AI 將以多快的速度重塑經濟？2026 年 2 月 25 日，Anthropic 聯合創始人 Jack Clark 在接受《紐約時報》採訪時給出了直截了當的回答。他透露，在 Anthropic 內部，絕大多數程式碼已由 AI 完成，工程師的核心職責已從敲擊程式碼轉變為管理 AI。在 Jack Clark 看來，AI 已跨越了“說話者”的階段，正式成為“行動者”。然而，技術演進的速度，已經將企業常規的組織調整節奏遠遠甩在身後。這預示著一個必然的結局：當 AI 深度介入核心業務流程，企業所面臨的挑戰已不再是單純的降本增效，而是底層邏輯的全面重構。第一節｜AI 開始幹活了這種重構具體是什麼樣？Jack Clark 在採訪中分享了 Anthropic 內部正在發生的三件事：1、工程師寫程式碼的方式徹底變了。Jack Clark 自己就體驗過這種變化：他想做一個物種模擬器。如果放在過去，他自己手寫可能要花上幾天。但現在，他只需把想法告訴 Claude Code，十分鐘就跑出了結果，程式碼、環境、依賴包全部自動配置妥當。這是一種全新的工作模式：過去是人寫程式碼，現在是人提需求，AI 負責執行。2、一個人就能帶一支 AI 團隊。在 Anthropic，一位工程師日常工作時，往往會同時開著五六個 Claude。有的負責寫程式碼，有的負責改 bug，有的負責跑測試。一個人同時指揮多個 AI，就像在帶一支小型研發團隊。Jack Clark 明確表示：這就是他們公司現在的工作常態。3、AI 開始主動調整策略。在執行任務時，Claude 甚至會主動說：“這個方法可能不行，我換條路試試。”它能自主判斷問題、調整方向、尋找新的解決路徑。這意味著 AI 已經具備獨立推進任務的能力，而且這個變化來得比預期更快。Anthropic 內部的情況很能說明問題：就連 Claude Code 這個產品本身，也幾乎是 Claude 自己寫的。Jack Clark 提到，如果進展順利，到今年（2026）年底由 AI 完成的程式碼比例可能接近 99%。這三個變化，加上這組資料，指向了一個清晰的方向：AI 現在能獨立完成任務，能與其他 AI 協同，還能在執行中自我調整。當幹活的“人”變了，企業原有的組織架構和運轉邏輯必然要重構。第二節｜分工方式要重新劃線“AI 帶來的衝擊，不會直接從裁員開始，而是從重新分配工作開始。”這是 Jack Clark 在採訪裡反覆強調的一點。相比裁員，這聽起來可能沒那麼可怕，但這要求企業重新設計整套分工方式。1、初級工作正在快速消失過去企業的分工是：新人做基礎任務，中層推進項目，高層定方向。現在這套體系的基礎開始動搖。那些原本交給新人的瑣碎工作，交給 AI 之後完成得更快、出錯也更少。Anthropic CEO Dario 曾預測，AI 可能在幾年內取代一半的初級白領崗位。Jack Clark 自己的判斷更謹慎一些：三年後大學畢業生的失業率會更高，但不會高太多。具體多少崗位會消失，目前還說不清楚，但趨勢已經很明確。2、能給方向的人開始變得稀缺這帶來第二層變化：企業越來越看重一個人能不能把目標定義清楚，而不是只看執行能力。Clark 在採訪中說，真正有價值的人，能把任務說清楚，讓 AI 知道該做什麼。這種能力差異正在企業內部形成新的分化：會指揮 AI 幹活的人變得稀缺，而只會完成安排好的任務的人，發展空間越來越小。3、成長路徑正在改變年輕人該如何成為那種稀缺的人？傳統的路徑是從基礎任務開始積累經驗，但現在這些任務正在消失。