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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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