蘋果今年預計推5款iPhone!平價iPhone SE 4、史上最薄iPhone 17⋯特色一次盤點
蘋果今年預計推5款iPhone!平價iPhone SE 4、史上最薄iPhone 17⋯特色一次盤點
2025.01.07 | 3C生活

iPhone 16新機熱潮剛過,外界對今年秋季才會登場的iPhone 17規格爆料已經蠢蠢欲動。

蘋果今年預計推5款iPhone,包括平價、史上最薄機型,包括:
-輕薄款iPhone 17 Slim/Air
-iPhone SE 4
-M4 版 MacBook Air
-iPad 11
-M3 版 iPad Air

據外媒報導, 蘋果推出兩代的鈦金屬材質,可能要再次退場,改回鋁金屬和玻璃的複合式材質,鏡頭更可能改為「矩形凸起」設計 ,外型將和目前的iPhone設計有相當大的不同。

產品陣容則傳出, 將有輕薄款iPhone 17 Slim/Air推出,iPhone SE 4也有望在春季發布會睽違三年回歸。

鈦金屬退場?改採鋁加玻璃複合材質

對於蘋果產品爆料準確率相當高的《The Information》指出,根據他們取得的一份關鍵報告, 蘋果兩代以來引以為傲的鈦金屬邊框設計,將在iPhone 17這一代退場,改用鋁合金邊框,背蓋則用兩種材質組成——機身上半部背蓋採用鋁金屬 ,機身下半部則保留原有的玻璃材質,確保能無線充電。

這樣的拼接方式,讓人想起2007年推出的第一代iPhone,正是用鋁加上塑膠的複合式設計,當時是為了防止金屬阻隔信號的發送與接收,所以加上塑膠來解決問題。

iPhone 1第一代.jpg
第一代iPhone背蓋就採用上下不同的複合式材質。
圖/ 蘋果

這項消息令外界相當意外,因為蘋果2023年才剛剛在iPhone 15 Pro系列中推出鈦金屬設計,而且是相當重點的更新,主打能獲得太空科技等級的輕盈耐用,也吸引不少同業跟上腳步推出鈦金屬產品,短時間內就決定要砍掉這款材質,推測是成本因素的考量。

不只材質改變,《The Information》更指出, 相機模組可能有大變動,改為鋁製的大型「矩形」相機模組,並且凸起程度比過去都更高 ,相機模組的存在感更高,外觀上帶來新鮮感之外,更有機會讓鏡頭的性能和散熱效果更佳。

iPhone 17外型渲染圖
iPhone 17外型渲染圖。
圖/ MacRumors

產品陣容預測整理:輕薄版iPhone、SE重新回歸

在產品陣容上,《彭博》蘋果記者馬克.葛曼(Mark Gurman)指出,iPhone系列會推出一款新品,被稱作iPhone 17 Slim或iPhone 17 Air,從命名也能看出,是一款主打輕薄的機型,定位可能介於標準版和Pro之間,預期能在更輕盈的機身中塞進一般iPhone的性能與規格,適合希望外型更時尚但不追求Pro級配置的用戶。

iPhone Air渲染圖
iPhone Slim/Air渲染圖
圖/ Apple Pie

葛曼認為,和過去銷量滑鐵盧的iPhone mini與Plus系列不同,預期iPhone 17 Slim/Air將更受市場青睞,成為新一代的熱門機型。

至於其他明年會亮相的產品,目前傳聞蘋果將於明年春季發表會推出iPhone SE 4、M4 版 MacBook Air、iPad 11 以及 M3 版 iPad Air等四款新品,其中iPhone SE 4是最受矚目的亮點,因為距離上一代SE系列新機已過了三年,這次更新傳聞會有大幅升級,甚至能支援Apple Intelligence功能。

明年春季也有機會發表突破性的「智慧家居」產品,競爭新市場,進一步拓展產品生態系。

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資料來源:MacRumorsThe Inforamtion

責任編輯:李先泰

關鍵字: #iPhone #蘋果
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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