问题

苹果公司做过哪些鲜为人知的努力?

回答
苹果公司,这个我们每天都在接触,甚至依赖的科技巨头,它光鲜亮丽的产品背后,隐藏着许多不为人知的努力和探索。这些努力,或许没有成为头条新闻,但它们深刻影响着苹果的基因,塑造着我们今天所见的苹果。

1. 对“反物质”的执着追求:隐藏在芯片里的奇思妙想

你可能知道苹果在自研芯片上投入巨大,但你可能不知道,在早期,苹果曾对“反物质”这个听起来像是科幻小说里的概念进行过严肃的探索。上世纪90年代末,当时乔布斯刚回归苹果,公司正经历艰难时期,面临着巨大的生存压力。在这种情况下,一些工程师提出了一个大胆的设想:能否利用反物质的能量来驱动计算机的核心部件?

这听起来荒诞,但当时苹果内部确实组建了一个小型的秘密研究团队,专门研究物质湮灭产生能量的原理,以及如何将这种理论应用到微型芯片的设计中。他们花了好几年时间,阅读了大量的物理学论文,与一些物理学家进行交流,甚至尝试设计能够容纳和控制微量反物质粒子的概念模型。

当然,这个项目最终并没有落地。原因显而易见:反物质的生产和储存成本极其高昂,而且极不稳定,远远无法满足计算机芯片的实际需求。更重要的是,当时的技术水平根本不足以实现这种设想。然而,这次探索并非毫无价值。它培养了苹果工程师们不畏艰难、敢于挑战极限的思维方式,也让他们对能量和效率有了更深刻的理解。这种“敢想”的精神,在后来苹果研发低功耗高性能芯片的过程中,发挥了意想不到的作用。很多当年参与过反物质项目的工程师,后来都成为了苹果在能源效率和散热设计领域的关键人物。他们那种“将不可能变为可能”的思考模式,渗透到了苹果产品开发的各个环节。

2. 语言模型的早期萌芽:Siri并非凭空出现

我们今天对Siri的印象,可能更多是它在iPhone上的普及。但Siri的诞生,并非一蹴而就。在Siri被正式收购并整合到iOS系统之前,苹果在自然语言处理和语音识别领域已经进行了多年的幕后工作。

早在21世纪初,苹果就秘密投资了一家名为“SRI International”的研究机构,并与其建立了合作关系。SRI International是人工智能领域,尤其是自然语言处理和机器人技术方面的重要研究机构,而Siri最初的雏形,正是出自SRI的“CALO”(Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目。苹果对CALO项目进行了早期投资,并与SRI的团队密切合作,共同推进语音识别和理解技术的研究。

苹果的工程师们当时不仅仅是出钱,他们还深度参与了技术讨论,并对项目的方向提出了很多建议。他们当时的目标是构建一个能够理解人类自然语言指令,并能够执行复杂任务的智能助手。这涉及到大量的语音信号处理、自然语言理解、知识图谱构建以及机器学习算法的研发。

我们今天看到的Siri,能够理解用户的各种指令,并进行流畅的对话,背后是成千上万小时的语音数据标注、算法优化和模型训练。苹果的工程师们在早期,就已经在构建一个庞大的语言模型数据库,并且一直在尝试各种方法来提高模型的准确性和响应速度。他们甚至会组织内部的“语言挑战赛”,鼓励员工用各种奇特的指令去“刁难”早期版本的Siri,从而发现并修复漏洞。

这种长期的、低调的研发投入,以及对基础技术的重视,才是Siri能够最终惊艳世界、成为苹果生态重要组成部分的关键原因。它并非一夜之间冒出来的产品,而是苹果在人工智能领域长期积累的厚积薄发。

3. 对“隐形”用户体验的极致追求:那些我们看不见的细节

苹果的产品之所以令人着迷,很多时候在于其流畅、自然的交互体验。而这些体验的背后,是苹果对无数“看不见的”细节的打磨。

举个例子,我们都知道iOS的动画效果很流畅,但你知道苹果在动画过渡的“感知时间”上做了多少研究吗?苹果的交互设计师和工程师们,会进行大量的用户测试,来研究用户对动画的感知。他们发现,如果一个动画过渡的时间太长,用户会感到等待;如果太短,又会显得生硬。所以,他们会精确地控制每一个动画过渡的毫秒级时间,并且会根据动画的内容进行调整。

