تصميم سير العمل على الهواتف القابلة للطي: استغلال الشاشات المزدوجة والـ on‑device AI للإنتاجية والإبداع

مقدمة: لماذا أصبحت الهواتف القابلة للطي منصة عمل فعلية؟

تحولت هواتف الفولدابل الحديثة من مجرد تجربة عرض إلى منصات إنتاجية حقيقية: شاشات أوسع، واجهات متعددة النوافذ، وميزات ذكاء اصطناعي تعمل مباشرة على الجهاز (on‑device AI) تجعلها قابلة لاستبدال جزء من مهام الحاسب المحمول في التنقل. سامسونج، كمثال بارز، صممت Galaxy Z Fold7 وOne UI 8 لتهيئة الفولدابل كـ "محطة عمل في الجيب" مع تكامل Galaxy AI وميزات تعدد النوافذ التي تدعم العمل التلقائي والتحكم في النوافذ.

النتيجة العملية: مساحة عرض أكبر تعني إمكانية عرض وثيقة وملاحظات واجتماع فيديو جنبًا إلى جنب، ووجود AI محلي يقلل زمن الاستجابة ويحسّن الخصوصية—ما يغيّر الطرق المعتادة لبناء سير العمل على الهاتف المحمول.

مبادئ تصميم واجهات للعمل على شاشتين أو شاشة قابلة للطي

عند تصميم تجربة مستخدم للهواتف القابلة للطي أو الشاشات المزدوجة، اتبع مبادئ واضحة لتقليل الإرباك واستغلال المساحة:

• التكيّف مع الوضعيات (postures): صمّم شاشات منفصلة للوضع المغلق، المفتوح المسطح، والنصف مطوي (flex mode). لا تفترض زاوية مفصل ثابتة بل تحقق من حالة العرض برمجياً.
• تجنب وضع عناصر تفاعلية عبر المفصل: لا تضع أزرار أو حقول إدخال مهمة عبر منطقة الطي؛ استخدم الفاصل كعنصر تصميمي بدلاً من حجب المحتوى.
• استمرارية الحالة (continuity): احفظ موضع التمرير وحالة النموذج عند الانتقال بين أوضاع الطي لتجربة سلسة.
• نوّع التخطيط إلى لوحات متعددة: اعتمد نموذج "قائمة — تفاصيل — أدوات" حيث تستفيد كل لوحة من جانب من الشاشة المزدوجة لزيادة الإنتاجية.

هذه الممارسات مدعومة بأدوات Android مثل Jetpack WindowManager التي توفر واجهة برمجية للكشف عن الطيات والمفاصل والتعامل معها أثناء التشغيل.

توظيف on‑device AI وNPUs لتسريع سير العمل

الذكاء المحلي على الهاتف (مثل ميزات Galaxy AI وواجهات Gemini‑like على الأجهزة) يوفّر قدرات تلخيص المحاضر، تحويل الصوت إلى نص، اقتراحات تحريرية فورية، ومعالجة صور متقدمة بدون إرسال بيانات إلى السحابة—مما يقلل الكمون ويحسّن الخصوصية. سامسونج على سبيل المثال تروّج لتكامل Galaxy AI وميزات "AI Results View" التي تعرض مخرجات الذكاء في نوافذ منفصلة أو نوافذ طافية لتعزيز تعدد المهام.

تقنياً، تسريع نماذج اللغة والرؤية على الأجهزة الحديثة يستفيد من بنى تسريع هجينة للـ SoC (GPU + NPU) — أبحاث مثل HeteroLLM توضح كيف يمكن توزيع inference عبر المعجّلات المتنوعة لرفع الأداء على الأجهزة المحمولة، وهو أمر مفيد لتشغيل نماذج تلخيص أو إكمال نصوص في الوقت الحقيقي على الفولدابل. هذه التحسينات تسمح بتجارب AI محلية قابلة للاستخدام فعلاً داخل سير العمل.