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交互設計 | 無人機控制系統的 UI 設計：從人機交互到任務管理

杰睿

隨著無人機在安防、能源巡檢、應急救援等領域的應用不斷拓展，如何通過直觀高效的 UI 設計來提升操控體驗，成為人機交互設計的重要課題。尤其在 B 端場景下，控制系統的界面不僅僅是“好看”，更關乎 操作效率、任務安全與信息透明度。本文將結合我們在無人機控制系統中的設計與開發經驗，探討 UI 設計的關鍵思路。
  1. 無人機控制系統的 UI 特點
無人機控制系統和常見的 C 端 App 最大不同點在于：
  • 功能復雜：涵蓋飛行操控、實時監控、任務管理、數據記錄等模塊
  • 信息密集：需要同時展示地圖、遙測數據、視頻流、任務狀態
  • 操作風險高：任何延遲或誤操作都可能帶來任務失敗甚至安全風險
因此，UI 設計要在復雜功能和簡潔操作之間找到平衡。
  1. 人機交互設計思路
在無人機的控制場景中，我們重點關注三個核心交互：
  • 操控界面：
    • 界面必須響應迅速，操作邏輯接近實體遙控器
    • 關鍵信息（高度、速度、電量、信號強度）固定在高可見區域
    • 交互控件避免冗余，強調“就近操作”
  • 監控界面：
    • 視頻監控與地圖信息并行顯示，保證環境感知
    • 通過顏色和標識強化異常預警（例如低電量、信號丟失）
    • 支持多源數據切換（紅外/可見光/傳感器數據）
  • 任務管理界面：
    • 提供任務創建、路徑規劃、狀態跟蹤
    • 界面流程化，降低使用門檻
    • 可視化展示任務進度與歷史記錄
  1. QT 在無人機 UI 開發中的作用
在技術實現層面，我們采用 QT 框架 來開發跨平臺的無人機 UI 界面：
  • 跨平臺能力：支持在多種操作系統與硬件環境中運行
  • 高性能渲染：保證地圖、實時視頻流、傳感器數據的流暢顯示
  • 可擴展性：便于快速接入不同的無人機型號和任務模塊
QT 的模塊化設計也讓我們能夠靈活管理界面控件，并針對不同客戶需求定制功能。
  1. 設計中的挑戰與解決思路
  • 挑戰 1：信息過載
    • 解決方案：基于任務場景分層展示信息，重要信息常駐，輔助信息可收起
  • 挑戰 2：操作延遲
    • 解決方案：優化數據傳輸鏈路，并在 UI 中通過加載狀態和安全提示降低誤操作風險
  • 挑戰 3：任務復雜性
    • 解決方案：采用可視化任務流轉界面，幫助用戶直觀理解任務進展
無人機控制系統的 UI 設計，本質上是一個 高風險、高密度信息的人機交互問題。它既要滿足操作員對實時響應的要求，又要保證任務的安全性和可追溯性。通過結合 合理的交互邏輯 與 QT 的技術實現，我們能夠在操控、監控與任務管理之間，打造出一個既專業又高效的控制系統界面。

蘭亭妙微(m.qdjdjx.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

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2025 年產品設計師的最佳 AI 工具

杰睿

沒有設計師，沒有開發人員，沒有冗長的交接；只有她自己、一臺筆記本電腦和合適的AI工具。
這并非遙不可及的未來場景。根據 Figma 的 2025 年 AI 報告，今年三分之一的產品開發者將推出 AI 驅動的產品：比去年增長了 50%。但值得注意的是：52% 的 AI 開發者表示，設計對于 AI 驅動的產品而言比傳統產品更為重要。我們不僅要實現設計自動化，更要提升設計水平。

設計工具包中的隱形革命

就在大家還在爭論人工智能是否會取代設計師的時候，更有趣的事情發生了：它開始讓設計師的效率成倍提升。2025年出現的工具不僅僅是生成漂亮的圖片——它們從根本上改變了產品團隊的協作方式。
以五月 Figma Config 2025 大會上發生的事情為例。在四大產品發布中，Figma Make脫穎而出，并非因為其技術實力，而是因為它打破了傳統角色之間的界限。突然之間，產品經理可以創建功能原型，工程師可以快速將復雜的交互可視化，設計師可以測試原本需要數周才能實現的想法。
但 Figma 并非唯一一個實現這一轉變的公司。過去六個月，專門用于加速產品設計工作流程的 AI 工具激增，每種工具都解決了從設計到開發流程中的不同痛點。

