蘋果發表會上一句話帶過的更新,背後的設計與技術可不簡單
蘋果發表會上一句話帶過的更新,背後的設計與技術可不簡單
2018.10.19 | 蘋果

前不久推出正式版的macOS 10.14(Mojave),應該可以稱為四年前的Yosemite以來,macOS在使用者介面上變化最大的一次更新。千呼萬喚始出來的原生「黑暗模式」讓人耳目一新,也引發了協力廠商應用的適配熱潮。

相比之下,另一項使用者介面的新功能——動態桌布(dynamic desktop)受到的關注則少得多。這是一項默認關閉的功能,啟用方法是打開「系統偏好設置-桌布與螢幕保護程式」,從「動態桌布」中選擇系統自帶的兩套背景之一。

macOS 動態桌布1.png
新增的兩套動態背景
圖/ 少數派

很顯然地,如此低調的功能很難引起用戶的注意,大多數的評測文章都選擇將其一筆帶過。蘋果自己的態度似乎也是一樣:在六月的WWDC Keynote演示中,Craig Federighi留給動態桌布的台詞只有一句話

Your desktop actually subtly changes throughout the day from morning, to afternoon, to evening.
你的桌布「背景」將隨著一天從早上、到下午、再到晚上的推移而微妙地改變。

乍聽起來,這確實並不稀奇,也沒有任何技術門檻。隨時間變化以切換背景,是很多桌布美化軟體的基礎功能,更別提十多年前的Windows Vista就已經原生支援影片背景了。

但問題實際上並不只是 「按時間切換圖片」 這麼簡單。因為,晨昏變化的節奏並非一成不變,而是隨著四季變換各有不同。除非生活在赤道或者極地,從夏到冬一定是晝漸短、夜漸長的。如果全年都按照一個節拍切換背景,其效果在絕大多數日子裡都將跟真實景象不同步。

隨著季節推移變化的不只是晝夜長度,還有太陽高度。顯然,夏天的太陽比冬天的同一時間要「高」。太陽高度還與緯度有關。假如你生活在北京,而系統在中午時分給你換上了一張「陽光從頭頂直射」的背景,你其實應該有一種違和感才對,因為北京根本不會有90度的日照。地處北緯40度的北京,太陽最高也只能達到73.5度,並且一年只有一次,時間是在夏至那天的正午。

macOS 動態桌布2.png
北京在春分日和夏至日的太陽高度變化
圖/ 少數派

可見,要真正讓桌布和窗外的光照 同步 變化,機械地踩著時間點換圖片是遠遠不夠的。理想情況下,同一組圖片的切換節奏應當呼應太陽運動、在四季各不相同,並且根據使用者的地理位置和日期,有選擇地「跳過」一些不符合實際情況的照片。

動態桌布的實現機制

macOS Mojave的動態桌布充分考慮了上述問題。在蘋果的實現方案中,背景的切換不是以時間為標準,而是以 太陽方位 為標準。具體而言:

  1. 每套背景包含16張靜態圖片(實驗證明似乎可以更少,但不能更多)。

  2. 每張靜態圖片都被標記了對應的太陽方位。定位的方式是所謂的「地平坐標系」,即用高度角(Altitude,定義為太陽和地平線的夾角)和方位角(Azimuth,定義為太陽按順時針方向偏離正北的角度)兩個值確定太陽在天球中的位置。

  3. 啟用後,系統將會根據使用者的位置和時間,計算太陽的即時方位,並與每張背景所記載的資訊進行比對,將其中與此時此地太陽位置最近似的那一張,作為桌布背景。

macOS 動態桌布3.png
地平面坐標系圖示(來自timeanddate)
圖/ 少數派

實際例子可能更有助於理解動態桌布的機制。我目前的所在地處於北緯40度,與北京基本相同。10月5日的早上6:30尚未日出,此時的太陽高度為-6.75度,方位為90.6度。啟用「沙丘」動態背景後,桌布顯示為該系列中的第三張。根據背景的元資訊(後文將說明方法),這張照片是在太陽高度-4.25度,方位86.34度的場景下拍攝的,與現實環境非常接近。如果將系統日期撥回三個月前的7月5日,會發現背景變成了系列中的第五張(太陽高度為7度)。的確,夏天的這一時刻,太陽應該已經升起了。

