Apple自研晶片早有端倪?蘋果創始人賈伯斯當年一席話埋伏筆
Apple自研晶片早有端倪?蘋果創始人賈伯斯當年一席話埋伏筆

每隔一段時間,就會有個革命性的產品出現,然後改變一切。人一生能參與一件這樣的產品就已經非常幸運了。

賈伯斯口中的「革命性產品」,Bob Borchers幸運地見證和參與了兩個。作為蘋果全球產品行銷副總裁,他如今掌控著更大的擔子,iPhone、iPad、Mac、Apple Watch…

Bob進入公司的那一年,iPod mini攜Click Wheel面世,這個同時支持旋轉觸控和點控的標誌性設計,不僅在人機互動史上留下濃墨重彩的一筆,也開啟了蘋果繼個人電腦之後的下一個時代。

iPod classic
圖/ 維基百科

重新發明手機的想法也是從那個時代孕育的,而iPhone項目正是Bob Borchers入職蘋果後參與的第一個產品。

推出第一款沒有鍵盤的手機,需要很大的勇氣。主流的聲音是用戶需要更大更快的鍵盤。但我們卻背道而馳。我們把你的手指作為唯一的輸入裝置。為什麼人們要犧牲一半的螢幕,去妥協不是時刻需要的鍵盤?

初代iPhone 發布前智慧手機的主流形態
初代iPhone發布前智慧手機的主流形態
圖/ 愛范兒

iPhone重塑形態背後的隱喻是,對於一個隨身裝置而言,內容消費比鍵盤更重要。

市場和時間證明了團隊的遠見:之後的十多年,智慧手機的手機造型已經愈來愈趨近相同,但相似的螢幕裡呈現的內容,卻是前所未有的豐富。
如果說iPod是把1000首歌裝進了口袋,那iPhone和iOS則是把網路裝進了每一個人的口袋。

在Windows Phone和幾個小眾操作系統偃旗息鼓後,iOS和Android兩分天下,統治著數以百億計的智慧終端。而藉助App這個容器,智慧手機幾乎串聯起人們每一天的日常起居和衣食住行。

你不再需要掐點去看天氣預報,不再需要走到路邊招手叫車,不再需要走到戶外一家家物色餐廳。你幾乎所有的需求,都可以在拇指之間一個App上得到滿足。

AI、演算法、隱私和人性

在15年的進化中,iPhone OS 3.0算得上一次舉足輕重的迭代——iPhone第一次可以實現消息的推送(Push Notifications)。

推送改變了用戶獲取資訊的方式,它讓App的資訊通知自動到達用戶面前,某種意義上,手機成了一個私人秘書。

直到人們發現,這個秘書有點聒噪,夾帶的廣告也有點多。
在我們生活中,越來越多的事物吸引我們的眼球。但我們希望能設計出更多工具和能力,讓用戶行走世間,可以在任何需要的時候關閉這些噪音和雜訊,回到這個真實的世界。

在數位健康(Digital Wellbeing)的浪潮下,蘋果做了一些有悖於商業利益的行動,比如在iOS12中增加了「螢幕時間」統計你手機的使用情況,並且能夠給App設定使用時長的上限。

而在最新的iOS 15中,蘋果也革新了通知形式,用通知摘要(Notification summary)簡化通知的內容和頻率。

與此同時,iOS 15還帶來了專注模式(Focus)。可以讓用戶根據不同的場景,允許不同的App發送通知。

ios15.0.2
圖/ Unwire.hk

在App統治了人機互動規則的十年後,軟體依舊在吞噬著世界,但App在為人們提供服務的同時,也不知不覺地把曾經開放共享的網路內容隔離在一台台服務器上。

演算法以一種「工具理性」的邏輯主導議題設置,消磨著人類的求知慾和好奇心,也在客觀上激發這個世界的對立。

當演算法發現仇恨可以讓你轉發和評論,反智的言論和爭議的話題就會鋪滿你的時間線。演算法也許不知道什麼叫憤怒,但它知道憤怒背後創造的流量和收益。

Bob認為應該靠「保護隱私」解決「工具理性」和「資訊繭房」的問題,他也解釋了蘋果人工智慧演算法的一些細節:

很重要的一點是,當我們處理影像、資料等數據組的時候,我們會選擇把什麼樣的數據餵給機器學習的模型,為此我們與全球的團隊合作,確保這個過程中不會引入任何偏見。

與其他大公司利用雲端運算做機器學習不同,蘋果低於AI能力的調用完全來自於本地晶片的能力。

這個「大腦」有多大?iPhone上有多少用戶數據快取可供機器學習調用?

