AirPods 5、Apple Watch Series 12有何升級？台灣售價、上市時間、3大新功能一次看|數位時代 BusinessNext

過去，開放式AirPods想要ANC（Active Noise Cancellation，主動式降噪），得往上買特定版本；Apple Watch則多半負責記錄心率、睡眠與運動。到了今年，蘋果把兩條產品線都往前推了一步：降噪開始下放成基本配備，手表也不只告訴你身體發生什麼，還開始判斷今天適合休息，還是維持原本的活動強度。

蘋果在2026年秋季發表會推出AirPods 5、Apple Watch Series 12與Ultra 4。兩款AirPods 5都加入ANC；新一代Apple Watch則新增「準備指數」，根據睡眠、活動與生命徵象評估每日身體狀態。

價格方面，AirPods 5售價4,490元起，Apple Watch Series 12售價1萬3,900元起，Ultra 4則為2萬7,900元起，三款新品皆於9月18日開始供貨。

AirPods 5與新一代Apple Watch台灣售價

產品	版本	台灣售價
AirPods 5	充電盒（USB-C）	4,490元
AirPods 5	無線充電盒（USB-C）	5,190元

Apple Watch Series 12（起售價將依錶帶不同會再增加）

材質／版本	42公釐	46公釐
鋁金屬・GPS	13,900元	15,400元
鋁金屬・GPS＋行動網路	16,900元	18,400元
鈦金屬・GPS＋行動網路	24,900元	26,400元
精密陶瓷・GPS＋行動網路	32,900元	34,400元

Apple Watch Ultra 4

版本	台灣售價
49公釐鈦金屬、GPS＋行動網路	27,900元起

以上為各錶殼配置起售價，實際售價依錶帶選擇而異。

Ultra 4提供原色與黑色鈦金屬錶殼，可搭配高山錶環、越野錶環、海洋錶帶或鈦金屬米蘭式錶環，實際售價依錶帶選擇有所不同。

三款產品皆於9月11日上午9點開放預購，9月18日上市。

AirPods 5與新一代Apple Watch這次各自改了什麼？《數位時代》帶你一次看。

AirPods 5全系列標配降噪，兩款機型差在哪？

上一代AirPods 4雖已首度把ANC帶進開放式AirPods，但只有較高階版本支援；到了AirPods 5，兩款機型都配有主動式降噪，也讓ANC正式涵蓋AirPods產品線。

AirPods 5維持開放式設計，並重新調整多孔聲學架構與運算音訊技術。蘋果宣稱，新機最多可比AirPods 4主動式降噪款多消除50％外部噪音，並同步改善通透模式與適應性音訊。音質方面則加入新一代Adaptive EQ（適應性等化）與個人化空間音訊，搭配支援Apple Intelligence的iPhone後，也能使用即時翻譯。

兩款AirPods 5的差異主要落在操作、續航與充電方式。基本款開啟ANC後，單次最長可使用4小時；無線充電盒版本則加入耳機柄滑動音量控制，ANC單次續航延長至5小時，搭配充電盒最長可達22小時，並支援Apple Watch充電器、Qi無線充電與USB-C。

不只記錄健康數據，Apple Watch開始替身體狀態打分數

Apple Watch Series 12與Ultra 4新增「準備指數」，綜合近期活動、訓練負荷、生命徵象與睡眠分數，產生0至10分評分，判斷使用者當天適合休息、維持步調或提高活動強度；如果白天完成高強度訓練，或生命徵象出現變化，分數也會跟著更新。

支撐這項功能的是重新設計的健康感測系統。款 Apple Watch 可全天每5秒測量一次心率；HRV（Heart Rate Variability，心率變異）則最高每5分鐘測量一次，測量頻率提高至過去的24倍。蘋果表示，公司找來超過1,000名受測者，並與截至2026年6月市售的暢銷穿戴式裝置比較；依蘋果公布的結果，新一代Apple Watch在受測裝置中心率測量準確度最高。

新版Health健康 App也將進一步利用這些資料，透過Apple Intelligence整理心臟、睡眠、準備指數、健身與生命徵象等健康資訊，並新增「Insights」與「Longevity」分頁，後者還會提供「Health Age」功能，呈現部分健康指標與實際年齡的相對狀態。新版Health App預計2026年稍晚推出，初期先支援美式英文。

剛剛那句沒聽清楚？Apple Watch將能回溯前15秒對話

Apple Watch這次也把感測範圍延伸到周遭聲音。蘋果預告新的Audio Intelligence功能，利用手表麥克風、S11晶片與Apple Intelligence處理環境聲音。其中Sound Recognition可辨識警笛、警報器、門鈴與嬰兒哭聲，即使iPhone不在身邊，也能直接在手表上提醒使用者。

Live Rewind則能回溯前15秒對話並轉成文字，讓使用者找回剛才漏聽的資訊；Siri Recap則可在使用者主動開啟後，整理會議或日常談話，產生摘要與重點。

由於功能涉及周遭聲音處理，蘋果表示，Audio Intelligence不會保存錄音，原始音訊處理完成後便會刪除；Live Rewind與Siri Recap透過iCloud同步時則採端對端加密。兩項功能預計2026年稍晚以Beta版推出，初期支援英文。

Series 12續航24小時，Ultra 4最長可撐50小時

Series 12與Ultra 4的差異，主要落在續航與運動追蹤能力。Series 12日常使用最長24小時；Ultra 4則提高至50小時，低耗電模式最長可達84小時，針對長時間戶外運動的模式最高可連續追蹤45小時。

從AirPods 5把主動式降噪下放到基本款，到Apple Watch開始把每天累積的健康數據轉成具體建議，這次新品的變化不只在規格提升。耳機與手表也開始從單純接收、記錄，進一步替使用者處理與判斷這些資訊。

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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。

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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