Apple Watch 7關鍵面板將在9月出貨!郭明錤:立訊精密成蘋果健康管理硬體最大受益者
Apple Watch 7關鍵面板將在9月出貨!郭明錤:立訊精密成蘋果健康管理硬體最大受益者

市場擔憂Apple Watch 7因面臨生產議題故無法如期在9月發表與量產,且因出貨不足導致組裝廠商立訊的Apple Watch事業營收低於預期。然而,最新的調查指出,Apple已解決面板模組品質議題,立訊目前正在增加與複製產線,並預計在9月中下旬開始大量出貨。

天風國際郭明錤預估Apple Watch 7與總體Apple Watch出貨量在2021年將分別顯著成長至1,400–1,600萬支與4,000–4,500萬支。受益於Apple Watch 7大量出貨,立訊的Apple Watch事業在4Q21的利潤將顯著超過1–3Q21的利潤總合,並擊敗市場預期。

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天風國際預估立訊的Apple Watch事業在4Q21的利潤將顯著超過1–3Q21的利潤總合。
圖/ 立訊官網

Apple Watch 7的生產議題主要跟面板端有關。目前已解決且預計在9月中旬開始大量生產面板模組。

Apple Watch 7的關鍵賣點為外觀設計顯著改變。 Apple Watch 7為Apple Watch有史以來最大的外觀設計改變之機型,首次採用平邊與窄邊框設計。更時尚的外觀設計與更高的螢幕佔比設計,讓使用者一看就知這是與過往不同的新機型。

此外,為了新設計,Apple首次採用許多新的生產程序,與面板相關的主要包括:

  1. OLED G6產線 (過去Apple Watch為G4.5)
  2. 面板模組捨棄過去的排線設計並改採觸點設計,以及首次採用低壓包覆注塑成型 (Low injection pressure overmolding;LIPO)製程。

其中,G6產線可提高生產效率與降低面板成本。觸點設計與LIPO製程可強化耐用度。

而在上述新的生產程序中,關鍵廠商包括:LGD(獨家面板供應商)、Young Poong(獨家面板軟板供應商) 與Jabil(獨家面板模組供應商)。

且因首次採用許多新的面板相關生產程序,導致Apple Watch 7的面板模組在Jabil開始大量生產的前一個階段 (即風險爬坡「risk-ramp」) 遭遇信賴度的問題,主要包括面板閃爍、觸控不靈敏等問題。此複雜生產議題可能與LGD、Jabil或Young Poong有關。

蘋果在面板模組端經過不同實驗設計(Design of experiments;DOE) ,找到最佳生產配置 (Production configuration),並透過調整面板端與組裝端的驗證標準,目前已解決面板模組的信賴度議題。

天風國際預期Jabil將在將在9月中旬開始大量生產Apple Watch 7的面板模組,若以此時程推估,終端產品將在9月下旬開始大量出貨。

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圖/ Shutterstock

天風國際認為立訊精密先前的股價修正已過度反應此負面事件,而此修正提供了好的買點。

市場擔憂Apple Watch 7的生產議題與立訊精密的生產能力有關,但天風國際最新的調查指出此生產議題為上游零件端造成,而非組裝端。故此事件不影響Apple與立訊精密的合作關係。

因立訊精密取得Apple Watch 7的NPI (New product introduction),故立訊精密的訂單比重較高 (約70%) 且出貨時程將早於鴻海。

天風國際估算此事件對Apple Watch 7的零件與終端出貨量影響有限 (量產時程約順延2週)。因少部分需求順延至1Q22,故反而有利立訊精密Apple Watch事業在1Q22的營運動能。

為降低面板模組供應風險,天風國際預測立訊精密將成為2022年Apple Watch 8的面板模組供貨商,訂單比重約與Jabil相似。

受益於垂直整合組裝與兩個關鍵零件 (面板模組與SiP),天風國際預估立訊精密在2022年的Apple Watch事業利潤將有顯著成長。

立訊精密將是Apple健康管理硬體的最大受益者。天風國際預測Apple Watch 8將會加入新的健康管理功能 (如:體溫測量等) 故正向看待2022年Apple Watch需求。 AirPods方面,則預測2年內可望提供健康管理功能並透過產品再定位而提升出貨量。

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #Apple Watch
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

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赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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