苹果iOS 18这个功能，可能将改变iPad的使用方式

毫无疑问，新款 iPad Pro 仍然是阅读、游戏、观看视频及绘画等领域的最佳平板。但随着 M4 芯片、妙控键盘及 Apple Pencil Pro 的加入，iPad 比任何时候都更接近一台笔记本电脑。

那么，是否 iPad 会在未来渐渐成为一款带有触控功能的 MacBook？

答案可能是否定的。

眼动追踪：从 Vision Pro 到 iPad

近期，苹果公司公布了其 iPadOS 18 操作系统中新加入的「眼球追踪」功能，这项看似不起眼的功能却被放在了介绍页面之首。

说起眼动追踪，可能很多人第一个想到的还是此前苹果发布的 Vision Pro，这款设备最突出的特征之一就是采用了眼动追踪的方式代替传统手柄。

用户可以通过眼球的移动，来控制应用程序，进行菜单导航，甚至是玩游戏，无需依赖触控或外部设备，大大提升了使用的便捷性，展示出了这种交互方式的魅力。

这主要得益于 Vision Pro 分布在内的数个红外摄像头及 M2、R1 双芯片的设计，使其能够利用图像处理技术提取与眼动相关的特征，并通过建立模型的方式实现眼动追踪。

而不久前发布的新款 iPad Pro 在形态上的一个重要改变，就是把摄像头从窄边挪到了长边上。

摄像头模组中的点阵投影仪、泛光感应元件、前置摄像头、红外摄像头搭配全新 M4 芯片，如今看来或许就是在为后续计划铺路。

此次的更新描述中也显示，苹果的眼球追踪功能完全由设备上的机器学习实现，这意味着它不需要任何额外的硬件，并且可以立即在所有运行 iPadOS 18 的设备上使用，印证了这一判断。

图片来自哔哩哔哩博主：微机分 WekiHome

目前业界公认的眼动追踪方法，有基于外观的眼动追踪方法与基于二维映射的眼动追踪方法两种。

前者主要以人脸图像或眼部图像为输入进行特征提取，然后通过机器学习将这些特征和视线方向关联起来。这种方法设备简单，只需要摄像头就能完成，但它需要大量的训练数据来建立准确的模型，从而正确地解读你的视线方向。

而另一种基于二位映射的眼动追踪方法，则主要通过分析眼球和角膜反射的相对位置变化来确定眼球运动。

由于眼球运动时角膜反射光斑位置不会变化，因此就可以作为瞳孔运动的参照点，根据两者相对位置的变化，计算实现方向。

校准时你需要注视屏幕上的特定点，系统会记录这些点和你的眼睛数据，建立一个映射模型。之后，当你看向其他地方时，系统就能通过这个模型准确地知道你在看哪里。

瞳孔-角膜反射向量法示意图，图片来自网络

早在多年以前，苹果就开始布局眼动追踪领域，网络相关人才及技术。

2013 年，苹果收购了来自以色列的 PrimeSense，该公司曾为微软提供 Xbox 的 Kinect 的动作控制技术提供支持。

这家公司曾推出过一款非常小巧，可嵌入手机、平板等设备的 3D 摄像头——Capri。这是 PimeSense 在 2013 年 Google I/O 大会上展示的内容：

Capri 被安装在谷歌 Nexus 平板电脑上

Capri 对真实场景进行 3D 建模，并获得场景内物体的长、宽、高等具体数据

通过 AR 技术模拟出椅子在真实空间中的碰撞信息

将 3D 图像传输到 3D 打印机完成 3D 打印

一同推出的还有在当时号称「全球最小」的 3D 感知芯片，由于不错的性能和小巧的体积，使其能够部署到手机、电视等诸多电子设备上。

2017 年，苹果又收购了一家来自德国的老牌眼球追踪技术公司 SensoMotoric Instruments，它曾一度是全球最大的眼动设备的生产商。

凭借「钞能力」带来的一系列关于眼动追踪的硬件及软件，苹果在同年首次将眼动追踪功能用于其 Face ID 中，来提升解锁的安全性。

此后数年间苹果不断有眼动追踪相关的专利申请流出，苹果也在不断探索，这不仅促成了 Vision Pro 基于眼动追踪的交互方式，也催生出了其他苹果设备上关于的眼动追踪的无限可能。

相比传统交互方式（鼠标、键盘、触控等），眼动追踪存在这样几个优势：

也正是得益于这些优势，使其在很多具体场景中展现出了巨大潜力。

例如在很多游戏中，除了带来更加便捷的操作以外，眼动追踪也会给玩家带来更好的沉浸感，让玩家只需通过实现就能控制游戏内角色进行互动。

此外，实现眼动追踪功能后，开发者还能根据眼动数据调整场景光照、视角变化等诸多参数，适配用户个人视觉习惯，使游戏画面更加逼真。

游戏中的社交，也可以通过虚拟人物实现随玩家面部实时变化的各种动作状态，例如实现方向、眨眼、眯眼等，丰富人物的情绪表达，从各个方面提升游戏的沉浸性。

除了游戏以外，这项技术给日常生活带来的变化或许才是更值得期待的。

Vision Pro 在发布后，一个重要应用场景就是教育、医疗等场景，毫无疑问这在实现眼动追踪的 iPad 上同样适用。

诸如飞行员模拟训练、手术模拟等职业训练领域，通过跟踪学员的眼球运动来评估决策速度和准确性。

眼动追踪可为教师提供关于学生学习过程中的注意力集中点和理解程度的实时反馈，有助于个性化教学策略的指定和改进课程内容。

安装在飞行驾驶模拟教学设备上的眼动追踪设备

还有一些场景非常适合眼动追踪这种交互方式，例如家居环境就是其中之一。通过眼动追踪，使 iPad 成为智能家居中控台，实现对家居的控制；或者在手上有其他事情、手上有油污等情况下提供另一种操控途径等。

