iOS 17更新解決「火龍果」問題、跑分也出爐!iPhone15 為何會過熱?推測3原因
iOS 17更新解決「火龍果」問題、跑分也出爐!iPhone15 為何會過熱?推測3原因

iPhone 15 Pro的過熱問題近日引發熱議,遭外界諷刺「火龍果」。蘋果10月4日指出,已經發布新的 iOS 17.0.3 軟體更新解決。更新說明顯示:「此次提供重要錯誤修復和安全更新,並解決可能導致 iPhone 運行溫度高出預期的問題。」

蘋果官網指出,手機在從備份資料中恢復、無線充電、使用 CPU 效能要求大的應用程式或遊戲,或者播放高畫質影片的時候,都可能會導致升溫。但是,除非手機上有顯示溫度警告,否則用起來是安全的。

《9to5Mac》也在4日的報導中指出,衡量CPU算力的Geekbench 5跑分顯示,內建iOS 17.0.1、iOS 17.0.2的iPhone 15 Pro,A17 Pro單核心與多核心CPU性能的成績分別是2,914分、7,199分。

而測試發現,iPhone 15 Pro Max剛剛更新至iOS 17.0.3時,單核心與多核心CPU性能成績分別是2,875分、7,006分。雖然似乎略低,但仍在預期範圍內。然而,等待兩小時讓iPhone降溫後,在測試卻可發現單核心與多核心CPU性能分別上升至2,941分、7,523分。

換句話說,在多數的情況下,蘋果的iOS更新不至於影響iPhone 15 Pro的效能表現。

而韓國媒體《Business Korea》9月26日報導,蘋果iPhone 15 Pro新機陷入A17晶片過熱爭議,由於A17晶片是台積電3奈米製程的首發產品,韓媒認為基於相同技術的後續製程如N3B或N3E也可能出現問題。且若問題持續蔓延,台積電客戶可能轉單至三星(Samsung Electronics)。

不過,蘋果官方找出3個可能導致過熱的原因,指出iPhone 15 Pro的過熱問題與軟體有關,跟A17 Pro晶片或鈦合金外殼無關。

iPhone15 Pro過熱問題,是為什麼?

根據蘋果公司向媒體發表的聲明,有三個可能原因導致一些iPhone 15 Pro型號過熱:

  • 當用戶剛設置或還原設備的頭幾天,可能會感到設備溫度升高,原因是因為背景活動增加。

  • 一些應用程式(包括Instagram和Uber)最近已經更新以支援iOS 17,它們過度使用了A17 Pro晶片的CPU。蘋果表示他們正在與受影響的開發者合作,推出修復措施,目前正在進行中。

  • iOS 17存在bug,影響了一部分用戶,蘋果將在軟體更新中解決這個問題。

如果你遇到iPhone過熱,怎麼辦?

對於過熱問題,蘋果iOS 和 iPadOS 設備具有內建的保護機制以防止過熱。蘋果官方建議,如果你的iPhone變得過熱,請避免以下情況和活動:

  • 避免在炎熱的天氣中將設備留在汽車內。
  • 避免將設備暴露在陽光直射下。
  • 避免在炎熱條件下或長時間暴露在陽光下使用某些功能,例如汽車中的 GPS 追蹤或導航、玩具有高畫素要求的遊戲,或使用擴增實境應用程式。

根據先前外界對於蘋果過熱問題的猜測,可分為兩個原因:

推測原因一:3奈米良率不夠高,帶升A17晶片功率

造成iPhone 15過熱的背後原因,目前推測有兩個。第一個可能原因是,3奈米良率不夠高,連帶增加A17晶片功率。

擁有百萬訂閱的Max Tech頻道主理人Vadim Yuryev便在X(前Twitter)上表示, 由於台積電3奈米良率不夠高,蘋果為達到想要的結果,很可能增加了A17 Pro晶片的功率,導致手機升溫更快,電池壽命也降低

iPhone15 Pro
韓國媒體指出,首款採用台積電3奈米的產品iPhone 15 Pro,其散熱因為3奈米良率不佳而出現問題
圖/ Apple

推測原因二:蘋果減輕機身的設計,犧牲散熱效果

另一個可能原因是,蘋果自身的設計導致。天風國際證券分析師郭明錤在27日發文指出,iPhone 15 Pro過熱問題主要與蘋果的設計有關,非台積電3奈米所導致。他指出,蘋果很可能為減輕機身重量對散熱作出妥協,包含採用鈦合金影響散熱效果並縮小散熱面積,預期蘋果會透過更新軟體解決問題。

但郭明錤也指出,除非蘋果調降處理器效能,否則改善效果有限,很可能會不利iPhone 15 Pro周期的出貨量。

半導體技術GAA、FinFET是什麼?如何影響3奈米良率

為何3奈米良率不高會導致升溫呢?

