WWDC26懶人包|全新Siri AI終於來了!懂看螢幕還能跨裝置,全場5大亮點一次看
WWDC26懶人包|全新Siri AI終於來了!懂看螢幕還能跨裝置,全場5大亮點一次看

重點一:蘋果在 WWDC26 推出全新「Siri AI」,具備個人脈絡理解、螢幕感知與世界知識,並首度擁有獨立 App。

重點二:下一代 Apple Foundation Models 與 Google 合作、運用 Gemini 技術打造,私有雲運算(PCC)首度延伸到蘋果資料中心以外的 Google Cloud。

重點三:新 Siri AI 功能即日起開放開發者測試,一般用戶 beta 今年稍晚才開放,目前僅支援英文。

蘋果(Apple)在美國時間 6 月 8 日(台灣時間 6 月 9 日凌晨)的全球開發者大會(WWDC26)上,端出兩年前就承諾、卻一再延宕的 AI 版 Siri。

但軟體工程資深副總裁費德里吉(Craig Federighi)沒一開場就主打它,而是先細數這一年修補了哪些舊毛病,把新 Siri 擺在一長串改進的最後。

這個順序近乎是在認錯:畢竟過去兩年,蘋果不只在 AI 落後,核心軟體也累積了使用者不滿。

第一個被處理的,是去年 iOS 26 引發反彈的 Liquid Glass 玻璃質感介面。蘋果新增一條可拉到「完全著色」(fully tinted)的滑桿,讓嫌它太透、看不清的人自行調回。

接著是效能:App 開啟快 30%、新照片在圖庫顯示最多快 70%、AirDrop 傳檔最多快 80%,並回溯支援到 2019 年的 iPhone 11。

至於其他的系統搜尋重建、Wi-Fi 與行動網路切換更順、健康 App 加入更年期追蹤、iCloud 共享相簿開放 Android 與 Windows 使用者貢獻照片,也都在清單上。

主角:一個會看螢幕、懂你脈絡的 Siri

新版命名「Siri AI」,由下一代 Apple Intelligence 驅動,主打三項能力:個人脈絡理解,能跨訊息、郵件、照片找出「朋友推薦的那家餐廳」或「那封舊信裡的訂房代碼」;螢幕感知,直接回答你畫面上正在看的內容;世界知識,上網抓即時資訊回答幾乎任何問題,還能多輪追問。

重點是,它也終於有獨立 App,對話紀錄透過 iCloud 私密同步,iPhone 上開的對話能換到 Mac、iPad 接著聊。

Siri AI  Spotlight
Siri AI 已整合至 iPad 與 Mac 的 Spotlight 中,讓使用者幾乎可以搜尋任何主題的答案。
圖/ Apple

喚起方式也變多了。iPhone 從動態島(Dynamic Island)下滑或按側鍵,Mac 與 iPad 整進 Spotlight,Apple Vision Pro 上則是一顆放在空間中、看著它說話就能啟動的 3D 光球。

Siri AI 整合介面
Siri AI 還整合到系統級上下文選單中,因此使用者可以按住 Control 鍵並點擊螢幕來詢問有關圖像、檔案或文字的資訊。
圖/ Apple

而視覺智慧(Visual Intelligence)首度擴展到 iPad 與 Mac;iPhone 相機新增「Siri 模式」,能對著食物估算營養、用 Apple Cash 分帳。

此外,寫作工具也整合進系統,可描述需求直接生成草稿,還會學你對不同對象慣用的語氣。

搭配最新裝置端模型,Siri 語音更有表現力、聽寫更準,但這部分僅限 iPhone Air、iPhone 17 Pro 系列等較新機型。

引擎換了:私有雲首度跑上 Google Cloud

這次 AI 大改的底層,是與 Google 合作、運用 Gemini 系列模型技術打造的下一代 Apple Foundation Models,從裝置端一路涵蓋到雲端。

更關鍵的是,蘋果把 2024 年推出的私有雲運算(Private Cloud Compute,簡稱 PCC,將 iPhone 等級隱私保護延伸到雲端的機制)首度擴展到自家資料中心以外:與 Google、NVIDIA 合作,讓最吃資源的 AI 工作(如代理式工具操作、複雜推理)跑在搭載 NVIDIA GPU 的 Google Cloud 上。

 Apple Intelligence 的全新架構
Siri AI 充分利用了 Apple Intelligence 大膽的新架構,包括在裝置端以及透過私有雲運算(Private Cloud Compute)在伺服器上運行的次世代 Apple 基礎模型。
圖/ Apple

蘋果強調 PCC 核心要求不變,包括無狀態運算、不鎖定特定使用者、可驗證的透明度;不論機房在哪,Apple 仍完全掌控 PCC 軟體,裝置只信任經 Apple 簽署的版本。

散進日常 App 的 AI 功能

除了 Siri,Apple Intelligence 也鋪進一票內建 App:

