所有產品經理都應該看的 Apple Watch 七大重點
所有產品經理都應該看的 Apple Watch 七大重點
2014.11.20 | 科技

蘋果官方公佈了承諾已久的Apple Watch開發工具包WatchKit,從中我們可以一窺Apple Watch的操作邏輯。以下列出幾點關鍵訊息,可能你也感興趣:

1.兩種尺寸,兩種螢幕解析度

除了標準、運動、客製化三種款式,Apple Watch將會有38mm和42mm兩種錶盤尺寸,解析度分別是272 x 340 和312 x 390,兩種尺寸的寬高比相同,都是4:5。按照不同尺寸,應用圖標的分辨率不太一樣,例如,通知中心圖標分別是29個像素和36個像素,主螢幕圖標則為172個像素和196個像素。

2.Apple Watch不能離開iPhone獨立存在

開發者不需要也不能夠為Apple Watch開發獨立應用,Apple Watch上的App只是iPhone App的擴充,而非替代。這意味著,開發者將基於已經存在的iPhone App來開發,用戶在iPhone下載了app之後,如果該App有Watch版本,它將會直接安裝到Apple Watch上。二者通過WatchKit Extension來維繫通訊和互動同步。

換言之,現在的Watch App只是iOS App的一種Extension,而非獨立App。即Apple Watch只承擔訊息的顯示,所有的應用運算都通過iPhone。這一定程度上可以解釋Apple Watch上為什麼內存少得可憐。不過,蘋果也表示,預計明年年底前將會有Apple Watch的獨立原生應用誕生。

3.兩種通知提醒方式

既然是iPhone的擴展延伸,Apple Watch使用頻率最多的就是接收通知提醒。Apple Watch提供了兩種通知提醒方式:「Short Look」模式下,佩戴者抬起手腕,就可以查看螢幕上包含應用圖標、名稱、簡單通知內容等訊息。如果用戶手腕抬起的停留時間足夠長(並未明確表明多長時間),Apple Watch就會自動切換至「Long Look」模式——用戶可以看到更多詳細的訊息。在「Long Look」模式下,應用圖標和名稱將會移至螢幕頂端,內容佔據主要的顯示空間,佩戴者可以滑動來完成其它互動:比如Facebook的評論和按讚功能。

4.三種互動形式

Apple Watch將會有三種互動方式:主螢幕下,佩戴者可以看到所有的Watch App,用戶點擊後就可以直接啟動相應App;第二種互動方式被稱做「Glance」,該界面下沒有按鈕,也不可滑動,用戶只能夠進行快速閱讀,內容將只有一個螢幕空間。開發者可以自行設計該界面,用戶點擊後即會啟動相應App。第三種互動方式是通知提醒的客製化操作。當iPhone上的通知推送至Apple Watch上顯示後,用戶點擊後就可以進入更詳細的訊息顯示頁面,開發者可以對該界面進行設計。

5.新的字體

針對Apple Watch小螢幕顯示和互動,蘋果內置了新設計字體「San Francisco」供開發者免費使用。新字體在大字排版下會壓縮複雜字母(如「g」或「y」 )來節省縱向空間;而在小字下則會在筆劃間留出更多空隙,以及增大標點符號的尺寸來確保用戶更容易看清楚螢幕。而且,當字體或文本面積改變後,Apple Watch還能動態調整字型來保證最佳的閱讀效果。

6.沒有自定義手勢

在Apple Watch,蘋果限定了佩戴者的操作手勢——「縱向滑動」來瀏覽內容、「橫向滑動」在頁面間切換、「點按」」是選擇內容、「長按擠壓」是打開菜單、「數位錶冠」可以旋轉以更快速度滾動瀏覽頁面、從螢幕邊緣向左輕掃可以返回上一個界面,而從螢幕底部向上滑則可以打開「Glance」界面。

7.地圖不可互動、不能播放影片

開發者可以調動蘋果Maps控制物件,但除了放置紅、綠、紫三色別針外,基本上不能與用戶進行更多互動。Watch App裡一旦涉及地圖,大都是固定的圖片,用戶無法在應用中拖動來查看周邊內容。此外,Apple Watch上的App只可以緩存20M的圖片,其他內容都必須從iPhone中獲取而來。而且,Apple Watch並未支持影片的儲存和播放。

毫無疑問,WatchKit是蘋果為Apple Watch 應用開發設定的一整套完整的標準和準則。在明年春季Apple Watch正式問世前,開發者有充足的時間來進行重新設計和測試。不過,可能你和我的感受一樣,相比起iPhone,螢幕小、內存小等硬件限制成為了Apple Watch應用開發中的一大難題,因此在Watch應用開發多了不少束縛,例如缺少自定義手勢、不能離開iPhone運行、沒有原生獨立應用等。

這或許也就解釋了為什麼WatchKit發布之後,大家出現了兩種聲音:有人表示,那些沒有體驗過iPhone一代的人,WatchKit有限的內存將讓他們開開眼界。而也有開發者稱,開發一個全功能的完整Watch App所花費的時間僅為93分鐘。

本文出自PingWest/Jesse

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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