虽然眼动追踪应用潜力非常巨大，但也有部分业内人士对该技术的安全性提出了质疑。

数据表明，一个人的眼部数据会暗含用户的年龄、性别、种族、情绪状态、性格特征等等多种信息。

加州大学洛杉矶分校技术、法律和政策研究所的创始人和教职联席主任 John Villasenor 表示：

一旦眼动追踪技术成熟，它将收集更多的信息：我们在网上阅读的内容，甚至我们的阅读过程。比如，我们是否看到了网页广告，想了一会，最后没去点击？我们在阅读整个网页的时候，眼球是怎么移动的？我们更喜欢或者避开哪些字，词语，或者主题？在未来，展示到我们眼前的广告，是否将不仅仅只是取决于我们买过什么东西，还将取决于我们眼球的运动状态？

显然，如果能够了解用户目光注意力的持续时间、焦点偏好，再结合瞳孔大小、眼跳等多种维度的数据，想要更准确地「猜你喜欢」无疑会更加准确，隐私保护的难度也将直线升级。

对此，苹果的解答是将所有的捕捉和解读都放在设备上进行，不需要借助其他外部硬件，例如专门用于捕捉眼动数据的眼镜等设备，苹果也看不到摄像头捕捉到的任何内容。

不过这在当下用户隐私安全愈发看重、泄露信息总会不时发生的大背景下，或许仍然很难解决用户的忧虑，也很可能会成为眼动追踪功能难以推行的一个重要因素。

专门用于捕捉眼动数据的 Tobii Pro Glasses 2，图片来自Tobii

此外，还有一个更大的问题在于如何确保眼动追踪在不同环境下稳定、准确地运行，并能适应诸如佩戴眼镜、具有特殊眼部特征的人群等。

而且由于人的视线往往移动速度很快，运动也常常是不规则的、或具有跳跃性的，这也是一个必须解决的难题。

针对这一问题，苹果或许将会用上 AI 来解决。

一位曾负责开发 Vision Pro 苹果前员工 Sterling Crispin 透露，苹果使用了大量神经科学来开发其一些关键功能，例如通过 AI 来预测用户的操作行为：

AI 模型会试图预测您是否感到好奇、走神、害怕、集中注意力、回忆过去的经历或其他认知状态。这些可以通过眼动追踪……测量来推断。

他还表示，这主要由于：

你的瞳孔在你点击之前会做出反应，部分原因是你预计点击后会发生某事。因此，可以通过检测用户的眼部行为，并实时互动的 UI 来创建与用户大脑的生物反馈，以创建更多这种预期的瞳孔反应。

他还兴奋地表示，这种加入 AI 算法及实时反馈的眼动追踪反馈，正在使其成为了一种「粗糙的脑机接口」，非常酷。

当然，对于眼动追踪成为「脑机接口」的描述或许略有夸张，但无法掩盖的是其对交互方式的扩展潜力。

iPad 在诞生之初曾被寄予厚望，但至今仍然被不少人视为「买后爱奇艺」的存在，其根本原因就在于交互的贫乏。

在这方面，苹果其实已经进行了很多努力，例如 Apple Pencil、妙控键盘的加入，某种程度上都可以看做是苹果在丰富平板交互方式方面进行的尝试。

不过这些努力似乎并没有从根本上改变 iPad 的尴尬处境，毕竟如果想要使用键盘，何不直接选择 MacBook？而 Apple Pencil 虽然挖掘出 iPad 形态在专业领域的潜力，但又受限于专业领域狭窄而无法成为拯救 iPad 的关键。

此外，从「辅助功能」中找到新的交互，也一直是苹果挖掘产品潜力、提供新的突破的一个重要方法。

例如 Apple Watch Series 9 双击功能可以感应手指动作，做到无需触摸即可控制手表，在推出后受到不少用户好评，但它也曾长期隐匿在「辅助触控」的角落。

与眼动追踪很相似的交互，其实也藏在苹果的「辅助功能」的列表，例如目前很多 Mac 电脑的「辅助功能」中，就已经出现了「头控指针」，用户能够通过头部的移动来控制指针的移动。

随着 iOS 18 的更新，眼动追踪也同样很有可能也将从「辅助触控」的角落走向舞台的中央，在一段时间后成为你每天都在使用的一项重要功能，打开 iPad 新的交互时代。

或许，不仅仅使用手指控制，才是 iPad 的未来。

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