再將日期調回10月5日。這一天,太陽在下午12:48時達到最高位置。但如果試著慢慢將時鐘調過這一時刻,會發現背景並沒有切換為系列中最明亮的第八張,而是直接從第七張跳到了第九張。原因在於,秋天的太陽即使在正午也只能達到45度左右,而第八張背景是在太陽處於53度時拍攝的,因此不會被顯示。相反,在Mojave剛剛開始公測的七月時,這張背景會從上午10:40左右開始持續顯示約五個小時。

macOS 動態桌布4.png
動態桌布在不同日期的差異
圖/ 少數派

更有趣的是,在另一套動態背景Solar Gradients中,一張圖片對應的太陽高度為88.4度。如上所述,由於北緯40度的太陽,全年最高也只能達到73.5度,我將始終不會看到這張最亮的背景被用作桌布——它實際上成了熱帶地區使用者的「會員特權」。

Craig Federighi的那句 「subtly(微妙)」 畢竟並不是隨口說說而已。

背景資源、技術細節與自製方法

遺憾的是,即使Mojave的動態桌布在設計上如此講究,蘋果卻並沒有給予這個功能太多關注。系統自帶的動態背景只有兩張,並且沒有提供讓使用者自行製作的選項。

但這並不意味著自己動手的大門就被關閉了。自從Mojave測試版發佈以來,動態桌布引起了不少開發者的興趣和關注。在他們的努力下,這一功能的實現細節已經十分清晰了,自己製作起來也並不麻煩。

下面列出的是一些現有的動態背景資源,可以直接下載並設置為桌布。有興趣的讀者,可以繼續閱讀下文的技術細節與自製方法。

macOS 動態桌布5.gif
圖/ 少數派
macOS 動態桌布6.png
圖/ 少數派
macOS 動態桌布7.gif
圖/ 少數派

與以往的普通背景相同,新的動態背景也都儲存在「/Library/Desktop Pictures」路徑下,檔案名分別是「Mojave.heic」和「Solar Gradients.heic」。

「.heic」是什麼格式?喜歡用iPhone拍照的用戶,基本上對它不陌生。自iOS 11以下,大多數iPhone都已經默認改用HEIF(High Efficiency Image File Format,高效率影像檔格式)儲存照片。這裡的「.heic」,就是HEIF格式的可選副檔名之一。與傳統的JPEG相比,這種新格式在縮減空間佔用和減少畫質損耗上,有著更好的表現。

不僅如此,HEIF還是一種「容器」(container)格式——它不僅能儲存單張靜態照片,而且能儲存 一組 連續照片、以至影片;這就為將動態背景打包在一個檔裡提供了可能。實際上,這兩個檔可以直接用系統內建的預覽app打開,並從側邊欄中看出兩套背景的構成——都包括16張構圖相同而光線各異的靜態圖片。

但這並沒有回答我們最關心的問題:背景的自動切換是靠什麼控制的?試著用16進制編輯器打開一張動態背景,從頭略微往下翻閱,就能在第一張圖片的EXIF資訊中看到玄機:一個自訂的「apple_desktop」命名空間和其項下的「solar」屬性。

macOS 動態桌布8.png
隱藏在 EXIF 資訊中的參數
圖/ 少數派

下面的「破解」過程需要一點淺顯的macOS經驗。「solar」屬性值末尾的等號是base64編碼的明顯特徵。用「base64 -D」命令解碼,發現輸出以「bplist」開頭,這是二進位屬性工作表檔的魔數。為此,再用「plutil」命令將其轉換為可讀的XML格式。

macOS 動態桌布9.png
將動態背景的配置資訊轉為可讀模式
圖/ 少數派

這樣,蘋果在Mojave的動態背景中設置的機關就展現出全貌了。可以看到,在 「si」根鍵下,每張靜態圖片被都標記了「i」、「a」、「z」三個鍵值,分別對應照片的序號、拍攝時的太陽高度角和方位角。

