蘋果推進視覺智慧技術 穿戴裝置將成庫克下一階段核心戰略

蘋果執行長 Tim Cook 正全力推動 Visual Intelligence 視覺智慧技術導入穿戴裝置產品線，預計於 2026 年底推出搭載相機的 AirPods 與 AI 吊墜等創新設備，藉此擴展 Apple Intelligence 的應用場景。 根據《彭博》報導，這項戰略佈局不僅仰賴全球 25 億台活躍裝置的龐大用戶基礎，更標誌著蘋果將從目前依賴 OpenAI ChatGPT 的外部方案，轉向自主研發影像辨識模型的重大轉型。此舉旨在將視覺識別功能深度整合至生態系統，讓 AI 具備感知現實世界的能力，為用戶提供更直覺的導航指引、食物成分分析與環境互動體驗，但實現過程仍需克服硬體微縮化、高頻寬連接與 Siri 功能迭代等多重技術挑戰。

蘋果視覺智慧技術佈局與自主化進程

從外部依賴到自主研發的關鍵轉型

蘋果目前推出的 Visual Intelligence 功能主要透過 OpenAI 的 ChatGPT 處理影像查詢請求，這種合作模式雖能快速建立市場存在感，卻也限制了蘋果對核心技術的掌控力。Tim Cook 在多次內部會議中明確指出，自主 AI 模型將取代外部系統，這番表態被業界解讀為蘋果即將啟動技術自主化的明確信號。這項轉型不僅涉及軟體層面的模型開發，更牽動整體硬體產品線的未來走向。

建立完全自主的影像辨識系統，將使蘋果擁有更大的創新空間，能夠根據自身硬體特性最佳化演算法效能，同時確保用戶隱私數據不須外流至第三方伺服器處理。這對於強調隱私保護的蘋果品牌價值至關重要。市場分析師認為，當蘋果成功建立自主視覺智慧技術後，將能更靈活地推出與之配套的新型硬體，並將功能深度整合至 iOS、macOS 等作業系統中，形成競爭對手難以複製的生態系統優勢。

技術底蘊與跨領域研發基礎

蘋果開發自主視覺智慧技術並非從零開始，而是建立在多年跨領域研發的深厚基礎之上。技術源頭可追溯至蘋果自動駕駛專案 Project Titan 的電腦視覺研究成果，該項目雖已終止，卻培育了大量電腦視覺與機器學習專家。此外，Apple Vision Pro 的增強實境技術累積了豐富的空間運算與環境感知經驗，讓蘋果在理解三維空間、物體辨識與即時追蹤方面具備領先優勢。

最新發表的介面分析研究論文更顯示，蘋果正在探索如何讓 AI 理解螢幕上的視覺元素與用戶操作意圖，這項技術未來可能應用於跨裝置的無縫體驗。Tim Cook 近期頻繁在公開場合提及 Visual Intelligence 功能，每次示範都強調「裝置端處理」與「即時反應」兩大特性，這些細節透露出蘋果已具備相當成熟的技術原型。供應鏈消息指出，蘋果正在台積電先進製程上測試專為視覺智慧設計的神經網路處理器，預計效能將比現有 A 系列晶片的 AI 引擎提升三倍以上。

下一代智慧穿戴裝置產品藍圖

相機搭載 AirPods 的功能定位與設計哲學

預計 2026 年底問世的相機版 AirPods 將採用紅外線或低解析度感光元件，這項設計選擇反映蘋果對產品定位的清晰思考。與其說這是攝影設備，不如視為 AI 的「數位眼睛」——鏡頭捕捉的畫面不會儲存為照片或影片，而是即時轉化為機器可理解的環境數據。這種設計既能避免侵犯他人隱私的爭議，又能讓 AI 獲得感知現實世界的視野。

功能層面，這款設備將具備類似智能眼鏡的環境感知能力，但無需用戶佩戴鏡框。透過耳機上的微型相機，系統能分析用戶注視方向的場景，提供情境化的資訊服務。例如在超市購物時，AI 可自動辨識商品成分標示並提醒過敏原；在陌生城市行走時，能根據地標建築給予轉彎指引，而非僅顯示地圖上的距離數字。硬體工程團隊面臨的最大挑戰，是如何在維持 AirPods 輕巧舒適的前提下，將相機模組、額外處理器與電池容量整合進現有設計語言。

