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2025 年度最佳手機出爐!iPhone 包辦年度最佳與最無聊手機,三星這款榮登 CP 值王者

王宥筑
2025-12-09
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科技媒體 PhoneArena 日前評測過去一年發布的手機,並整理出 2025 年度最佳智慧型手機榜單,根據性能、價值到設計,呈現 2025 年全球智慧手機市場的競爭態勢與產品亮點。其中,「年度最佳手機」以及「年度最無聊手機」竟然由不同型號的 iPhone 包辦!

延伸閱讀:成本上升卻沒漲價!研究公司拆開蘋果 iPhone 16 發現:售價其實超佛心?

同品牌兩樣情!iPhone 包辦年度最佳與最無聊手機

iPhone 17 Pro Max 整體表現最均衡,體現 Apple 在高階市場的穩定競爭力,被評選為「年度最佳手機」。

PhoneArena 認為 iPhone 17 Pro Max 與 Galaxy S25 Ultra 難分軒輊,然而前者以更實用的細節升級勝出,包括使橫直拍切換更自然的全新前鏡頭、更實用的 4X 變焦、更強大的續航力與充電速度,加上 Apple 生態系卓越的整合度。

同樣由 Apple 設計的 iPhone 16E 則被評選為「年度最無聊手機」。在成熟市場中,產品難免出現「缺乏亮點」的狀況。iPhone 16E 幾乎是將 iPhone 14 換上 USB-C、移除 MagSafe 後再上市。僅提供黑白兩色、單鏡頭組與偏弱的戶外螢幕亮度,加上 600 美元的定價,使其性價比不足。

三星這款受封「最高 CP 值」、Pixel 9 Pro 愈用愈香

根據手機的價值性,「價值首選獎」(Value)由 Galaxy S25 FE 奪下,成為今年最能兼顧預算與效能的高 CP 值機型。

相較 Pixel 9a、iPhone 16E 與 Nothing 3a Pro 等同價格帶產品,它具備更大的螢幕、接近旗艦等級的處理效能,以及在此價位罕見的三鏡頭系統。搭配 4900mAh 電池與 45W 快充,使其接近 S25 Plus 9 成的整體體驗、卻僅需 6 成價格,也因此成為高性價比的選擇。

OnePlus 15 以罕見的 7300mAh 超大電量與亮眼的續航力,奪得「年度驚喜獎」(Surprise)。「年度設計獎」(Design)則由 iPhone Air 拿下,這款機型透過更細膩的拋光邊框與極輕量的機身,展現大膽的工藝嘗試,並重新定義高階手機的質感標準,成為今年設計美學上最受矚目的產品。

讓使用者「愈用愈滿意」的「歲月增值獎」(Fine Wine)由 Pixel 9 Pro 系列奪得。Google 承諾 7 年更新,並能在新版本釋出後即時推播,使其軟體生命週期遠高於市場平均。硬體耐用、軟體更新長期穩定,使 Pixel 9 Pro 成為適合長期使用的長青機型。

受手遊玩家青睞的「年度遊戲手機」(Gaming)是 RedMagic 11 Pro。這款手機結合 24000 rpm 主動散熱風扇、超大蒸氣室與陶瓷微泵等散熱結構,全力釋放 Snapdragon 8 Elite Gen 5 的效能。其頂規版本搭載 7,500mAh 電池、24GB RAM 與 1TB 儲存,整體規格已逼近桌機級性能,但售價仍低於 iPhone 17 Pro Max 入門款,是今年最適合打遊戲的手機!

根據手機的設計,在小螢幕、單手操控體驗中,iPhone 17 以性能、256GB 基礎容量與生態系整合性勝出 Galaxy S25、Pixel 10 等強勁競爭者,獲頒「年度小尺寸手機」(Compact)。

受封「年度翻蓋手機」(Flip)的 Motorola Razr Ultra 憑藉著更快的處理器、更迅速的充電能力,以及幾乎整面鋪滿的外螢幕,超越 Galaxy Flip 7,拿下翻蓋摺疊項目的冠軍。Galaxy Z Fold 7 則以更輕薄的結構、更寬的螢幕、更完善的 One UI 8,以及 Samsung DeX 加持,拿下「年度摺疊手機」(Fold)。

延伸閱讀:蘋果明明有 siri,為何在 AI 競速中跑得狼狽?3 困境拖累它的研發腳步

整體表現不如預期,Apple Intelligence 被評為年度最大翻車!

PhoneArena 還頒發了一項「年度翻車獎」(Bust)給 Apple Intelligence。

原因是相較競爭對手快速推出 AI 功能,Apple 未能兌現 2024 年的諸多承諾,2025 整體 AI 進展停滯。雖然公司似乎已開始檢討並暗示 2026 年可能迎來 Siri 大改版,但短期內市場信心仍待觀察。

資料來源:PhoneArena;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:王宥筑

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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
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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。
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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。

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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。
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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。

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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。
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