自駕技術遇瓶頸、高管流失!蘋果布局8年的電動車計畫面臨哪些問題?
自駕技術遇瓶頸、高管流失!蘋果布局8年的電動車計畫面臨哪些問題?

蘋果目前傳出風聲的新產品中,最神秘的或許非電動車Apple Car莫屬。近日有一份報告披露了蘋果過去多年來,在「泰坦計畫」(Project Titan)遇上的各種難題,揭露至今的開發狀況。

外媒《The Information》在近日一篇文章中,敘述了蘋果泰坦計畫暗地執行的這8年來,背後不為人知的一些瓶頸,以及設計理念、開發方向等細節資訊,怎麼努力將計畫維持在正軌上。

蘋果極重視自駕能力,但狀況層出不窮

自駕技術一直是蘋果開發過程中,極為重視的功能。前蘋果設計長、傳奇設計大師強尼.艾夫(Jony Ive)在泰坦計畫啟動時,也是該計畫的工業設計負責人。他支持將自動駕駛定為Apple Car的核心功能,甚至大膽放棄方向盤。

「我相信自主能力之於汽車,就像觸控手勢之於iPhone一樣(重要)。」艾夫曾經表示。

去年8月蘋果曾讓一些原型的自駕車在美國蒙大拿州測試行駛40公里,並利用無人機拍攝過程。雖然影片本身拍得非常精美,希望能藉此讓執行長庫克(Tim Cook)在內的高管了解計畫仍在進行。

不過事實上,蘋果的自動駕駛夢似乎並不順利。同樣的車款在加州道路上行駛時,就出現撞到路緣、通過十字路口後沒辦法持續在車道上行駛等問題。

《The Information》取得的資料更顯示,蘋果的自動駕駛技術曾在道路上多次發生問題,例如行駛到未知區域後,就不斷把車輛控制權交給人類司機,無法自己判斷行進方向。

又例如今年曾發生一起蘋果自駕車遭遇慢跑人士過馬路時,自駕系統並不打算停車禮讓行人,而是想調整一下路徑直接衝過去,迫使人類駕駛踩煞車避免危險。當時蘋果得出的結論是,要是沒有人類駕駛在場,很可能會撞到路人。

團隊不斷流失、高管抱持懷疑

另外,Apple Car還有著高管變換不停、人員流失的問題。去年9月離開蘋果的電動車部門主管道格.菲爾德(Doug Field),曾想要協助蘋果真正打造出Apple Car,卻與其他高管發生衝突,加上自駕技術一直是個半成品,最終被福特給挖角。

前Google Brain研究科學家、曾領導泰坦計畫機器學習部門的知名AI專家伊安.古德費洛(Ian Goodfellow),以及自駕高管CJ摩爾(CJ Moore),都傳出在今年離開了蘋果。目前泰坦計畫被交到了負責Apple Watch的技術副總裁凱文.林奇(Kevin Lynch)手上。

apple car
據傳Apple Car的自駕技術開發並不順利,目前仍有無法按照車道行駛、險些撞到路人的問題。
圖/ shutterstock

加上庫克沒有太密切關注這個電動車計畫,他不太參與產品設計,也從未造訪過泰坦計畫的辦公室,庫克對電動車沒有量產意願,也讓該部門的高階主管士氣大受打擊。蘋果軟體副總裁克雷格.費德雷吉(Craig Federighi)也對泰坦計畫抱持懷疑的態度。

Apple Car會是什麼樣? 蘋果各種設計想法曝光

那麼,備受關注的Apple Car究竟會是什麼樣子?

《The Information》提到了蘋果內部對Apple Car的一些設計發想,例如Apple Car裡沒有方向盤與腳踏板,四個乘客座位是面對面的,車頂會是類似福斯金龜車的弧形設計。

設計師還討論要在座椅後方設有螢幕,並能夠在非使用時自動下降收起,行李廂也能夠自動升降,方便乘客拿取行李,並且計畫讓乘客能完全放平座位,可以在乘車時候小睡片刻。

而前設計長艾夫則建議泰坦計畫團隊,要接納Apple Car奇異的外型設計,也不要一直想著把車輛的感測器藏起來。

但這些設計都算相對「正常」,《The Information》指出,早期設計時蘋果更想過要完全用玻璃打造出一輛車。

按照目前的傳言,蘋果最快會在2025年對外發表Apple Car,目前正在試圖對外隱瞞車輛設計,好方便明年能夠默默上路進行測試。

資料來源:Apple InsiderThe VergeNew York PostInpot

責任編輯:侯品如

關鍵字: #蘋果 #Apple Car
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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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