Clark 觀察到，在 Anthropic 內部，成長最快的年輕人，正是那些從入行起就習慣與 AI 一起工作的人。他們從一開始就學會指揮 AI、與 AI 配合，在 AI 的輔助下完成更複雜的工作。企業未來的核心人才，可能就是最早掌握這種協作能力的年輕人。這場變革已經開始了。企業要不要裁員，那都是後面的事，當下更緊迫的是重新劃好人與 AI 的分工邊界。第三節｜組織運轉要跟上 AI 節奏當人和 AI 的分工邊界重新劃定後，下一個問題是：在這個新環境下，組織本身該怎麼運轉？1、加速的代價是失控Clark 發現，當工程團隊把大量執行環節交給 AI 後，最先改變的不是產能，是管理層對工作的掌握度。過去層層傳遞的流程，現在被 AI 自動完成，許多中間步驟不再需要人工確認。流程跑得更快了，但人能掌握的部分反而變少了。被問到是否擔心技術債累積、網路安全漏洞、對程式碼理解下降時，Clark 回答得很直接：擔心，而且整個社會都得面對這個問題。AI 寫的程式碼越多，工程師能直接掌握的就越少。過去企業靠繁瑣的流程保證質量，每個環節都有人把關，出問題能及時發現。但現在 AI 的執行速度太快，這種人工檢查的方式已經跟不上了。Clark 說，企業必須重新設計流程：讓 AI 把關鍵決策記錄下來，讓人隨時能看到 AI 在做什麼、為什麼這麼做。否則，組織會完全失去對自身流程的掌控。2、管理方式必須改變以前管理者的日常工作是什麼？協調團隊開會、跟進每個人的任務進度、催促延期的項目、整理匯報材料。這些事情佔據了管理者大部分時間。現在這些 AI 都能自動完成。它會自動提醒該開會了、自動發現某個任務卡住了、自動修正小問題，甚至自動生成進展報告發給所有人。那管理者還要做什麼？Clark 認為變成了三件事：一，確定優先順序。當 AI 提出五個方案時，那個最重要？這需要人的判斷。二，講清目的。AI 只能根據指令執行，但為什麼要做這件事、要達成什麼效果，必須人來說清楚。三，在關鍵節點做出取捨。比如產品該按時上線還是再打磨一周？這種權衡 AI 做不了。Clark 舉了個例子：有團隊專門訓練了一個監督 AI，它的工作就是盯著其他 AI 的輸出，檢查有沒有明顯錯誤。這樣一來，人不用再盯著每一行程式碼、每一個步驟，只需要在幾個關鍵決策點介入就夠了。組織的運轉邏輯變了：以前是人盯人，現在是人盯方向、AI 盯過程。3、真正的挑戰是速度差組織轉型真正難的地方在於速度跟不上。AI 的現在迭代是以“周”為單位的，一個新功能可能兩周就上線了。而傳統企業的組織架構調整往往是以“季度”甚至“年”為單位，改個流程、調個部門，半年過去了。這裡有三種速度在拉開差距：個人適應的速度：員工需要時間學習怎麼用 AI，怎麼和 AI 協作，這個過程可能要幾個月。企業和政策響應的速度：企業要開會討論、制定規則、調整考核，政府要研究、立法、監管，這個過程往往要一年甚至更久。AI 進步的速度：模型每幾個月就升級一次，能力不斷增強。過去的技術變革，時間往往站在人類這邊，給了緩衝期。蒸汽機出現後，工廠有幾十年時間慢慢適應。但這一次不一樣，等企業調整好組織架構，AI 可能已經又進化了好幾代，速度差只會讓衝擊變得更嚴重。這個速度差還在擴大，因為 AI 進化的速度在不斷加快。Clark 透露，Anthropic 正在監測“AI 開發 AI”的比例。什麼意思？就是 AI 不再只是幫人類寫程式碼，而是開始寫改進自己的程式碼。一旦 AI 開始大規模這麼做，它的迭代速度就不再受人類開發速度的限制了，會進入一個自我加速的循環。