對於絕大多數公司,這個大腦可能是數以TB級的雲端數據,但對於蘋果而言,只有平均200MB——這些大到你的聲音和臉部數據,小到你滑手機的軌跡與習慣,都以加密的形式儲存在iPhone的晶片之上。

對於用戶隱私和數據的保護一直是我們最重視的工作。

操作系統的未來

經過15年的發展,iOS系統日漸成熟,你很難想像這麼一個手機操作系統,已經逐漸承擔一些過去在電腦上都無法勝任的工作。
時過境遷的是,智慧手機也不再是用戶唯一的智慧裝置。從腕上的手錶,到沙發上的iPad、家庭娛樂中心,再輻射到無處不在的智慧家居,毫無疑問,萬物互聯是智慧化的下一步。
這意味著,在不同場景下,用戶會不停地在裝置之間流轉,這也意味著開發者需要針對不同的終端適配不同的app。

一如當年iPhone OS脫胎於Mac OSX,iOS如今也桃李滿天下,分化出iPad OS、watch OS、Home OS等五大操作系統,而業界巨頭的另一種做法則是,試圖用一套系統打通萬物互聯,比如華為的鴻蒙和Google的Fuchsia。

對於這兩種思路,Bob的態度是「連續性很重要,但不能因為連續性,犧牲掉這些裝置獨特的體驗。

macbook imac
圖/ Unsplash

他以iPad和Mac舉例:

很多人會問:為什麼iPad不乾脆和Mac共用一個操作系統?但如果深入的去思考這兩個裝置,會發現它們的體驗是完全不同的:iPad從一開始設計,手指就是主要的互動方式,它是一款觸控優先的裝置。當然,隨著時間推移,它也延展了一些其他能力,比如鍵盤和光標,但即便有光標,你也發現這個光標也是基於觸控的環境裡的。而macOS則是圍繞鍵盤和游標的互動界面去設計的。

Bob表示,蘋果所有的操作系統共享了許多框架和組件,因此充分地保障了裝置之間的互通性,這是一種平衡。

比如通用剪貼板,你可以在iPhone上複製,在Mac上貼上,你可以用AirDrop在兩個裝置間共享。

軟體、硬體和服務

蘋果的江湖地位,往往被過分地歸功於iOS和AppStore生態的老本。
可以試著思考一下:上一次你覺得蘋果產品好用的時候,究竟是什麼造就的?
是按下快門後毫無遲滯的快感?是AirPods開蓋後螢幕彈窗的優雅?是視訊聊天時自動居中的智慧?
你看到的是界面,但背後是軟體、硬體和晶片的通力配合。

其實這15年,我們一直不變的理念,那就是軟體、硬體和服務的結合。從iPhone初代的多點觸控,一路發展到今天的AppleSilicon。」

Bob把這種結合的理念稱為——Holistic。

他認為iPhone13Pro的影像能力就是最好的體現,每一張照片背後,都是計算攝影的功勞,是感光元件、ISP、演算法,甚至機器學習的配合與協同。
這件事並不容易,編程語言向高級化發展,使得軟體工程師並不像早年計算器科學家那樣,同時掌握底層硬體物理特性和工作原理。

steve jobs
圖/ 截圖自Twitter

2019年蘋果高級副總裁菲爾·席勒曾在專訪透露,晶片的研發週期大約在2-3年,涉及多個團隊,這期間架構工程師要同數目龐大的軟體和硬體人員共同協作。

比如說鏡頭經常會調用GPU。晶片部門設計的GPU可以告訴相機部門如何把它用到最好,而相機部門的需求也會指導GPU未來的發展。

在講軟硬結合的時候,一個廣為人知的例子是,iPhone初代發布會上賈伯斯引用科學家AlanKay的一句話:

對軟體極度較真的人,應該生產自己的硬體。(People who are really serious about software should make their own hardware.)

往前看,這句話可以視為對於iTunes Phone滑鐵盧的反思——蘋果曾與摩托羅拉合作過ROKRE1音樂手機,賈伯斯對其體驗極度不滿。

而放在今天回味,它更像是為Apple自研晶片埋下的伏筆。
但事實上,Holistic的基因可以至少可以追溯到下面賈伯斯的一段影像資料,你甚至很難想像這是來自一段42年前的洞察:

軟體和硬體的結合正在變得更加徹底…昨天的軟體就是今天的硬體。這兩個東西正在融合。它們之間的界限正在變得越來越細。我們需要做的眾多事情之一就是預測幾年後的趨勢;嘗試就不同科技領域的融合做一些假設,了解客戶對高端工具的需求,來找到兩者的交叉點。

Holistic之所以難能可貴,是因為它要求廠商具備強大垂直整合能力——對於核心元器件和操作系統的把控,對生態系統和合作夥伴的控制力,以及對人機互動的前瞻性探索。

在採訪的最後,我讓Bob回憶一下2004年初入蘋果公司的感受,他想了一下,感嘆道:

我當時最驚訝的是,一家公司,可以帶來如此多的轉變。所有來自Apple的人都熱衷於以不同的方式去思考。這些改變來自熱情、偶爾打破規則去完成目標。打破界限,想像未來在哪裡,而不是等待未來的發生。

Bob說,他特別喜歡引用曲棍球運動員韋恩·格雷茨基(Wayne Gretzky)的一句話:

我總是溜向冰球將達到的點,而不是追逐它曾在的地方。(I skate to where the puck is going to be,not where it has been.)

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Apple蘋果
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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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