【蘋果 WWDC 2019】新 macOS 登場、超簡明 SwiftUI,讓開發者一次寫好 5 種蘋果 OS

這次 WWDC 同時也提供許多新的 API 和工具給開發者,別錯過啦!
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在今年 2019 開發者大會 WWDC 上,蘋果也發表了全新 macOS 「Catalina」,其中最重要的更新當屬把 iTunes 一分為三,拆成Apple Music、Apple Podcast、Apple TV,大大簡化並改善這三項服務。

Apple Music 是相對變化較少,延續 iTunes 音樂功能的一塊,它主要是在介面上將能幫助使用者從超過5000萬首歌曲中更方便搜尋喜歡的音樂。

Apple TV 則可說是為了今年秋季 Apple TV + 準備而來,它具有經機器學習優化後的個性化推薦功能,並支援4K HDR和Dolby Atmos串流的電影服務。至於 Apple Podcasts 也提供了超過700,000款節目,並且有自動更新通知功能,跟全新搜索工具。

此外,macOS Catalina 全新的「Sidecar」功能可以把 iPad 當作第二螢幕使用,也可以一邊看著 Mac,一邊用 iPad 的 Apple Pencil 工作。

在這次 macOS Catalina 上也推出了十分貼心的聲控服務,讓不方便使用鍵盤、滑鼠的使用者直接透過 Siri 來完全控制 Mac,而且所有的語音導航標籤可以幾乎使用在所有 APP 上,也可以跟iOS、新的 iPadOS 上交互使用。蘋果還保證完全不會紀錄、擁有所有的語音控制內容。

這次 WWDC 同時也提供許多新的 API 和工具給開發者,其中蘋果特別介紹了全新的 SwiftUI 框架、新的 Xcode 與 AR 套件。SwiftUI 支援更加簡單易懂的聲明性代碼,就可以讓開發者建立全功能使用者界面,而且同時開放相同 API,讓開發者一次就能寫出跨建 iOS、iPadOS、macOS,watchOS 和 tvOS 等五個蘋果 OS 平台的應用程式。

Xcode 11 則是「圖形化」不用寫任何程式碼的 UI 設計工具。開發者只要把 UI 配置好,Xcode 11 就會自動生成 Swift 程式碼而且還支援APP的自動即時預覽,讓軟體開發者和UI設計者能更緊密地協作。同時,Xcode 也能讓原生的 iPad APP 在「無痛」的狀況下,直接帶到 Mac 上。

關於 AR 部分,ARKit 3 讓蘋果設備的 AR 能力更加強大了。現在ARKit 3 提供相當簡便卻強大的動態捕捉功能,只要相機一錄影,螢幕就會自動生成畫面中人物的動態模型(感覺再也不用動態捕捉衣了?)

全新 RealityKit 則具有相當不錯的渲染能力,能讓開發者做出更為逼真的 AR 效果;跟它搭配的還有Reality Composer,可讓沒有製作 3D 模型經驗的開發者直接使用 3D 模型動畫庫,就製作出 AR 內容並直接在 Xcode 中產生程式碼。

另外上述的API 開發 Beta 測試版今天就會公開,開發者們,手癢了嗎?

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亞洲.矽谷 x AIdea 徵案成果:新創解決「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辨識」AI 模型

國發會亞洲・矽谷計畫執行中心幫助「台北花市」、「阿瘦皮鞋」兩家企業數位轉型,成功導入 AI 應用以提升企業產能及附加價值。
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Photo Credit:亞洲・矽谷計畫執行中心
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國發會亞洲.矽谷計畫執行中心與工研院 AIdea 人工智慧共創平臺合作「產業出題、 AI 解題」徵案,協助台北花卉公司(台北花市)及阿瘦皮鞋兩家企業出題,題目分別為「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辦識」,前後歷經半年的徵案與解題,並邀請資料專家診斷和協助,吸引超過 700 名團隊參與。此次解題優異的新創公司包括:台灣資料科學、庭躍、羅伯斯特及索妮婭四家新創團隊。

亞洲.矽谷計畫執行中心李博榮行政長表示,執行中心持續以「完善創新創業生態系」及「推動物聯網創新研發」為兩大主軸,本次徵案集結了資料科學家與輔導團隊進行訪視企業,從前期的釐清企業需求、檢視企業的數據資料,到最後定義題目與公開解題。活動對企業數位轉型做了一個很好的示範,成功借外部創新能量,導入 AI 應用,以提升企業產能及附加價值。

此次參與出題的台北花卉公司副董事長呂瀅瀅表示,台北花卉公司一直在尋求如何解決花卉的價量問題,擺脫過往農產品容易發生價格過高或是崩盤的情況,如過年期間花卉的需求波動高,預測非常困難。台北花卉希望能夠透過 AI 預測模型,維持花卉的價量,並且穩定造福農民。這次「香水百合價量預測」的準確度高達 7 成,也是非常不容易,之後不排除再找其它的花種進行價量預測,期待在未來能夠將此套 AI 預測導入花卉公司價量預測的標準流程。

阿瘦皮鞋的「動態足壓影像辨識」,參與解題的隊伍能充分利用電腦視覺的技術,來預測足型的最高點及最低點。在第一名的模型中,每個點的平均距離誤差只有 4 個像素,是非常好的結果。未來應用落地後,將大幅提升標註精準度,對於後續的數據應用賦予更高價值,同時也符合阿瘦皮鞋帶給客戶足下與生活美好的企業理念。

工研院巨資中心副組長洪淑慎強調,企業若要推行 AI 應用,首先資料的收集是很重要的步驟,因為 AI 需要大量且正確的資料來學習,達到分析預測的結果;其次是需要企業管理的高層支持,才能由上而下地順利推動,成功率較高;最後則是跨領域的共同合作,由各個不同的領域專家與 AI 專家一起合作,才能達到最佳效果。

後續亞洲.矽谷計畫執行中心與 AIdea 團隊,將安排解題優異的新創隊伍與兩家出題企業進行媒合,以落實企業注入外部創新能量,實現 AI 數位轉型的目標。

本文章內容由「亞洲.矽谷計畫執行中心」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。