中国移动手机导航文章列表:

• 1、中国移动打造高精度定位物联卡 助力交通强国建设
• 2、移动机器人导航技术有哪些应用场景和特点
• 3、万字干货！全新 UI 视角帮你掌握界面三重构的知识点
• 4、你身边的移动智能管家
• 5、当今旗舰电视最新画质技术，马上就被联发科搬到手机上了

中国移动打造高精度定位物联卡 助力交通强国建设

“十四五”时期是加快建设交通强国开局和起步的重要阶段，中国移动全资子公司中移物联网有限公司、中国移动（上海）产业研究院和中国移动通信有限公司研究院三家单位联合攻坚，依托5G 北斗高精度定位系统，将高精度定位服务和SIM卡跨界融合，创新性打造了集成差分服务的高精度定位物联卡，为加快推进5G智能交通信息基础设施建设贡献“物联”力量。

跨界融合，高精度定位谋新局

随着科技发展和产业升级，自动驾驶、无人机、精准农业、智慧物流等行业对高精度定位的需求呈爆发式增长，中国移动打造的高精度定位物联卡为物联网各行业客户提供稳定、可靠的蜂窝移动通信服务，通过将高精度定位差分服务连接能力植入SIM卡中，实现物联卡主导获取差分修正数据，帮助客户获得快速便捷的集成高精度定位能力。

据了解，中国移动打造的高精度定位物联卡具有四大核心优势：一是在服务集成方面，提供SIM卡标准应用能力，终端无需额外开发工作，集成时间大幅缩短；二是在终端成本方面，减少存储和计算资源需求，降低硬件成本，广泛适用于各种高、中、低配置的终端；三是在数据安全方面，提供“通信 定位”通导一体化网络服务，借助SIM卡硬件级认证和加密能力，保证用户位置数据安全；四是在业务模式方面，实现高精度定位服务和流量套餐组合搭配，提供灵活产品方案。

聚焦民生，解决急难愁盼问题

中国移动在物联卡运营过程中发现，一些物联卡企业客户为了降低终端成本，普遍采用最简配置的硬件，终端硬件的低成本、低配置，使其难以集成高精度定位服务能力。例如早期共享单车领域，由于其嵌入式智能硬件存储和计算容量较小，无法集成常规的高精度定位服务，导致出现“定不准”“找车难”“停车难”等问题。

中国移动践行“人民邮电为人民”的初心使命，切实解决人民群众急难愁盼问题。针对过去共享单车出现的需求痛点和技术难点，中国移动利用物联卡安全存储空间，为终端提供高精度定位服务，成功解决了低配置终端集成高精度定位服务的技术难题，帮助用户更准确、便捷地找车用车，大幅提升用户体验，同时更精准干预用户骑行行为和停放管理，进一步助推市容市貌整洁有序。

交通强国，高精度定位物联卡赋能各细分行业

近年来，港口发展进入智能化阶段。中国移动通过跨界融合和数智创新，为智慧港口智能调度等问题提供全新的高精度定位解决方案，利用高精度定位物联卡为集装箱、运输车、龙门吊、巡检无人机等各种设备提供精准差分服务，结合港口高精度地图，助力港口运输装卸安全高效。

此外，中国移动还与国内知名定位导航产品制造商开展深度合作，面向低成本、低配置的物联网终端提供高精度定位服务方案，解决低配置终端无法集成高精度定位服务的行业痛点。目前，应用了高精度定位卡的车载定位器，在实地路测中，动态亚米级定位精度已达到0.8m以内，高于行业标准要求20%。

未来，中国移动将充分发挥自身的行业影响力和网络技术优势，持续探索跨界融合应用创新，加速垂直领域产业融合发展，构建万物智联新时代下的精准定位产业新生态，驱动各行业数字化、网络化、智能化转型升级，谱写交通强国新篇章，努力实现“人享其行、物优其流”。

来源：中国青年网

移动机器人导航技术有哪些应用场景和特点

随着移动机器人技术的不断发展，其在各行各业的应用越来越广泛。尤其是在导航领域，移动机器人导航技术已经发展成熟，并且在实际应用中取得了很好的效果。

磁导航

磁导航是目前最常用的移动机器人导航技术。磁导航系统通过测量地球磁场的方式来确定机器人位置。磁导航系统的优点是成本低廉，但是磁场的干扰会导致导航精度下降。

激光反光板导航

激光反光板导航是使用激光测距仪来确定移动机器人与周围物体的距离，并使用反光板来实现导航。反光板可以是一个简单的平面，也可以是一个复杂的三维结构。利用激光来实现导航的优点是，激光可以穿透大部分物质，因此可以在较暗的环境中实现导航。此外，激光测距仪的精度也比其他传感器要高得多，因此可以在更小的空间内实现导航。