全新必備工具包：改變一切的五大類別

  1. 智能研究綜合
問題：用戶研究曾經是一個瓶頸。需要耗費數小時的訪談記錄、零散的反饋，以及在定性數據中尋找規律的漫長過程。
解決方案：Dovetail 的 Magic Suite和Maze AI等工具正在自動化繁瑣的研究分析工作。Dovetail 的 Magic Highlight 會自動顯示用戶訪談中的關鍵時刻，而 Magic Cluster 則無需手動標記即可將反饋分組到各個主題。Maze AI 則更進一步，能夠檢測研究問題中的偏見，并在現場訪談中生成上下文相關的后續信息。
實際影響：以前團隊需要花費 3-4 天的時間來綜合研究結果，現在只需不到一小時就能完成，并且能獲得比手動分析更全面的見解。
  1. 提示到原型生成器
游戲規則改變者： Figma Make已從 Beta 版進入正式版，任何人都可以通過簡單的文本描述生成交互式原型。但這不僅僅關乎速度，更關乎探索。當測試一個想法的成本幾乎降到零時，團隊就能測試更多的想法。
 
新興競爭對手：Lovable和Replit 的 Agent等工具正在創造類似的即時應用體驗，而Canva Code則為營銷團隊帶來了互動元素。
設計師視角： “現在，設計師、工程師和產品經理都可以制作高保真作品，并帶回團隊進行更深入的討論，” Figma 設計總監 Gui Seiz 說道。“這是一種思維轉變，鼓勵你勇于嘗試、勇于冒險，并提出更有趣的解決方案。”
  1. 情境感知視覺生成
超越基礎 AI 藝術： Midjourney 可以創作精美的圖像，而Adobe Firefly和Photoroom 的全新 AI 套件等工具則專為產品工作而設計。Firefly 可直接集成到 Photoshop 和 Illustrator 中，從而實現 UI 組件和視覺資源的快速迭代。Photoroom 的產品美化器于 2025 年 4 月推出，可自動優化電商產品照片，無需攝影專業知識。
實際勝利：設計團隊將資產創建時間縮短了 60-70%，同時保持了品牌一致性，這是通用 AI 藝術工具難以做到的。

4.智能布局和響應式設計

技術突破： Figma 的全新網格功能利用 AI 創建響應式布局，自動為開發者生成簡潔的 CSS 代碼。這不僅是為了提升美觀度，更是為了創建能夠無縫轉換為代碼的設計。
 
 
更廣泛的趨勢：UXPin Merge等工具將基于代碼的組件直接帶入設計環境，而Lummi AI 則根據經過驗證的設計原則提供智能布局建議。
5.跨平臺工作流程集成
協作革命： Notion AI正悄然成為設計團隊不可或缺的工具，它可以自動總結用戶訪談并清理會議記錄。與此同時，Miro AI 可以根據關鍵詞和情緒對頭腦風暴會議記錄進行聚類，使創意會議更加結構化，更具可操作性。
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重要性：當人工智能處理設計工作的管理開銷時，團隊會花更多時間進行戰略思考和創造性解決問題。
實用框架
準備好將 AI 融入你的設計工作流程了嗎？以下是一個實用的方法：
  1. 研究階段加速
  • 使用Perplexity進行競爭研究和趨勢分析
  • 設置Notion AI用于會議記錄和用戶訪談摘要
  • 實施Maze AI或Dovetail進行研究綜合
2.快速成型
  • 嘗試Miro AI進行更有條理的頭腦風暴會議
  • 使用Figma Make進行實驗以快速進行概念測試和驗證
  • 使用Adobe Firefly自定義視覺資產
  1. 設計到開發的橋梁
  • 實現UXPin Merge或 Figma 的Grid以實現響應式布局
  • 使用GitHub Copilot實現自定義交互和微動畫
  • 使用 AI 生成的文檔設置自動交接流程
劇情轉折：設計變得更加人性化
矛盾的是，隨著人工智能越來越多地承擔設計技術執行的任務，人的因素也變得越來越重要。同理心、戰略思維和創造性判斷——這些人類獨有的設計特質——正在成為設計的主要差異化因素。
Figma 的人工智能產品負責人 David Kossnick對此進行了完美的闡述：“人工智能將幫助人類更快地探索，在構思上走得更遠，但我認為所有人類的判斷力、同理心、技藝和品味才是成為飛行員的意義所在，而不是副駕駛。”
這并不是要取代設計師，而是要擴大他們的影響力。當測試創意的技術障礙消失后，團隊就可以專注于測試正確的想法。
未來已來
2025年最成功的產品團隊不一定是預算最雄厚或設計師經驗最豐富的團隊，而是那些學會利用人工智能工具來縮短創意與執行之間反饋循環的團隊。
問題不在于人工智能是否會改變產品設計——它已經改變了。問題在于你的團隊是否會成為這場變革的第一批受益者，還是最后一批適應者。
你的團隊的AI應用策略是什么？更重要的是，哪些想法因為過于復雜而無法快速制作原型而被你擱置？
測試工具已經準備好了。唯一的問題是：你還在等什么？

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從線到機：AI 與多模態交互如何重塑 B 端與 App 界面設計

