下週，蘋果就要召開今年秋季第二輪發佈會，重點當然是久等的 iPhone 12 啦。
只是機哥想起，上個月發佈的 iPad Air 4，至今還沒有發售……
畢竟 iPhone 12 可能搭載的 A14 Bionic 芯片，搶先在 iPad Air 4 身上發佈。
機哥原本還以為能提前看看 A14 究竟有多厲害呢。
而且這次蘋果也給 iPad 系列第一次搞起了多彩配色，機哥瞅見，有網友說 iPad Air 4 也許不僅搶發芯片，可能還搶發 iPhone 12 的機身配色。
於是有大神，自己動手做了一張渲染圖，還似模似樣：
（非官方）
這麼一說，再加上全面屏、支持 2 代磁吸式 Apple Pencil、換上 USC-C 接口，其實 iPad Air 4 的更新幅度還挺大的嘛~
但是，機哥要說但是了。
在我看來，iPad 今年最大的「創新」，並不是硬件，反而是軟件。
沒錯，機哥說的就是 iPadOS 14 。
甚至我覺得隔壁 iOS 14 那些小組件、App 資源庫的新功能，只能說是「更新」，而不能說是「創新」。
因為蘋果今年在 iPad 的系統上，做出來一個很酷炫的功能：隨手寫。
更新到 iPadOS 14 之後，機哥只要在系統裡看到有能夠輸入的地方，都可以直接拿 Apple Pencil 往上面寫。
然後系統就會自動把我們手寫的筆跡，轉成文本。
然後輸入之後，還能僅用一根筆，完成文字的框選、刪除、插入、空格等，以前要用鍵盤才能完成的操作。
But，是不是乍這麼一聽，覺得平平無奇？
你們的內心OS，大概想吐槽：就這？這也能叫創新？
嘿嘿，接下來看好了。
如果機哥在 iPad 自帶的備忘錄 App 裡手寫，我不僅可以像正常的文本那樣，選擇某一個字、甚至選中某一段話，然後複製到別的 App。
要知道，這可是手寫的字，並不是電子文本啊。
這還不算最神奇的！
最流弊的地方是，如果機哥寫下一個網址，長按它，能直接打開那個網站。
類似的，如果是手寫的電話號碼，能直接撥打。
手寫的日期時間，能直接建立日程安排、待辦事項等等。
……
但是，iPadOS 14 這個功能，不僅是全局支持自動轉換，而且還支持中英文混寫。
大家想想看，每個人的筆跡都不一樣、寫字的力度不一樣、每個人的筆畫習慣也不一樣，如果還夾雜著字母、數字、標點符號，這識別起來的難度可想而知。
辣麼，這麼複雜的功能，蘋果是怎麼做到的呢？
剛好前不久，蘋果副總 Craig Federighi 接受採訪時，曝光了蘋果是怎麼實現它的。
（就是之前主持發佈會的那位）
以前也有別的公司做類似的東西，但他們往往是直接拿現有的筆跡來掃描和分析。
機哥舉個例子吧，咱們現在可以去找出王羲之的真跡，把他寫下的每一個掃描出來，然後分析他是怎麼寫的。然後再用這些數據，生成別的字。
你們讀小學時，應該沒少練字帖吧？
但是，這次是 Craig Federighi 說的但是。
這種方法，滿足不了 iPad 這個「隨手寫」的功能。
因為 iPad 使用的人群，覆蓋了全世界多個國家和地區、多種不同人群、多種不同年齡的人、還有各種職業等等等等。
簡單來說，就是用 iPad 的用戶，人與人之間差別太大。
就好比醫生寫的“天書”，跟咱們普通人寫的字，那能一樣嗎……
（圖片來源於網絡）
所以蘋果才說：
僅靠靜態例子是不夠的，我們需要查看構成每個字母的筆畫。如果您瞭解筆畫以及筆畫如何下降，則可以用來消除所寫內容的歧義。
機哥猜，這裡的筆畫，應該不僅僅是把文字拆開，還包括筆畫的順序、筆觸的力度等等。
很多時候，同一個字，由不同人寫的方法都是不一樣的
只有摸透了絕大部分寫字的方法，才能讓 iPad「隨手寫」的識別度到達“能用”的狀態。