二维码导航

二维码导航是指利用二维码来导航机器人的一种技术。二维码是一种储存数据的图像格式，可以将二维码放置在机器人的路径上，机器人便可以通过扫描二维码来获取路径信息并进行导航。二维码导航具有良好的精度和可靠性，是目前常用的机器人导航技术之一。

SLAM 导航

SLAM 导航是指在不使用任何先验地图的情况下，利用机器人的测量数据自主地生成地图的导航技术。通常，这种技术会使用一个激光雷达或者摄像头作为机器人的测量设备，来不断地扫描周围环境，生成地图。

在未来，移动机器人导航技术还将继续发展，并且还将有更多的应用场景出现。相信在不久的将来，移动机器人导航技术将成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

原创作者：科脑机器人

万字干货！全新 UI 视角帮你掌握界面三重构的知识点

编辑导语：好的界面设计有利于用户更好的了解产品，也能提高用户的使用体验。那如果才能拥有一个好的界面设计呢？本篇文章中，作者分享了使用界面设计需要的一些方法和技巧，感兴趣的小伙伴不妨来看看~

当不确定成为常态，公司的组织架构频繁变动，产品不断迭代，设计师需要跟随用户需求、业务、产品进行技能迭代，UI设计师学习数据分析、运营、交互等技能提升自己。

这些技能都需要产品界面设计为载体，那么界面设计中有哪些确定不变的方法和技巧呢？那就需要对界面有更深入的理解。

一、如何理解界面设计

互联网的项目职能有产品经理、用户体验设计师、交互设计师、UI设计师、视觉设计师、前端工程师、后端工程师、测试工程师等，每个职能岗位对界面设计的理解深度也各不相同。

1. 交互视角

交互设计师会从信息架构、概念设计、导航设计、标签设计、表单设计、搜索、筛选、关系、用户、目标、行为、场景、组件、模式等维度去观察和理解界面设计。

2. 组件化视角

产品经理、交互设计师、UI设计师、前端工程师共同搭建设计系统语言时，他们会从逻辑、关系、信息、载体、容器、技术等维度把界面拆分成一个一个的组件，比如Button、Modal、List、Icon、Tab、Card、Toast、Popover等。

3. 视觉视角

UI设计师、视觉设计师的视角会关注界面设计中的字体、色彩、图标、图片、布局、编排、比例、质感、栅格、风格、趋势等。

4. 前端视角

前端工程师会从代码视角理解界面结构，相关知识点有框架、容器、盒子原理、样式、标签、表单、模式、绝对定位、自适应、响应式、百分比等。

5. 界面三重构构思

基于以上视角，现在我会以一种新的视角带你去理解和学习界面设计，它就是界面三重构。简单说就是分别从X轴、Y轴、Z轴三个维度去理解和解读界面设计。

但是在模型抽象时遇到了困难，如图模型一是从界面、交互、前端的X轴、Y轴、Z轴去解读，模型二是从X轴、Y轴、Z轴的界面、交互、前端的去解读。

模型的抽象不够简洁，有很多重复的点。这种结构很像组件化中的类别和状态。

我尝试用组件化命名的方式梳理出平面逻辑图。梳理出界面—X、界面—Y、界面—Z、界面—XY、界面—XZ、界面—YZ，因为交互和前端都是建立在界面之上的，所以就有了界面 交互—X、界面 前端—X。当写到界面X轴相关知识时，如果有交互、前端的知识点，可以在此基础上接着写。

根据平面逻辑图我抽象出一个更简单的模型。可以从界面的X、Y、Z、XY、XZ、YZ去输出相关知识点，交互、前端在界面三重构的基础上阐述。

二、X轴设计

X轴设计中有位置的结构关系，位置的排序，段落文本行长的易读性，交互和前端中的应用。

1. 位置

X轴从位置上可以简化为左右、左中右的结构关系。

（1）左右结构

在左右的结构关系中，自古就有左为上，人的视线浏览顺序是从左到右，从上往下。所以重要的信息内容可以优先放在左边。

在舞台剧表演中，重要的角色登场往往也是从左边进场。微信的发现列表页把图标加文字放置左边，右边放箭头指向。

（2）左中右结构

左中右的结构布局让层级更加丰富，从而增加层次感。左中右的位置顺序是可以被定义的，常见的有左中右对应一二三的位置关系，也可以对应二一三的位置关系。这两种位置关系分别巩固了左或中为最重要的地位。