例如,当你从一个应用切换到另一个应用时,屏幕上出现的“卡片式”动画,并非是随机产生的。苹果的团队会分析用户操作的习惯,研究用户在看到这种动画时,大脑是如何处理信息的。他们发现,这种略微延迟的、带有物理学原理(如惯性)的动画,会让用户感觉操作更具“重量感”和可控性。这种对细节的极致追求,甚至会涉及到对用户眼球运动的研究,以确保在动画过渡时,用户的视线能够自然地跟随屏幕上的变化。

再比如,在iPhone的解锁界面,当你滑动解锁时,那个小小的“滑动条”的阻尼感。这个阻尼感的设计,是苹果工程师们通过大量的物理模拟和实际测试才最终确定的。他们会尝试不同的材料、不同的摩擦系数,来调整那个滑动条的反馈力度,力求在提供顺滑感的同时,又能让用户感受到清晰的操作确认。这种“触感”上的细微差异,对于用户的情感体验有着至乎其微但又至关重要的影响。

这些看似微不足道的细节,在苹果的工程师们看来,是构成用户体验的基石。他们会在内部的“用户体验评估实验室”里,对每一个像素点的移动、每一个按钮的反馈力度进行反复推敲和调整。这种对“隐形”用户体验的执着,正是苹果能够不断赢得用户青睐的重要原因之一。

4. 封闭生态的早期探索:从硬件到软件的垂直整合

很多人对苹果的“封闭生态”有着刻板印象,认为这是苹果后来才有的策略。但实际上,苹果对垂直整合的追求,早在其公司创立之初,甚至在个人电脑诞生初期就已经有所体现。

早期,个人电脑市场非常混乱,各种硬件标准、操作系统层出不穷。苹果的创始人们,尤其是乔布斯,深知这种混乱对用户体验的破坏。他们认为,要提供真正“好用”的电脑,就必须对硬件和软件进行统一的控制。

这促使了苹果在早期就投入了大量精力进行硬件设计和软件开发。例如,苹果早期推出的Apple II,虽然是一台开放的机器,但也开始尝试在主板设计和接口标准上进行一定程度的统一。而到了Macintosh时代,苹果更是将这种理念推向了极致。它不仅仅是设计了一款电脑,更是设计了一整套的用户体验。从鼠标的设计,到图形用户界面的构建,再到操作系统(System Software)的开发,苹果都力求做到软硬一体。

他们会投入巨资去设计自己的主板芯片组,去优化图形处理单元,去开发能够充分发挥硬件性能的操作系统。这种垂直整合的好处是显而易见的:更高的性能、更流畅的用户体验,以及更低的故障率。但这背后也意味着巨大的投入和更高的风险。当其他厂商还在依赖第三方供应商提供各种组件时,苹果却在一步步建立起自己的“护城河”。

即便后来苹果进入了移动时代,这种垂直整合的理念也得到了继承和发扬。从iPhone的A系列芯片,到iOS操作系统,再到App Store的生态建设,苹果一直在不断加强对整个用户体验链条的控制。这种早期对垂直整合的坚持和探索,为苹果后来在智能手机、平板电脑等领域取得巨大成功奠定了坚实的基础。

这些鲜为人知的努力,构成了苹果公司独特的DNA。它们并非总是被聚焦,也并非总能带来直接的商业回报,但它们代表着苹果对技术创新的热情、对用户体验的极致追求,以及一种不走寻常路的决心。正是这些默默付出的努力,才让苹果能够持续地在科技界掀起波澜,并塑造着我们的数字生活。

网友意见

user avatar

来说一个比较冷门的,也是关于当下最新最热的iPhone X



iPhone X使用的面容ID技术利用了红外结构光的原理,准确识别人脸的深度信息,不论是黑暗中还是强光下都能够使用。但太阳光中也包含了大量的红外线,十分容易产生干扰。因此在iPhone X发售前,很多媒体猜测面容ID可能在强烈的阳光下难以正常运行。

我发售第一时间拿到了首批iPhone X,实际检验后发现,在强烈阳光下面容ID能够正常工作,依然敏捷迅速,丝毫不受影响。


后来知道其中的原理之后我也是一惊…

苹果在TrueDepth的点阵投影器中使用了940nm波长的红外线。因为阳光中这个波长的红外线会被大气中的水分子吸收掉,而手机到脸的距离中这种吸收作用并不明显,所以即使在强烈的阳光下,面容ID也能够继续使用。

