[导读] 2018年即将成为过去，日前，有国外科技媒体总结了苹果公司在今年所犯下的一些错误。
2018年即将成为过去，日前，有国外科技媒体总结了苹果公司在今年所犯下的一些错误。
在HomePod产品营销中出现大量失误
苹果喜欢谈论它如何从消费者的需求和需求开始，然后相应地应用技术。在开发智能音箱HomePod的时候，一定有什么东西偏离了这个方向。
苹果公司的一些判断是正确的，比如人们使用智能音箱主要是为了播放音乐，而且它确实建立了一个听起来很棒的音箱，但该公司似乎把其他一切都搞错了。
人们想要价格略低的音箱，并喜欢使用功能广泛的语音助手。他们还希望在获得音乐等服务方面有一定的灵活性。然而，有了HomePod，消费者通过Siri得到了一个带有有限语音助手的音箱，并与苹果音乐(AppleMusic)等服务实现了硬连接。它还以349美元的高价售出。
新款蓝牙耳机AirPods呢？
有很多消费者喜欢第一个版本的苹果蓝牙耳机Airpods，尤其是声音质量和方便的充电套。但它们并不完美。当我戴上它们的时候，它们并不总是能很快侦测到。当我外出时，他们并不完美地保持与我的苹果手表的连接——尤其是当他们的电池电量不足50%时。此外，这款蓝牙耳机其实还可以添加很多功能：生物识别传感器、噪音消除、免提Siri和无线充电。
可以说AirPods是苹果十年来最具创新性的新产品，但是令人奇怪的是，苹果近两年没有更新产品。新款到底在哪里？
苹果是否想让数以百万计的人在这个假日季节购买AirPods作为礼物，然后在1月份宣布第二代产品，让所有人都对此感到失望？
据悉，AirPids 2可能会有无线充电，如果能够使用苹果的AirPower无线充电工具就更好了，这些消息已经传播了一年，但是新款AirPods到底在哪里呢？
未能宣布改进Siri的总体计划
苹果在6月初举行了年度WWDC开发者大会。谷歌(Google)、微软(Microsoft)和Facebook已经举办了类似的活动，他们都谈到了人工智能在其产品和整体企业中的作用。
在苹果WWDC之前，我记得我希望苹果会开始围绕Siri展开类似的叙述。和许多苹果观察家一样，我希望苹果能把Siri打造成一款熟悉的、高度功能性和个性化的语音助手，在所有苹果产品上都能以同样的方式、同样的智能工作。
苹果公司在6月初还没有准备好讲述这个故事。该公司讨论了机器学习的具体应用，但没有谈到总体规划。再说一次，就在几个月前，苹果还聘请了约翰·詹南德雷亚(John Giannandrea)担任新的人工智能主管，领导人工智能的工作。
期待印度人将他们的购买习惯与苹果的价格保持一致
当苹果在2017年发布iPhone X时，它打赌人们会为高端智能手机支付更多价格（事实上超过1000美元）。它的乐观主义在很大程度上得到了回报。这标志着一种策略的开始，即减少手机销量，但每部手机的销售收入都要更高。
但这种策略并不是在所有地方都奏效。“华尔街日报”(The Wall Street Journal)的纽利·普内尔(Newley Purnell)和特里普·米克尔(Tripp Mickle)报道称，在印度，苹果继续以极高的价格销售iPhone系列。
在这个市场上，人们习惯于花不到300美元买一部手机。2016年发布iPhone SE的想法就是为了解决这一问题，但SE现在已经停产。因此，市场研究公司Canalys估计，自2017年以来，印度的iPhone出货量同比下降了40%，苹果在印度的市场份额从2%降至1%。
印度市场对苹果有着巨大的潜力。与中国一样，它预计将成为智能手机新买家的来源，而在美国和英国等饱和市场苹果很难找到新的智能手机买家。
心电成为手表的主要卖点
我将以一个有争议的问题结束苹果2018年五大错误。新的苹果手表四代可以产生心电图，即测量用户心脏电信号的心电图。这通常是在医生的办公室与传感器连接在你的胸部。有了手表，您只需将手指放在数字表冠上即可。
对大多数人来说，心电图会呈现“窦性”读数，或正常。但是苹果公司说，心电图也可以检测出心房颤动的迹象，这可能是中风的迹象。
心电已经成为人们谈论最多的苹果手表的新功能。这太令人担忧了。例如，更大的显示器和新的锻炼模式是大多数人都会关心的主流功能。但是心电读取器是一种特殊的功能，专为有心脏问题的一部分人而设计。我毫不怀疑心电阅读器会对一些人有好处(而且我们会在苹果相关新闻中听到有关它的一切)，但对其他许多人来说，它可能会带来更多的伤害。
我曾听医生说过，任何时候做心电图的能力都可能导致过度使用，甚至是担心心脏问题的病人的强迫性检查。即使心电图本身工作得很完美，也不会产生假阳性，但它最终可能会导致焦虑水平的升高，从而导致问题的出现。
过度使用心电图的另一个问题是它可能产生的多余的生物特征数据的数量。使用手表之后，你可以给你的医生发送你的心电图结果。而在苹果手表的心电数据来临之前，医院医生已经面临成堆数据，不堪重负。
