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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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