杰睿

當下，界面設計已經不再是單純的“畫屏幕”。AI 的快速發展讓我們不得不重新審視：交互和視覺究竟會走向什么樣的未來？無論是移動端 App，還是復雜的 B 端產品，設計的核心都在于讓界面更懂用戶。
本文嘗試從三個角度切入：設計流程智能化、用戶意圖預測、情感識別，并結合 B 端與 App 的異同，看看 AI 和多模態交互是如何“改寫規則”的。
  1. 設計流程的智能化：從線到機的跨越
過去我們做界面，基本靠手繪線框、逐步推敲，再轉為高保真。
而現在，AI 正在讓設計流程越來越像“對話”：
  • 自動生成線框：輸入需求關鍵詞，AI 能輸出初步的界面框架。
  • 多模態理解：語音描述 + 手繪草圖，AI 就能轉化為高保真界面。
  • 智能迭代：基于用戶操作數據，AI 可以實時調整信息架構或推薦更優的交互路徑。
這意味著，設計師的角色從“界面繪制者”轉變為“意圖校準者”。我們更需要思考“為什么這樣設計”，而不是“怎么畫出來”。
  1. 用戶意圖預測：從被動響應到主動協作
傳統的界面邏輯往往是“用戶點哪里，系統響應哪里”。 而在 AI 驅動下，界面開始具備了一種預測性：
  • App 場景：音樂 App 可以在你點開界面之前，就推測你可能想聽的歌；健身 App 能結合時間與歷史數據，主動彈出適合的訓練計劃。
  • B 端場景：復雜的 ERP 或 CRM 系統，可以根據用戶當前操作，預測接下來可能需要的數據報表，提前在界面上做提示或推薦。
這種從“響應”到“協作”的轉變，讓界面從冷冰冰的按鈕集合，逐漸成為“有溫度的助手”。
  1. 情感識別：界面不止是工具
多模態交互最大的突破點之一，在于理解用戶的情感與狀態。 這對 App 與 B 端都有潛在價值：
  • App 更貼近個體：比如，教育類 App 可以通過語音與面部表情識別，判斷學習者的挫敗感，適時調整反饋方式；健康類 App 能感知語調變化，從而推送更柔和的提示。
  • B 端更注重群體與效率：例如，客服平臺能通過語音分析捕捉客戶情緒，提示坐席更換溝通策略；或者在團隊協作工具中，識別用戶的緊張情緒并調整提醒節奏。
這意味著界面設計已經超越了“功能性”，進入到“情緒調節”的層面。
  1. App 與 B 端的差異：同一邏輯，不同落地
雖然 AI 帶來了類似的趨勢，但 App 與 B 端的界面仍有明顯不同：
維度 App 界面 B 端界面
交互形式 強調直覺、輕量化操作，多為點觸+語音+手勢 強調效率與多任務處理，鍵盤快捷鍵+復雜面板+語音輔助
視覺體系 更追求情感化與品牌個性 更注重信息密度與結構化展示
AI 應用 偏向個性化推薦與情緒陪伴 偏向任務預測、智能報表、協作優化
可以看到，AI 與多模態交互并非“替代”設計，而是在不同場景下放大價值：App 更個性，B 端更效率。
 
對于設計師來說，這既是挑戰也是機會。我們需要既懂“技術邏輯”，也懂“人性洞察”。畢竟，AI 再強大，也離不開人來定義“更懂用戶”的標準。
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從用戶視角出發：如何提升B端產品的操作效率？

杰睿

在做B端產品設計時，你會發現一個顯著的特點：用戶通常不是來“體驗”的，而是來“工作”的。 他們的核心訴求只有一個：我能不能更快、更準確地把事情做完？
所以，B端界面的設計核心就是“效率”。本文從用戶的真實使用場景出發，拆解幾個常見的設計思路，看看如何在不增加復雜度的前提下提升效率。

一、讓操作路徑更短

用戶視角：我不想在系統里兜圈子。
  • 問題：很多后臺系統把功能藏在二級、三級菜單里，用戶每次都要點擊好幾次才能到達目標頁面。
  • 優化方法：
    • 常用操作前置：把高頻功能放在首頁或者懸浮按鈕里。
    • 搜索直達：在工具欄提供全局搜索，用戶輸入關鍵字就能快速定位到某個訂單、某個客戶。
    • 最近操作記錄：類似瀏覽器的“歷史記錄”，方便用戶快速返回常用頁面。

二、減少重復勞動

用戶視角：我不想重復做同一件事。
  • 問題：很多系統只支持逐條操作，比如一個表格里有上百條記錄，用戶需要一條條勾選修改。
  • 優化方法：
    • 批量操作：允許用戶一次性選擇多條數據并進行修改或刪除。
    • 模版復用：提供報表模版、配置模版，用戶下次只需要修改細節。
    • 自動填充：智能識別用戶輸入的規律（如地址、時間），系統自動補全。

三、信息要一眼可見

用戶視角：我不想浪費時間找信息。
  • 問題：界面上堆滿了信息，但用戶找不到“關鍵內容”。
  • 優化方法：
    • 突出關鍵字段：把與決策最相關的信息放在顯眼位置，次要字段收起。
    • 可視化輔助：用顏色、標簽、圖表來表示狀態（如訂單完成率、任務進度）。
    • 分層展示：核心信息在第一屏，詳情信息通過下鉆或展開查看。

