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

往下滑看下一篇文章
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
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

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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