AI 吊墜的創新應用場景與市場區隔

除了 AirPods，蘋果同步研發可佩戴在衣物上的 AI 吊墜，這款產品代表蘋果對「無感穿戴」概念的探索。吊墜形式讓相機鏡頭能獲得更穩定的視野，避免頭部轉動造成的畫面晃動，特別適合需要持續環境監測的應用場景。產品定位明顯與 AirPods 做出區隔：耳機著重即時互動與短暫查詢，吊墜則偏向長時間的環境記錄與分析。

實際應用中，AI 吊墜可協助健身愛好者追蹤訓練動作是否標準，透過電腦視覺分析姿勢並即時給予回饋。對於視障用戶，這款設備能持續掃描前方障礙物並透過語音提示避險。在飲食管理方面，用戶只需將吊墜對準食物，AI 就能估算卡路里與營養成分，甚至辨識餐廳菜單並推薦符合健康需求的選項。這些功能的核心價值在於「主動服務」——裝置不再等待指令，而是根據所見景物主動發出提醒，實現真正個人化的人工智慧助理體驗。

技術挑戰與市場變數

硬體微縮化的工程極限考驗

將相機與相關電子組件縮小至能裝進 AirPods 的尺寸，是當前最艱鉅的工程挑戰。現有 AirPods Pro 第三代的腔體空間已極度緊湊，要在不增加重量的前提下加入相機模組、額外天線與散熱設計，幾乎需要重新發明內部架構。供應鏈分析師指出，蘋果可能採用創新的晶片封裝技術，將影像訊號處理器與神經網路引擎整合為單一晶片，大幅縮減體積與功耗。

相機模組本身的選擇也充滿權衡。紅外線相機雖然解析度低，但能在低光源環境運作且耗電量小；傳統 RGB 相機則能提供豐富色彩資訊，卻需要更大鏡頭與更高處理能力。蘋果最終可能採用混合方案，搭配多顆不同類型的微型感測器，透過演算法融合各種數據源。此外，防水防塵等級也必須重新認證，相機開口將是密封設計的薄弱環節，這些細節都考驗著蘋果的精密製造能力。

連接性能與生態系統整合門檻

相機運作時需要比現有心率感測器高出數十倍的頻寬與 iPhone 連接，這是另一項技術瓶頸。目前的藍牙 5.3 協議雖然理論頻寬充足，但實際應用中需同時處理高品質音訊、相機數據傳輸與其他感測器資訊，可能造成延遲或斷線。蘋果可能被迫在新型 AirPods 中採用超寬頻（UWB）技術作為輔助連接方案，甚至考慮開發專用的低延遲無線協議，但這將增加成本與功耗。

這也是 Apple Glass 研發時間較長的原因之一——眼鏡需要同時處理雙眼高解析度影像、空間音訊與各種感測器數據，對無線連接的要求更為嚴苛。相較之下，AirPods 與 AI 吊墜的單鏡頭設計，可視為蘋果在邁向全功能 AR 眼鏡前的技術驗證平台。生態系統整合的複雜性不僅在於硬體，更涉及軟體架構的重構，iOS 必須新增專門的視覺數據管理層，協調多個裝置的鏡頭輸入，並確保不同應用程式間的隱私隔離。

Siri 演進速度決定產品成敗

Siri 功能的迭代速度與語境理解能力的演進，將直接影響這些穿戴裝置在 2026 年之後的市場表現與實用價值。再精密的相機硬體，若缺乏聰明的 AI 大腦解析影像並提供有意義的回應，終將淪為噱頭。蘋果在 WWDC 2024 展示的 Siri 個人化能力僅是起點，要實現真正的視覺智慧，Siri 必須能理解複雜的場景脈絡、用戶意圖與環境變數。

例如當用戶在廚房看向冰箱，Siri 不僅要辨識冰箱內的食材，還需根據用戶的飲食習慣、當日時間與天氣狀況，主動建議合適的食譜。這需要多模態模型的深度整合，結合視覺、語言與個人數據進行聯合推理。市場傳聞蘋果正在開發的「LLM Siri」將於 iOS 27 正式亮相，其參數規模可能達到千億級別，專為裝置端運行最佳化。若該項目時程延誤，相機版 AirPods 的推出時間也可能相應推遲，因為蘋果絕不會允許半成品破壞用戶體驗。