（3）左右并列秩序

我们来看看App界面的底部Tab栏的结构，当我们随意打开一个App时，你还记得底部Tab从左到右的栏目分别是什么呢？可能经常使用的App我们很熟悉，对于不熟悉的应用可能就不是很了解。

但是我们依然可以从中找到规律，就是第一个栏目往往是首页，最后一个是我的个人中心，其他的相对比较模糊。

由此我们推断出从左往右的顺序并不是一二三四依次递减，而是一三四二递减结束处呈上升趋势。这种秩序不但适用于C端产品的界面设计，同样也适用于B端的界面设计。

B端产品界面的导航结构第一个是首页（工作台）或最重要的内容分类，最后一个是更多或设置。同样遵循以上规则。

右侧位置重要最典型就是模态设计，在对话框设计中，确定和取消按钮往往把最重要的放置在界面的右侧，这时位置的排序确定为一，取消为二。

2. 易读性

文字段落编排时更多的需要考虑段落文本的易读性，当你设计C端产品时，因为屏幕尺寸的原因会忽略段落文本的行长，但在Web、B端设计中，行长的定义可以影响到读者的阅读效率和体验。

美国芝加哥有学者做过一个试验，人的眼睛是在不停地跳动，在跳动的时候是看不见字的，停下来的时候才能看见字，而且每次停下来只能看六个字。

所以一段文字不要排得太长，过长眼睛在阅读时会很疲劳，在阅读时我们更适合阅读较短的文字。

网页新闻详情页面的行长，我研究了纽约时报为640px、华盛顿邮报680px、Medium 680px，所以我们设计师可以控制行长最大在640—680px。

但是西文和汉字还是有区别的，站在前人的规则上去学习定义规则更加重要。

3. 交互改变位置秩序

位置的重要秩序其实是很容易打破的，在界面固定不变时结构中相对稳定，当交互大兄弟来了，说我想尝试改变改变，如图把手机的网易云音乐和QQ音乐进行组合成组，原来的一二三四的结构就被打破了，变成了一三二的视觉结构关系。

点开组合后，这时候用户大兄弟来了，网易云音乐与QQ音乐的排列先后次序取决于产品在用户心中的重要程度和操作频次。

因人而异，所以大家一定要带着客观的心态去学习，不同视角和不同思考维度都会有异样的结果。

4. 响应式与断点

X轴设计从前端的角度就是响应式和断点，因为载体的容器大小不同，前端代码主要用Media来打断点，不同断点之间会定义相对应的样式。内容元素按照栅格系统进行适配调整。

三、Y轴设计

1. 视觉中心

物理几何中心是居中的，但是人的视觉中心是偏上的，有时候眼见为实是假的，视错觉中有大量的案例，在色彩和图形设计中需要视错觉的矫正。

如下图APP的闪屏页的Logo居中布局，考虑到有向下的重力和视觉中心偏上的理论，往往把Logo居于物理中心上方。

2. 倒金字塔信息层级

倒金字塔结构是按重要性递减顺序安排消息的一种结构形式。界面展示的信息层级多为倒金字塔结构，重要的信息放上面，越往下信息层级越低。

网页设计中还会有折线之上的运用，以前人们看报纸是折叠的，但是为了告知读书报纸展示也是有内容的，所以折叠设计时看到一些图片引导读者打开。

Apple官网的信息层级也遵循倒金字塔信息层级，上方Logo加导航，中间为最新发布的产品，下方为历史发布产品。信息重要层级依次递减。

Apple官网下方露出iPhone的照片来引导用户滚动下拉浏览。

3. 纵向模式

纵向模式是用户习惯自上而下滚动来浏览更多信息，当用户还未确定目标信息时，纵向视觉流能帮助用户在不需要回扫的情况下获取更多信息。

如图微信APP的发现界面，用户会选择一列一列快速浏览直到找到某一目标信息后，再横向浏览细节。

那么问题来了，上文中提到倒金字塔信息层级，重要的信息应该放置上方，为什么APP的Tab栏很重要却放置在界面底部，下文隐喻设计中“驾驶舱隐喻”会讲到。

四、XY轴设计

X轴与Y轴组合后就形成了一个平面，所以平面设计的理论知识在此次也适用。

1. 盒子原理

当我们做界面设计时，为了让界面的元素统一为一个整体时，给他们整体来个框框就形成了一个一个盒子的样式，这样更有利于组合信息。典型的设计有卡片、列表、模块化等。

2. 四角压边

在Dribbble的作品展示中，由于作品图片展示比例为4:3，为了平衡界面中的元素，常常在四个角放一些小的相关元素来平衡画面。我们来看一下R神的插画作品中大量使用了四角压边的设计技巧。