四、保持操作的可預測性

用戶視角：我不想猜怎么用。
  • 問題：同一個操作在不同頁面位置不同，或者按鈕命名風格不統一，導致用戶反復學習。
  • 優化方法：
    • 統一交互規范：比如“新增”按鈕永遠在右上角。
    • 清晰的按鈕文案：避免“確認/保存”混用，保持語義清晰。
    • 一致的反饋：操作后立刻給出提示（成功/失敗/處理中），讓用戶有安全感。

五、支持多種操作習慣

用戶視角：我想用我最順手的方式操作。
  • 問題：有些系統只提供鼠標點擊路徑，沒有考慮用戶的習慣。
  • 優化方法：
    • 快捷鍵支持：尤其適用于客服、財務、開發等高頻操作人群。
    • 右鍵菜單：在表格中，用戶選中數據后右鍵操作，比在頂部找按鈕快得多。
    • 拖拽操作：如任務管理系統中，直接拖拽任務卡片改變優先級。

六、案例拆解：表格操作優化

假設一個客戶管理系統里有上千條客戶數據：
  • 原始設計：用戶只能逐條點開客戶詳情，修改聯系方式。
  • 優化設計：
    • 表格支持勾選多條記錄，批量修改聯系方式。
    • 提供搜索框，用戶輸入公司名即可快速定位。
    • 最近修改過的客戶自動置頂，減少再次查找的時間。
這樣一來，用戶從“重復幾十次點擊”變成“一次操作搞定”，效率差異非常明顯。
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B端界面設計的核心難點與解決思路

杰睿

談到界面設計，很多人第一反應是做“好看”的界面。但當你從C端（To C）轉到B端（To B）產品時，就會發現兩者的邏輯完全不同：
  • C端強調用戶體驗的愉悅感、流暢感；
  • B端強調業務流程的穩定性、效率和準確性。
B端設計的本質是：幫助用戶更快、更準確地完成工作，而不是取悅他們。理解了這一點，我們再來看B端界面設計的幾個核心難點，以及相應的解決思路。

難點一：業務流程復雜，角色差異大

在C端，用戶目標往往比較單一（例如下單、支付、瀏覽內容）。 但在B端，一個系統可能同時服務 運營、財務、客服、管理員 等多個角色。每個角色的工作流不同，界面需求也不同。
 解決思路：
  • 信息分層：把系統中復雜的信息分出層級，常用的放在顯眼位置，低頻的收納進菜單或二級界面。
  • 角色定制化：盡量避免所有人共享一個“大而全”的界面，給不同角色定制化功能入口，減少干擾。

難點二：信息量大，界面容易“堆砌”

很多B端產品，界面常常是“數據表格+操作按鈕”的組合。問題是，一旦數據量龐大，界面就會顯得雜亂，用戶需要費力去尋找想要的信息。
解決思路：
  • 數據可視化：通過圖表、進度條、儀表盤，把重要信息轉化為易識別的視覺形式。
  • 表格交互優化：支持排序、篩選、批量操作、固定列等功能，讓用戶能快速定位和處理數據。
  • 漸進呈現：不要一次性把所有數據都拋給用戶，優先展示關鍵字段，其他信息可折疊或下鉆查看。

難點三：操作效率要求高

B端用戶往往不是“隨便逛一逛”，而是帶著明確的工作目標。他們更關注的是：能不能快速、無誤地完成操作？
 解決思路：
  • 減少無效點擊：合并相關操作，提供快捷按鈕或右鍵菜單。
  • 鍵盤操作支持：在高頻場景下（如財務系統、客服后臺），支持快捷鍵操作能顯著提高效率。
  • 可預測性：交互邏輯要保持一致，不要讓用戶反復學習。比如編輯按鈕始終出現在右上角，而不是有時在左邊有時在下方。

難點四：學習成本與上手門檻

B端系統常常功能多、術語復雜，如果界面沒有引導，新用戶很容易迷失。
 解決思路：
  • 操作引導：在首次使用時提供分步提示，讓用戶知道該從哪里開始。
  • 默認值與模版：盡量減少用戶從零開始輸入的負擔，比如提供可復用的報表模版。
  • 統一設計規范：保持一致的布局、按鈕樣式、交互模式，讓用戶遷移學習成本更低。
 
記住三個關鍵原則：
信息分層 —— 讓復雜的東西有序。
效率優先 —— 讓用戶少點幾下就能完成。
一致性 —— 讓學習成本最小化。
當你跳出“界面好不好看”的思維，用“能不能真正幫用戶把活干完”來衡量設計，就會更接近B端設計。
 