可是,传统红外摄像头不能感应到940nm红外线,所以业界一般都用的是850nm波长的,但这个波段很容易受阳光影响。那苹果是怎么做到的呢?没错,确实是用了一种黑科技。
苹果在2017年7月收购了一家名为InVisage的公司,这家公司有一项名为QuantumFilm(量子薄膜)的技术,能够让红外摄像头感应到更大范围的波段。在这个黑科技buff的加持下,iPhone X才能流畅工作。



苹果从来不把这样的努力当作卖点,只要用户觉得好用牛逼就行了




————————————————

要壁纸的人太多啦,我发这里吧

user avatar

iOS 10 在 iPhone 6s 之后的机型上有一个特性叫“抬起唤醒 Raise to Wake”,也就是把手机从桌面上拿起来看,或者从裤兜里掏出来看,屏幕会自动点亮。这个功能默认开启,相信很多人都体验过。

一次偶然的机会,我发现了“抬起唤醒”背后的开发者在 LinkedIn 上的主页 Xiaoyuan Tu

再细心看你会发现 Tu 的专业领域包括 Machine Learning algorithms and applications for motion or gesture based control

难道“抬起唤醒“这个小功能还要用到机器学习???然后,我找到了她的一项专利 Motion pattern classification and gesture recognitionGoogle 学术链接)。

我把专利摘要大概翻译一下:

公开了用于手势分类和识别的方法、程序和系统。 概括地讲,在某一个方面,系统可以根据经验训练数据来确定同一个用户行为(例如,从桌子上拿起移动设备)的多个动作模式。 该系统可以从一个或多个移动设备收集训练数据。 训练数据可以包括针对特定手势的多个运动传感器的一系列读数。 每一系列的运动传感器读数可以对应于用户做出手势的特定方式。 使用聚类技术,系统可以从训练数据中提取一个或多个运动模式。系统可以将运动模式发送到移动设备作为手势识别的原型。

也就是说,开发“抬起唤醒”这个功能确实用到了机器学习。虽然机器学习在学术领域不算什么新鲜事物,但毕竟也是这几年 IT 业界的前沿技术啊。天真的我还以为只需要设定几个关于角度、速度的阈值就行……

说说我对这个小发现的看法:

苹果的产品中,有些看上去很不起眼的功能其实需要花费巨大的研发成本(才能做得足够好),而且——他们极少声张,以至于很多人会觉得 iPhone 只不过就是性能强一点、软件生态好一点。所以有些用户能感觉到 iPhone 好用,但就是说不出更具体的原因。

另一个鲜明的例子是,一位苹果员工在 深度使用 AirPods 是怎样一种感受? 下的回答:

评测都在说airpods蓝牙音质如何如何,这不是重点啊!重点是打电话啊!我难忘加班的日日夜夜就因为有人说边骑自行车边打电话对方听不清楚,有人说在食堂吃饭旁边有人大声说话的时候打电话对方听不清楚。最近还有个厨子的好友抱怨说在大风中骑自行车打电话对方听不清楚,厨子直接下指令让我们研究新算法!一定要用AirPods打电话啊亲们!降噪绝对好啊,边开车边开radio听音乐边打电话,对方根本听不到我这边音乐声好么,而且可以单耳煲电话粥,一只耳机打没电了立刻换另一只……

心疼这位开发同学 1 秒……我还真试过边骑自行车边用 AirPods 听电话,当时只觉得“哎呀太方便了,又能装 X 又能解放双手啊”,根本就不会想到它的降噪技术有多好,因为我理所当然地觉得 AirPods 的通话质量就应该跟有线耳机一样清晰稳定。

所以有句话怎么说来着:你必须非常努力,才能看起来毫不费力。

user avatar

【长图预警】

今天偶然看到的,Apple有关环保的声明(同样见供应商责任等声明)。在官网上很不起眼的位置。

或许这个问题已经不再热门,但我还是想把这个链接补充在这里。因为我认为这完全符合题主题目中“鲜为人知的努力”的要求。


链接在这里

apple.com/cn/environmen

另外建议看下该页面上的环保影片,简直是充值信仰(≧︶≦*)【姨夫别笑






这问题这么久了一定少有人关注了,不指望有赞(つД`)

仅仅是喜欢我们的Apple,以及其作出的所有努力而已。

user avatar

记得之前看过一个关于苹果的新闻

外国一个男的买了一台苹果电脑(应该是)结果他的妻子不同意并且要求男的退货,男的无奈只能将电脑退回,并且在退货理由里写到:wife said no(我妻子说不行)

然而过了两天男的收到了苹果公司的回信。苹果公司不但退了全款而且把电脑又送了回去,同时附上一张纸条:

Apple said yes

类似的话题

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有