正因為看到了這種技術優勢，Anthropic 撤銷了 OpenAI 使用 Claude Code 的權限，不想讓競爭對手也快起來。速度，已經成為 AI 時代最關鍵的競爭力。這就是為什麼企業必須重構組織架構：不重構，就會永遠慢一拍。而 AI 的發展，只會越來越快。結語｜重新擺清人和 AI 的位置AI 已經開始幹活。在 Anthropic 內部，絕大多數程式碼已經由 AI 完成，如果一切順利，年底這個比例可能接近 99%。這帶來三層變化：第一，AI 正在接管執行層的工作。第二，企業的分工方式要重新劃線。第三，組織的運作節奏要跟上 AI 的速度。AI 的進化速度超過了企業的適應速度。那些會指揮 AI、能做出正確判斷的團隊，會佔據優勢。而堅持舊流程、舊分工的組織，會越來越被動。企業該改什麼？只有一件事：重新定義人該做什麼，AI 該做什麼。 (AI深度研究員)

(點滴科技資訊)

當多數目光聚焦於消費端支付時，螞蟻集團旗下螞蟻國際已在全球企業資金管理賽道悄然崛起。據彭博最新報導，這家企業去年處理的全球資金流達 1.1 兆美元，憑藉 AI 演算法與區塊鏈技術的雙重加持，不僅將企業跨境支付成本從數十美元壓至幾美分，還能降低 60% 的資金佔用，更以 “按節省金額分成” 的模式實現近 30 億美元年收入，重新定義了全球資金管理的效率邊界。AI 演算法：90% 精準率的全維度資金預測螞蟻國際的核心競爭力之一，是一套能精準預判企業外匯需求的 AI 模型，其預測準確率高達 90%。這套系統的獨特之處在於 “全維度資料整合”—— 不僅分析企業內部交易資料，還將貨運費率、物流瓶頸、貨櫃流量、跨境旅遊流量甚至熱帶植物生長資料納入模型。正如螞蟻國際平台技術部總經理黎粵所言，熱帶植被變化是氣候變化的早期指標，而氣候又會直接影響旅行、支付與外匯需求，這種 “看似無關” 的資料關聯，恰恰提升了預測的顆粒度。目前，該模型已實現 “小時級預測”，例如能精準測算未來兩小時抵達香港機場的人數及其中使用計程車的比例，幫助企業提前配置資金、最佳化貨幣轉換流程。回溯這套系統的起源，2016 年底黎粵加入螞蟻後，曾因中國遊客海外支付寶使用激增、全球銀行無法提供 24 小時固定匯率服務，與兩名初級資料科學家搭建即時匯率基礎設施，如今已進化為支撐兆級資金流轉的智能預測核心。區塊鏈支付：30 秒完成跨境轉帳，繞開 SWIFT 降本增效傳統跨境支付長期受制於 SWIFT 系統的侷限 —— 每筆手續費 10-50 美元、僅工作日營業、到帳周期長，而螞蟻國際的區塊鏈系統徹底打破了這一桎梏。通過直連匯豐銀行、渣打銀行等 10 余家主流金融機構，其跨境支付可在 30 秒內完成，資金隨後以當地貨幣直達商戶帳戶，成本降幅超 90%。截至目前，螞蟻國際已將 35% 的資金管理業務轉移至自建區塊鏈平台，去年全年完成 30 萬筆交易。為兼顧合規性，該系統還與 SWIFT 合作確保交易可追溯，滿足反洗錢法規要求，2025 年的目標是將區塊鏈交易量翻倍。杜克大學金融學教授 Campbell Harvey 評價道，這類 SWIFT 替代方案 “對所有跨國企業都極具吸引力”，畢竟效率提升與成本降低，正是企業資金管理的核心訴求。分成模式 + 行業挑戰：低調賽道的機遇與考驗在商業模式上，螞蟻國際走出了差異化路線 —— 不收取固定服務費，而是從為客戶節省的成本中抽取分成。例如，若企業原本通過銀行轉帳需花費 1 美元，通過螞蟻服務降至幾美分，螞蟻便從節省的近 1 美元中獲取相應比例收益。