IE死亡倒數!Microsoft Edge接過瀏覽器大旗,拿什麼與Chrome一較高下?
IE死亡倒數!Microsoft Edge接過瀏覽器大旗,拿什麼與Chrome一較高下?

如同許多逐漸消失在人們視野裡的老產品一樣,Internet Explorer雖然沒有直接宣告死亡,但基本上已是名存實亡。它依然存活的理由在於,一些傳統網站仍要依靠它才能運行,而隨著繼任者Microsoft Edge加入IE模式,這個理由也顯得無關緊要。

在最近的Windows Blog中,微軟正式宣告它進入死亡倒數計時:Internet Explorer 11桌面應用程式將在2022年6月15日停止服務,且不再支援某些版本的Windows 10。

服役20多年的IE即將退位,繼任者Edge能接過大旗嗎?

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圖/ Shutterstock

延伸閱讀:IE永別了!微軟宣佈2022年正式終止服務,一度市占率9成的瀏覽器正式劃下句點

瀏覽器霸主淪為被嘲諷對象

IE的崛起與綁定Windows有關。90年代尚未有免費瀏覽器的概念,當時的霸主是作為商業軟體的Netscape Navigator(網景瀏覽器)。為了對抗網景,微軟將IE捆綁在Windows 95、Windows NT中推出,儘管這個行為後來被法院判定為壟斷,但對競爭對手來說,這個判決來得太遲了。 IE瀏覽器的市佔率在2002年到達了95%的頂峰 ,遠遠甩開對手。

自網景瀏覽器衰敗後,釋出開放原始碼,直接促成其精神繼承者Firefox的誕生。與此同時,行動瀏覽器逐漸崛起,主打簡潔、安全等特性的眾多玩家進場,如Opera、傲遊瀏覽器等。但最後的贏家仍屬Google的Chrome,它依靠開源生態和快速更新的模式迅速壯大,瀏覽器市場形成「一超多強」的局面。

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圖/ pixabay

延伸閱讀:呼籲用戶停止使用IE,微軟網路安全專家:IE已經不是適合日常使用的瀏覽器

回到IE身上,其最為人詬病的便是「 」,人們只會在下載其他瀏覽器時使用它。網友用惡搞漫畫、偽官方帳號來吐槽它,有人做出「No IE」的網站,列舉它的缺點來呼籲人們放棄IE,吐槽IE一度成為流行文化。

其實從Internet Explorer 11版本開始,IE的速度已不算慢。無奈對手太強,各種線上搶票、追劇的功能如雨後春筍般湧現,360安全瀏覽器、獵豹安全瀏覽器異軍突起,使用者已被教育成「懶人」。Chrome、Firefox更是早已支援外掛程式,生態不斷壯大,IE的革新很難喚回使用者。

重回瀏覽器戰場

直到2015年,微軟首次推出Microsoft Edge,想用它取代IE成為Windows 10的預設瀏覽器。一開始,許多人因Edge在Windows 10上運行快速而叫好,但除此之外,它的吸引力依舊不足,並未掀起太大聲量。

然而,當用戶要打開一些銀行網站時,仍必須在IE瀏覽器上運行。儘管微軟官方Blog中將Internet Explorer稱為「 相容性解決方案 」,並建議人們不要將IE用於所有事情。但在新舊瀏覽器同時並存的局面下,實際上會讓使用者對品牌認知造成極大的困擾,不利於Edge的發展。

直到2019年,微軟公佈了基於Chromium核心的全新Edge瀏覽器。它可以相容Chrome豐富的外掛程式,也能以IE模式支援老網站,同時還有隱私、集錦等特色功能。Edge終於成長為能與Chrome一較高下的對手,恰好人們對Chrome吃記憶體的問題積怨已久,這下終於有了換平台的動力。

值得嘗試的Edge瀏覽器

在SunSpider基準測試中,Edge的運行速度比其他瀏覽器更快,而在生態方面,因改用了Chromium核心,外掛程式也得到了紓解。剩下的就是遷移成本,Edge目前已支援跨平台同步歷史記錄,書籤、密碼能夠從其他瀏覽器中迅速遷移。特色功能方面,Edge能與Office集成,對Office深度用戶來說相當實用。集錦功能在收藏內容時,也比書籤方便許多。

Microsoft Edge目前已經沒有太大的吐槽點,是個值得一試的瀏覽器。若剛好對當前使用的工具不滿,或Edge上有具吸引力的特色功能,想完全搬遷的話,成本也不高,用戶們不妨試試看。

Microsoft Edge
圖/ shutterstock

IE從95%的市佔率到逐漸沒落,再由新的Edge接過大旗,微軟的瀏覽器之路可謂是大起大落。根據NetMarketShare的最新數據, Edge瀏覽器的市佔率已恢復至6.69% 。這個戰場依舊會有新的產品不斷出現,只能盼Edge不要走回IE的老路。

本文授權轉載自:極客公園
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #Microsoft Edge
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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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