运用到界面设计中最典型的就是卡片设计，比如个人中心、银行卡、列表页面等。如图银行卡就采用卡片设计，四角放置信息，整体给人简洁大气的感觉。

四角压边在设计中是可以灵活运用的，可以把四角压边变成三角压边，两角压边。

如图当四角压边的A1、B1与A2、B2位置慢慢移动至重合时，四角压边就变成了两角压边，多用于列表页。

3. 跷跷板原理

四角压边的本质是跷跷板原理，通过调整元素让界面达到平衡。

跷跷板原理本质是平衡，需要关注的是中间的一条水平线。微信列表设计中就运用了这个原理来平衡界面。

在苹果的原生设计中列表之间分割线是不包含图标且一直切到最后侧。因为左边的图标视觉重量大，右边的重量小，但是通过缩短左侧的杠杆长度并增加右侧的杠杆长度来达到视觉平衡。这种设计技巧在编排设计会被大量运用。

4. 8点网格（4点网格）

8点网格理论来源于谷歌Material Design的设计语言，4点网格理论来源于苹果iOS的设计语言。

个人还是更加喜欢iOS的4点网格，因为原子单位越小，可呈现的方式越多，可解决的问题方案也越多。

8点网格可以理解为最小单位，其他使用的单位都为8的倍数。8点网格多用于DIV盒子与盒子之间的间距。图标、头像等固定尺寸的也可以使用8的倍数。

苹果和谷歌都是在定义产品系统中的度量单位，西方人一直想定义度量这个问题，其中最有名的就是勒·柯布西耶的《模度》，他的理论是以西方人的的比例结构来定义规范，并不能适用于全世界更多的人种比如东方人、非洲人。

但是苹果设计团队发现世界上所有人类的手指触摸屏幕大小是一致的，最小为44pt。iOS定义了人类使用触控屏的基本度量，44pt也是4的倍率，这才是我喜欢iOS的4点网格的真正原因。

5. 视觉流引导

读者在看界面的时候，眼睛的视线受到画面内容的吸引，就会产生一个视觉先后的次序，将这些视觉集中点的先后依次连起来，就形成了视觉流导向。

设计师经常会考虑版面或界面上的文字是否会被阅读，实际上很多文字都不会被阅读，但是可能会被浏览。

视觉眼动仪可以检测到人们如何浏览一个页面的，从找到切入点，到了解界面中信息关注的先后次序，从而调整界面元素，来引导用户去关注重要且有用的信息。常用的视觉流导向有F模式、Z模式、古腾堡图表法等。

（1）F模式

尼尔森F型视觉模型由Jakob Nielsen于2006年提出，他指出用户在浏览界面时，视线动线会呈现宛如英文字母F的形状，这种视觉浏览模式主要包括以下三个方面：

读者的眼睛会先从顶部开始，从左到右水平移动，浏览的上半部分会形成一条横向的运动轨迹，这就是F形状的第一条横线。

读者的目光会向下移动，并再开始从左到右观察，但浏览的视觉动线长度会相对短些，这就是形成了F形状的第二条横线。

读者从界面左边的部分进行垂直扫描，以较短的长度向下扫描，此时读者的阅读速度较慢，而且更有条理性和系统性，这样就形成了F形状的一条竖线。

根据尼尔森F模型，我们可以得出几个心理暗示：

读者在浏览界面时是快速扫视，不会仔细阅读每一个界面内容。

界面的头两段文字无比重要，多用小标题、短句引起阅读者注意。

将重要的内容放在最上边，将重要的信息显示在标题和段落的前部显示给读者。

（2）Z模式

Z模式是基于用户从左到右自上而下的阅读习惯，用户首先关注的上半部页面的内容，依照从头部的左边到右边，再沿着对角线浏览下一部分的中部左到中部右，循环往复的浏览模式。如图头条的文本编排从标题从左到右阅读到文本从左到右阅读。

（3）古腾堡图表法

古登堡图表法（Gutenberg Diagram）又称对角线平衡法则（Diagonal Balance），由14世纪西方活字印刷术的发明人约翰·古腾堡提出。古登堡图表将要画面显示的东西分成了四个象限：