在5奈米時,無論是台積電還是三星,都採用一種叫做FinFET(鰭式場效電晶體)的技術來控制流過電晶體的電流,這種技術能從「三面」來控制電子的通過(如下圖),若電子沒有被好好控制而亂跑,就會造成漏電,繼而使手機的溫度升高。

為選擇更好的控制電流,兩間半導體巨頭都發展出從「四面」來控制電子通過的技術,稱作GAA(Gate-All-Around),進一步防止漏電發生(如下圖)。這也是為何《Business Korea》會將三星率先於3奈米節點導入GAA稱作「救贖」,原因就在於GAA能更好地防止漏電發生。

不過在3奈米時,台積電選擇續使用FinFET工藝,直到2奈米才轉換成GAA;然而位居老二的三星,則搶先在3奈米時導入GAA。研調分析師認為,三星透過搶先一個製程節點導入GAA,當雙方都進入2奈米時,能擁有比才剛採用GAA的台積電更成熟的技術,藉此來搶奪訂單。

延伸閱讀:台積電3奈米架構沿用FinFET,首席科學家黃漢森揭背後決策

蘋果不會轉單!3大原因讓台積電抓緊蘋果

但蘋果手機的升溫,是轉單就能解決的問題嗎?研調分析師表示:「三星確實打GAA算盤,這可能會動搖到高通(Qualcomm)或聯發科,但不太可能動搖到蘋果。」

研調分析師認為:「如果三星的3奈米沒有明顯的差異,蘋果不可能會轉單。」指出台積電和蘋果之間的關係不僅只是代工,蘋果不會輕易因為3奈米的良率,就轉單至三星。

原因一:三星良率還是差太多!

首先,是台積電和三星間的良率差距。分析師表示,基於「矽」的物理極限,3奈米良率頂多能落在70%至75%,「目前台積電現在大概在5成多,三星在5、6月時的良率數字還不到4成。」這意味著兩者間的3奈米良率,台積電仍維持領先地位。

雖然《Business Korea》引述Hi投資與證券公司指出,三星的3奈米良率推測超過60%,「但目前台積電有客戶,三星還沒有。假使三星的良率真的這麼高,那一定是製程上有其他問題,讓客戶還不敢導入。」

三星晶圓代工
研調分析師指出,三星電子3奈米於5、6月時的良率不到四成,無法構成蘋果轉單的理由之一
圖/ 三星官網

原因二:台積電為蘋果整套服務,不是輕易能複製

其次,台積電耕耘蘋果已久,近乎全套的服務無法輕易複製。台積電當前除代工蘋果晶片以外,還提供2.5D封裝技術InFO、至熊本設廠解決iPhone感測器主要供應商索尼(Sony)產能不足的問題、開發晶片堆疊技術和進行供應鏈管理,雙方關係深厚,「像博通(Broadcomm)只要是蘋果要的東西,通通都會下在台積電。」

原因三:明年蘋果新機,可能會換晶片

第三,iPhone15 Pro很可能會是唯一採用N3的產品。分析師指出,明年的iPhone 16很可能即採用N3E(N3的優化版本),「良率應該會超過六成。」

從成本考量來看,N3五成的良率和N3E六成的良率看似差距不大,但換算成一片晶圓的利用率,N3E在一片晶圓上幾乎多了30%的利用率,成本下降近乎四分之一,這也讓蘋果也沒了轉單的理由,「明年蘋果的新機,可能全都會換成A18晶片。」分析師說。

延伸閱讀:助攻CoWoS、3奈米產能,台積竹科千名戰將馳援龍潭廠

責任編輯:林美欣

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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