蘋果春季由新款iPhone SE、iPad打頭陣！今年將亮相「數量史上最多」新品|數位時代 BusinessNext

進入2022年以後，蘋果公司就開始為今年的產品和軟體發布活動做準備。隨著首場春季發布會臨近，新款iPhone SE和iPad即將亮相。同時，該公司也在籌備今年夏季和秋季舉行另外兩場發布會。前者主要發佈軟體，秋季則有望推出該公司史上最多款硬體產品。

三場發布會各有焦點

蘋果通常會為不同的產品和服務舉行不同的發布會。今年春季，蘋果將推出更多次要或補充產品的更新。夏天，該公司將發布新軟體，並召開全球開發者大會（WWDC）。然後，蘋果將諸多主打新款硬體留到秋季發布。

這一戰略背後有兩個主要原因：

第一， 蘋果的軟體路線圖需要在硬體準備推出之前就制訂出來。用戶和開發人員可以在夏天先睹為快，然後在秋季硬體產品面世時看到其實際應用情況。

第二個原因更多與財務相關。 通過將主要的新款iPhone、Apple Watch和Mac等硬體產品留到今年晚些時候發布，蘋果為迎接強勁的假日購物季做好了準備。如果該公司現在偏離這一戰略，很可能會看到其產品銷量在今年最後三個月同比下降，而分析師們認為這是一場災難。

今年也不會有什麼不同，蘋果正在為其今年首場大型發布活動做準備，這可能成為其2022年新產品盛宴的開胃菜。蘋果資訊記者馬克·古爾曼（Mark Gurman）本月早些時候預計，這次活動將在3月或4月舉行。就像該公司去年4月的活動一樣，今年的發布會可能會有一系列次要升級或補充產品發布。

在2021年4月的發布會上，蘋果帶來了M1 iPad Pro、AirTags、最新款Apple TV以及重新設計的M1 iMac。那麼今年呢？

古爾曼預計，蘋果可能會發布新款iPhone SE，它的設計可能與目前的機型類似，但會搭載更快的處理器，支持5G功能。鑑於iPad Air自2020年底以來就沒有更新過，古爾曼認為蘋果有望發布這款產品的新版本，它可能搭載用於iPhone 13的A15晶片，與去年的iPad mini相媲美。

今年春天將是iPad Pro最新升級滿一年，因此其新機型可能不會那麼快上市。畢竟，升級版機型基本上都搭載了新的晶片和鏡頭。但今年的iPad Pro可能會有更新的設計，搭載M2晶片和支持無線充電。考慮到今年產品線將更重大變化，古爾曼預計新款iPad將晚於春季發布。

但有一個問題：蘋果最近向俄羅斯監管機構提交的文件顯示，該公司將有三款新iPhone和九款新iPad。iPhone的文檔可能涉及iPhone SE的不同版本，但對於新的iPad Air來說，9款新機型似乎太多了。要不是有更多的產品可供選擇，要不就是蘋果提前提交了今秋發布的申請。我們對此將拭目以待。

古爾曼還預計，蘋果希望在今年上半年將M1 Pro晶片用於另一款Mac電腦上，這可能意味著其將推出更高端的Mac mini或iMac。但考慮到蘋果採取的典型戰略，其升級後的MacBook Air和Mac Pro可能要到今年晚些時候才會上市。

如此看來，蘋果準備今年秋天發布其歷史上最廣泛新硬體產品的傳聞似乎可信。古爾曼粗略統計的清單包括四款新iPhone、一款低端MacBook Pro、一款升級版iMac、新款Mac Pro、一款升級版MacBook Air、一款升級版AirPods Pro、三款Apple Watch、一款低端iPad以及iPad Pro。

蘋果汽車團隊又失高級主管

蘋果汽車項目團隊又失去了一位高級主管喬·巴斯（Joe Bass），根據他在LinkedIn上的個人資料顯示，直到最近，他始終是蘋果汽車團隊軟體工程項目管理的負責人。

隨著巴斯的離開，一年前成立的幾乎整個蘋果汽車管理團隊已分崩離析。戴夫·斯科特（Dave Scott）、詹姆·韋多（Jaime Waydo）、戴夫·羅森塔爾（Dave Rosenthal）以及本傑明·里昂（Benjamin Lyon）都於2021年初離開。負責整個團隊營運的道格·菲爾德（Doug Field）在去年9月份離職，隨後是負責項目硬體的邁克爾·施韋庫奇（Michael Schwekutsch）。接著，更多頂尖工程師們紛紛出走。

巴斯在蘋果汽車團隊的新任負責人凱文·林奇（Kevin Lynch）手下工作之前，曾向菲爾德匯報工作。離職後，巴斯將前往Facebook母公司Meta Platforms。在過去幾個月裡，已經有100多位前蘋果員工跳槽加盟。這股離職潮似乎有越演越烈的趨勢，以至於蘋果在去年年底開始向主要工程師發放高達18萬美元的股票獎勵。

這對蘋果的汽車項目意味著什麼？古爾曼認為，這標誌著2022年是該項目成敗在此一舉的年份。如果蘋果計劃在2025年之前推出一款全自動駕駛電動汽車，他們將需要開始行動起來，並阻止更多人離開。

本文授權轉載自：網易科技

責任編輯：傅珮晴

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。