Apple Watch Series 7開箱實測!提升螢幕空間後,跟前代有何不同?
Apple Watch Series 7開箱實測!提升螢幕空間後,跟前代有何不同?

設計

Apple WatchSeries 7臉變大,也變圓了。邊框縮窄了40%,從3mm直接縮短到1.7mm,顯示面積也隨之增大了20%。

螢幕和錶殼的四角都經過了優化,看起來也更加的圓潤。

沒有對比就沒有傷害,將Series 3與其放在一起對比,古樸的感覺撲面而來。

apple watch series7
圖/ 愛范兒

這裡特別提醒,如果你使用的是黑色背景錶盤,這縮窄的邊框感覺上並不明顯,所以我們建議買了Series 7的朋友可以使用淺色錶盤,這樣才能暗示別人,這是最新款的。

當然你也可以學蘋果官網,把你的男神女神裝進手錶裡。建議你選一張iPhone拍攝的人像模式照片,它會自動分析圖層,實現人物疊加在時間之上的遮罩效果。而當你旋轉表冠的時候,神奇的事情發生了…

Apple watch series7
圖/ 愛范兒

除了顯示面積增大以外,這塊新螢幕顯示的內容,還會通過光線折射,產生一種類似於曲面螢幕的效果。

配合這個叫「輪廓」的錶盤,從側面角度看,你甚至會覺得字已經溢出到螢幕之外。

需要注意的是,螢幕增大的同時,Series 7相比前三代的整體尺寸也變大了,雖然只是在長度上增加了1mm,但蘋果還是把兩種尺寸的命名更改了。

左:Series7   右:Series 6
左:Series7 右:Series 6
圖/ 愛范兒

不過好消息是,無論你買的是大錶盤還是小錶盤,前幾代的祖傳錶帶,依然通用。

在顏色方面,今年的鋁合金版本一共有5種配色。其中綠色是全新的顏色,在大部分時間下看起來都是墨綠色,甚至有不少人會以為這是黑色。

紅色和藍色是去年新推出的顏色,但今年的看起來會比去年更亮一些。

然而最有意思的還是星光色和午夜色,前者是一種介於與銀和金之間的金屬色,後者遠看像黑色,近看像深藍色。完美詮釋什麼叫:「眼前的黑不是黑,你說的白是什麼白。」

在外觀上還有一個細小的變化,那就是表身左側的雙孔喇叭,變成了單孔喇叭。

apple watch喇叭
圖/ 愛范兒

為了讓螢幕更耐用,蘋果給Series 7換上了一塊厚度增加了一半的玻璃,但整體的機身厚度卻則是沒有變化的。

與此同時,Series 7在WR50的防水規格上,新增了IP6X等級防塵,萬一買回來吃灰了也更安全。

在性能上,雖然Series 7換上了一顆S7芯片,但實際性能相比起S6幾乎沒有區別,在我們測試中,無論是滑動選項、打開應用程式等基本上也沒有差異。

所以今年的提升,更多還是集中在螢幕以及充電速度上。

更大的螢幕在使用上有哪些不同呢?

像密碼、計算機的按鍵,健身、股市的圖表會更大一些。但大的並不明顯。在地圖中,同等縮放比例下,顯示面積會更廣一些,街道資訊也會更多一些。

apple watch計算機
圖/ 愛范兒

全尺寸鍵盤也被塞進到這個螢幕裡面了。但我相信大家在這塊螢幕上看地圖或者打字的機會並不多。所以我們認為更實用的還是在查閱資訊通知上,因為能一眼到更多文字的同時,也能避免誤會。

apple watch鍵盤
圖/ 愛范兒

除了螢幕變大以外,Series 7的螢幕也變亮了,雖然最高亮度還是1000 nit。但螢幕亮度提升了70%,更方便你在老闆訓話時,偷瞄時間。

充電

充電速度上,我們沿用去年的測試辦法,更貼近實際使用場景,從30%開始充到滿,去年的Series6足足用了100分鐘,Series 7用了多久呢?

答案是59分鐘。

實際上,Series 7只用了40分鐘就充到了93%,只不過系統為了延緩電池老化,在「電池健康」裡預設模式開啟了「優化電池充電」,所以越到後面充電越慢,最後3%就耗了10分鐘。

注意,快充的前提必須使用隨機附送的充電線,而這根線終於更換成了Type-C,但你得自行搭配一個20W充電器才能達到上述的快充效果。

usb-c-to-lightning-cable.jpg
圖/ 9to5mac

如果你使用過去的充電器幫Series 7充電,我們測出的結果是106分鐘,與Series6基本持平。

那如果用舊手錶搭配上這根快充線,能老樹發新芽嗎?答案是能,但很有限。前半段的充電速度的確不錯,但到了後半段就明顯變慢了。充電總時長僅僅快了10分鐘。

apple watch充電速度
圖/ 愛范兒

續航

續航方面,延續去年的測試方法。第一種情況,開啟螢幕恆亮,不開啟行動網路,不開啟體能訓練的輕度使用下,早上8點滿電出門,看時間幾十次,通知幾十條,到晚上6點,Series 7剩餘電量55%,Series6的在類似的情況下,剩餘電量是61%。

第二種情況,Series 7關閉螢幕恆亮,相同的使用頻率,從早上8點到晚上6點,Series 7剩餘電量72%,Series6的電量還剩76%。

也就是說,Apple Watch依然需要一天一充。

總結

坦率地說,Apple Watch這一代的更新幅度不算大,螢幕設計達到了一個相對完美的狀態,但手錶畢竟不是一個內容性消費設備,螢幕的增大對核心使用體驗影響沒有那麼大。

所以如果你手持Series6、Series5,其實沒有太大必要進行升級,但如果你是Series4甚至更早的用戶,Series 7就很值得考慮了。如果你預算有限,官方在售的SE或者是第三方渠道的Series5和6都是更具性價比的選擇。

Apple Watch Series 7
圖/ mashdigi

對於Apple Watch這個產品的反饋,我身邊的人可謂兩極分化,有人反覆忘記充電進而放著生灰,而有人用它成功減肥30斤,幾乎成為身體的一部分。

Apple Watch不是一個像手機一樣的生活必需品,你固然可以用它看看訊息通知、接接電話、切切歌,甚至什麼也不做,就當作是手腕上的裝飾品,它歸根究底是一個滿足健身和健康需求的工具。

工具價值有多少,還得通過人來體現。

本文授權轉載自:愛范兒

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責任編輯:錢玉紘

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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