這種 “與客戶利益繫結” 的模式，吸引了包括亞洲最大廉價航空亞航在內的客戶。亞航獎勵計畫首席執行官 Aireen Omar 透露，此前航空公司需在機票價格中加入 2%-6% 的成本緩衝以應對匯率波動，而螞蟻的服務直接減少了這種避險需求，大幅降低營運成本。不過，這條低調賽道也暗藏挑戰。資料敏感性是最大障礙 —— 資金管理軟體需訪問企業內部核心資料，儘管螞蟻部署了先進加密與隱私技術，但德勤亞太區諮詢業務負責人 Robert Hillard 指出，“企業與監管機構對金融資料安全的擔憂從未消失”。此外，亞馬遜、摩根大通等巨頭也在開發類似 AI 與區塊鏈能力，行業競爭正在加劇。正如全球化智庫高級研究員 Andy Mok 所言：“在晦澀但不可或缺的領域擴張，能讓螞蟻在無人注意中佔據市場份額 —— 無聊意味著更少熱度，被忽視意味著更多增長空間。” 隨著全球跨境交易持續增長，這場由技術驅動的資金管理變革，或許才剛剛開始。 (駿維資料)

到2026年，企業管理資料的方式可能會發生翻天覆地的變化。人類不再費時費力地清洗、合併和校驗記錄，自主AI agent將承擔這些繁重任務——決定信任那些來源、即時解決衝突，並在團隊尚未意識到問題前就給出洞察。資料統一與治理前沿公司Reltio 的創始人兼首席執行官接受了媒體訪談， 分享了Agentic AI 將率先落地的場景、它將如何重塑資料團隊的日常工作，以及業務領導者在邁向AI 驅動未來時應關注那些指標。eWeek：當你說企業資料的「agentic AI」時，2026 年它最先改變的日常流程會是那一個——匹配/合併、 survivorship（生存規則）、 enrichment、還是stewardship（資料監管）？Manish Sood：配對與合併將是2026 年最先被agentic AI 改造的日常工作。這裡是當今複雜資料環境與AI 營運對速度和信任需求最迫切的交會點。為什麼是匹配與合併？因為現實世界的資料很髒——充滿重複、不一致和歧義。在agentic AI 工作流程中，每次記錄不完全匹配時都沒有時間讓人工介入。如果AI agent要即時推薦產品、處理理賠或與客戶互動，它必須基於乾淨、統一的檔案運作。借助預訓練、LLM 驅動的匹配模型，我們已經看到從基於規則的「這是同一實體嗎？」檢查，轉向即時解決匹配的代理式工作流程，並附帶置信度評分、可審計性與合規護欄。隨著技術成熟，這將成為所有下游流程（survivorship、 enrichment、 stewardship 等）的智慧「前門」。agentic AI 不只是需要資料，它需要在毫秒級獲得可信、富含上下文、已整合的資料。這一切始於實體解析。因此，匹配與合併首當其衝。eWeek：快速描繪一下2026 年底資料團隊的一天。當agent介入後，資料管理員、分析負責人和業務owner 的工作有何不同？Sood：資料管理員：早上開始查看昨晚已由agent解決並附帶完整審計軌跡的配對建議。他們不再追重複，而是微調策略並「輔導」agent。分析負責人：收到agent關於品質異常的警報，趕在模型漂移前介入。工作重點從清洗資料轉向與業務團隊合作，打造可信賴、可重複使用的資料產品。業務owner：開啟儀表板，每個指標都有agent解釋：什麼改變了、為什麼重要、下一步該做什麼。沒有積壓，沒有瓶頸，只有答案──由受控、agent就緒的資料驅動。有何不同？ agent不只是“協助”，而是行動。團隊從「修資料」轉向「釋放價值」。eWeek：如何讓agent創造單一真實來源又不失去信任？