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AI设计重构招聘品牌营销:节日营销品效双赢之道

清阳 平面设计

兰亭妙微UI设计公司分享:当AI能够深度理解'团圆经济'的情感密码,节日营销正在从流量争夺升级为心智渗透的精准战役。58同城在中秋期间以'好岗离家近'为核心,通过AI生成融合城市地标与职业场景的个性化视觉,在6大城市实现千万级曝光的同时提升简历投递量40%。这场品效合一的实践揭示了一个关键趋势:AI不再是冰冷的效率工具,而是情感共鸣的放大器——它让招聘广告从信息堆砌转向情感连接,真正实现了品牌温度与业务增长的双赢。

 

01 精准锚定:明确情感与场景的设计方向

项目首先基于人口特征、营销资源与业绩需求,精准圈定长沙、成都、西安、无锡、南昌五大目标城市。这些城市的共性在于春节/中秋返乡率超80%,乡土情结与团圆氛围尤为浓郁。

执行层面:项目聚焦6大城市的24个核心商圈,选择电梯内、户外大屏、公交站亭三大高频触达渠道。

主视觉采用“品牌区+创意区”双分区布局:左侧传递“好岗离家近”的核心主张,右侧则分别针对B端企业(展示招聘实力)与C端求职者(突出岗位优势),引导“求职者投递-商家入驻”的双向转化。

02 AI赋能:效率与创意的双重突破

AI设计的核心价值,在于让“情感共鸣”与“高效落地”并行不悖。本次项目中,AI技术贯穿创意生成、视觉优化全流程,既精准传递“团圆+留乡”的情感内核,又破解了多城市定制、短周期交付的效率难题,实现双重突破。

设计提案方向:

1. 情感+场景化共鸣:让设计唤醒本土情结

设计紧扣“中秋团圆”与“留乡就业”的双重诉求,以主题文案将求职需求与家庭情感深度绑定,精准触动目标人群的“本土情结”。

创意构思沿两个方向展开:

「中秋+商圈实景」方向提案:

快速建立“本地招聘”的直观认知,通过融合城市地标与品牌色,结合 “中秋团圆” 节点,延续 “好岗离家近” 的核心诉求,同时针对不同城市定制化文案(如西安的“照的见你的未来”、成都的“岗位和火锅一样沸腾”),既传递就业价值,又契合城市气质,激活留乡就业的情感需求。,让城市印记成为情感纽带。

「中秋+地标+职业人物」方向提案:

采用真实场景与AI生成插画人物相结合的方式(如职场女性与城市景观、特色元素的融合),画面生动富有层次,打破传统招聘广告的单调感。

最终方案:

2. AI提效:贯穿流程的设计革命

AI技术在此次项目中深度融入从创意到落地的全流程,实现“多快好省”的突破:

创意图像生成:借助Topnow等工具,快速合成“中秋+商圈”的定制化场景,使AI元素与实景自然衔接,直观传递信息,降低用户理解成本。

高效素材处理:

即梦4.0

字体设计:几分钟内完成字体设计方案。

处理图片:快速调整建筑角度、优化图片内容,适配户外大屏的传播需求,大幅减少后期耗时。

即梦3.0

生成图片:月亮的质感与主文案的艺术化呈现,通过 AI 技术实现视觉吸引力,既保证节日氛围的营造,又让文案具备强记忆点。

卡通插画:效果比4.0优秀

在插画生成上表现卓越,通过精准指令,快速产出风格统一的本地职业形象(如成都外卖小哥、西安青年群体),传递“本地工作的愉悦感”,效率远超人工。

关键词参考:

“一个外卖小哥抱着熊猫玩偶,大步跑,绿色系工作服,开心地笑,黑色单线描边,扁平插画,炫彩配色”

“一个女孩面对手机视频通话,身穿衬衫,坐姿端正,张口说话,居家环境,黑色单线描边,扁平插画,橙色系配色”

“5个男女青年,抬头看前方,一人手指前方,全身,站立,背影,时尚穿搭,黑色单线描边,扁平插画,丰富配色”

具体成效:

创意阶段:半天生成4个完整方向,传统方式需2-3天。

多城市适配:快速产出兼具系列感与地方特色的视觉方案。

修改优化:响应客户反馈的速度提升70%以上。

3. 物料延展:保障多场景视觉统一

基于“一套核心视觉,多场景适配”原则,AI扩图、高清修复,协助快速延展生成线下物料、线上专场Banner、长图海报等多尺寸物料,确保线上线下品牌形象统一,强化用户认知。

03 价值落地:三大逻辑驱动品效合一

AI赋能的设计创新,本次设计通过情感、商业、品牌三大逻辑,实现“品效合一”核心目标。让设计不仅是视觉呈现,更实现了品牌价值与业务增长的双重落地。

1.情感逻辑:激活本土情结,拉动C端转化。AI设计精准触达留乡需求,让“像鸟飞往自己的山”不再只是心理期许,而是有具体岗位支撑的现实可能。数据印证成效:长沙、成都、西安等地线上专场简历投递量增长40%,“本地岗位”搜索量上升62%,有效拉动C端用户参与度。