  • 照片:「空間重構」(Spatial Reframing)能事後微調拍攝角度,「延伸」(Extend)補出畫面邊緣、扶正歪掉的水平線,「清除」修圖更自然。AI 編輯過的照片會自動嵌入隱藏的 SynthID 浮水印。

  • Safari:自動把分頁依主題歸類,「Notify Me」監看網頁補貨或降價,「Describe an Extension」用一句話生成自訂擴充功能。

  • 密碼:偵測到弱或外洩的密碼後,能代為登入網站、一鍵換成強密碼。

  • Image Playground:改用跑在 PCC 上的新模型,終於能生成寫實風格圖片,也能當鎖定畫面與聯絡人海報。

  • 訊息與郵件:依脈絡給一鍵建議,智慧回覆會模仿你的個人語氣。

  • 電話:撥打商家時,「來電脈絡」(Call Context)自動帶出航班確認碼等資訊,全程在裝置端處理。

  • 行事曆、捷徑、家庭:都加入自然語言操作;家庭 App 還能為監視器影片生成文字描述、支援搜尋與 4K。

蘋果密碼應用程式
密碼應用程式現在可以自動將符合條件的帳戶更新為強密碼。
圖/ Apple

不只 AI:兒童安全、Xcode 與 App Store 也更新

WWDC26 還同步發布幾項非 Siri 主線、卻同樣重要的更新。

兒童安全方面,iOS 27、iPadOS 27 與 macOS 27 加入更完整的兒童帳號設定、Ask to Browse(看新網站須家長同意)、Time Allowances(依 App 類別分配時間)與重新設計的螢幕使用時間。

開發者端,Xcode 27 把 Anthropic、Google、OpenAI 等模型與編碼智能體整進工作流,智能體能自行寫測試、跑驗證,並透過 Model Context Protocol(讓 AI 串接外部工具的開放協定)接外掛,GitHub 與 Figma 率先支援。

App Store 則新增 Creative Assets、跨開發者的 App Store Bundles、團體購買與企業/教育批量訂閱;Mac App Store 也不再要求 App 支援 Intel 晶片。

什麼時候能用?哪些人用不到?

時程分三段:iOS 27、iPadOS 27、macOS 27、visionOS 27 即日起開放開發者測試、Xcode 27 同步釋出(watchOS 27 的 Siri AI 測試稍晚),公開測試版(public beta)下個月推出,一般使用者要等今年秋季隨新系統免費更新。

但 Siri AI 的一般用戶 beta 要等今年稍晚,且一開始僅支援英文。 Apple Intelligence 本身已支援繁體中文等語言,惟部分功能仍依語言、地區與法規而異。

支援機型涵蓋 iPhone 16 系列以後與 iPhone 15 Pro/Pro Max、iPad mini(A17 Pro)與 M1 以上 iPad、MacBook Neo(A18 Pro)與 M1 以上 Mac、Apple Vision Pro,以及 Apple Watch Series 9/Ultra 2/SE 3 等較新機型;部分進階功能還需更新晶片。影像生成等仰賴伺服器模型的功能設有每日用量上限,多數 iCloud+ 方案可提高額度。

缺席名單同樣值得注意。因歐盟《數位市場法》(DMA),Siri AI 不會隨 iOS 27、iPadOS 27 登陸歐盟的 iPhone 與 iPad。

蘋果稱,歐盟對 DMA 的解讀會迫使它把使用者私密資料與跨 App 操作權限開放給任何第三方助理;它提出名為「Trusted System Agent」的中介方案並規劃 18 個月漸進上線,仍遭歐盟執委會全數否決,費德里吉表示「深感失望」且無時間表。

蘋果並說明,因 watchOS 上的 Siri AI 須配對已具備該功能的 iPhone,歐盟用戶在 Apple Watch 上同樣用不到,最終只有 macOS 27 與 visionOS 27 可用。中國則因「監管程序尚未完成」暫時缺席。

補考的開始

蘋果這次把話講得保守:Siri AI 雖已進入開發者測試,一般用戶 beta 仍要等今年稍晚、僅限英文,還在歐盟 iPhone、iPad 與中國暫時缺席。

對一家曾經定義科技走向的公司來說,這是一次低姿態的 AI 補考。它先把過去兩年積欠的軟體舊帳一次清掉,再把改版 Siri 接上 Google 的模型與雲端。

但究竟追上了沒,得等今年稍晚真正開放後由使用者自己驗收。

延伸閱讀:SpaceX上市懶人包|那斯達克6/12掛牌倒數!SPCX估值、財報、台灣散戶怎麼買?

資料來源:Apple Newsroom:Siri AI、Apple Newsroom:Apple Intelligence、Apple Newsroom:DMA 致 Siri AI 延後登陸歐盟、Apple Security Research:Expanding Private Cloud Compute、Apple Newsroom:WWDC26 軟體功能總覽、Apple Newsroom:兒童安全功能、Apple Newsroom:Xcode 27 與開發者工具、Apple Newsroom:App Store 功能更新、TechCrunch、9to5Mac

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Siri #蘋果
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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