【電腦玩物】Android 手機桌面整理,五個實用性取向方法
【電腦玩物】Android 手機桌面整理,五個實用性取向方法
2012.07.24 | 技能

我常常在想,還可以再怎麼樣多微調一點生活、工作上的行動方法,然後可以讓自己過得更輕鬆、更愜意,同時也更有效率?而這樣的思考就體現於目前電腦玩物裡很多的數位工作方法討論,可能是各種 Evernote 的用法思索,或者像今天這篇對 Android 手機桌面整理的討論。

手機不就是安裝Apps、在桌面擺上Apps這麼簡單嗎?

但在這麼單純的動作裡,我進一步的希望自己打開智慧型手機時,能夠以最快的速度完成我最需要的動作,能夠不迷失在眾多的Apps中而能讓手機成為真正的智慧型助理。

而這時候, **** 就是一個值得思考的問題。

我要講的不是美化桌面,也不是很厲害的桌面設計工具應用。

相反的,我今天要分享的是 **** 。

或許這樣安排桌面很醜、很平凡,但這樣的作法是「任何人都能立刻做到」,並且它真的可以在平常使用手機時幫我發揮最大工作效率。

另外,下面的方法以我自己使用Android手機的經驗為主,其中部分觀念是iOS也做得到的,而也有一部分是Android的特色。

一、刪除一個月都沒碰過的Apps

我自己習慣大概每隔一個月就會檢查一次自己在Android中所安裝的Apps,然後把安裝超過一個月以上根本沒打開過的Apps全部刪除,因為,這就表示這些Apps我以後也幾乎不可能打開來用。

所以雖然我常常在測試各種Apps,但一個人的需求畢竟有限,有些即使是很棒的Apps, 但如果我沒有個人需求,那麼我也會先刪除它們。

**** ,這樣你的使用會最有效率。

不用去擔心:「雖然機率很低,但如果以後我要用到某個App怎麼辦?」因為,這時候你一定可以去Google Play下載這個App回來用,如果這個App真的夠好,那麼他一定可以在Google Play一直存在。

而若是有一些使用機率很低,但你真的希望需要時它就已經躺在你的手機裡準備好了,那麼,你可以保留這些Apps的安裝,但「 **** 」。

你可以把這些好幾個月才有可能使用一次的App,先放在應用程式清單,需要時一樣找得到,不需放到桌面上干擾一般工作使用。

二、把需要「習慣去啟動」的工作放首頁

大家一定都知道「需要最快去啟動」的App要放在桌面、首頁,因為這樣啟動起來才會快速。

但我想得是更進一步的: 數位工作習慣也擺在首頁上。

而這時候我會把「需要快速啟動」、「需要養成習慣」這兩個需求結合在一起,然後來判斷我的手機「首頁桌面」應該擺放什麼內容?

例如下圖中首頁桌面擺放的Apps,就是代表:

1.我想養成生活、工作上隨時用Evernote *
2.我想隨時記錄追蹤自己的時間使用情況 *
3.我想養成每天都能記錄帳單 *
4.我希望每天起碼能仔細閱讀一到兩篇稍後閱讀 *
5.我常常需要和同事雲端交換檔案 *
6.我常常要利用雲端文書服務 *

我建議大家, 」。

因為一個人的精力不可能有這麼多的使用需求,擺上多餘的Apps,或是擺上過多的Apps,表示你「取捨得還不夠」,這會導致你的精力分散,反而降低工作效率。

最好的方式就是首頁精簡而留白,真的只留下「重要到完全不能不出現在首頁」的Apps即可,這樣的簡化,反而可以讓你更有效率。

三、讓每個不同桌面各自專注一種工作

我知道不管iOS、Android桌面都有辦法做到所謂的「資料夾」功能。

但我長期使用後的想法是,用資料夾去開啟App等於多一次操作步驟,而且如果你需要同時使用這個資料夾裡的某幾個Apps時,還要反覆的重複開啟資料夾動作,實在很浪費時間。

**** 如果有些App會需要擺到資料夾,那就表示他不是那麼有用,那不如刪除,或乾脆先放在應用程式清單。

從上述「盡量讓App擺在桌面第一層」的想法出發, 就好。

例如這個桌面是專注在「社群與資訊」用途,當我需要閱讀新聞時,我會需要看看一些不同社群的最新消息,我會需要看看一些個人新聞服務,所以這些Apps都擺在同一個桌面。

例如另外一個桌面是專注在「拍照與修圖」用途,當我需要攝影時,我通常需要幾種應付不同情況的相機,需要一些修圖或分享的Apps,所以這些Apps單獨擺在一個專屬桌面中。

一般來說,每一次只會出現一種需求情境,因此每一次,我只要專注在一個桌面上就好,這個桌面包含滿足我某種需求的所有Apps,並且沒有資料夾、直接第一層取用,又不需切換桌面,桌面裡也不會有不相干Apps干擾。

四、讓重點資訊直接呈現在桌面

透過Android的widget(桌面小工具),

我只要切換到這個和工作相關的桌面上,就能立刻知道自己下一步的行動,以及下一個會議的時間。

而且我完全不需要點近任何Apps,直接在桌面上就能獲得重要提醒。

五、練習多用「直接搜尋」功能

看了上面幾張圖片,有沒有發現我在桌面上完全沒有擺放「瀏覽器」這個App?也沒有看到「聯絡人」這個App?也沒有出現「翻譯軟體」這樣的App?

**** ,而不要重複找到App、打開App這麼麻煩的動作。

我想上網?直接用Android內建搜尋打上關鍵字、部分網址、網站名稱,按下確認立刻自動打開瀏覽器搜尋。

我想打電話?直接用Android內建搜尋打上部分聯絡人資訊,按下聯絡人立刻可以選擇撥電話或傳簡訊。

我想查單字?直接用Android內建搜尋打上英文單字,直接就能啟動Google翻譯來查出中文解釋。

另外像是用搜尋功能直接查找Evernote、Google Drive等其他Apps內容,都是值得善用並養成習慣的作法。

以上,就是我自己整理Android桌面,使用Android桌面的實用性取向心得,從這樣的想法出來,其他應用就讓大家自己延伸。

轉自 電腦玩物

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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