OpenAI、蘋果傳奇設計師開發「AI硬體產品」，最新一步曝：找上iPhone設計大將聯手！|數位時代 BusinessNext

OpenAI、蘋果傳奇設計師開發「AI硬體產品」，最新一步曝：找上iPhone設計大將聯手！

據悉，蘋果傳奇設計師艾夫和OpenAI執行長奧特曼從蘋果挖來iPhone設計負責人，開發新的人工智慧硬體計畫。

奧特曼和前蘋果傳奇設計師將開發新AI硬體

據悉，蘋果傳奇設計師艾夫和OpenAI執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）從蘋果挖來Tang Tan參與一個新的人工智慧硬體計畫，目的是創造出具有人工智慧功能的新設備。

知情人士稱Tang Tan將加入艾夫的設計公司LoveFrom。據悉，LoveFrom將負責設計新產品的外觀和功能，奧特曼則計劃為產品提供軟體基礎。這項工作目前尚未公開。

這項工作是艾維自2019年離開蘋果創建LoveFrom以來所開展的最大項目之一。艾夫曾因在蘋果共同創辦人史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)領導下參與設計iMac、iPhone和iPad等蘋果知名產品而出名。據知情人士透露，艾維希望在開發人工智慧設備的基礎上成立一家新公司，但現在產品開發仍處於早期階段。到目前為止，相關工作主要集中在招聘人才和創造概念上。

知情人士稱，Tang Tan將在LoveFrom工作期間負責這一項目的硬體工程。此前有報導稱，Tang Tan將辭去負責iPhone和蘋果手錶產品設計的蘋果副總裁一職。Tang Tan要到明年2月才會離開公司，不過本月蘋果已經將其職責劃分完畢。

今年11月，奧特曼突然被解除OpenAI執行長的職務，後又迅速恢復原職。有消息稱是奧特曼為其他項目籌集資金的行為惹惱了一些公司董事會成員，其中也包括與艾夫之間的合作。奧特曼曾向軟銀集團董事長孫正義示好，希望他向這家開發人工智慧設備的新公司投資幾十億美元。

這個計畫目前仍處於概念階段，其中也包括家用設備。OpenAI將問題轉給了LoveFrom，後者拒絕置評。蘋果也拒絕置評。

負責iPhone設計、接棒傳奇設計師的高層接連離開蘋果

對於蘋果來說，Tang Tan的離職凸顯出公司設計人才在大量流失。自2019年以來，艾夫所領導的蘋果前設計團隊中約有14名成員已經離開公司。曾經向艾夫直接匯報工作的設計師中，目前只有大約6人仍留在蘋果。

今年早些時候，蘋果還失去了艾夫的繼任者Evans Hankey，她在蘋果任現職僅幾年時間。人才流失使公司沒有合適人選來接替她的職責。蘋果也沒有任命新高層來帶領設計工作，而是讓營運長傑夫·威廉姆斯(Jeff Williams)直接管理一眾設計師。

與此同時，艾夫成立的設計公司LoveFrom已經網羅到不少知名客戶，其中包括Airbnb、法拉利和Moncler SpA。公司還與蘋果簽訂了一項為期三年的協議，繼續提供諮詢服務，但這項合作於2022年結束。LoveFrom成立以來，總共有20多名前蘋果員工相繼加入公司。

蘋果的離職潮最近還在繼續。蘋果最重要的用戶界面設計負責人之一帕特里克·科夫曼(Patrick Coffman)已經離職。在艾夫離職後加入蘋果的英國廣播公司前設計主管科林·伯恩斯(Colin Burns)也將於明年1月離職。他管理蘋果的交互架構團隊，負責探索軟硬體早期概念。

艾夫所領導的蘋果前設計團隊中的另一名成員Shota Aoyagi也已經離職，目前剛開始在LoveFrom工作。

本文授權轉載自：網易科技
責任編輯：蘇祐萱

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。

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。

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。

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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