Sood：失去信任並不是因為讓agent幫忙創造真實來源，而是因為它們暗中操作。關鍵在於「受控的自主」。agent可在邊界內自主行動：解決配對、標記異常、從已驗證來源enrichment。結果？透明建立信任。利害關係人不僅看到資料，還看到為何信任它──誰批准的、用了什麼邏輯、何時執行。這就是agent贏得角色的方式——不僅揭示真相，而且持續維繫真相。eWeek：首席資料長（CDO）在企業資料管理中擁抱agentic AI 的前90 天，應期待那些早期勝利？Sood：前90 天，CDO 應能指出一些非常具體的成果。例如，最先注意到的就是AI agent能以極快速度清空匹配積壓。過去資料管理員重複的活兒，現在fraction of the time 完成，讓團隊專注更高價值任務。你還能立即獲得資料品質的可視性。預置代理可按域、按源、甚至按業務影響識別問題——你不僅改善了資料，還優先修復了最關鍵的缺陷。這種清晰度幫助領導者快速建立基線並贏得早期動能。由於分析師終於不用花時間清洗資料，你會看到「洞察時間」縮短。可信任資料產品更快成型，儀表板置信度上升，KPI 重新變得可靠。最重要的是，業務團隊看到了結果：更乾淨的資料、更快的答案，以及證明這並非另一項「技術專案」——而是從第一天就交付真實業務價值。eWeek：到2026 年底，那些KPI 能證明它真的有效？Sood：到2026 年底，agentic AI 對企業資料管理的影響應該能透過幾個清晰的KPI 顯現，它們講述了一個令人信服的故事。第一，人工工作量顯著減少。需要人工覆核的匹配/合併決策佔比下降；資料管理員在重複任務上花費的小時數大幅減少；團隊用於追蹤和解決資料品質問題的時間縮短。第二，資料啟動全面提升。儀表板和資料產品更快上線；喂給AI 模型和流程的資料更可信、更即時；業務使用者能更容易在需要時找到所需資料。第三，信任變得可衡量。資料品質評分在精準度、完整性、新鮮度上提升；血緣更清晰；策略合規率提高；因壞資料或過期資料導致的返工量顯著下降。最後，業務價值加速。從銷售到營運的更多團隊開始用agent輔助決策；更多行動被自主執行且無事故；因可信即時資料而起飛的新用例增多。一句話？更少摩擦、更多信任、更快執行——且全部可追蹤。eWeek：agentic AI 如何改變與法務、安全團隊的資料治理與合規對話？Sood：agentic AI 從根本上改變了與法務、安全團隊的對話。過去擔心“失控”或“引入風險”，如今有證據證明控制其實更強。傳統治理是寫在檔案裡的政策，事後人工執行──被動、審計繁重且緩慢。有了agentic AI，這被翻轉：AI agent在執行階段就執行治理。它們繼承脫敏與存取控制，只在預批邊界內行動，且每一步都記錄完整血緣與理由。因此，當法務或安全問“我們能信任AI 在做什麼嗎？”——答案不僅是“能”，而是“這就是它做了什麼、為什麼做、我們如何知道它符合政策”。對這些團隊而言，這不是leap of faith，而是可量化的控制升級：即時執行、完全可審計、內建監督。代理式治理不是妥協，它被證明更安全。eWeek：規則、LLM 與檢索：如何協同？ agent何時應依賴確定性資料管理規則，何時應使用帶有檢索（RAG）的LLM 做決策？Sood：這不是二選一，而是確保每個AI 決策都錨定在同一個可信基礎上。agentic AI 需要一個即時、富含情境的企業資料圖譜才能可靠地行動。