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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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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