蘋果首款AI耳機曝光!新一代Camera AirPods將成「Siri之眼」,最快9月亮相
蘋果首款AI耳機曝光!新一代Camera AirPods將成「Siri之眼」,最快9月亮相
2026.05.08 | 3C生活

重點一:蘋果配備鏡頭的 AirPods 已進入 DVT 設計驗證階段,是量產前最後一個主要測試節點,預計成為蘋果首款專為 AI 時代設計的穿戴裝置。

重點二:左右兩邊耳機各有一顆低解析度鏡頭,但不拍照不錄影,純粹作為 Siri 的「眼睛」讓使用者問「鏡頭看到什麼」。

重點三:上市時程綁在 9 月推出的新版 Siri 上,蘋果這次改用 Google Gemini 升級 Siri 底層模型。

當外界都在看蘋果的智慧眼鏡何時推出,《Bloomberg》記者馬克·古爾曼 (Mark Gurman) 5 月 7 日的獨家報導給出了另一個答案:蘋果第一款 AI 時代的穿戴裝置,會是耳機,不是眼鏡

報導指出,配備鏡頭的 AirPods 已進入「DVT」(Design Validation Testing,設計驗證測試)階段,原型機已具備接近量產設計的外型與功能。

換言之,下一階段就是 PVT(Production Validation Testing,量產驗證測試),緊接著就會啟動初期量產。

鏡頭不拍照、不錄影,是 Siri 的「眼睛」

古爾曼指出,Camera AirPods 在左右兩邊耳機各內建一顆鏡頭,但這對鏡頭刻意設計成不拍照、不錄影,只能擷取低解析度的視覺資訊,作為 Siri 數位助理感知環境的工具。

舉例而言,使用者面對冰箱裡的食材時,可以直接問 Siri:「我今晚該煮什麼?」由 AirPods 鏡頭擷取的影像會傳給雲端,再由 Siri 給出建議。這個體驗概念上等同於「先把照片上傳給 ChatGPT 或 iPhone 的 Visual Intelligence」,差別是不必掏出手機。

古爾曼也透露蘋果正在開發其他應用:根據鏡頭看到的東西主動推送提醒,或在導航時加入更精準的地標指引。例如,當使用者該轉彎時,AI 會直接說「在前方那棟紅磚建築右轉」,而不是冷冰冰的「200 公尺後右轉」。

設計幾乎和 AirPods Pro 3 一樣,差別在耳柄長度

從外型來看,Camera AirPods 不會是「全新類別」,而更接近 AirPods Pro 3 的進化版。主要差別是耳柄稍長一些,是為了容納鏡頭模組。

值得注意的是,蘋果意識到智慧眼鏡這類裝置長期面臨的「被偷拍」隱私疑慮,因此在 Camera AirPods 上加裝了一顆小型 LED:只要鏡頭擷取的視覺資料正在上傳雲端,LED 就會亮起。

但古爾曼也提出疑問:耳機本身體積很小,這顆 LED 旁人到底看不看得見,還是個問號。

為什麼延後上市?卡在 Siri

蘋果原本規畫 Camera AirPods 在 2026 年上半年就上市,但因為新版 Siri 持續延後而跟著延期。

據古爾曼此前報導,新 Siri 預計 9 月正式推出,蘋果這次將 Siri 底層模型升級為基於 Alphabet(Google)旗下的 Gemini 技術

因此,Camera AirPods 的命運可以說綁在新 Siri 身上,因此即便硬體已經準備好,古爾曼指出,若 AI 視覺智慧的品質讓蘋果不滿意,發表時間還可能再往後拖。

接班 CEO John Ternus 的第一張王牌?

蘋果這份 AI 硬體攻勢清單上,已知還包括智慧眼鏡與「掛頸式裝置」(pendant),但這兩款的開發進度都落後 Camera AirPods。

新任 CEO John Ternus 即將在 9 月 1 日接替 Tim Cook,他在最近的員工活動上罕見地放重話:「我們即將再次改變世界。」古爾曼指出,Ternus 手上正在推進的重大新產品約有 10 條,包括觸控螢幕 MacBook、可摺疊 iPhone、AI 智慧家庭裝置等。

Camera AirPods 的策略意義在於:AirPods 已是蘋果最普及的穿戴裝置之一,自 2016 年推出以來銷量穩定,常與 iPhone 一起被購買。用 AirPods 切入 AI 穿戴,比從零做一副智慧眼鏡的市場教育成本低得多。

蘋果落後了嗎?

報導也指出,OpenAI 持續從蘋果挖角硬體工程人才,Meta 也在改版自家的 AI 穿戴裝置,可以說 AI 裝置這塊新戰場上,蘋果並非領先者,反而正以「追趕者」的姿態應戰。

有意思的是,蘋果原本曾計畫推出「Apple Watch with Camera」,但該專案已於去年取消,組織資源轉到 Camera AirPods 與智慧眼鏡上。

對讀者來說,下一個觀察點明確:9 月蘋果秋季發表會,新版 Siri、Camera AirPods、智慧眼鏡會以什麼組合亮相,將定義蘋果在 AI 硬體賽道上的真實位置。

延伸閱讀:蘋果一宣布接棒,蘋概股先跌一波!比起庫克,新CEO更像賈伯斯?

資料來源:Bloomberg9to5Mac

本文初稿為 AI 編撰,整理.編輯/李先泰

關鍵字: #蘋果 #airpods pro
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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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