彭博預測2022年蘋果新品有打孔螢幕iPhone、全新MacBook Air、VR設備,你期待哪個?
彭博預測2022年蘋果新品有打孔螢幕iPhone、全新MacBook Air、VR設備,你期待哪個?

1月3日消息,2021年,蘋果發布了諸多經過小幅升級的裝置,該公司2022年將加大產品發布力度,除了推出新款iPhone、AirPods,可能還包括全新VR裝置。

按營收計算,2021年是蘋果歷史上最成功的年份。但是,儘管其產品陣容繼續擴大,包括推出新款MacBook Pro,但與往年相比,其產品更新幅度並不大。不過,這種情況將在2022年改變。

知名蘋果記者馬克·古爾曼(Mark Gurman)帶領我們回顧了蘋果於2021年4月份發布的產品,包括AirTags、新款Apple TV、iPad Pro和iMac:

——AirTags 在推出之前已經被討論了多年,雖然它是個很好的聖誕禮物,但其並沒有改變所在領域的遊戲規則,比Tile等競爭對手晚了幾年。

apple tv+
Apple TV
圖/ apple tv+

——Apple TV 售價比競爭對手更貴,而且在功能上落後。自從最新型號發布以來,雖然遙控器有了很大的改進,但我(古爾曼)確實認為蘋果應該採用A13或A14晶片,畢竟A12晶片已經有些落伍。

ipad pro
iPad pro
圖/ Apple

——iPad Pro 本質上是2020年版iPad Pro的規格提升版,從A12z晶片提升到M1處理器。該晶片的設計速度比其前身快50%,使得iPad Pro在日常操作方面有了重大改進。

——24英寸iMac 設計堪稱是個工程奇蹟。它本質上是個巨型iPad Pro,處理器相同,只是沒有觸摸螢幕和MacOS操作系統。然而,我確實認為M1晶片對於重度用戶來說可能還不夠快。

2021年6月,蘋果召開了一次相當低調的全球開發者大會(WWDC)。這與前一年的活動沒有可比性,當時該公司宣布了自主研發的Mac晶片和重新設計的MacOS。取而代之的是,最新發布會只帶來了iOS 15、WatchOS 8和macOS Monterey,儘管有幾個變化,但都不太突出。

9月份通常是蘋果發布其最重要產品的時候,包括新款iPhone和Apple Watch。在2021年,蘋果還發布了新款iPad mini。

iPhone 13
圖/ EverythingApplePro E A P

——iPhone 13和iPhone 13 Pro系列的表現非常棒,但變化不大,只是處理器稍快、相機鏡頭更好,還有新的軟體功能,比如電影模式。在2022年iPhone 14到來之前,這一切都足以支撐起蘋果的市場。

iPad mini
iPad mini
圖/ shutterstock

——iPad mini是該產品歷史上最大的更新,從外部硬體的角度來看,它是一款令人敬畏的裝置。但我不是其運行軟體的粉絲。在我的測試中,iPad mini使用起來感覺很笨拙,圖標和其他觸控目標往往太小。

——我是Apple Watch Series 7的粉絲,最重要的改進是增加了螢幕尺寸以及內置的QWERTY鍵盤。如果你使用的是Apple Watch Series 3或4,並打算留在這個生態系統中,那麼現在可能是升級的時候了。然而,不幸的是,這些改進並沒有伴隨著更快的處理器、新的外殼選項或新增健康感測器。

蘋果把2021年最好的新產品——新款MacBook Pro留到了最後。這款新筆電給我留下了非常深刻的印象。我很欣賞它的速度、電池續航時間和MagSafe充電等改進,同時去掉了觸控欄(Touch Bar)。 HDMI端口在我的工作流程中也很方便。

新款AirPods沒有太多值得大書特書的地方,但自從第二代AirPods在兩年半前發布以來,它們已經亟需升級。 HomePod mini就更不引人注目了,只需簡單地更新了黃色、藍色和橙色選項。

2022年展望

不過,蘋果今年的發布活動應該會強勁得多。該公司有多款基於M1 Pro和M1 Max晶片的新款Mac Pro正在研發中,這些晶片已經用於MacBook Pro中。這包括最多40個CPU內核和128個圖形內核的較小Mac Pro,新款Mac mini和一款大螢幕iMac Pro。預計蘋果最早將在6月份的開發者大會上完成從英特爾晶片到自主晶片的過渡。

此外,蘋果將迎來MacBook Air歷史上最大規模的重新設計升級,還將推出最新的入門級MacBook Pro,以及帶有無線充電功能的新款iPad Pro。考慮到iPad Pro的表現已經如此強勁,而M2晶片距離上市還有些時間,我不知道蘋果是會堅持使用M1,還是等待搭載M2。

說到Mac和iPad,我預計蘋果的下一款外置顯示器也將在今年發布,價格將是Pro Display XDR的一半左右。

在智慧手機和智慧手錶方面,蘋果今年上半年有望推出5G版本的iPhone SE;秋季將推出新款iPhone 14系列,採用開孔螢幕。三款新的蘋果智慧手錶也在籌備中,包括新款SE、Apple Watch Series 8以及一款針對極限運動愛好者的堅固版本。

在軟體方面,現在判斷哪些新功能最終會推出還為時過早。我們距離下次蘋果開發者大會還有大約6到7個月的時間,關於包括哪些功能的決定通常要到春季後才能確定。因此,在接下來的幾個月裡,我們將更多關注iOS 16和MacOS 13。

當然,2022年最值得期待的將是蘋果可能發布的首款虛擬實境(VR)裝置,代號為N301,它可能具備某些擴增實境(AR)功能。與之配套的、代號為Oak的ROS同樣值得關注。不過,這款產品的發佈時間表尚不確定。蘋果最初的目標是在2020年發布,然後推至2021年,現在最可能在今年的蘋果開發者大會上亮相。

責任編輯:吳佩臻、侯品如

往下滑看下一篇文章
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