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審美積累 | “一站式”的健身與運動平臺界面設計

杰睿

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一、項目概覽與核心亮點

  1. 概述與發布時間
  • 項目發布于 2025 年 5 月 22 日，源自烏克蘭團隊 Codeska Software Development，參與者來自多個城市：基輔（Kyiv）、敖德薩（Odesa）、哈爾科夫（Kharkiv）以及捷克布爾諾（Brno）等
  • 該應用定位為一個“一站式”的健身與運動平臺，幫助用戶尋找并預訂健身教練，支持 iOS 和 Android 平臺
  • 界面設計：采用清新現代的 UI，支持暗/亮模式，包含流暢動畫與簡潔導航
  • 功能模塊豐富：涵蓋教練搜索、地圖與篩選過濾、日程安排、訂閱支付、消息通訊、統計報表等功能
    • 支持根據位置、技能、評分進行篩選，服務范圍涵蓋個人訓練與團體課程
    • 后臺技術棧包括 React Native（跨平臺前端）、Node.js 后端開發、Vue.js 支持 Web 端
  • 開發流程與成果：Codeska 圍繞用戶研究、原型設計、開發、測試等全流程負責，初期反饋顯示用戶對設計和預訂流程滿意度較高；應用還顯示了留存率、參與度、Beta 測試結果等成果統計

二、設計與用戶體驗分析

  1. 視覺和交互設計
  • 整體視覺風格現代、干凈，明暗主題的切換為用戶提供個性化體驗。動畫和過渡自然流暢，提升了使用的舒適感。
  • 圖標、配色、排版等品牌設計細節完善，有助于建立專業與信任感
  1. 功能邏輯與使用流程
  • 用戶路徑清晰：從搜索教練 → 篩選 → 查看日程 → 預約 → 支付 → 通訊，都在同一平臺完成，減少步驟流失。
  • 支持實時可用性查看與預約，讓用戶無需反復確認時間，提高效率；同時內嵌消息模塊方便溝通。
  • 預約系統、支付和日程整合做得很到位，適配常見的健身需求場景。
  1. 技術與可擴展性
  • React Native + Node.js + Vue.js 構成了跨平臺且高效的技術架構，適合未來功能延展與維護
  • 項目結構清晰，展示了從分析、設計到上線的階段進展，讓觀者了解過程完整性與專業性。

三、優點總結與建議

優點

優點 描述
UI/UX 設計出色 現代、清晰且具有吸引力；暗/亮兩種主題增強用戶體驗。
功能全面 整合了搜索、預訂、支付、消息等一站式用戶路徑。
技術棧合理 跨平臺 + Web 支持，兼顧性能與開發效率。
項目完整性強 全流程展示，包括用戶反饋與項目成果統計。
 
這是一個整體非常成熟、設計優秀、功能規劃豐富的一站式運動健身應用概念。UI/UX 精致，功能體驗連貫，技術架構現代。展現的不僅是設計能力，更體現了團隊從用戶視角出發、兼顧功能落地的思維。若在用戶研究與數據反饋深度上進一步加強，將能更具市場競爭力。
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用戶體驗設計 | 從UX到AX：人工智能如何重構交互范式？

杰睿

 

人工智能的普及，正在重寫交互設計的基本邏輯。傳統的 UX（User Experience） 強調“以人為中心”，核心是如何幫助用戶在界面和流程中更高效地完成任務。而 AX（AI Experience） 則進一步強調“人與智能體的協作”，它不再僅僅是“降低操作成本”，而是創造全新的體驗方式和價值空間。
在我看來，AX并不是UX的替代品，而是其延伸和升級。它的意義不僅在于“更智能”，而在于 重塑了人與技術之間的關系。

一、AX的優勢：從效率到智能伙伴

  1. 從“操作型體驗”到“智能型體驗”
傳統UX更多關注“用戶怎么點、怎么選”，交互邏輯是確定性的。而AX強調的是“用戶要達成什么目的”，交互邏輯是生成性的。
  • 在UX中，用戶是執行者。
  • 在AX中，用戶更像是發起者，而AI是協作者。
這種角色轉變讓用戶從“學會使用工具”，升級為“與工具共同解決問題”。
  1. 個性化體驗的深度進化
UX雖然一直在談“以用戶為中心”，但本質上是“面向大多數人的抽象平均值”。而AX依賴AI的實時學習和預測能力，可以真正做到：
  • 千人千面：同一個產品界面，根據用戶習慣和語境動態調整。
  • 上下文感知：系統能理解用戶當前所處的情境，主動推薦最合適的選項。
  • 長期陪伴：AI能持續積累用戶畫像，形成“了解你”的使用體驗。
這背后最大的價值是：體驗不再是單次交互，而是動態演化的關系。
  1. 從工具到伙伴的關系轉變
AX的真正優勢在于，它讓系統從一個“被動的工具”變成一個“主動的伙伴”。
  • 在企業應用中，AI不只是顯示數據，而是主動提供洞察和決策建議。
  • 在設計工具中，AI不只是繪圖軟件，而是能提出設計方案并與設計師迭代。
  • 在日常生活中，AI助手不只是執行指令，而是能理解用戶的意圖和偏好。
這意味著，人機關系正在從“工具依賴”轉向“智能協作”。

