Safari終於要致敬Chrome了?蘋果測試「AI自動分組分頁」,為什麼對行動搜尋戰很關鍵?
Safari終於要致敬Chrome了?蘋果測試「AI自動分組分頁」,為什麼對行動搜尋戰很關鍵?

重點一:蘋果在 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 的 Safari 中測試「Organize Tabs」AI 自動分組分頁功能。

重點二:系統訊息明示「依瀏覽主題自動歸類」,未掛 Apple Intelligence 標籤但古爾曼直言「顯然使用 AI」。

重點三:蘋果預計 6 月 8 日 WWDC 揭曉 iOS 27 等新系統,AI 強化與 Liquid Glass 微調為兩大主軸。

蘋果(Apple)在下一代 Safari 上補上了 Google Chrome 早就有的功能。彭博社《Power On》通訊 5 月 10 日報導,蘋果正在測試版 iOS 27、iPadOS 27 與 macOS 27 的 Safari 中測試「自動分組分頁」功能,依照使用者瀏覽的主題,把開著的分頁自動歸類成群組。

報導指出,蘋果先前已推出 Tab Groups,讓使用者手動把工作、私人、旅行規劃、食譜等不同情境的分頁切分到各自的群組裡。這次新加的 Organize Tabs,是把「分群」這個動作交給 AI 來做。

介面長什麼樣?

據彭博社記者馬克·古爾曼(Mark Gurman)取得的測試版資訊,當使用者打開 Safari 的分頁切換介面、點選螢幕中央上方的按鈕,會看到一個新選項叫做「Organize Tabs」,可選擇是否啟用自動分組。一旦選擇自動,系統會跳出說明:「tabs will group into topics you browse」(分頁將依你瀏覽的主題自動歸類)。

值得注意的是,這項功能在系統內並未掛上 Apple Intelligence 標籤,但古爾曼直言「顯然使用某種形式的 AI 來運作」。換言之,蘋果這次選擇低調包裝這個 AI 功能,而不是當作大旗去揮。

這項功能最早是在科技網站 MacRumors 一份蘋果程式碼洩漏報導中被提到,當時就有開發者注意到 iOS 27 程式碼中藏著相關線索。

為什麼晚了 Chrome 一大截?

Google Chrome 在標籤管理這塊,其實走在前面好幾年。早在 2020 年左右就先推「Tab Groups」,讓使用者手動把分頁折疊成群組;之後又陸續加入自動依顏色、標籤整理的選項。到了 2024 年,Chrome 再加碼推出「Organize Similar Tabs」這類生成式 AI 功能,嘗試一鍵把相近主題的分頁自動歸類。

今年 4 月,Google 又在桌機版 Chrome 上推出左側邊欄的直式頁籤(Show Tabs Vertically),搭配閱讀模式的全頁版面優化,讓大量分頁在側邊集中呈現、再配合 AI 分組一起運作。

相較之下,Safari 是到了 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 測試版,才準備用「Organize Tabs」補上這一整套體驗。

但換個角度看,這項功能對行動端搜尋與導覽的入口設計具有戰略意義。

Safari 是 iPhone 預設瀏覽器,而 Google 為了讓自家搜尋引擎保留在 Safari 預設位置,2022 年付給蘋果的金額高達 200 億美元(約新台幣 6,260 億元)。這是彭博社引述美國司法部反壟斷庭審文件揭露的數字,也是兩家公司之間規模最大的單一商業合作之一。

當蘋果開始用 AI 在瀏覽器層「主動把使用者的閱讀脈絡分群」,等於把過去靠 Google 搜尋處理的「找回剛剛看的東西、串接相關主題」這類動作,部分搬到 Safari 自家介面內處理。這部分能否實際改變使用者習慣,仍要看自動分組的品質與穩定度,但這個方向值得持續追蹤。

三大系統共用,6 月 8 日 WWDC 揭曉

Organize Tabs 不是單一平台的實驗,而是 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 三大系統同步加入。蘋果預計在 6 月 8 日舉行的 WWDC 2026 開發者大會上正式發表這些新系統,AI 強化與 Liquid Glass 設計微調是兩大主軸。

依古爾曼的整理,AI 方面的重頭戲是 Siri:蘋果計畫推出全新設計與獨立 App,並讓使用者能在 Siri 與 Apple Intelligence 中切換使用 OpenAI、Google 與 Anthropic 的第三方模型。此外,macOS 27 將針對去年 Tahoe 版本被使用者抱怨的透明度與陰影問題進行調整,被內部稱為「slight redesign」(微幅重新設計)。

延伸閱讀:年收衝220億、股價3年漲近3倍,「機殼女王」陳美琪是誰?她如何帶勤誠從PC紅海攻進AI伺服器?

資料來源:Bloomberg Power On9to5Mac

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/李先泰

關鍵字: #Chrome #蘋果
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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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