第一视觉区(Primary Optical Area)：左上方，读者首先注意到的地方。

最终视觉区(Final Optical Area)：右下方，视觉流程的终点。

强休息区(Strong Follow Area)：右上方，较少被注意到。

弱休息区(Weak Follow Area)：左下方，最少被注意到。

如图小程序的授权页从Logo到允许高亮按钮就是对角线平衡构图。

五、Z轴设计

Z轴设计可分为视觉度层级（单界面）、结构层级（单界面）、产品用户流程（多界面）。

1. 视觉度层级（单界面）

视觉度层级是根据界面元素的视觉表现来进行划分浏览的先后次序。界面的视觉度表现技法有主体与背景、投影、色彩字重字号等。

（1）主体与背景

界面中使用背景色是让元素向前进，背景色多为灰色且有颜色倾向，偏冷色或暖色。

微信界面使用了偏冷色背景，Craft界面使用了偏暖色背景。当背景色为白色时就需要留白、线条、投影来区分层级。

（2）投影

界面中使用投影可以增加内容的视觉层级，之前追波流行的弥散投影也是为了增加界面视觉层级。

谷歌Material Design就是运用纸张的物理投影来映射到设计系统中。在界面设计中使用投影时要思考这种技巧的保鲜时长。

（3）色彩大于字重大于字号

色彩最典型的就是App的消息红色圆点，红色的波长最长，所以用最突出的红色来提醒用户有新动态。

字重是从面积的大小衡量的，标题文字常常加字重来提升视觉。

在定义组件时，鼠标悬浮、Hover的各种状态就是用颜色来区分，目的是让用户操作后有反馈的感知。

2. 结构层级（单界面）

界面元素中的结构层级可以分为内容层、导航层、遮罩层、弹出层。内容层是界面内容元素的承载；导航层是位于内容之上，位置相对静止；遮罩层配合弹出层一起使用，又叫模态层；弹出层属于轻量化设计，比如消息通知、下拉菜单和加载、报错等状态提醒。

（1）模态对话框

如图模态对话框是用户在完成任务时，不希望跳转页面而打断工作流程，而是用Modal对话框在一个界面上承载相应的操作。

对于信息量不大，容器可展示的操作可用模态对话框。

3. 产品用户流程（多界面）

产品的界面设计需要从概念到信息分类到信息架构，目的是方便用户快速的搜索、筛选、辨别出有用的信息。

交互设计需要学习辛向阳教授的交互设计五要素：用户、行为、目标、场景、媒介。

产品的Z轴设计其实是从平面（界面）、空间（层级）、架构（关系）梳理出结构关系，但站在产品层面最重要的是信息与用户的交互设计，关注用户旅程地图中用户流程。

用户流程需要多界面之间跳转，这就形成了产品的Z轴界面设计。

（1）什么是用户流程

用户流程是用户从打开APP到完成任务关闭APP的使用全过程，包括了用户看到什么信息，做了什么事。

疫情期间每天都需要使用随申办小程序，用户流程是打开微信，进入到微信首页，下拉查看常用小程序，点击随申办，查看随申办，退出小程序。

根据用户流程优化体验，用户流程越短越好，操作流程尽量不超过5步。

用户流程要顾及头尾，即用户进入到一个新界面会看到什么信息，用户成功完成任务后会跳转到哪里，或显示哪些反馈信息。这些都是最容易被遗忘的接触点。

（2）如何确定用户流程

基于用户的使用场景。以小水查找朋友圈某个朋友的信息为例，需要思考用户有哪些场景，如果知道谁发的，就会先通过找到人，然后进入其朋友圈找到信息。

如果忘记谁发的呢，那只能凭记忆里在朋友圈慢慢滑动，直到找到该信息。

以上从交互设计五要素行为和场景对用户流程进行分析，还可以从用户、目标、媒介去思考如何帮用户高效的完成任务。

拆解用户方法有用户画像分类、北极星指标分类、用户目标分类、用户角色分类、利益相关者等。

拆解媒介的方法有竞品分析、头脑风暴、ABTest、埋点数据分析等。

六、XZ轴设计

上文已经讲了Z轴相关设计，为什么还要写XZ轴、YZ轴的设计呢，从X、Y、Z、XY、XZ、YZ更有逻辑性和完整性，也确定存在一小部分的案例可以解析。

1. Banner轮播图

Banner轮播图除了横向的X轴出场次序，还有Z轴点点一对一的当前状态。移动端受容器大小限制多为Z轴设计，Web端容器变大可以变成左右的交互设计形式。

2. 导航栏

导航栏是Z轴的视觉与交互结合，当前状态需要重点突出，视觉向前进，点击导航栏后底部的横线会有动效移动，可以侧滑导航栏选择类别，这样效率会更高；也可以侧滑下方内容切换选择。