二、AX的意義：不只是交互升級，而是范式轉移

  1. 人類能力的外延
AX讓用戶不必學習復雜的操作邏輯，而是直接將注意力集中在目標本身。人類的能力被放大：
  • 醫生借助AI更快做出診斷。
  • 設計師借助AI更快探索創意空間。
  • 普通用戶也能通過AI完成專業化的工作。
這是一種生產力的重構。
  1. 交互的“去界面化”
AX的興起意味著，未來的交互可能越來越弱化“可見的UI”，而走向“無界面化”：
  • 對話、語音、甚至腦機接口，可能逐漸取代傳統的按鈕和菜單。
  • 界面不再是交互的中心，而只是交互的一種“外顯形式”。
這對設計師提出了全新的挑戰：如何在沒有清晰界面的情況下，仍然保障可用性和體驗感？
  1. 價值創造的轉向
傳統UX的價值主要是“提高效率，降低門檻”。而AX的價值在于：
  • 通過智能生成，打開新的體驗維度（例如即時翻譯、創意生成、智能推薦）。
  • 通過人機協作，提升決策和創造力。
  • 通過持續學習，形成用戶與系統的長期關系。
可以說，AX是從“讓產品好用”轉向“讓用戶變強”。

三、設計師該怎么做，才能跟上AX？

對 UI 設計師的影響與建議

影響

  • 界面地位弱化：AX強調“無界面化”與“對話交互”，傳統的按鈕、菜單可能逐漸不再是交互核心。
  • 設計邏輯轉向動態：界面不再是固定排版，而是根據用戶和上下文動態生成。
  • 美學與個性化挑戰：UI需要能夠兼容AI生成的內容，保證在多樣化、動態化的情況下仍然保持品牌統一性。

建議

  • 從像素到系統思維：不只關注控件美觀，而要學會設計“可適配的UI系統”，能被AI靈活調度。
  • 學習多模態設計：擴展到語音界面、手勢交互、情境UI設計。
  • 強化品牌與體驗一致性能力：未來AI生成的界面可能千差萬別，UI設計師要確保“再多變的交互，也有統一的品牌識別度”。

二、對 UX 設計師的影響與建議

影響

  • 從流程圖到體驗編排：用戶體驗不再是預設的單一路徑，而是 AI + 用戶共同生成的動態過程。
  • 研究重心變化：UX研究不再只是收集需求和行為，而要理解 AI與用戶的互動模式。
  • 體驗維度擴展：需要考慮 AI 的可解釋性、信任度、隱私感，而不僅僅是操作效率。

建議

  • 掌握“人機協作模型”：理解 AI 作為協作者時，用戶的心理和行為特征。
  • 學習數據驅動的體驗優化：UX設計師需要能看懂行為數據和AI反饋，并基于此迭代體驗。
  • 培養“倫理與責任感”：設計的不只是“好用”，更是“讓人敢用、愿意用”。

三、對產品研發人員的影響與建議

影響

  • 需求定義方式改變：傳統研發基于功能清單，而AX產品更強調“AI能解決什么問題、以什么方式協作”。
  • 產品形態多樣化：從“功能產品”轉向“智能代理”“個性化服務”。
  • 開發流程變化：更多依賴 AI 模型與數據迭代，而不是一成不變的功能開發。

建議

  • 學習 AI 基礎能力：即便不是算法工程師，也需要理解模型的輸入、輸出與局限。
  • 設計“可控性機制”：研發中要為用戶提供可選擇、可撤銷、可追溯的交互邏輯。
  • 與設計師深度協作：研發與設計的界限會越來越模糊，產品經理、研發、設計師需要共同定義“AI驅動的體驗”。
 
 
從UX到AX，變化不僅是交互方式的升級，而是人與技術關系的一次再定義。
 
對于設計師而言，這既是壓力，也是機會。與其擔心被AI取代，不如思考：如何利用AI，去設計更自然、更可信、更具人性化的交互體驗？
未來，真正的價值不在于“誰能畫得更快”，而在于“誰能設計出更好的智能體驗邏輯”。
 

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用戶體驗設計 | 什么是 AX？從 UX 到 AX 的演進

杰睿

在設計和產品領域，我們常常聽到 UI（用戶界面） 和 UX（用戶體驗）。那么近幾年出現的 AX（Artificial Experience，人造體驗） 又是什么？它和 UX 有什么關系？為什么會成為未來的重要方向？

AX 的提出背景

隨著 人工智能（AI） 技術的快速發展，人們與數字世界的交互方式發生了根本性變化：
不再局限于界面上的點擊和滑動，而是通過 語音、手勢、甚至情境預測 進行交互；
產品提供的體驗也不再只是“設計師預設”，而是 由 AI 動態生成和適配；
用戶期待的不僅是“好用”，還希望體驗能夠 更智能、更個性化。
在這樣的背景下，AX 概念應運而生。它強調：體驗已經不再是單向的“人為設計”，而是結合了人工智能算法與場景動態生成的人造體驗。
 

