開發者必須了解的11項行動應用開發建議|數位時代 BusinessNext

開發一款受大眾歡迎的應用，往往很不容易。美國科技新聞網站The Next Web採訪了11名成功企業家，總結了他們在行動應用上的開發建議，看看是否對身為開發者的你有所啟迪。

1、上線前的測試非常關鍵
行動應用測試還是一個相對新穎的領域，但是它對應用的發展影響非常大。可借助諸如Artisan之類的平台去完成這些測試——來自商業智能在線服務網站RJMetrics的創辦人羅伯特·莫爾（Robert J. Moore）。

2、深掘用戶的興趣
用戶的興趣遠比你自己的更重要。你需要深刻理解用戶的興趣，並設置不同的步驟循序漸進地引發他們的興致。頭腦裡有了這樣的觀念，創造用戶體驗的基礎才穩。否則，你的嘗試就只能像是賭博一樣了——電話會議服務公司Speek的創辦人丹妮·碧昂斯（Danny Boice）。

3、規劃線下體驗
一些成功的熱門應用如WorkFlowy和Evernote work重視離線使用，用戶未連接WiFi或者其他網絡時依然能夠享受它們的服務。行動開發者在研發階段就要想清楚，用戶在離線模式時如何能夠體驗服務——來自美容科技創業公司Poshly Inc的創辦人多琳·布洛赫(Doreen Bloch)。

4、使用要便捷
即便所有的人都有智慧型手機，這並不意味著他們都是玩手機的高手。有鑑於此，行動應用要非常簡單，即便一個新手也能很快學會使用——來自金融教育網站Money Crashers Personal Finance的創辦人安德魯-施拉格(Andrew Schrage)。

5、簡單到大人小孩都會使用
一旦設計初步完成後，邀請一個非技術背景的朋友或者家庭成員測試應用。按鈕是否方便操作？說明文字是否易懂？記錄下他們碰到的問題加以改正——來自企業家私人助理服務公司She's Got Systems創辦人凱里·阿茲維多（Kelly Azevedo）。

6、調整你的介面設計
Android用戶與iPhone用戶的習慣非常不同，確保你的設計原則與操作系統相符——來自社交遊戲公司Duxter的創辦人阿達姆·利伯（Adam Lieb）。

7、使用網格設計
網格對於設計大有裨益。當你翻頁時，網格能使所有的設計保持一致，它是非常重要的設計概念——來自行動廣告服務公司Ampush的創辦人傑西·普吉（Jesse Pujji）。

8、盡可能多平台發展
用戶每天會通過不同的平台使用服務，如網站、智慧型手機、平板電腦等。開發者要確保應用能在各種平台或設備上流暢運行——來自企業社交平台Spindows創辦人克里·希伯特（Clay Hebert)。

9、開發應用是為了讓人更方便
開發任何一款行動應用和任何一個網站，首要顧慮的問題是：“我的設計是否讓終端用戶的生活更便捷”。以人為本的設計是實體產品開發中的普通階段，但在數字應用設計領域時經常被忽略，要穿著用戶的鞋子去感受和思考——來自全球商業設計與諮詢公司verynice的創辦人馬太·馬諾斯（Matthew Manos）。

10、模擬真實的世界
怎麼才能帶給用戶更豐富的體驗？秘訣就是給出一種模擬真實世界的設計。比如，如果你設計一款涉及生產率的應用，那麼就研究人們使用實體產品時的行為，然後再設計一款改善效率和用戶體驗的應用——來自應用開發公司Arkenea的創辦人拉胡爾·瓦沙尼亞（Rahul Varshneya）。

11、專注發展一個功能
開發者犯的最大的錯誤就是試圖將很多功能擠進一個小螢幕。一款應用應該專注一項主要的功能。不要提供過多的選擇給用戶——來自行動音樂應用Smule的創辦人佩瑞娜·古普塔(Prerna Gupta)。

出自[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20140117/248640.html)

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。