3. 列表侧滑删除

列表侧滑是使用内嵌的布局方式，界面设计中用户习惯是先查看再操作，当容器大小放置不下可先隐藏操作按钮。

QQ聊天界面侧滑内容可以引用该内容。微信消息列表侧滑出现标为未读、不显示、删除操作按钮。

七、YZ轴设计

YZ轴多结合界面交互一起设计，通过用户操作形成Z轴信息架构的变化。YZ轴设计多用于信息流、键盘输入等。

1. 页面滑动

信息流的设计多为Y轴设计，Y轴急促、紧张的情绪会让用户不停的刷信息。

信息流设计中采用相似的界面结构保持统一，比如固定的头像位置，固定的操作按钮位置，标题文本形式等。

微信朋友圈信息流一整块一整块的加载提高阅读效率；而抖音的视频流是一个一个加载，更注重精准推送和沉浸式的观看体验。

2. 键盘输入

键盘输入也是采用YZ轴设计方式，不同场景下的键盘输入交互也有差别，微信聊天界面的键盘输入框放置在底部，每次调用键盘组件时界面会从下往上移动。

而朋友圈评论时，键盘组件除了从下往上移动，还要对齐到对应评论的内容上。前端的定位技术会有所不同。

八、模型升级

界面三重构模型中的界面可以替换成交互、前端、容器、用户、信息等，当然也可以替换成桌面端、Web、小程序、APP、B端设计等。

这样就可以把中间的要素抽象成N，界面三重构模型升级为N——X轴、Y轴、Z轴，N可以为单一的内容比如界面，也可以是N=N N比如界面加交互一起思考。

简化的模型更适合微观层面的细节设计，并不适合于宏观视角的分析设计。

1. 如何使用该模型

我们来举一个组件的例子，比如导航设计共分为二级导航，我们常规会显示出一级导航。一级导航可以从X轴、Y轴两个维度去思考，X轴的多为横向全局导航，Y轴多为侧边导航栏。

当交互大兄弟来显示二级导航时可以平铺（XY）、上浮（Z）、内嵌（Z），二级导航展示方式还需要考虑容器大兄弟的意见，容器够大就可以选择平铺，容器小就展开收起的交互模式，展开就会有上浮和内嵌的两种形式。

模型抽象的N是随时发生变化，对应的界面设计形态也会发生变化，但是X轴、Y轴、Z轴的方法和设计技巧是相对不变的。

只是你知道或不知道，会用或不会用的区别。产品设计中常用的两个方法是等价设计和同形异构。

2. 等价设计

等价设计是帮助用户完成任务的结果是一致的，但过程可能不同，又或者是产品的逻辑结构是一致的，但设计的外在形式有差别。

如图京东购物车的数量添加减少功能是展示出来的，直接可以添加可减少商品数量；但是淘宝购物车的数量是展示结果，修改商品数量需要点击后出现步进器组件。

这两个设计形式就是等价设计，等价设计的好坏需要考虑很多因素，用户、目标、场景、手段、行为、容器、信息关系、生活方式等。存在即合理，合适最重要。

3. 同形异构

同形异构是指不同的信息、数据类型设计出相同的外在形式。

微信消息列表也中有微信广告助手、服务通知、订阅号消息、文件传输助手、个人聊天、群聊天等，这些消息的数据类型、对象各不相同。

可是外在的结构形式是一样的，这样做的目的是简化、统一，通过图标和头像来区分人、应用、工具的消息差异。

以上总结的界面三重构相关知识、理论、技巧都有其使用范围，那么有没有一种设计方法可以凌驾于界面三重构模型之上呢，答案是肯定的，那就是隐喻设计。

九、隐喻设计

什么是隐喻设计？我们应该怎么去理解它呢？隐喻可以理解为隐含的相似性，它用想象的方式将某一物体与另一物体相联系，并把二者的特征、情感等相互结合转移。

如果对隐喻设计感兴趣可以搜索我之前写过的文章《揭开隐喻设计的面纱-你不知道的隐喻设计》。

隐喻设计是通过象征、类比的手法将复杂抽象的概念简明化、具象化、降低用户学习使用的成本，为用户创造清晰、明了、舒适的操作体验。产品设计具体表现在苹果的ios操作系统和谷歌的Material design。

1. iOS六大设计原则之一

iOS六大设计原则：AestheticIntegrity(审美完整性)、Consistency(一致性)、Direct Manipulation(直接操作)、Feedback(反馈)、Metaphors(隐喻)、User Control(用户控制)。

