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***i'm just sick of hype and doing something about it. ***
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本来是想把这一章献给那些没有phd的研究员们，phd这件事自己也纠结蹉跎了好多年，所以特别钦佩那些没phd的研究员们。但半天没凑出字数，就把主题换成了iPhone上的科技。(Bill Buxton也没phd，但那个时代的硕士觉得和博士也没什么区别)。
无脑罗粉不捧苹果臭脚，就介绍那些厉害的研究创新怎么就改变了这个世界。
Multi-touch － jeff han
论文: Low-Cost Multi-Touch Sensing through Frustrated Total Internal Refl ection
jeff han. 没有phd. 其实90%的人可能已经看过他06年在ted上的talk，Jeff Han: The radical promise of the multi-touch interface 。今天看来或许有些寻常，但在那个手握一只触控笔就觉得比直板机了不起的年代，我已经不能用语言来描述那时的激动和仰慕。
jeff在2006年华丽丽地登场，彼时似乎刚刚硕士毕业不久，在nyu做post-graduate.
没发福的偶像略微有些羞涩 source: [Jeff Han's website](http://cs.nyu.edu/~jhan/)
那几年做了好多项目，但是最出名的还是multi-touch, 这篇4页的短文现在有1200+的引用。偶像做完这个项目以后，就创办了公司perceptive pixel，专心做大型multitouch screen。2012年，perceptive pixel 被微软收购，jeff han被微软收编，据说偶尔会在msr带带intern。而今年微软推出的surface hub就是出自perceptive pixel的产品线。相比于HoloLens，我始终认为surface hub是发布会更重要而且有意义的产品。
偶像之所以是偶像，不是因为那1200+的引用，也不是被收购发财又发达，而是因为那几个月的工作，就改变了全世界人的生活方式。
在iphone以前，大部分智能手机触摸屏是这样的。
dopod s1，windows mobile系统，左上角有个开始菜单。 图片来源: [太平洋电脑网](http://product.pconline.com.cn/pdlib/188746_bigpicture2492031.html)
那时的屏幕还是电阻屏，电阻屏需要在屏幕上压下去，使电路联通，从而测量出触点的位置，所以每台机子都配了触摸笔。
果壳上对于电阻屏有一个特别有意思的解释：
电阻屏，可以理解为在手机LED/LCD显示屏外，黏上了一块含夹奶油的海绵蛋糕。蛋糕夹奶油的上下两面，各布满了细细密密的导线。当有外力向下压蛋糕，奶油挤开，上下两面的导线就会接触到一起，电流导通了，从而可以测量出这个触点的X坐标和Y坐标的电压。工程上，除了读取压下去的偏置电压，还兼读取弹回去的电压变化，以便于减少误判，增加准确率。做个比方，整个触摸屏，就像一层能透光的、密布按键键位的微缩键盘，虽然你肉眼看不见，可你手指夹的压力、或者手写笔的压力，可以触动一系列“隐形”的开关。
触屏手机屏幕是怎么识别手的触摸命令的？
source: [What Are The Differences Between Capacitive & Resistive Touchscreens?](http://www.makeuseof.com/tag/differences-capacitive-resistive-touchscreens-si/)
电阻触摸屏的优势是容易开发，精确度高。问题也很明显，夹层多、奶油厚，手机屏幕透光率比较低，记得我的s1在太阳底下是完全看不清的。而现在大部分触屏手机所采用的电容屏在那时还没崛起。彼时电容屏技术上存在着很多问题，按键不准，不同湿度温度下，触点计算不准确等等。
但是，乔布斯最后还是选择了电容屏幕，这个改变世界的决定被各种UX粉讨论出各种版本：
- 乔布斯讨厌触控笔，觉得直接用手才是好的体验，stylus容易丢，插槽好难看
- 乔布斯嫌电阻屏太厚, 屏幕不够亮
...
