Gravity Screen 讓手機隨著擺放、握持狀態自動關閉、喚醒螢幕|數位時代 BusinessNext

手機耗電原因皆是因為螢幕耗電過大，所以螢幕如果不需要使用時保持休眠狀態可以有效節省電量，而「Gravity Screen」只要將「Gravity Screen」設定預先設定好，將手機擺放到口袋或包包裡，放置的像「不使用」的狀態螢幕就會自動關閉，拿在手中螢幕面對自己就喚醒，非常方便！

大部分手機耗電原因皆是因為螢幕耗電過大，所以為了節省手機電源，螢幕如果不需要使用時保持休眠狀態可以有效節省電量，而且關閉螢幕如果不使用APP控制的話，電源鍵或其他實體鍵按久了會造成一定損耗，而今天要介紹的「Gravity Screen」則不只是自動關閉螢幕，它還能自動喚醒螢幕，只要將「Gravity Screen」設定預先設定好，將手機擺放到口袋或包包裡，放置的像「不使用」的狀態螢幕就會自動關閉，拿在手中螢幕面對自己就喚醒，非常方便！接下來就讓筆者來介紹「Gravity Screen」吧！

下載網址：http://goo.gl/034XWP

1.「Gravity Screen」安裝後開啟會要求啟動裝置管理員，要求「鎖定螢幕」的權限，按下啟用確認此項權限開啟。

2.進入主介面後按下左上角的「On」即可開啟「Gravity Screen」於背景服務，並且在狀態欄位顯示「|」符號，這裡可以看見底下的「Pocket Sensor」口袋感應器，這裡的意思為「當手機傾斜角度為60度時關閉螢幕」，如果勾選下方的「Any Direction」則表示「無論任何角度，當手機置於包包內時關閉螢幕」。

3.下拉看見選項「Table Sensor」桌面感應器，在此選項中的說明意思為「手機螢幕面朝下」角度為10度時螢幕關閉，這裡的10度無法調整，必須購買專業版本的 Gravity Screen 才有進階功能（任意角度）；下方的「Lying Face Up」選項大致內容為「當手機螢幕面朝上靜置於桌面則自動關閉螢幕，以手勢劃過距離感應裝置時螢幕亮起1分鐘，如果沒有任何後續動作則直接關閉螢幕；將距離感應裝置蓋住1.5秒則開啟時間延長為5分鐘，此時間可累積，想關閉螢幕時只要將手機拿起後再放到桌面上就可以關閉」。

4.「Turn Screen ON by Motion」的意思為「當你移動你的手機時開啟螢幕」，底下的「Timeout」則是在這之後預設10秒關閉螢幕，可以拖曳調整時間，「Sensitivity」則是偵測你移動手機時的靈敏度。

5.看到這裡大家一定會想到，那能不能直接晃動手機喚醒螢幕？「Gravity Screen」就有這個設定，「Keep Screen ON by Motion」就是當你搖晃你的手機時喚醒螢幕，下方的「Sensitivity」即晃動的靈敏度；其餘部分諸如「Vibration」關閉螢幕時震動、「Notification」通知欄圖示等就留給讀者來調整吧！

6.如果要移除「Gravity Screen」必須要先移除裝置管理員的設定，你可以下拉到最底下，點選「Uninstall」移除，再按下「Menu」→「Default setting」還原回預設設定即可，最後上拉至最上層按下按下「Close Settings」關閉「Gravity Screen」

轉自：T客邦／PCuSER

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。