Metaphors(隐喻设计)当一个app的虚拟对象和动作都是对熟悉事物的隐喻时（不管基于现实世界还是数字世界），用户学习的更快；隐喻设计在iOS系统中很好的得到体现，因为用户是直接与屏幕产生物理交互的。

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当今旗舰电视最新画质技术，马上就被联发科搬到手机上了

萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

现在居家看电影，大伙儿还是更愿意用电视。

毕竟在同等条件下，电视的屏显和画质摆在那里，手机再怎么升级屏幕，沉浸感还是没有电视好。

BUT，就在最新一期天玑旗舰技术沟通会上，联发科却突然宣布，成功把电视上的画质“秘籍”搬到手机上来了——

要知道在智能电视市场，联发科智能电视芯片至今已助力累计超过20亿台电视产品在全球各地上市，是这一领域的领导厂商，画质增强技术更是早有积淀。

电视技术移至到手机上带来了两点好处，一方面，画质品质更高了；另一方面，用到手机拍照甚至拍视频上，可以节省算力进一步提升能效。

要知道，这可是各大头部电视厂商都在用的画质技术，有几家才刚安排到新产品上。

此前手机虽然也get了不少影像处理技能，但和高端电视比起来还是要低调一些。

这究竟是怎么做到的？

把电视画质技术搬手机上来了

最新的电视技术全称AI景深画质增强技术（AI Depth PQ），目前这项技术已经被用在不少电视上。

既然如此，联发科脑洞大开：为什么不能将这类AI画质优化相关技术直接用到手机拍照、视频实时处理上，直接改善成片效果？

具体来说，通过AI来进行画质增强的技术又可以被分为几类技术，包括AI图像语义分割技术、景深估计技术和智能优化技术等。

其中最重要也是整个技术的核心，就是AI图像语义分割技术。

这项技术本身并不复杂，核心思路就是将场景中的不同物体按照“描边”的方式分割成几个区域，每个区域中的所有像素都可以用相同的标签来标记：

△例如像素4标签路人，像素3标签蓝天

但用在手机智能拍照上，又有至少三大考验：

AI的理解能力，如何合理切分照片的前景和背景；AI的决策能力，如何选择各区域的优化算法；受限于手机体积，AI算法的功耗不能太大……

例如，上图中站在背后的路人、和毯子上正在拍照的两个主角，虽然都属于“人”这一标签，但需要进行的处理却截然不同，一个需要抠图并智能消除、另一个需要智能美颜算法：

又例如，即使是被划分为“背景”的部分，在进行处理时也有不同的算法需求，像照片中的“普通蓝天”需要被优化甚至智能替换成“更讨好眼球的蓝天”，而草地色彩则需要被调整得更明亮一点。

再例如，想将这个技术扩大到视频拍摄中，像电视处理电影那样实时进行，AI图像语义分割技术又不能占用太多算力，不然直接掉帧甚至快速掉电……

△4K30帧视频（约800多万像素/帧）需要的算力是800万照片的33倍

针对这几点，联发科对应地研发了几种算法，来“配合”语义分割算法打出组合拳。

首先，结合场景识别优化语义分割算法，使得AI不仅能区分前景（如人像、动物等）和背景，还能进一步识别不同种类的背景，如建筑、天空、绿地、植物和水池等。

然后，就是AI区域画质增强技术（AI Region PQ）了。

将照片分割成前景和不同区域的背景后，AI会针对每个区域的物体特性，分析并选取最合适的优化算法，“拆分式”地优化照片不同区域的效果。

例如针对蓝天的优化，基于色彩增强算法让天色看起来更明亮；针对建筑物的优化，则主要在对比度和锐利度上，如结合超分辨率等算法，让建筑物的窗户等细节看起来更清晰……

最后，还能基于语义分割算法降低视频的算力，实现精确对焦。

此前，针对视频的实时追焦算法往往是进行逐帧追焦，通过计算帧间差异来调整清晰度，这样不仅耗费算力，甚至可能降低视频的流畅度。

相比之下，采用语义分割算法区分出前景后，只需要针对前景区域进行侦测和追焦就行，背景则不需要再耗费更多算力去进行优化，就省去了不少算力。

这样一来，不仅照片和视频都实现了实时算法优化，甚至相比原来还节省了一大波算力，例如4K30帧视频和8K30帧视频拍摄所需算力，都降低到了原来的1/4。

同时，联发科也针对AI算法在硬件处理上进行了对应的优化，包括提升APU的能效等，进一步降低AI景深画质增强技术在手机上消耗的算力。

事实上，这也并非联发科第一次针对手机AI技术进行布局了。

用AI突破计算摄影瓶颈

从2018年开始，联发科开始将计算摄影作为手机芯片算法的研发重点。

当年10月份推出的Helio P70处理器，着重提升了多帧降噪 （MFNR）方面的性能，即通过一次性拍摄多张照片，随后通过计算每个位置对应的多层像素均值进行输出，提升照片的清晰度。

