日前苹果方面宣布，将在今年晚些时候推出眼动追踪、音乐触觉等一系列全新的辅助功能。据悉，眼动追踪功能可帮助残障用户更好地使用iPad和iPhone，并且这一功能将由AI驱动，用户只需花费数秒设置和校准前置摄像头即可，并可以通过设备端机器学习，将设置和控制此功能的所有数据保存在本地，且无需额外的硬件或配件。
此外苹果还将提供诸如音乐触觉、非典型语音识别等无障碍应用功能，并将在iOS 18和iPadOS 18中向用户提供，而且visionOS也将会在新版本中提供更多的无障碍辅助功能。
随着如今包括手机、平板电脑等移动终端成为了越来越用户生活中不可或缺的一部分，但诸如残障人士这样的用户群体，也会因为种种因素在使用上存在一定困难。因此相关厂商也纷纷投入大量资源、研发和推广无障碍功能，这不仅彰显了科技对于所有用户的尊重，也有效提升了部分群体的生活质量。
目前，针对视障、语障、听障用户的不同需求，终端厂商基本也有相应的无障碍应用方案。例如针对视障用户，苹果方面在iOS中提供了“VoiceOver”辅助功能，其可以视为一种屏幕阅读器，能够使用语音提示帮助用户了解屏幕上所显示的信息，并辅助进行操控。而在Android系统中，同样也有类似屏幕阅读器的“TalkBack”无障碍功能。
针对听障用户，各厂商的设计思路也基本大通小异，例如苹果提供了实时文本通话、视频字幕、实时收听等辅助功能，安卓阵营则是以声音识别、无障碍通话等。虽然这些功能的名称并不相同，但本质却基本一致，都是通过将语音和文字的相互转换，来满足这类用户群体的沟通需求。此外值得一提的是，计算音频相关技术的快速发展也为听障用户带来了更多的可能。此前就曾有消息称，苹果方面正试图将一些与助听器相关的技术引入AirPods系列产品，为有轻度至中度听力损伤的用户提供更多的便利。
目前在无障碍应用中，借助眼动追踪来完成交互也受到了高度的关注。但这一技术事实上并不新鲜，多年前就曾有厂商将其引入到移动终端产品中，比如Tobii Dynavox就针对iPad推出了相应的扩展套件，从软硬件层面帮助残障人士通过眼动追踪来使用iPad，不过由于成本等方面的限制，其大多被用于医疗、复健等专业场景。而Vision Pro则更进一步，通过专用的眼动追踪摄像头和相关传感器，可为用户带来更自然、流畅的操作体验。
而在安卓阵营，此前荣耀Magic 5 Pro就支持基于眼动追踪技术的无障碍功能，并且无需增加额外的设备，仅需经过简单的校准就可以帮助用户实现各种交互。仅从实现方式和效果来看，荣耀的这一方案与苹果近日公布的方案有着高度近似之处，但由于后者并未公布具体详情，因此尚有待进一步信息才能确认。
值得一提的是，虽然眼动追踪看似颇为“黑科技”，但其也存在着一定的局限性，其中在交互效率上目前就还有着不小的提升空间。举例来说，在使用眼动追踪时如果想要完成“选定”这样的操作时，就需要持续注视目标点一段时间，这就造成了效率天然就比其他交互方式低下，但如果缩短“注视”时间又可能会导致错误率上升，因此如何平衡两者的关系也或将是下一步的重点。
由此不难发现，目前眼动追踪技术的应用更多还是为了填补无障碍应用领域的空白，先解决“有无”的问题、从而满足部分用户的需求，随后再通过技术迭代来解决效率、精度，以及可靠性。
在如今移动终端市场的高度白热化竞争中，AI的落地已经成为当下的热点方向，同时消费者对于AI如何为终端赋能也极其关注。此次苹果方面宣布的一系列无障碍应用，事实上就体现了AI为无障碍应用多元化、个性化提供更多可能的一大趋势。此前移动终端上的无障碍应用本质上看更像是一个整体框架，大多还停留在解决基本需求的层面，但在适应不同用户的个性化需求上还有很大的提升空间。
随着相关技术的发展、特别是AI大模型技术的快速进步，为无障碍应用的个性化带来了更多可能性。通过大模型的加持，无障碍应用将能够学习用户的特征、并理解需求，从而提供更为精准的的相关服务。以苹果此次新增的倾听非典型语音功能（Listen for Atypical Speech）为例，相比传统语音识别受限于用户口音、习惯等因素，在识别率方面有所局限，但目前已有相关人士表示，AI有潜力改进数百万非典型言语使用者的语音识别能力，因此这一功能有望为患有中风、肌萎缩侧索硬化症等疾病的用户提供更好的体验。
不仅如此，AI的加持已经开始在越来越多领域为无障碍应用带来突破，例如vivo就借助蓝心多模态大模型为vivo看见App赋能。据悉，这款应用通过整合视觉、声音、空间、文字等多维度数据，为用户提供了AI环境识别、物品查找等功能。未来在AI落地移动终端的趋势中，无障碍应用也将因此获益，并陆续涵盖更多的领域和使用场景，为更多用户提供便利。
随着相关技术的不断进步，无障碍应用如今已成为移动设备不可或缺的一部分。虽然眼动追踪等前沿技术的引入，目前还不能完全满足所有用户的需求，但却为无障碍应用的后续发展提供了新的思路。更为重要的是，AI的深度融合也为无障碍应用带来了更多的可能性，不仅使得其向着更个性化、多元化的方向发展。
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