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蘋果2018五大錯誤:音箱太貴 AirPods遲遲不更新

騰訊科技訊 2018年即將成為過去,日前,有國外科技媒體總結了蘋果公司在今年所犯下的一些錯誤。

在HomePod產品行銷中出現大量失誤

蘋果喜歡談論它如何從消費者的需求和需求開始,然後相應地應用技術。在開發智能音箱HomePod的時候,一定有什麽東西偏離了這個方向。

蘋果公司的一些判斷是正確的,比如人們使用智能音箱主要是為了播放音樂,而且它確實建立了一個聽起來很棒的音箱,但該公司似乎把其他一切都搞錯了。

人們想要價格略低的音箱,並喜歡使用功能廣泛的語音助手。他們還希望在獲得音樂等服務方面有一定的靈活性。然而,有了HomePod,消費者通過Siri得到了一個帶有有限語音助手的音箱,並與蘋果音樂(AppleMusic)等服務實現了硬連接。它還以349美元的高價售出。

新款藍牙耳機AirPods呢?

有很多消費者喜歡第一個版本的蘋果藍牙耳機Airpods,尤其是聲音品質和方便的充電套。但它們並不完美。當我戴上它們的時候,它們並不總是能很快偵測到。當我外出時,他們並不完美地保持與我的蘋果手錶的連接——尤其是當他們的電池電量不足50%時。此外,這款藍牙耳機其實還可以添加很多功能:生物識別傳感器、噪音消除、免提Siri和無線充電。

可以說AirPods是蘋果十年來最具創新性的新產品,但是令人奇怪的是,蘋果近兩年沒有更新產品。新款到底在哪裡?

蘋果是否想讓數以百萬計的人在這個假日季節購買AirPods作為禮物,然後在1月份宣布第二代產品,讓所有人都對此感到失望?

據悉,AirPids 2可能會有無線充電,如果能夠使用蘋果的AirPower無線充電工具就更好了,這些消息已經傳播了一年,但是新款AirPods到底在哪裡呢?

未能宣布改進Siri的總體計劃

蘋果在6月初舉行了年度WWDC開發者大會。谷歌(Google)、微軟(Microsoft)和Facebook已經舉辦了類似的活動,他們都談到了人工智能在其產品和整體企業中的作用。

在蘋果WWDC之前,我記得我希望蘋果會開始圍繞Siri展開類似的敘述。和許多蘋果觀察家一樣,我希望蘋果能把Siri打造成一款熟悉的、高度功能性和個性化的語音助手,在所有蘋果產品上都能以同樣的方式、同樣的智能工作。

蘋果公司在6月初還沒有準備好講述這個故事。該公司討論了機器學習的具體應用,但沒有談到總體規劃。再說一次,就在幾個月前,蘋果還聘請了約翰·詹南德雷亞(John Giannandrea)擔任新的人工智能主管,長官人工智能的工作。

期待印度人將他們的購買習慣與蘋果的價格保持一致

當蘋果在2017年發布iPhone X時,它打賭人們會為高端智能手機支付更多價格(事實上超過1000美元)。它的樂觀主義在很大程度上得到了回報。這標誌著一種策略的開始,即減少手機銷量,但每部手機的銷售收入都要更高。

但這種策略並不是在所有地方都奏效。“華爾街日報”(The Wall Street Journal)的紐利·普內爾(Newley Purnell)和特裡普·米克爾(Tripp Mickle)報導稱,在印度,蘋果繼續以極高的價格銷售iPhone系列。

在這個市場上,人們習慣於花不到300美元買一部手機。2016年發布iPhone SE的想法就是為了解決這一問題,但SE現在已經停產。因此,市場研究公司Canalys估計,自2017年以來,印度的iPhone出貨量同比下降了40%,蘋果在印度的市場份額從2%降至1%。

印度市場對蘋果有著巨大的潛力。與中國一樣,它預計將成為智能手機新買家的來源,而在美國和英國等飽和市場蘋果很難找到新的智能手機買家。

心電成為手錶的主要賣點

我將以一個有爭議的問題結束蘋果2018年五大錯誤。新的蘋果手錶四代可以產生心電圖,即測量用戶心髒電信號的心電圖。這通常是在醫生的辦公室與傳感器連接在你的胸部。有了手錶,您只需將手指放在數字表冠上即可。

對大多數人來說,心電圖會呈現“竇性”讀數,或正常。但是蘋果公司說,心電圖也可以檢測出心房顫動的跡象,這可能是中風的跡象。

心電已經成為人們談論最多的蘋果手錶的新功能。這太令人擔憂了。例如,更大的顯示器和新的鍛煉模式是大多數人都會關心的主流功能。但是心電讀取器是一種特殊的功能,專為有心髒問題的一部分人而設計。我毫不懷疑心電閱讀器會對一些人有好處(而且我們會在蘋果相關新聞中聽到有關它的一切),但對其他許多人來說,它可能會帶來更多的傷害。

我曾聽醫生說過,任何時候做心電圖的能力都可能導致過度使用,甚至是擔心心髒問題的病人的強迫性檢查。即使心電圖本身工作得很完美,也不會產生假陽性,但它最終可能會導致焦慮水準的升高,從而導致問題的出現。

過度使用心電圖的另一個問題是它可能產生的多餘的生物特徵數據的數量。使用手錶之後,你可以給你的醫生發送你的心電圖結果。而在蘋果手錶的心電數據來臨之前,醫院醫生已經面臨成堆數據,不堪重負。(騰訊科技審校/晨曦)

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