多數企業的客戶、產品、供應商、位置資料分散在CRM、ERP、資料湖、第三方流等數十個系統，資料分散、常孤島、不一致、非AI 就緒。Reltio 透過持續攝取所有這些來源的結構化與非結構化資料，並即時統一：利用高級匹配、 survivorship 邏輯、AI enrichment，在各域建立精準可信的檔案。但Reltio 的獨特之處不僅是產生乾淨記錄，還捕捉實體間的關係與互動——不僅知道客戶是誰，還知道他們與誰關聯、買了什麼、何時打過客服、與產品/供應商/地點如何相關。這就是「資料圖譜」。此圖譜成為AI 的「上下文系統」。它讓每個agent——無論解決配對、個人化優惠、審批理賠——都能獲得即時、可信的基礎，以做出明智決策。因此，agent不再孤立運作，而是共享相同持續更新、受控且可解釋的資料環境。這讓agentic AI 可擴展、合規、與業務邏輯對齊。所以問題不是用那一種技術，而是這些技術錨定在那裡。沒有上下文系統，再優秀的AI 也會碎片化；有了Reltio，它就能大規模可信。eWeek：自建、採購、合作的正確比例是什麼？企業應在那些場景依賴平台（如Reltio+超大規模雲端），那些場景適合客制化？Sood：在AI 與資料領域，最具創新精神的企業不會試圖全自建——而是聚焦自建差異化部分。那正確的組合是什麼？買基礎：資料統一、治理、即時基礎設施不是DIY 領地。你不想花數年拼湊自己的資料脊樑。這正是Reltio Data Cloud™ 等平台和超大規模雲端的用武之地。 （壹號講獅）

你是不是也曾經懷疑：月薪不到三萬元，真的有可能靠理財滾出一百萬資產嗎？每天辛苦工作、開銷壓力大，理財對你來說似乎遙不可及。但你知道嗎？真的有人在收入不高的情況下，靠著紀律與有效理財策略，在短短幾年內存到超過100萬元的資產！本篇文章將分享，月薪三萬如何理財致富的實戰7大祕訣，適合所有正在為財務自由努力的小資族，讓你也能從負債走向正資產。精打細算，從記帳開始累積理財本金小資理財的第一步，就是從記帳開始。利用免費的記帳工具，例如「記帳城市」、「Moneybook」等，全面掌握生活開銷。從中你會發現，其實很多支出是可以優化的。例如：每月外食費過高衝動購物頻繁雜費沒有規劃透過精準記帳與開銷分類，每月至少可以省下3000元～5000元，這筆錢就是你開始投資的本金。設定明確理財目標，拆解百萬存錢計畫存到第一桶金的關鍵在於具體目標與分階段執行。以五年內累積100萬元為例，只要平均年儲蓄與投資報酬能達20萬，等於每月目標為1.6萬。若無法單靠儲蓄達標，就需要搭配ETF投資或基金定期定額來提高資產增值速度。ETF定期定額投資，小資族穩健翻身法對於月薪三萬的小資族來說，ETF定期定額投資是最適合的理財工具之一。推薦的入門ETF如：0050（台灣50）0056（高股息）00878（永續高股息）這些ETF具有分散風險、長期報酬穩定、進出簡單等特點。每月投入3000～5000元，透過複利滾存與股息再投入，五年下來資產會明顯成長。自動化存錢機制，建立財務紀律許多理財成功者都有一個習慣：自動存錢。也就是薪水一入帳，自動轉帳一部分到投資帳戶或高利活儲帳戶，如 Richart、Bankee 或 LINE Bank。這種「先存後花」的機制能大幅減少花光薪水的機率，也讓你不需要每天費心控制金錢流向，讓理財更自動化、更有紀律。月薪低不是藉口，開始理財才能改變命運真正能改變財務命運的，不是高薪，而是理財行動力。無論你現在收入多少，只要你願意開始規劃，每月存下幾千元、持續投資、控制風險，你也能在幾年內翻轉人生。