此外,沙丘背景還有一個「ap」根鍵,其下的「l」和「d」兩個值,分別指定了在設置中啟用亮暗兩種「靜態」選項時,要顯示的圖片序號。(太陽漸變背景沒有「ap」根鍵,因此在設置中沒有「靜態」選項。)

至此,原理上的鋪墊就全部完成了,最後要解決的就是如何據此自行製作動態背景。顯然,這涉及到格式轉換、資訊編碼等操作,全部手工完成會非常繁瑣。好在,已經有開發者製作出了命令列工具,可以使用Homebrew安裝:

$ brew tap mczachurski/wallpapper && brew install wallpapper

這裡簡單介紹一下該工具的使用方法。首先,將想要製作成動態背景的圖片檔按序號依次命名。然後在 同一目錄 下創建一個JSON檔(如「config.json」),在其中逐行指定照片的參數:

[
{"fileName":"1.png","isPrimary":false,"isForLight":false,"isForDark":false,"altitude":-0.34275283875350282,"azimuth":270.9334057827345},

{"fileName":"16.png","isPrimary":false,"isForLight":false,"isForDark":false,"altitude":-38.04743388682423,"azimuth":53.509085812513092}
]

其中,「fileName」為檔案名,「isPrimary」表示是否將圖片用作記錄整套背景元資訊的「首要圖片」,「isForLight」和「isForDark」分別指是否用作開啟亮/暗兩種「靜態」選項時使用的圖片,「altitude」和「azimuth」則是照片對應的高度角和方位角。

準備完畢後,在終端執行「wallpapper -i config.json」即可獲得打包好的HEIC格式動態背景。

如果你想要查詢照片拍攝時的太陽位置,或者瞭解所在地的太陽軌跡,可以使用SunCalc等線上工具,iOS上的Sky Guide等天文類 app 也可以提供幫助。想要省事的讀者,也可以使用我製作的範本設定檔,其內容原樣複製了系統自帶的沙丘背景中圖片的參數,只需找16張光線情況與該套背景類似的圖片,依次命名為「1.png」到「16.png」,並用上述工具製作即可。

macOS 動態桌布10.jpeg
用Sky Guide應用查詢太陽方位
圖/ 少數派

結語

動態桌布是一個很有蘋果風格的設計。就像OS X視窗最小化時的「果凍」特效、iOS 6中隨螢幕傾斜變換光澤的音量滑塊一樣,你可以完全不意識到它的存在,也可以追根究柢,然後驚異於其考慮之深。

當然,對於這類設計,歷來不乏「不務正業」的批評。特別是在macOS軟體品質整體不如以往的大前提下,將本就有限的開發資源,分散給這樣一些對性能和穩定沒有實質説明的功能,似乎顯得有些奢侈。

儘管如此,我仍然歡迎這樣的設計。畢竟,軟體設計並不只是關乎功能。設計中的人文色彩及其對用戶感受的間接影響,也是細微但重要的部分,說它是一種特殊的「功能」也不為過。每天傍晚,當我看到背景隨著窗外的日落準時切換成另一種色澤時,很難不產生一點「虛擬與現實無縫銜接」的愉悅。

幾個月前,英文蘋果社區中曾經有過一次小規模討論:一些核心用戶遺憾地表示,已經很久沒有看到像早期iMac那樣頗有些異想天開(whimsical)的設計了。糖果配色螢幕轉軸這些「無用」但有趣的設計,在近年來讓位於實用主義的、參數導向的考量。這結論或許對硬體產品線是成立的;但蘋果用動態桌布、Animoji,和Siri的玩笑告訴我們,它的whimsy畢竟還在軟體的很多角落裡閃現。

本文授權轉載自:少數派

關鍵字: #Apple #Mac
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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