為AI開天眼！蘋果擬為Apple Watch裝鏡頭，但第三代SE卻陷開發危機|數位時代 BusinessNext

蘋果要在Apple Watch裝鏡頭，導入視覺智慧功能

蘋果去年在iPhone 16中首次加入了「視覺智慧」功能，使用者能透過相機鏡頭，搭配ChatGPT或Google搜尋，即時分析、翻譯或辨識周遭環境的物體、地標或動物。蘋果的最終目標，是將這項功能推廣到更多裝置上，包括AirPods和Apple Watch。

根據《彭博社》報導，蘋果正在開發搭載鏡頭的Apple Watch，預計最快在2027年推出。此計畫涉及兩種型號：標準的Series版本和高階的Ultra版本。Series版本的鏡頭將置於顯示螢幕內，類似iPhone的前置鏡頭；Ultra版本則將鏡頭置於手錶側邊，靠近數位錶冠和按鈕。

《彭博社》指出，Ultra版本採用側邊鏡頭設計，是因為其較厚的機身有更多內部空間，方便使用者將手腕指向物體進行掃描。至於Series版本，使用者則需要翻轉手腕才能使用鏡頭。但由於螢幕過小且長時間舉起手腕可能不舒適，因此這些鏡頭不太可能支援FaceTime視訊通話。

蘋果計畫將「視覺智慧」功能作為這些裝置的核心，並逐步將AI模型從OpenAI和Google轉移到自家開發的系統。

蘋果的策略是逐步推出新功能，讓消費者逐漸熟悉這些技術，並在未來的新產品中看到這些技術的應用。這與一些新創公司直接推出全新AI穿戴裝置（如Humane Ai Pin）的策略不同，蘋果希望透過現有產品的升級，讓消費者更容易接受新技術。

塑膠外殼Apple Watch SE傳開發遇難關，難符合開發人員預期目標

另一方面，蘋果原先計畫推出塑膠外殼的平價Apple Watch SE，以吸引更多兒童用戶，但這項計畫目前面臨嚴峻挑戰。

《彭博社》指出，設計團隊對塑膠外殼的外觀不滿意，而營運團隊則發現，塑膠外殼的成本並未比現有的鋁製機身更低。這意味著，蘋果可能會重新評估其Apple Watch SE的發展方向，或者放棄這款產品的開發。

自第二代Apple Watch SE推出已超過兩年，這款產品在市場上的吸引力逐漸減弱。《Engadget》在重新評測這款產品時，形容其設計「平淡無奇」。蘋果原本希望透過塑膠外殼的設計，降低成本並吸引更多用戶，但目前的開發進度顯示，這項計畫可能無法實現。

此外，蘋果在開發血壓追蹤功能時也遇到了困難，目前這項功能的測試進展緩慢，可能需要更長的時間才能推出。

蘋果在穿戴裝置領域的野心顯而易見，透過將AI功能整合到Apple Watch和AirPods等產品中，蘋果希望在AI穿戴裝置市場中佔據領先地位。然而，技術挑戰和設計上的考量，也為蘋果的發展帶來了不確定性。

本文初稿由AI撰寫，編輯：陳建鈞

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。

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：

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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。」

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。

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。