別再等到收入增加才開始理財，因為等不到那一天的人很多。今天就從記帳、設定目標、開始定期定額ETF，踏出你的財務自由第一步。小資族第一桶金，哪裡來?理財7大秘訣今天要分享書籍，是蔣立智撰寫的「活用小資薪水,5年滾出100 萬」，作者採訪多位成功理財小資族。在書中他分享了小資族成功的理財經驗,獨家公布實現財務自由的「7大秘訣」今天讓我們跟著書中這群理財成功的小資族,學學讓薪水輕鬆滾出百萬的秘訣吧。小資理財實戰7大秘訣▶秘訣一:培養理財意志力▶秘訣二:賺跟存是同一桶金 ▶秘訣三:找出沒錢的原因  ▶秘訣四:記帳變財富累積▶秘訣五:按風險比例投資▶秘訣六:「阿爾卑斯山礦泉水」理財投資心法▶秘訣七:選出成長的金雞母▶金雞母特徵一:公司服務不會一層不變  ▶金雞母特徵二:研發新產品替代舊產品▶金雞母特徵三:產品賣出的利潤高▶金雞母特徵四:勞資關係好  ▶金雞母特徵五:管理升遷制度好▶金雞母特徵六:產品競爭力強▶金雞母特徵七:不亂印股票▶金雞母特徵八:負面新聞少▶金雞母特徵九:成本控制佳

6月10日凌晨，蘋果2025年度全球開發者大會（WWDC2025）正式開啟，推出iOS 26、macOS 16、watchOS 13等作業系統及服務的重大更新，其中全新設計語言“液態玻璃”（Liquid Glass）成為視覺焦點，引發業界關注。然而，關於這場發佈會，多位分析師也表現了“失望”。設計革新：“Liquid Glass”重塑視覺體驗蘋果此次大會的重頭戲之一，莫過於全新設計語言——“Liquid Glass（液態玻璃）”的發佈。這一設計靈感源自Vision Pro的空間互動介面，採用半透明材質，結合折射與反射特性，為蘋果裝置帶來了前所未有的視覺震撼。“Liquid Glass”不僅讓圖示、控制項等元素隨裝置傾斜呈現出迷人的光澤變化，更通過鎖屏時鐘數字的動態伸縮、3D壁紙與音樂專輯封面的空間化呈現，營造出一種沉浸式的互動體驗。尤為引人注目的是，“Liquid Glass”設計語言支援全透明模式，系統介面可完全透明化，所有圖示懸浮於內容之上，這一創新設計極大地強化了內容聚焦，使使用者在瀏覽資訊時能夠更加專注於核心內容，減少干擾。此外，圓角適配特性讓控制項形態全面適配圓角螢幕，無論是iPhone、iPad還是Mac，使用者都能感受到更加柔和的視覺過渡與更自然的操作反饋。蘋果表示，“Liquid Glass”設計語言將同步應用於iOS 26、macOS Tahoe 26、watchOS 26等全平台系統，形成統一跨平台視覺風格，進一步強化蘋果生態的連貫性與一致性。這一舉措不僅提升了使用者體驗，也為開發者提供了更加統一的設計規範，有助於推動蘋果生態系統的整體繁榮。全平台作業系統更名“26版”，“半成品”引爭議在作業系統層面，蘋果做出了一個大膽而富有前瞻性的決定——將iOS、iPadOS、macOS、watchOS、tvOS及visionOS的版本號統一調整為“26版”，以年份標識系統迭代周期。這一變化不僅簡化了使用者認知，更重要的是，它強化了蘋果跨平台生態的一致性，使得不同裝置間的資料同步、應用相容變得更加無縫。以iOS 26為例，該系統不僅繼承了“Liquid Glass”設計語言的精髓，還在電池管理、隱私保護等方面進行了重大升級。新增的電池使用分析工具讓使用者能夠直觀查看個人使用習慣對電池壽命的影響，並獲取各應用程式的即時耗電資料，從而更加精準地管理裝置續航。同時，iOS 26還推出了智能電池最佳化建議功能，根據使用者習慣自動生成省電方案，如後台應用刷新限制或螢幕亮度調節建議，進一步提升了裝置的使用效率。