洗衣机会传话
当我发现家里的洗衣机和干衣机具有还可以联网后，我好奇联网后到底可以干嘛？我下载了app，连接并绑定了这两台设备。
大部份时候我都完全没有关注过他们。后来我才发现，原来我在洗衣机设定的洗衣模式（例如运动/轻柔/大件），会影响干衣机的自动设置，也就是说每次洗完衣服洗衣机会告诉干衣机，我刚刚用什么模式洗了衣服。所以当我把衣服从洗衣机拿到干衣机后，按下启动按钮，它的模式和时间都已经自动匹配好。这一点可以节省我的一次操作，也挺贴心的。
这比给冰箱加块屏幕好多了。
这还让我想起之前看过的一个很好的概念设计，就是洗衣机可以识别衣服的材质和洗涤方式，会自动地调整洗衣方式，也是一种机器的主动思考。
什么是宁静技术（Calm Technology）
这两个其实都是宁静技术很好的一种诠释，它的理念是技术隐藏起来，表面上看不到，人们并不需要主动交互，我们不需要跟洗衣机说，既没有语音，也没有界面，我们都未曾关注，技术自己主动地在提供服务。这正如我在 正在消失的屏幕 中对屏幕的描述，技术的趋势，也是让普适计算（Ubiqutious Computing）变得越来越小，消失在人们的生活中，又无处不在。
早在上个世纪1995年， Mark Weiser[1] 和 John Seely Brown[2] 提出了宁静技术（Calm Technology）这个词，他们发表了多篇文章来阐述其理念，后来他们在施乐帕克研究中心继续发展了这一理念，认为影响最深远的技术应该是隐匿不见的，它们如纤维般融入日常生活，直至不可分辨。
最早文章地址：Designing Calm Technology[3]
聊聊我理解的宁静技术以及AI时代可能的发挥。
宁静技术的核心理念：
1. 用户对技术的注意主要使用边缘注意力。帮助用户很好地在中央注意力和边缘注意力之间切换。
2. 技术主动提升用户对边缘注意力的使用。不给用户带来过多的信息负担。
3. 真正理解用户，并能做到基于用户过去、现在和未来的情境感知。
什么是边缘注意力 The Periphery
这是理解宁静技术的核心概念：边缘注意力。因为最早作者的解释我觉得不是非常的直观，我尝试用我自己的理解解释一遍。不一定跟作者完全一致
边缘注意力是相对中央注意力来说。
开车是一个非常好的例子，司机开车时他的中心注意力主要都在前方道路和方向盘上，他需要了解非常多的状况，而边缘注意力则用来查看仪表盘（速度/油量显示等），中控屏 等。
为何会有中央注意力和边缘注意力的说法。
人类感知信息的途径中，通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉获取外界信息的比例依次为83%、11%、3.5%、1.5%和1%。
所以视觉和听觉，占据人大部分（94%）的信息接受途径。
人的视觉核心器官 - 视网膜有一个非常大的特点：中心凹。这个区域是人眼最敏感区域，它形成的图像是最清晰的，拥有最高分辨率，叫做中央视野。所以人其实真正可以看清的部分很小，不信你盯着手机试试，保持眼球不动，实际上你只能真正看清两个字左右。
但是为什么这不影响我们阅读，因为实际上我们虽然中央视野小，但视野范围非常广，中央视野周边的边缘视野也非常有帮助，我们转到眼球大概扫视一下，就可以理解内容了（基本上是跳读）。
而对于听觉，是不同的声源充当不同通道，我们的听觉敏感，有一定距离和感知频率范围。我们往往会有主通道和次通道之分，也就是例如我们当下在听音乐，音乐是主通道，但是我们也能隐隐听到风扇的声音，我们还可以自由切换，仔细去听风扇的声音，暂时主动弱化音乐通道。
这是我所理解的中央注意力和边缘注意力，我觉得它们主要对应了视觉的中央边缘视野概念和听觉的主次通道概念。
哪些场景更需要宁静技术？
中央注意力被占据的情形
例如在现实中的，人们主要在从事一项基于现实的活动，例如驾驶，滑雪，游泳，此时的中央注意力已经被该活动占据了。那么其他的信息或者任务尽可能不要打扰用户的当前注意力，使用边缘注意力更加合理，在适当的时候将边缘注意力转为中央注意力（例如危险可能发生/特殊情形）
所以当下一些信息仪表盘的设计过分基于GUI强调视觉，我觉得并不是有效的手段。人的边缘注意力其实非常敏感，我们在开汽油车时，通过细微的声音和震动很多时候就可以感知车辆运行状况的异常情形。而在电车消除了一些因为传统结构带来的这种边缘信息时，我们可以考虑如何更好地利用人丰富的边缘注意力来达到同样的效果。
目前很多运动类眼镜产品都出现了应用AR增强技术协助一些运动数据的现实和运行训练。
运动AR眼镜
防近视的电视：
利用摄像头判断儿童观看距离智能提醒
信息过载情形
这是现代技术很容易造成的结果，屏幕堆满了信息，不同应用工具都在抢夺我们的注意力。因而为注意力而设计更加变得尤为重要。如果从单个应用角度，这件事情很难成立，因为每个应用或产品的作用都是争夺用户的注意力，所以这更加需要从系统的角度，能把用户所有的设备和产品都视为一个产品系统来对待。
正如苹果发布的apple intelligence 苹果智能就希望从一个更高的系统维度来调集所有应用之间的数据做出决策分析，从而实现智能，而又过分干扰用户。
Apple Intelligence
任务复杂化或者过载情形
实际上到目前为止，智能家庭的产品配置都是一项具有较高门槛的工作，很多人是交给了装修公司，预设好智能家庭方案，一些爱折腾的人则倾向于利用小米智能家庭产品来自行组建，而每次配置设备，设定智能场景都日趋复杂。即使只是软件，如果让你在一个App中选购来回航班，并确保所有信息填写正确，都需耗费不少时间。而实际上可能你进行过很多次类似的预定，所以GUI图形用户界面并不是很多任务型产品的最优解。
真正理解用户，如果了解用户选择偏好，结合个人信息，让用户从主动任务完成变为变动任务响应，就像有个助理在帮你一样，这可能是AI会带来的价值，它同样也是宁静技术的用武之地，减轻用户的操作认知阻力和注意力负担。
Nest 恒温器
Nest恒温器的设计将传统复杂的频繁调温控温任务，变成机器智能地学习人在家时间，习惯地适宜温度等从而进行自动调节，无需人的干预。是宁静技术的良好代表。
参考文章：
Designing Calm Technology - Computer Repair Blog[4]
世界不是一台大iPhone！——谈万物互联的人机交互史[5]
引用链接
[1] Mark Weiser: https://www.wikiwand.com/en/Mark_Weiser[2] John Seely Brown: https://www.wikiwand.com/en/John_Seely_Brown[3] Designing Calm Technology: https://www.karlstechnology.com/blog/designing-calm-technology/[4] Designing Calm Technology - Computer Repair Blog: https://www.karlstechnology.com/blog/designing-calm-technology/[5] 世界不是一台大iPhone！——谈万物互联的人机交互史: https://zhuanlan.zhihu.com/p/133719619
