【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

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【超接面，通往寬能隙半導體製程的跳板】

開關式電源 (Switch Power) 旨在控制開通和關斷的時間點以維持穩定的輸出電壓，一般由脈衝寬度調變 (PWM) 控制 IC 和金氧半場效電晶體 (MOSFET) 構成，輕量、提高工作頻率的耐受度是主要方向；而如何在高壓功率元件獲得良好的崩潰電壓及導通電阻？向來是業界不斷精進的課題。在氮化鎵 (GaN)、碳化矽 (SiC) 等新一代寬能隙 (Wide Band-gap) 半導體材料未臻成熟前，借助高摻雜濃度的「超接面」(Super Junction，簡稱SJ) 結構，能有效優化上述兩項技術指標、達到節能目的，並突破矽 (Si) 材料極限，故成為新型高壓功率元件的新寵。

效能和價格固然是採購功率元件的基本準則，但電磁干擾 (EMI) 和射頻干擾 (RFI) 對於系統設計的影響亦不容小覷，否則善後工作會很棘手且耽誤開發時程，設計前應做全方位的考量。就系統角度而言，還須考慮週邊元件的適配度；例如，選用功率密度 (High Density) 高的元件，「扼流器」(Power Choke) 等被動元件的體積亦可隨之微縮。以伺服器為例，可連帶使整個電源模組、乃至機殼外型都更為輕薄，極大化利用有限的資料中心空間。若功率元件廠商能提供多種 RDS(ON) 導通電阻等級和不同封裝方式的「產品組合」，工程師也有更多選擇的可能性。

在功率因數修正 (PFC)、雙電晶體順向式 (TTF) 和其他硬切換拓樸中，擁有媲美 GaN 性能的 MOSFET，適合高功率開關模式電源 (SMPS) 應用，如：超大型資料中心、電信基地台、太陽能和工業等。此外，整合式本體二極體 (Body Diode) 確保低損耗續流功能，適用於馬達驅動、太陽能或焊接技術領域；而整合齊納二極體 (Zener diode) 的 MOSFET，具備更高的靜電放電 (ESD) 耐受性，可減少良率損失並改善組裝產能。除了導通電阻和損耗問題，封裝亦會關係到負載與電路板空間運用效率以及穩壓效果；溝槽式 MOSFET 模組平台和拓樸，動態損耗更低。

延伸閱讀：
《Infineon「超接面製程」為銜接GaN、SiC 材料作緩衝》
http://compotechasia.com/a/feature/2017/0615/35751.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

#英飛凌Infineon #CoolMOS C3/C7/P7 #CoolSiC

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【喬布斯傳記原版段落莫名遭刪，是因爲透露了未來iPhone的重大祕密？】

投資者兼研究分析師Paulo Santos從葡萄牙語版《史蒂夫·喬布斯傳》和英文版《史蒂夫·喬布斯傳》的對比中發現，英語版本中關於iPhone的某個段落竟然被刪除了。他據此在seekingalpha網站上發表了一篇文章推測說，iPhone 7當然是不可能有什麼驚豔之處了，但是過兩年之後的iPhone 8 極有可能變成全玻璃邊框手機。當然，除了引用這段刪除的文字，他還用其他論據論證了自己的觀點。

鑑於這位分析師的發現和分析非常有趣，我們就打算把這篇文章推薦給大家。但是在此之前我們仍還是做了一點小小的功課——雖然這位分析師在圈內小有名氣，但爲了防止他也可能看錯，進而使得全篇分析都難以站住腳，我們也掏出了英文版的《史蒂夫·喬布斯傳》覈實了一下，結果發現他說的真沒錯，這裏面的確沒有葡萄牙語版本中多出來的那一段。然後我們又掏出了中文版的傳記，驚奇發現我們中文版裏竟然也保留了這段被刪除的內容。

我們向出版社一位資深人士請教了這個問題。這位資深人士說，不同語言版本的內容不一樣是經常出現的問題，因爲很多英文書是全球同步發行的，在英文版還沒正式出版之前，全球的出版社就會拿到待出版著作的PDF，並據此進行翻譯。在這個過程中，難免會出現英文書做改動而未及時通知其他國家出版社的情況。喬布斯這本傳記的中文版就是以這種模式出版的。那麼，爲何作者要在英文版中刪除其中的一段呢，這個問題我們就不得而知了，因此這位分析師據此進行的分析是否靠譜，就只能靠大家自己判斷了。

以下是我們對分析師文章的擇要摘錄：

iPhone 8：真正的喬布斯的iPhone

也許有人會以爲這又是“標題黨”起的標題，或者是覺得，奧，大不了可能又是列舉了一些新產品設計上的特點，然後說“這些都是喬布斯也會做的事情”。不過，你們都錯了。實際上，我之所以拿出喬布斯說事兒，是因爲在2017年的iPhone，可能真的是喬布斯想要的那種手機。