AX 與 UX 的區別

UX（User Experience）：由設計師和團隊基于調研與分析來規劃，強調以人為中心的交互設計。
AX（Artificial Experience）：由系統在運行中實時生成，強調智能算法與人機共創的體驗。
簡單來說，UX 偏向 人為設計的確定性體驗，而 AX 偏向 智能驅動的動態體驗。
比如：
在 UX 模式下，你打開一個電商應用，看到的推薦內容主要依賴運營和交互設計的規劃。
在 AX 模式下，推薦結果可能實時根據你的瀏覽行為、語義搜索、甚至情緒識別來調整，體驗千人千面。
 

AX 的核心特征

智能化：依賴 AI 進行實時計算與預測。
自適應：體驗會根據用戶情境動態變化。
沉浸感：強調擬人化、擬物化，甚至超越現實的體驗。
可擴展：AX 不只應用在 App 或網站，也會應用在 VR/AR、智能硬件、車載系統 等更廣泛場景。
AX 的應用場景
智能助理：如 Siri、GPT 驅動的助手，不再是簡單執行命令，而是能主動理解并引導對話。
沉浸式游戲/教育：AI 根據玩家或學習者的反饋，實時生成劇情或學習路徑。
未來辦公：AI 根據工作模式動態組織信息流，提供更自然的交互方式。
醫療健康：通過語音對話、情感識別和個性化推送，讓體驗不再冰冷。
 

為什么值得關注 AX？

對于設計師、產品經理和開發者來說，AX 并不是要取代 UX，而是 UX 的升級與擴展。 未來的用戶體驗會越來越依賴 AI，而設計的重點也會從“界面元素”轉向“如何讓 AI 與用戶的交互更加自然可信”。
 
AX 將成為下一個重要的設計與產品競爭點
 

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用戶體驗設計 | AI 如何提升小程序設計與體驗

杰睿

 

 

 

一、引言

隨著微信、支付寶、抖音等平臺的發展，小程序已經成為數字產品的重要形態。它們無需下載安裝，用戶掃碼或搜索即可使用，具有輕量化、快速觸達的優勢。然而，小程序的輕便特性也帶來一些固有缺點，例如功能受限、性能瓶頸、用戶留存難等問題。
近年來，人工智能（AI）技術的發展為小程序的設計與體驗提供了新的解決方案。通過AI賦能，小程序不僅能夠彌補先天短板，還能在功能、性能和用戶運營等方面實現優化，為用戶帶來更智能和個性化的體驗。

二、小程序作用與優點

輕量、快速、低門檻觸達 小程序無需下載安裝，占用空間小，用戶可以隨時掃碼或搜索使用。這種輕量特性降低了用戶使用門檻，尤其適合頻繁使用但單次使用時間較短的場景，例如點餐、查票、購物或活動報名。
跨平臺與場景化 一個小程序通常可以在多個平臺運行，包括微信、支付寶、百度等，這為開發者節省了維護成本。同時，小程序天然適合“高頻低時長”的使用場景，可以快速響應用戶需求，提升效率。
支持技術豐富，便于品牌擴展 小程序平臺提供了豐富的API和組件庫，支持支付、地圖、登錄、分享等功能。對企業和品牌來說，小程序不僅是工具，也是一種推廣手段，可以結合品牌視覺和交互設計提升用戶認知度。

三、小程序缺點及解決思路

功能受限 小程序體量輕，無法像原生App那樣調用底層硬件或實現復雜功能。解決思路包括聚焦核心功能，利用云端處理和插件擴展來彌補局限。例如，圖像識別、文檔解析等計算可以放到云端完成，然后返回結果給用戶。
性能瓶頸 由于平臺限制，小程序的加載速度和動畫流暢度容易受到影響。可通過分包加載、懶加載和資源壓縮來優化性能，并盡量減少頁面跳轉和冗余資源，提高整體響應速度。
用戶留存難 小程序常常“用完即走”，用戶黏性較低。解決方法包括設計個性化推薦、回訪機制，以及優化微交互。例如，當用戶常用功能被智能置頂或收到適時提醒時，留存率會明顯提升。

四、AI賦能小程序

功能增強 AI可以通過對話式助手和智能推理來擴展小程序功能。用戶無需繁瑣操作，就能通過自然語言獲取服務或完成任務。例如，餐飲小程序可以通過AI助手直接推薦菜品或生成訂單。云端AI模型還能處理復雜任務，如圖像識別、文本分析等，使小程序功能更強大。
體驗優化 AI可以幫助提升小程序的性能和交互體驗。通過預測用戶行為進行資源預加載，減少等待時間；通過智能壓縮和裁剪優化圖片、視頻等資源占用；通過AI生成微交互動畫或個性化界面風格，增加使用過程中的趣味性和沉浸感。
用戶運營 AI在用戶運營中也有顯著價值。通過分析用戶行為數據，AI可以提供個性化推薦和智能觸達，優化推送時間和內容，提高復訪率。此外，AI驅動的智能客服和對話式陪伴可以增強用戶情感連接，使用戶在小程序中獲得更貼心的體驗。
 
