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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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