防窺保貼掰了!三星 Galaxy S26 Ultra 把「隱私螢幕」做進面板,一支4萬元出頭值得入手?
防窺保貼掰了!三星 Galaxy S26 Ultra 把「隱私螢幕」做進面板,一支4萬元出頭值得入手?
2026.02.26 | 3C生活

重點一:三星 Galaxy S26 Ultra 首次將隱私螢幕(Privacy Display)直接內建至面板,讓側視者看不到螢幕內容。

重點二:建議售價 1,299 美元(約台幣 42,000 元至 44,000 元不等。

重點三:主鏡頭光圈由 f/1.7 升級為 f/1.4,進光量提升 47%;首次支援 APV 影片編碼標準與 5,000 萬畫素超廣角自動對焦,相機系統完整升級。

螢幕貼膜的時代要結束了!三星(Samsung)在 2026 年 2 月 25 日於舊金山舉辦的 Galaxy Unpacked 發表會上正式推出 Galaxy S26 Ultra,售價 1,299 美元,預計3 月 11 日正式發售。

這次發表最受矚目的新功能,是全球首款將「隱私螢幕」直接整合進面板的智慧型手機,當你在捷運上回訊息、在辦公室輸入密碼,旁邊的人只會看到一片漆黑。

隱私螢幕不是貼膜,是內建在像素裡的黑科技

三星將這項功能命名為 Privacy Display(隱私螢幕),核心技術稱為 Flex Magic Pixel。啟動後,螢幕像素會改變光線的散射角度,讓正前方的使用者看到清晰畫面,而從側面窺看的旁人只會看到昏暗或近乎全黑的螢幕。

多位媒體記者在 Unpacked 現場實測後給出正面評價。《Engadget》指出,開啟後正視角幾乎感覺不到畫質差異,只有輕微的亮度下降;《9to5Google》 則認為,這可能是近五年來智慧型手機最有實用性的新功能之一。

Privacy Display 的彈性也讓人印象深刻。用戶可以選擇「標準」或「最大」兩種強度,也可以設定僅在輸入密碼、PIN 碼或接收通知彈出視窗時自動啟動,甚至能只對特定應用程式開啟。螢幕本體為 6.9 吋 Dynamic AMOLED 2X 面板,最高亮度 2,600 尼特,搭配 120Hz 更新率。

目前 Privacy Display 功能僅限於 Galaxy S26 Ultra,S26 與 S26+ 並未搭載。已有消息稱其他 Android 旗艦廠商正在研發類似技術,預計 2026 年內陸續跟進。

主鏡頭光圈大升,影片創作者也有禮

相機系統同樣有實質進化。Galaxy S26 Ultra 搭載 2 億畫素主鏡頭,最大光圈從 f/1.7 擴大至 f/1.4,進光量提升 47%,在低光源環境下的表現明顯改善。5,000 萬畫素超廣角鏡頭新增自動對焦,解決過去固定焦距容易導致近距離畫面模糊的問題;5 倍光學變焦的 5,000 萬畫素長焦鏡頭也同步搭載更大光圈。

對影片創作者而言,本次最重要的升級是 APV 影片編碼(Apple ProRes Video 類型的專業格式),三星將其描述為「視覺無損」的專業級格式,畫面不會因反覆剪輯而劣化,是近年三星在影片拍攝端最有誠意的硬體升級。

AI 功能方面,Samsung Galaxy AI 帶來了 Now Nudge 功能,能主動偵測對話情境並即時提示相關資訊,例如朋友問你今晚有空嗎,系統會主動查閱行事曆並在訊息視窗旁彈出衝突提示。

新增的 Automated App Actions 則讓手機可在背景自動執行跨 App 任務,例如呼叫 Uber 接送,無需切換畫面操作。

機身設計小幅改版,鈦合金換鋁

機身厚度從 S25 Ultra 的 8.2mm 微縮至 7.9mm,重量為 214 公克。材質方面,三星這次從鈦合金改回鋁合金,採用自稱「有史以來最強」的 Armor Aluminum(裝甲鋁)框架,搭配正背面 Gorilla Armor 2 玻璃。年度代表色為深邃的鈷紫色(Cobalt Violet),另有天空藍、白色、黑色可選,網路獨家版本則提供銀影與粉金兩色。

Galaxy S26 ultra
Galaxy S26 ultra 全色系。
圖/ 三星

快充規格終於跟上競爭對手,升級至 60W 有線快充,改善長期被詬病的充電速度。

對於考慮升級的用戶,多位媒體評測者認為:若手上是 S24 Ultra 以前的機型,Privacy Display 加上相機系統的全面升級已是充分的升級理由;若才剛入手 S25 Ultra,則端視 Privacy Display 對自己使用情境的吸引力而定。

延伸閱讀:開箱|三星 Galaxy Z TriFold 三摺機實測:10 吋大螢幕爽度的代價是 309g 厚重,值得入手嗎?

資料來源:9to5GoogleThe ShortcutEngadgetThe GadgeteerSamsung NewsroomStark Insider

本文初稿為 AI 編撰,整理.編輯/李先泰

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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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