8、支援配備MagSafe功能的iPhone 12皮革護套

在iPhone 12系列發布之後,蘋果一直都未上架MagSafe皮革護套,但iOS 14.2新增的特性中添加了一項適用於iPhone 12一系列的全新MagSafe 配件。

iOS 14.2
圖/ 愛范兒

和MagSafe透明保護殼、矽膠保護殼一樣, 皮革護套能夠讓iPhone 12系列在戴著保護殼的情況下使用MagSafe磁吸充電器,並能達到最高15W的無線充電功率。

9、修復部分問題

除了升級上述功能之外,iOS 14.2還修復了以下問題:

  • 主畫面Dock上的App順序可能錯亂。
  • 相機觀景窗在啟動時可能顯示黑色。
  • 嘗試輸入密碼時,鎖定畫面上的鍵盤可能遺漏觸碰。
  • 提醒事項可能預設為過去的時間。
  • 「照片」小工具可能無法顯示內容。
  • 當設定為華氏時,「天氣」小工具可能以攝氏來顯示最高溫。
  • 「天氣」中的下個小時降雨機率圖表說明可能錯誤地顯示降雨停止的時間。
  • 「語音備忘錄」的錄音會被來電中斷。
  • 播放Netflix影片時螢幕可能變黑。
  • Apple Watch App在打開時可能會未預期的關閉。
  • 部分使用者的「體能訓練」GPS軌跡或「健康」資料無法在Apple Watch和iPhone之間同步。
  • 音訊在CarPlay儀表板上錯誤地標示為「未在播放」。
  • 裝置可能無法無線充電。
  • 從「iCloud備份」回復iPhone時,或使用「iPhone移轉」將資料傳送到新的iPhone上時會停用「暴露通知」。

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #iOS
往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

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
台達電全解讀
© 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