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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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