这其中涉及大量算法的优化，尤其是拍摄多张照片并进行处理的速度，当年Helio P70针对多帧降噪算法进行优化后提升了约20%的性能。

然而，在计算摄影研发过程中，团队在计算机视觉方面遇到了一些算法优化极限。

适逢更多AI算法在手机端优化落地，计算摄影团队的重心也逐渐转到AI技术研发上。

一方面是芯片上有关AI算力的提升。

最早从2018年Helio P90强调提升AI算力速度、同时推出包含剪枝在内一系列优化算法的AI计算平台NeuroPilot v2.0，到2020年的天玑1000 的MiraVision画质引擎和APU3.0；

再到2021年至今强调的“每瓦有效算力”指标，即APU长时间运行的功率大致在1W左右，联发科在这方面强调的始终是“开源节流”，优化AI的能耗。

也就是说，尽可能在不增加功耗的情况下，提升手机上AI算法运行的效果。

另一方面则是不断改进AI算法的性能。

而从整体研究范围来看，联发科这几年也一直在提升对于AI的重视程度，包括进行贝叶斯优化、元学习相关的机器学习研究，相关论文发表在NeurIPS、ICLR等顶会上。

这其中就有与影像处理相关的研究，例如提出了一个名为CycleNet的框架，旨在提升AI识别拍摄场景中较深物体（即相对镜头的距离较远）的能力。

具体来说，CycleNet借鉴了“神经元会和处理相同图像中具有相同特征物体的神经元产生联系”等一系列生物神经元处理信息的特点，来设计整体的框架逻辑，提升AI在处理较小较模糊的目标时整体的识别准确率。

至于我们多久会在手机上见到这样的AI技术？还得看联发科的速度了（doge）

还有哪些手机技能待点亮？

随着AI落地的技术越来越多，手机应用似乎也在进一步逼近想象力的极限。

甚至有一种观点认为，目前能提升手机性能和创造力的就只有AI技术了。

然而事实真是如此吗？

即便这几年手机功能需求逐渐趋于一致，人们的关注度也并不止放在手机AI技术上。

包括GPU、通信乃至导航等，同样是大伙儿期待在手机上能有进一步提升的硬件设备“技能点”。

这种情况下，手机究竟还有哪些可待提升的功能空间？

如果仔细观察这几年芯片技术发展趋势的话，会发现确实还有不少。

从联发科在技术沟通会上透露的情况来看，芯片厂商针对手机游戏性能提升的侧重点仍然在移动光追上。

只不过相比于去年这一热点概念的提出，今年移动光追已经逐渐成为手机上一个可以预见的功能性卖点，而且还会随着技术的成熟普及到更多手机设备上。

同理还有移动GPU增效方案，也在与移动光追同步进行，目的是在增加图像刷新率、分辨率和渲染复杂度的同时，保持芯片能效的优化，以实现软硬件同步跟进的效果。

至于在通信技术方面，未来可预见的功能则包括5G新双通、以及支持Wi-Fi 7、高保真蓝牙音频等。

其中，新双通指在手机双卡双待的情况下，让双卡的信号彻底不互相影响的能力，即使用流量卡打游戏时，主卡接电话也丝毫不受到影响。

随着明年Wi-Fi 7标准的发布，WiFi吞吐量、稳定性和时延还会有进一步的改善，到那时候手机上即时刷剧打游戏的体验也会再度提升。

至于高保真蓝牙音频这一方面，则主要是改进了音频编解码器和高带宽的技术，让音频传输效率和音质进一步up。

最后则是高精度导航方面的技术了。

虽说随着自动驾驶和V2X等技术发展火热，如今车道级导航已经是车机标配。

但在不用车或是车内手机导航时，除了室内这种卫星信号无法触达的场所，高楼大厦林立的区域也同样需要用到手机高精度导航技术。

而随着联发科MPE（MEMS-sensor Positioning Engine）融合技术的发展，结合传感器（陀螺仪、加速度计等） 全球卫星导航系统的导航技术也将应用到手机上，极大增加室内定位和弱信号区域的导航精度。

年底下一代天玑旗舰芯片又要发布了，据网传型号是天玑9200，你最期待什么功能出现在上面？

— 完 —

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