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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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