OPPO Reno 11「最強人像攝影」登台！撈走蘋果4成用戶，寒冬推高階機策略奏效？|數位時代 BusinessNext

台灣市佔第三的手機品牌OPPO於今（16）日推出Reno 11和11 Pro新機，換上全新外型工藝，同時延續「最佳人像手機」定位提升拍照性能，售價新台幣13,990元起，最高規17,990元。

OPPO台灣總經理劉金表示，期待Reno 11銷量比前代成長1.4倍，回顧市場逆風的一年，同樣交出500美元（約新台幣1.5萬元）以上中高階機，達到雙位數成長的成績，更靠新型態高階摺疊機，成功「吸來」蘋果用戶，從蘋果手機轉移的用戶佔比達到40%，今年通膨因素回穩，期待能帶來更強勁的表現。

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Reno 11號稱「最強人像機」，亮點一次看

OPPO推出Reno 11和11 Pro新機，由於1.5萬台幣左右的中高階定位，Reno一直是OPPO旗下最熱賣的產品線，今年主要加強外型設計和相機功能的升級。

外型：背蓋紋理工藝、新色登場

OPPO Reno 11和11 Pro兩款新機在外型上下不少功夫，換上全新色彩外型設計，以大自然元素為主軸，背蓋根據色彩使用不同工藝的特殊處理，Reno 11的主打色「波紋綠」靈感源自大海，採用絲線樣式的紋路搭配細閃，Reno 11 Pro主打色「珍珠白」則是用三層紋路蝕刻疊加，打珍珠表面的片狀紋路，兩款都有的「岩石灰」是帶著光澤的霧面深灰色。

Reno 11和11 Pro螢幕尺寸大小分別為6.7和6.74吋，兩款OLED螢幕都支援120Hz更新率。

攝影：強調「單眼級人像」、高階機AI系統下放

Reno 11系列主打的是「人像攝影」，相機搭載5000萬畫素三鏡頭模組，前鏡頭也有3200萬畫素，同時特色在於3200萬畫素的「人像鏡頭」，號稱能模擬單眼相機拍攝人物最佳的的黃金焦段，以47毫米的等焦距離，捕捉充滿專業感的畫面和自然景深。支援2倍光學變焦，最大能使用20倍的數位變焦，搭載Sony的感光元件，提高進光亮。

同時高階機Find系列的相機調色系統，也首度下放到Reno 11。能透過AI演算，依照畫面中的人物、物體的光影及色彩做出最適合的呈現。

處理器：聯發科4奈米助攻，強調攝影功能運算力

Reno 11系列國際版本全部採用聯發科天璣處理器，11 Pro採用的是8200，11則是7050處理器。和中國市場高通Snapdragon規格不同的原因是，以東南亞地區為主的國際市場對於人像拍照、自拍都有比較高的需求，而OPPO和聯發科合作的影像演算法，以聯發科處理器規格最適配。

電量：最高5000豪安培大電量，半小時充飽

至於中國手機廠一向最主力衝刺的快充技術，11和11 Pro電量為5000和4600豪安培，分別支援67W和80W快充，其中11 Pro充電5分鐘可以看影片兩小時，半小時就能從0開始充飽整支手機。

售價資訊：
◆Reno 11 Pro：新台幣17,990元起（12GB+512GB）款
◆Reno 11：新台幣13,990元版（8GB+256GB），以及新台幣14,990版（12GB+256GB）

生成式AI還沒來！OPPO看好2024消費力，中高階雙位數成長

至於市場如火如荼的生成式AI、AI手機話題，OPPO這次並未亮相相機調色以外的功能，去年底才發表的自訓練大型語言模型AndesGPT，包含十億至千億以上多種版本，支援多種應用場景，這次也沒有加入Reno系列，外界預期今年可能在高階機Find系列會有應用登場。

Reno 11售價選擇和上一代持平，OPPO台灣總經理劉金指出，期待Reno 11整體銷量比前一代產品成長1.4倍，另外更希望11 Pro達到5成以上佔比，由此證明中高階策略成功。

OPPO旗下目前有三大產品線，由低階到高階分別為A系列、Reno系列、Find系列，佔比從過去的4:5:1，移動成為2:5:3，重新定位產品比重後，在2023全年也有不錯的表現，500美元（約新台幣1.5萬元）以上中高階手機銷量成長15%，800美金（約新台幣2.5萬元）以上銷量則成長高達20%。

而在摺疊機Find N3系列用戶中，更有高達40%都是從蘋果轉移過來，劉金認為OPPO在以上幾個指標中得到好成績，「在產業逆風下交出不錯的答卷」。

至於2024年的展望，劉金指出，今年通膨回落、出國潮回落等因素，都讓市場展現不錯的消費力，期待產品結構能帶動新的動能。

在手機品牌市佔版圖中，OPPO在全球排名第四，在台灣市場則領先小米穩定居第三，由於和第二名的三星相差仍有距離，排名上未見太大變化。

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責任編輯：蘇祐萱

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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