為什麼手機上的按鍵越變越少?
為什麼手機上的按鍵越變越少?

在很多科幻故事裡,電子設備總被塑造成沒有按鍵的樣子,所有的互動都在螢幕上完成,看起來更酷、也更有未來感。

雖然在現實世界中,我們並沒有做到將所有按鍵都去掉,但智慧型手機的按鍵確實是在一步步減少。從功能機時代的全鍵盤、九宮格鍵盤,到智慧型手機上用虛擬按鍵來代替。全螢幕時代,就連iPhone祖傳的home鍵也被取消。

現在大部分的主流手機,就只剩下了電源鍵、音量鍵幾個按鍵。除了本身的基本功能之外,它們還承擔了很多其它功能,螢幕截圖、語音助手、刷卡、快速啟動相機......這些操作都需要實體按鍵來完成。手機上的功能越來越多,按鍵卻越來越少,你覺得它們還夠用嗎?

千奇百怪的螢幕截圖方式

實體按鍵一直沒有被全部取消,是因為有的體驗無可替代。電源鍵承擔了開/關機、解/鎖螢幕的功能,在系統崩潰的情況下,它是手機的最後一道屏障,可以強制關閉電源。調音量也是一個的常用操作。在一些特殊場景下,比如夜晚看不見時,用戶需要一個有反饋、可以盲操作的操控方式。很明顯,有物理反饋的實體按鍵更讓人安心。

除了這些基本需求,實體按鍵還承擔了很多組合鍵的功能,最常用的是螢幕截圖。在Android手機上,螢幕截圖的統一操作是「電源鍵」+「音量-」,操作時只需要兩個手指從背面捏一下,體驗很順暢。

但是有的手機把電源鍵和音量鍵放在了同側,按起來比較彆扭,需要兩隻手才能操作。於是很多手機用手勢來代替組合鍵,OPPO的三指螢幕截圖、華為的指關節螢幕截圖,有的也會在快捷開關、懸浮球裡添加截圖選項。

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小米9的截圖
圖/ 極客公園

像Pixel就更奇怪,它把電源鍵放在了音量鍵的上面,離大拇指更遠,這樣會導致誤觸,按螢幕截圖快捷鍵時也不方便。Pixel的解決方法是通過長按電源鍵來彈出截圖選項,好在它的振動反饋和軟體互動做得不錯,選項就在按鍵旁邊,體驗還算順暢。

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Pixel 3的截圖
圖/ 極客公園

iPhone、Android組合鍵不統一

除了螢幕截圖,還有很多操作需要實體按鍵來完成,但是按鍵越來越少,很多功能就被堆到了僅有的幾個按鍵上。或是長按、或是雙擊,不同場景下各自的操作都不一樣,這很容易讓人混淆。

這裡拿iPhone來舉例。作為iPhone曾經的「靈魂」,home鍵承擔了許多功能,在它被取消之後,這些功能都被轉移到了電源鍵、音量鍵上。

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圖/ 極客公園

原本的「電源鍵」+「home鍵」螢幕截圖,變成了「電源鍵」+「音量+」,和Android手機的普遍操作反了過來;原本的長按Home鍵呼出Siri,現在為了照顧用戶習慣變成了長按電源鍵;那麼要關機呢?你需要長按「電源鍵」+「音量-」,也就是和Android手機的螢幕截圖組合鍵相同......。

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圖/ 極客公園

在第一次給iPhoneXR關機的時候,我真的是試了好久,最後上網搜了才知道方法。雖然開/關機已經不是經常性的操作,但按鍵減少無疑還是給操作帶來了不便。

愛它,就給它一個獨立按鍵

手機內部寸土寸金,但還是有不少廠商願意為了一些特色功能,專門給手機增加按鍵。索尼(Sony)手機有單獨的相機鍵,可以快速啟動相機,並實現類似相機快門的體驗。小米、三星給手機增加了語音助手按鍵,快速啟動小愛同學、Bixby。錘子手機專門為閃念膠囊設置了一個按鍵,快速記錄想法。黑鯊專門給遊戲手機設置一個按鍵,一鍵進入遊戲模式。

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圖/ 極客公園

雖然很多功能都可以通過其它方式來實現,但肯定不如單個按鍵啟動更快。對於手機廠商來說,每個獨立按鍵也成了一個可以宣傳的點,代表對某個特色功能的重視。

手機按鍵之所以能一減再減,是因為很多功能都可以用其它方式代替。比如前面說的手勢、懸浮球、快捷開關,只要把互動體驗做好,實體按鍵並不是必需的。iPhone當年敢把實體home鍵改成非按壓式,就是因為振動反饋可以模擬真實的觸感,非按壓式的home鍵還不怕物理損壞,有更長的壽命。

是時候給實體按鍵「解壓」了

未來的手機會去掉所有實體按鍵嗎?我覺得很難。有一些場景需要盲操作、有反饋,不管是語音操控還是虛擬觸控,都無法滿足所有場景。如果為了延續使用習慣,把更多的功能放在僅有的幾個按鍵上,就要「榨乾」每個按鍵的價值,各種組合鍵、長按、雙擊操作都加上,這樣帶來的結果就是互動混亂,每項操作在不同場景下功能不同,用戶學習起來也麻煩。

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iPhone手勢
圖/ 極客公園

手機廠商需要把更多精力放在統一互動和優化體驗上,讓實體按鍵只負責「必需」的功能。這樣可以給讓按鍵減輕一點「壓力」,也減輕了用戶的學習成本。要推動這樣的互動轉變,只有靠Google、蘋果的力量了。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:極客公園

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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。

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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。

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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。

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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。

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