feature picture
Apple

蘋果設計長 Jony Ive 離職!他定義的 iPhone、AirPods 美學,會改變嗎?

2019-06-28 數位時代 陳建鈞
分享
收藏
已完成
已取消

蘋果蘊含功能美的設計理念,一直以來廣受消費者愛戴。不過,過去數十年持續為產品賦予美感的傳奇設計師,即將離開蘋果。蘋果週四(27)宣布,設計長強納森.艾夫(Jony Ive)將於今年下半年離職,創辦自己的設計公司。

蘋果設計的代名詞

強納森.艾夫於 1992 年加入蘋果,至今已為公司奉獻 27 年歲月。從 iMac、iPod、iPhone 到 AirPods,蘋果眾多產品設計都由強納森.艾夫操刀負責,他的品味定義了蘋果產品的獨特美感,造就讓消費者為之瘋狂,稱為信仰也不為過的設計。

Jonathan Ive
從iMac、iPod、iPhone到Apple Park、Apple Store、Airpods,Jony Ive領導設計團隊,與賈伯斯共同定義了蘋果的經典設計。

然而強納森.艾夫在蘋果起初並未被賞識,曾多次萌生離去之意,直到賈伯斯回歸後才受到重用,自 1997 年起擔任工業設計團隊的負責人,領導蘋果絕大多數硬體產品的設計。

1998 年面市的 iMac,是強納森.艾夫在蘋果的第一件代表作。首款 iMac 圓潤飽滿的造型設計,與半透明的「邦迪藍」(Bondi Blue)外殼,在當時有稜有角的的主流設計與米白色電腦外型中分外顯眼,成功吸引消費者的目光。

iMac G3
當年iMac以「邦迪藍」半透明外殼擄獲消費者目光,從一眾米白色電腦中脫穎而出。
flickr

iPod 是強納森.艾夫與賈伯斯攜手共創另一項傑作。這小小的音樂播放裝置在 21 世紀初期蔚為風潮,並在接下來數年內成為蘋果最熱門的商品。iPod 承襲 iMac 的繽紛色彩設計,推出多種顏色的款式。

外媒《The Verge》有一句形容恰到好處,賈伯斯以遠見卓識的概念顛覆電腦世界,而強納森.艾夫則包裝這些概念,賦予其消費者難以抗拒的吸引力。

2015 年時,強納森.艾夫卸下設計團隊的管理職位,升遷為蘋果的設計長,漸漸淡出蘋果的日常產品設計,員工與主管不再向他匯報。儘管名義上他仍全權為蘋果的產品設計負責,當時外界普遍認為是這位傳奇設計師離開蘋果的前兆。

實際上,這段時間強納森.艾夫也沒有閒著,他將絕大部分心力傾注在賈伯斯生命中的最後一件作品——Apple Park 上。他負責監督這座新總部的每一項設計,從建築材料挑選到最後的潤飾都由他把關,從有著蘋果無懈可擊弧度的樓梯扶手、與 iPhone 光滑外型如出一轍的馬桶,即可看出他對細節的苛求;同時他也一手策劃全球 Apple Store 的改造。

自然主義建築.jpg
強納森.艾夫一手策劃Apple Store的全新設計,圖為澳門Apple Store。
圖片提供/Foster + Partners

隨著 Apple Park 在 2017 年完工、正式啟用,強納森.艾夫也再度回到前線,重掌蘋果設計團隊。不過這段光景沒有維持太久,強納森.艾夫即將在今年下半年離開蘋果,開創自己的事業。

保持合作關係,未來也將參與蘋果產品設計

強納森.艾夫的職責將由設計團隊負責人、工業設計副總裁 Evans Hankey 和人機界面設計副總裁 Alan Dye 分擔,但不同於強納森.艾夫直接對蘋果執行長庫克(Tim Cook)負責,兩人將向蘋果營運長 Jeff Williams 匯報工作。

庫克表示,強納森.艾夫是設計領域獨一無二的人才,同時也是蘋果達到當今地位不可或缺的靈魂人物。未來蘋果也將繼續仰仗強納森.艾夫的設計天賦,與他創辦的企業保持合作關係。

強納森.艾夫也回應,雖然未來不再是蘋果員工,他期盼能繼續與蘋果保持合作關係,積極參與前東家的產品設計。

「經過近 30 年歲月與無數項目洗禮,在蘋果創造出沒有任何同行能夠比肩的設計團隊、流程與文化,是我最感到自豪的一件事。現在的它(設計團隊)比蘋果歷史上任何時期都要來得強大、有活力且才華洋溢。」強納森.艾夫說道。

資料來源:The Verge、Apple、Business Insider、CNBC

(本文出自「數位時代」。)

繼續閱讀 Apple 時事觀點
相關文章
feature picture
經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
分享
收藏
已完成
已取消

隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
經理人

首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
經理人

然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

擎昊
Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
經理人
擎昊科技
Teradata

解鎖更多提問機會!

請先登入會員

會員專區

使用會員功能前,請先登入

  • 台灣首款對話式 AI 職場教練,一次提升領導力
  • 會員專享每日運勢、名人金句抽籤
  • 收藏文章、追蹤作者,享受個人化學習頁面
  • 定向學習!20 大關鍵字,開放自選、訂閱
  • 解鎖下載專區!10+ 會員專刊一次載
訂閱方案