我更愿意相信是因为是multitouch interaction的出现说服了他。有版本说，有工程师向乔布斯演示了multitouch，乔布斯就拍板了使用电容屏，因为电阻屏不支持multitouch。
multitouch gesture 这个特别阴霸的专利到现在还被apple所拥有，虽然三星一直闹着要打官司，说jeff han才是实际的发明人。Jeff Han's multitouch demo makes a courtroom appearance as Samsung argues patent validity 。可我觉得apple在multitouch的贡献依然非常大。
亮点在06年 source: [信息图：触屏技术发展史回顾](http://digi.it.sohu.com/20130419/n373237161.shtml)
电容屏技术并不新颖，1984年贝尔实验室就开发出了第一个触控屏。技术有了，大家却没想好怎么去用它。同时有两个箭头在屏幕上滑动，听起来似乎也没多大意思。另外电容屏的calibration需要很多资源，才能使电容屏在不同环境下都能稳定工作，因此这个技术就一直是半搁浅状态。如果没有iPhone, 没有jeff han, 或许就像无数垫桌脚的文章一样，只有引用，没有应用。一直等到2005，2006年jeff han的paper，两只手一转就是rotation, 两只手指一撑就是zoom, 大家都被这种灵活而随意的交互击中了。
Multi-touch 各种示意图
也有很多版本说，苹果在电容屏上做了很多工作，解决了不准确的问题。但作为工程师，始终不相信有哪家公司真正在技术上秒杀掉他的同行们。从原理来看，我倾向于认为他们用更多的资源做了更多的calibration，使特定模型的电容屏能更好地工作。
真正令人佩服的创新是iphone把电容屏上灵活而又不准确的交互和 iOS 的design language巧妙地和结合在了一起。偷偷地调整了任务难度，用并不完美的技术完美地解决了问题。
windows mobile 这套ui依然是照搬台式机上的那一套，需要能够点到特别小的按钮才能完成大部分工作
而iPhone的界面是navigational interface, 除了键盘输入，大部分操作对于精确度的要求并不高
再后来的故事，仿佛大家都知道了。
Shift
Shift: A Technique for Operating Pen-Based Interfaces Using Touch
长得酷似电影明星的patrick baudish。
[Patrick Baudisch: 德國 UI 之神](http://mmdays.com/2011/01/10/patrick-baudisch-%E5%BE%B7%E5%9C%8B-ui-%E4%B9%8B%E7%A5%9E/) source: Google Image
很多看似简单的操作，并不是从一开始就有的。比如multitouch，我记得android是直到2.3 还是某个版本才支持multitouch的。
再比如这个放大镜，我也不记得是从哪一个iOS版本开始拥有的。而直到现在，android里还是找不到这个功能。
iPhone放大镜
在人机交互的触屏研究里，fat finger 一直是最重要的问题之一。有些人手指头比较大，很难点到特别精细的位置。另外当手指在屏幕上移动的时候，用户是看不到手指按的位置的。所以，用户并不知道他们是否就按到了准确的位置。
**你真的按到了你想按的点了么？**
**其实你没有!**
之前有一个研究就是专门研究这个问题的 Understanding Touch, 也是来自于patrick的实验室。他们研究了不同角度的按法，发现不同角度产生的误差偏移也不一样。总之，很少有机会，大家真的按到了他们想按的位置。
各个角度使劲按...
fat finger 这个经典问题并不简单，Daniel J. Wigdor后来做出了 LucidTouch: A See-Through Mobile Device 用透明屏幕，从背后摸的办法解决了fat finger的问题，相比于Shift有种大炮射蚊子的感觉。(当然LucidTouch的意义存在于另外一个方向，Daniel J. Wigdor也是我跪舔的偶像之一。)
LucidTouch 原型机
当大家纠结着要不要逃避这个问题时，shift这个纯软件的方法，轻松美好地解决了这个问题。把手指按下的部位放大映射到手指前方，这样手指并没有盖住内容，同时又能在放大镜里小心继续操作。
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每一个真正elegant的solution, 工业界也不愿意错过和等待。Shift作为07年的paper，在几年间就已经被这个世界所接受。
而这个技术的专利也非常神奇，被微软和apple同时拥有，据说apple的大牛和patrick几乎同时发明了这个技术。所以天才和聪明人们在这个世界并不孤独。
最后嘲讽一下，
听说android没有的，miui有，呵呵。
总结
也因为这些工作，让我认为最厉害的研究不是去发明新的硬件，而是在现有的硬件上做一点点改变或者不做改变，就能做出过去不存在的东西。这也是我给自己定义的research agenda.
I look primarily at pushing the boundary of what's possible on commodity mobile devices (or with minimum hardware changes). To create things that don't exist today, I spend large chunks of my time playing with Natural Language Processing, Signal Processing, Computer Vision, Machine Learning, and using them in interesting ways.
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