一、案例定位

生成式／AI optimization 直接作用於 mobile code 與 hardware-level performance。

二、學習目標

• 理解 code optimization 的 downstream KPI。
• 建立效能與品質的雙層評估。

三、案例情境

Samsung 使用生成式 AI／AI 技術自動辨識並執行 code optimizations，改善 mobile device performance 與 battery life。

四、開始資料

五、分析方法

比較 runtime、power consumption、battery duration、regression defects。

六、計算結果

原書未提供量化改善值。

七、結果分析與管理解讀

AI optimization 的價值要在 device-level metrics 上驗證，而不是只看生成 code 量。

八、AI 提問詞

根據 benchmark 結果分析 performance／power trade-offs。

九、思考／情境變動

**題目：**若 battery runtime 從 10 小時升至 11.5 小時，提升？

**參考解答：**15%。