首先，目前已經有消息在傳，說iPhone8（也可能會叫iPhone 10，因爲2017年將是iPhone誕生十週年，所以叫什麼還真不好說）將會是全玻璃機身。 這種消息主要有兩個來源：

1. KGI的分析師Ming-Chi Kuo預測iPhone 8將是全玻璃機身。一直以來，他對iPhone新機設計都預測的很準；

2. iPhone金屬外殼供應商Catcher科技的董事長CEO Allen Horng也說：“據我所知，只有一種iPhone模型將在明年採用玻璃外殼。”

這種全玻璃的iPhone——整個外殼將由玻璃製成且沒有金屬邊，纔是我說的真正的喬布斯的iPhone。並不是因爲全玻璃機身更好看，而是因爲這個想法是喬布斯生前研究和創造的。

我是怎麼知道這些的呢？這完全是基於巧合。葡萄牙語版本的《史蒂夫·喬布斯傳》提到了這一點。然而英文版的書裏卻沒有這一段。英文版傳記中“iPhone”一章的“Gorilla玻璃”部分刪去了一段。這段話的內容如下：

威克斯最後和喬尼·艾維成了朋友。艾維偶爾會前往紐約州北部，造訪威克斯的湖畔度假屋。“我會給喬尼展示相似的玻璃材料，他僅憑感覺就能知道這些玻璃不一樣。”威克斯說，“只有我們公司的研究負責人能做到這一點。當你給喬布斯展示東西的時候，他當下就會表示喜歡或者討厭。但是喬尼會擺弄它，進行思考，找到這個東西的微妙之處和潛在用途。” 2010年，艾維帶領自己的高層團隊成員來到康寧公司，和廠裏的領班一起製作玻璃。當時，康寧公司正在研發一種更爲結實的玻璃，代號“哥斯拉玻璃”。該公司希望，有一天能夠做出足夠堅韌的玻璃和陶瓷材料，用於iPhone生產，這樣iPhone手機就無需使用金屬外框。“喬布斯和蘋果讓我們更優秀，”威克斯說，“我們所有人都對自己的產品非常狂熱。”

基本上，這證實了早在2010年蘋果就在尋求製造全玻璃且沒有金屬邊框的iPhone，這時喬布斯仍舊健在，很明顯這是喬布斯自己的意思。

另外一個證據就是早在2010年時，蘋果公司就申請了一些相關的專利，其中包括生產全玻璃外觀設備的方法：

1 製造空心玻璃管，允許插入必要的端口，麥克風等。

2 玻璃管的某些部分可以是有紋理的（允許更大的抓握區域）。使用必要的塗層（疏油等）。

3 內部組件（顯示器，主板，電池等）將通過所述玻璃管的一端插入。

4 用端蓋維繫全玻璃設計的完整性，並以其密封箱體。這些端蓋可以激光焊接，從而提供無縫的玻璃屏幕。

除了做一整個的玻璃空心管之外，蘋果提到的另外一種方法是把兩片玻璃通過激光焊接合起來形成一個玻璃管。

***喬布斯版本的新iPhone會是啥樣？***

蘋果可能不會這麼快把所有的產品都做成全玻璃的，它可能還是更多的在現有基礎上慢慢改進，所以新的iPhone還有可能是更接近現有版本的，比如：

1 更多使用玻璃，減少邊框

2 保留lightning 接口

3 仍然有SIM卡槽

4 保留金屬按鍵

5 可能取消HOME鍵

不過，即便如此，這也不和Catcher CEO的表態相沖突：蘋果還是有可能做出一款全玻璃的機型。這個機型，如果按照喬布斯的想法，可能就是極具未來感的極簡無邊框機型，它甚至可能牛到把除了麥克風和聽筒之外的所有功能都包含到玻璃之中。

所以，未來的iPhone有可能是這樣的：

1 取消lightning 接口。包括充電，所有和iPhone的交互都可以變成無線的。

2 取消耳機接口，改用藍牙。

3 取消音量鍵，開關鍵，消音鍵。這些功能都可以通過觸摸實現。

4 取消HOME鍵，指紋功能改用虛擬HOME鍵實現。

5 取消SIM插槽，將SIM卡功能通過內置軟件實現。

6 使用新的OLED顯示技術。

結論：綜合目前泄露的消息，技術進步，蘋果專利，以及歷史事實，我們有理由相信iPhone8會非常獨特，甚至可能重塑蘋果的命運。不過，要是從投資角度講，要注意兩個問題，第一是短期內沒有分析師看好蘋果股票；第二，智能手機市場的飽和問題可能會也會對蘋果造成影響。

以上就是分析師文章要點。那麼，問題來了，你們覺得這個作者說得是否靠譜，你會買這樣的iPhone嗎？

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