蘋果正在重新思考「扁平化」,開發者應該注意什麼?
蘋果正在重新思考「扁平化」,開發者應該注意什麼?
2014.01.09 | 科技

2014年1月8日,蘋果發布了iOS7.1 beta3。開發者已經可以通過OTA升級下載這一新版本的iOS系統。除了修補一些bug並進一步加強語音輔助功能之外,新版的用戶界面(UI)體系發生的變化更引人注目。經歷了iOS 7發布之初人們對其風格迥異的「扁平化」設計毀譽參半的爭論,這半年來,iOS7的每次升級,都體現了蘋果的UI設計團隊對「扁平化」的理解持續深入。

新版iOS7.1 beta 3首先對鍵盤作出了調整:字體增粗,「刪除」和「大小寫」等按鍵進一步增灰,FaceTime和下欄應用也有了不同程度的變深:

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為什麼調整成這樣?因為所謂扁平化的設計風格,並非直接把UI一刀切去肌理。它的設計理念,源於設計者希望人們的注意力從過分聚焦在界面元素的狀態,回歸為重視內容本身,而複雜的肌理只會干擾內容的條理。

但扁平化的設計的前提是:對內容的訊息架構有所要求。確保扁平界面的可用性,首先需要梳理清楚內容的層級結構,讓用戶找對交互對象,這一點基本功做好的前提下,所謂「擬真化」與「扁平化」的爭論反而不重要了。

從上圖的鍵盤變化我們可以看出,蘋果正把過於「扁平」以至影響視線掃描的部分加強。iOS 7.1 beta3由「純扁平」改良至略有肌理,便是一個印證,也是一次對徹底「扁平化」的反動。

反面的例子,可參考中國某家科技部落格最近改版得接近「純扁平」的主頁設計,你可以發現,層級結構沒有做好便「追求極致」的後果——訊息分散,模塊之間互相產生了排斥。

再來一張iOS 7 Beta 3的圖。同樣的道理,在確保了訊息結構後,蘋果進一步嘗試透過提升對比度來增強交互元素的表現力:配色、字號、位置佈局等等都是可以改變的元素,為交互提供必要的視覺線索及反饋效果,幫助用戶建立認知。 iOS 7的三大設計宗旨:依從、清晰、縱深都得到了很好的詮釋:

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iOS 7.1 beta3對「扁平化」的調整和改動,並不僅僅是UI的問題。它可以延伸至另一個思考:如何讓內容更直接呈現,功能以更低成本完成。

我想到了之前PingWest剛報導的一款圖片社交產品Civo,Civo在iOS 7發布之前便是採用扁平設計,理念上已十分貼合,但這並不是重點。在新版裡,我們可以發現這款產品在同一個feed流界面上作了大幅度的改良,把內容(圖片)從頭像中「提取」出來。簡而言之,它採取更直接的內容呈現方式,減少操作層級,這又是一例。(下圖左側為原版)

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「突出內容」,同樣可體現在功能模塊位置的設置上。以下是三款金融訊息類應用,我們可以發現,同樣是行情交易軟體,騰訊的「自選股」(iOS/Android)進入主頁首先顯示的是股票報價,而專業從事證券訊息服務多年的「同花順」(iOS/Android),卻把用戶帶進設有16個選項的個人主頁面,對於一款需要用戶爭分奪秒,以行情交易的瞬息變化為操作需求的產品而言,效率高下立斷。

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同樣地,金融訊息工具「雪球財經」(iOS/Android)的客戶端也反映了上述問題:在沒有做好訊息架構(提供了過多且不重要的選項)分類的基礎上,跟風使用扁平化設計,在選項上也沒有做視覺的優化,底下的毛玻璃肌理還對內容產生進一步干擾,這些,無疑都提升了用戶的交互和認知成本。

相對於視覺風格,iOS 7的本質更關注交互層面的內容,「擬真化」與「扁平化」的衝突與中和,背後是一整套完整的設計邏輯。如何用這套設計邏輯為用戶帶來最恰當的體驗才是最關鍵的。當對設計理念有足夠認知時,它留下的是一套嚴謹的生產標準,而不僅是對潮流的跟隨。

出自:Pingwest

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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