蘋果端出3款Arm架構Mac新機，掰了合作15年的Intel！微軟Surface反成最大贏家？|數位時代 BusinessNext

捨棄Intel全面採用自研晶片，蘋果有什麼好處？

個人電腦正逐步往行動設備遷徙，根據統計資料庫《Statista》的數據，桌上型電腦的市占率從2010年的42%，預計將在2023年下降至21%。有別於Intel使用的x86架構，Arm架構起初就是為行動設備而生，對於行動設備至關重要的「續航力」而言，使用Arm架構晶片顯然更有利。

蘋果在這次發表會上，就特別點出比起提昇整體性能，他們更注重電腦的「效能」。儘管還有螢幕縮小等因素影響，這次採用M1晶片的Macbook Pro續航時間達到20小時，近乎過去Intel版本的兩倍。

提昇續航力不是蘋果決定使用自研晶片的唯一因素，財經媒體《CNBC》提到，蘋果執行長庫克（Tim Cook）時常強調，「掌握產品背後的關鍵技術是我們的長期戰略。」若談到3C產業，最重要的莫過於等同產品心臟的晶片技術。

蘋果早從2008年收購半導體設計公司PA Semi開始，逐步加強對晶片技術的掌握。研調公司CCS Insight研究主管韋恩．萊姆（Wayne Lam）表示，現在蘋果已經掌握了從晶片、軟體到滑鼠等一切技術，可以高度整合。

且將技術握在自己手中，也讓蘋果更好控制開發時程及製造成本，先前投資顧問公司Evercore ISI分析師阿米特．達里亞納尼（Amit Daryanani）估計，採用自研晶片可提昇5% Mac的毛利率。

而且，Intel的製程突破上在近年遭遇嚴重瓶頸。蘋果M1晶片採用台積電的5nm技術，然而Intel不僅10nm陷入產能困境，7nm更研發落後，預計2022年底、2023年才會看到成品，甚至考慮委由台積電代工。「M1晶片的規格令人印象深刻」，證券公司Rosenblatt Securities分析師韓斯．莫塞斯曼（Hans Mosesmann）認為，即使是Macbook Air使用的處理器，性能也較Intel Tiger Lake有非常大幅度的提昇。

轉換期青黃不接，微軟Surface可能成為消費者選擇

儘管採用自研晶片看似好處多多，要從使用達15年以上的晶片徹底脫身可沒有這麼容易，許多軟體都必須重新設計。前陣子蘋果就預估，要完全轉換至Arm架構處理器可能得花2年時間。

作為配套措施的一部分，蘋果就提供Rosetta2讓Intel平台上開發的軟體可以於Arm架構電腦上執行，並且讓iPhone及iPad的App可直接在Mac上使用，盡可能縮短過渡期。

研調機構Futurum Research分析師丹尼爾．紐曼（Daniel Newman）認為，微軟可能將成為蘋果這段陣痛期的最大贏家。Mac用戶平均一台電腦的使用年限為5至8年，因此在這個充滿不確定性的時期，很可能保持觀望態度。Surface目前的市占率仍非常小，過去一年僅創造60億美元營收，但最近一個季度中其營收較去年成長達37%，足以顯示其快速攀升的趨勢。

紐曼指出，微軟將Surface塑造成與Mac競爭的高端品牌，這反映在注重細節、包裝、材料及不菲的價格上。且過去10年來，微軟不斷提昇Surface的相容性，如今已有支援Intel、AMD及Arm等不同處理器的版本。

雖然蘋果捨棄Intel普遍被認為是Intel的難關，但這同時也是蘋果的一場挑戰，假如無法快速、無痛渡過轉換期，微軟Surface很可能從中分到一杯羹。

資料來源：CNBC、Bloomberg、MarketWatch
責任編輯：錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。