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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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