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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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