小程序憑借輕量、跨平臺和場景化的優勢，已經成為企業和開發者的重要工具，但同時存在功能、性能和留存等短板。AI技術的引入為這些問題提供了切實可行的解決方案，不僅能夠增強功能、優化性能，還能提升用戶留存和界面差異化。
未來，小程序的發展趨勢將更加智能化和個性化。對于設計師和產品團隊而言，將AI與小程序結合，不僅是技術創新的機會，也是提升用戶體驗、強化品牌競爭力的重要途徑。通過這種方式，小程序能夠在輕量與智能之間找到最佳平衡，為用戶提供更加高效、舒適和有趣的數字服務體驗。

 

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游戲化與品牌一致性的交叉：App 和 B 端設計的共同機會

杰睿

在移動端與 B 端工具設計里，兩個看似獨立的概念——游戲化與品牌一致性，正在成為新的交集點。 前者解決“如何讓用戶留下來并轉化”，后者解決“如何在不同觸點維持同一種體驗”。
如果把兩者結合起來，就能同時提升用戶的使用動力和品牌的長期價值。
  1. 游戲化：把動力機制裝進界面
游戲化的核心并不是“做得像游戲”，而是把游戲機制遷移到非游戲場景。常見模式有 5 種：
成就機制 → 勛章、等級、任務完成率
  App 示例：學習 App 的“連續簽到 7 天”
  B 端示例：新員工培訓后臺的“完成率進度條”
即時反饋 → 動效、提示、獎勵彈窗
  App 示例：電商下單后的小動畫
  B 端示例：提交審批后的實時反饋
挑戰與目標 → 限時挑戰、階段任務
  App 示例：運動 App 的“30 天打卡挑戰”
  B 端示例：銷售 CRM 的“季度目標完成度”
社交競爭 → 排行榜、PK
  App 示例：健身榜單
  B 端示例：團隊 KPI 排行
個性化成長 → 根據行為定制進度或獎勵
  App 示例：音樂推薦成長曲線
  B 端示例：智能推薦學習路徑
易學要點：可以先挑 成就 + 即時反饋 這兩個模塊，因為它們成本低、見效快。
  1. 品牌一致性：跨場景的設計語言
品牌一致性并不是“一樣的 logo”，而是讓用戶在不同場景下都能認出你。 在實際工作中，可以從 3 個層面著手：
視覺 Token 化
  把顏色、字號、間距、圓角半徑抽象為變量（Design Token）。
  App 可以走情感化風格，B 端則復用相同 Token 做精簡。
交互語言統一
  如果 App 的核心交互是“滑動確認”，那么 B 端也可以使用類似的確認機制，只是更簡潔。
  保持動效節奏一致，讓用戶在兩個產品間切換時不陌生。
品牌靈感點遷移
  Apple 的 Liquid Glass（液態玻璃） 就是典型案例：
    在 App 端：用流動的半透明材質營造情緒。
    在 B 端：化繁為簡，做成層級背景，幫助區分信息。
易學要點：先做 視覺 Token 化，這是最低門檻的“統一動作”，然后再考慮交互和材質。
  1. 游戲化 × 品牌一致性：如何疊加？
如果單獨看，游戲化解決“動力”，品牌一致性解決“識別”。但當它們結合時，能產生一些新的機會：
同一套成長邏輯，內外打通
  App：用戶完成成長任務獲得勛章。
  B 端：運營后臺也能看到這些勛章數據，用同樣的風格展示。
獎勵機制帶來品牌強化
  App：任務完成時的獎勵動效，用品牌色。
  B 端：后臺的目標達成率，也用同一套動效邏輯，強化品牌氛圍。
材質作為跨界橋梁
  Liquid Glass 的半透明感，在 App 是“情緒氛圍”，在 B 端是“層次輔助”。
  用戶在不同場景下切換時，能認出這是“同一家”的設計。
易學要點：找一個品牌“錨點”（比如動效風格、材質感、成長機制），讓 App 和 B 端同時使用，但在情緒和密度上做調整。
設計師的落地清單
如果你想馬上實踐，可以從這 4 步走：
挑一個低成本的游戲化機制（比如成就系統），應用在 App 或 B 端任意一側。
建立一份 Token 文檔，至少包括顏色、字號、間距。
選一個品牌靈感點（比如 Liquid Glass 的材質、某種動效），試著跨場景使用。
做一次體驗對比，看看用戶在 App 與 B 端間切換時，是否有“同一個品牌”的延續感。
 
 
游戲化讓用戶覺得“有動力”，品牌一致性讓用戶覺得“有歸屬感”。 當二者疊加時，企業就不僅僅是在做一個工具，而是在打造一段連貫的用戶旅程。
設計師真正要學會的，是如何把激勵機制和品牌語言結合起來，讓體驗既好玩，又統一。

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