不過，也有市場消息稱，此次蘋果發佈的iOS 26是“半成品”，有兩項與日曆和健康有關的重要功能沒有發佈。彭博社記者馬克·古爾曼爆料稱，蘋果原計畫在iOS 26中推出的兩項AI功能因開發複雜度超預期，將推遲至2026年隨iOS 27上線。其中，日曆應用將整合Apple Intelligence，實現自動會議排期、學習使用者日程偏好及多人協同調度，大幅最佳化時間管理效率；健康應用則新增“AI健康教練”，可基於使用者健康資料提供個性化飲食、運動建議及即時動作指導，並預警潛在健康風險。跳票原因在於AI技術與蘋果生態的深度整合難度，如時區相容性、資料隱私保護及演算法精準性等挑戰。受此影響，iOS 26僅保留日曆與健康應用的基礎更新，完整AI功能需待iPhone 16系列或更新機型升級至iOS 27後方可體驗。AI佈局蓄勢待發，Siri遺憾缺席儘管分析師對蘋果在WWDC2025上的AI表現表示了一定程度的失望，認為其缺乏足以與Google、OpenAI等競爭對手形成差異化的“殺手級”功能，但蘋果在AI領域的佈局依然值得關注。蘋果首次將Foundation Models框架納入開發工具套件，這一舉措為開發者提供了強大的AI能力支援，允許他們通過三行程式碼呼叫裝置端AI能力，建構隱私友好、離線可用的應用。Xcode 26整合的大語言模型（如ChatGPT）更是為開發者帶來了前所未有的便利，全面支援程式碼生成、偵錯與設計輔助，極大地提高了開發效率。然而，備受期待的AI版Siri卻未能在此次大會上亮相，蘋果發言人表示，Siri的升級需要更多時間打磨，以達到高品質標準，並承諾將在明年分享更多進展。車鑰匙功能再升級，智能出行新體驗在智能出行領域，蘋果車鑰匙功能再次擴容，新增紅旗、小鵬等13個汽車品牌，支援品牌總數超過20個。使用者可通過iPhone或Apple Watch實現車輛解鎖、上鎖及啟動等操作，替代傳統物理鑰匙。這一功能的擴展不僅提升了使用者的出行便利性，也進一步推動了移動裝置與智能汽車的生態融合。蘋果車鑰匙功能依託NFC（近場通訊）或UWB（超寬頻）技術，實現了車輛的無鑰匙進入和引擎啟動。使用者只需將iPhone或Apple Watch靠近車輛，即可完成解鎖、上鎖等操作，同時支援權限共享，主使用者可設定其他使用者的駕駛限制。這一創新不僅提升了使用者體驗，也為智能汽車的發展提供了新的思路。電池管理升級，續航體驗再提升值得注意的是，在電池管理方面，iOS 26系統進行了重大更新。新增的可視化圖表與詳細報告讓使用者能夠直觀查看個人使用習慣對電池壽命的影響，並獲取各應用程式的即時耗電資料。使用者可按時間段篩選應用耗電排名，識別高耗電程序並調整使用策略。此外，系統還推出了智能電池最佳化建議功能，根據使用者習慣自動生成省電方案，如後台應用刷新限制或螢幕亮度調節建議。這一升級不僅解決了使用者長期以來因無法精準定位耗電元兇而困擾的問題，還通過資料透明化與工具智能化，顯著提升了裝置續航體驗，適應了經常外出或需要長時間使用裝置的使用者要求。 (環球Tech)

日期：2024 年 10 月 30 日 作者：Solwen AI 薩爾文科技 隨著生成式 AI（生成式人工智慧）和大規模語言模型（LLM）的快速進展，企業在知識管理和資料處理上面臨新挑戰。 傳統的企業知識庫在應對快速變動的需求時顯得乏力。RAG（檢索增強生成）技術，結合生成式 AI 和即時檢索功能，為企業知識管理提供了全新的解決方案。