辣麼，蘋果的解決方法，機哥覺得雖然不見得新穎，但的確有效。
據 Craig Federighi 表示，在開發期間，蘋果從世界各地找來了一大群人。
意圖很明顯啦，是想盡量覆蓋不同手寫習慣的人群。
然後蘋果遞給他們一支筆，讓他們快速書寫、讓他們緩慢書寫、傾斜書寫。
emmm，機哥突然想象出一個場景，蘋果一群理科男的工程師，對找來的志願者喊：
“慢一點啦，不要那麼快啦~”
“對對對，歪一點。”
“再用力一點……”
然後再用機器學習，分析這些數據，才知道這“鬼畫符”寫的是什麼。
最終，當 iPad 越來越懂世界各地的人寫字的方法，無論是中文還是英文，它通通能夠識別出來。
值得一提的是，目前 iPadOS 14.0 的「隨手寫」，第一批只開放了英文、簡體中文和繁體中文。看來庫克還是很重視中國市場的嘛~
而且不知道是不是巧合，蘋果兩任 CEO 都學過書法。
吶，庫克寫的毛筆字，其實也就那樣……
而喬布斯也曾經透露，Mac 電腦字體最初的設計靈感，來源於他大學時上的書法課。
機哥這麼一瞅，兩任 CEO 都那麼喜歡手寫，今年 iPadOS 14 在手寫這件事情上，花那麼大的人力、物力、財力去做「隨手寫」，好像也不奇怪了…
玩笑歸玩笑，不管是基於什麼原因要做這個功能，現在我們用起來方便就行啦。
不過嘛，像這種“拼人頭”，從全世界找到 N 個不同的人，收集他們的數據，最終開發出一項新功能，類似的事情蘋果也不是第一次幹了。
比如說，AirPods 的前身：EarPods。它是在 2012 年，跟隨 iPhone 5 一起發佈的。
我們都知道，每個人的耳朵輪廓，其實都是不一樣的。
辣麼，耳機要想戴得舒服，最好就是貼合耳朵的輪廓。
於是蘋果號稱找了成千上萬人，然後 3D 掃描他們的耳廓，最終設計出符合絕大部分人耳朵的 EarPods 設計。
所以當年 EarPods 前前後後折騰了 3 年，才開發出來。
後來的 AirPods、AirPods Pro，都是在這個基礎上改良而來的。
所以說，要搞出一個好東西，要不就砸錢、要不就砸人……
另一個例子嘛，則是我們天天都在用的 Siri。
還記得去年，因為 Siri 在收集用戶的對話來優化自己的準確度，鬧出了一場隱私門，當時機哥也有寫過文章。
後來蘋果出公告說，收集的過程使用的是差分隱私技術，所以數據不會對應某個用戶，然後隨著 iOS 13 的更新，也支持刪除 Siri 的數據。
但這件事情也可以看出，要做一個 AI 人工智能，還是要拿成千上萬的數據，喂進去讓機器分析，才能做出來。
而像 Apple Watch 的洗手提醒、運動姿勢分析等等，蘋果在公司內部有個實驗室，是專門請人來做各種姿勢……
最終經過機器學習、建模，才出現我們現在手錶上各種健康檢測功能。
（圖片來源於網絡）
機哥也不得不感慨，現在要做一個符合大部分人使用習慣的產品，太不容易了。
其實要想符合全世界 70 億人的產品，最好的方法就是把 70 億人都拉來調研，然後總能開發出貼合每個人的產品。
但是這肯定不符合現實~
所以各大科技公司，就要在條件允許的情況下，儘量多的、拉不同的人來調研。
其實上面那麼多蘋果的例子，只是一個縮影，別的科技公司也一樣。
做耳機的，像 OPPO、vivo、小米，也有找志願者來對他們的耳朵進行 3D 建模。
做語音助手的，像微軟、谷歌、亞馬遜，都是工程師從海量的數據中，不斷拿出來優化的。
其他硬件或軟件也都一樣，儘可能多的測試和實驗。
而我們今天能用到那麼多數碼產品，背後都有無數工程師和無數志願者的努力。
這麼想想，機哥覺得每個數碼產品，確實都挺有重量的呢~
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