2.商业逻辑:精准赋能B端,超额完成业绩。对B端商家而言,精准广告投放是核心需求。通过“行业+地域”的定制化广告设计,有效提升了商家投放意愿与合作转化。

3.品牌逻辑:沉淀长期认知资产。设计围绕“贴近受众、强化认知、促进转化”原则,将“提供家乡好工作”的营销逻辑,拆解为“明月+地标+文案+品牌信息”的直观的视觉符号组合,降低用户信息理解成本。通过品牌色、视觉等符号在多场景的重复曝光,持续强化“找本地好工作,就上58”的用户心智,使品牌从工具平台升级为“助力团圆”的伙伴,构筑独特的品牌竞争壁垒。

04 行业启示:走向“策略+情感”的AI设计新范式

本次实践为行业带来核心启示:AI是设计师的“超级助手”,其核心价值在于提升效率精准度。未来的品牌设计应聚焦于 “策略为先,AI赋能,情感共鸣”的融合模式——以策略为导向,用AI提效,最终以情感打动人心。

打动人心的永远是对人性的洞察和情感的共鸣:

对招聘品牌推广而言,这打破了“信息堆砌”的传统广告模式;对更广的行业来说,则示范了“AI赋能设计,设计驱动品效”的新路径。技术终究是工具,而深度的策略思考与人文洞察,永远是设计师不可替代的核心价值。当AI与品牌策略、情感共鸣深度结合,营销才能实现真正的突破,为品牌创造可持续的长期价值。

05 写在最后

58同城此次中秋品牌营销项目,正是技术理性与创意感性完美融合的例证。用AI实现高效精准的落地,用设计传递深刻的情感价值,最终成就了品牌声量与业务增长的双赢,也为行业提供了可复制的品效合一实践范本。

转载:人人都是产品经理

 

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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从一个球开始,手把手教你用Figma画拟物图标

之晨 图标设计文章及欣赏

 

UI 设计中依旧有很多装饰图标要使用偏拟物的设计风格,虽然很多人以为可以通过 AI 来生成,但实际上真正符合页面需要的设计很难通过 AI 来获得,所以我们依旧要自己来绘制。

 

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这类轻拟物图标画起来并不难,只需要掌握一定的规律以及几个基本操作技巧即可。而最好的入门方式,就是从“画圆”开始,就像学素描时最开始画的圆形石膏,用它来认识光影的效果。

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一、拟物图标的基本构成

设计中对拟物效果的实现,就是对三个基本要素的塑造,形体、光影、材质。

形体就是物体本身的外轮廓和外形样式,不同的风格和设计标准会对外形有不同的绘制要求,比如有的复杂写实有的简约随意。除了外形复杂度外,还有个关键的知识点,即 —— 透视关系

透视关系就是现实世界物体在人眼中成像的一种模式,离得越近的东西越大,越远的东西就越小,也就是我们所说的近大远小。用一个正方体来解释,就是当它摆出不同角度时,那么侧边的面会朝远端逐渐缩小。

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如果不带透视关系,那么它的不同面就没有缩小的效果,上下边平行处于等高的状态。

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设计师输出图形,就要正确的反映空间关系,加或不加都可以,但不能出现两种混用的冲突,那就是没想好要怎么表现。同时就是元素本身角度的控制会对下一步光影的应用产生巨大的影响,因为不同的角度就会形成不同的光影关系,而之所以素描最喜欢从圆开始练起,就是因为圆形 “只有一个” 角度。

第二个光影要素,就是物体在接受光照后呈现出来的高光反射与遮挡光源后形成的投影。如果只有一个圆,在接受一个光源的照射后就会形成下面这样的光影关系。

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也只有在光照的影响下,物体的表面才不会是纯色的,也才能反应本身的弧度。所以每次绘制拟物图形我们都要确定它的光源在哪,决定受光面和投影的方向。

image.png最后一点则是材质,也就是物体表面使用哪种材料,这不仅会决定它使用哪种肌理纹路,也会决定它面对光影的效果。比如一个镜面材质,表面就是光滑且高反光度的,而磨砂玻璃材质,则是弱反光且具有透明模糊的效果。

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上面三个就是拟物图标绘制最核心的知识点,也是最基础的美术专业知识,虽然它们还有很多细节可以拓展和学习,但所幸我们今天设计的质感图标不再是追求高度还原的拟物,而是经过简化的 —— 轻拟物。

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虽然那些知识不能被忽视,但因为我们要设计的东西也简单,所以可以在一边实践中一边学习,效果会更好。

二、拟物质感球体的绘制

接着我们就开始来画圆,掌握拟物效果的实操方式,在这里我们演示用的软件还是 Figma,只用到最基础的矢量、填充、描边、图形效果等基础功能。不管你用 Sketch 还是即时设计、Mastergo 都一样。

第一步就是创建画布后画个圆,这个圆用 100-200px 大小就行,然后给圆填充一个基础的颜色。

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然后我们确定这个圆是镜面材质的,光源是从正上方往下打。所以圆应该上方比下方颜色亮,且因为这是球体有弧度,所以添加的是 “径向渐变”。通过这个渐变的添加为整个圆的色彩定调,确定明暗关系。

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接着添加高光和投影,高光在顶部呈现不规则的椭圆状,然后使用垂直透明度渐变向下逐渐消失。高光是种折射是会受到反射对象色彩影响的,所以高光也不可能是纯白,而要使用和圆一样色相的高明度色彩。

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然后就是下方投影,这里一定要明白投影会反映空间的关系。如果使用默认图层效果中的投影,它只能表现环境中的背景和我们的视线垂直,光源也是从视线这侧来的。而我们现在希望塑造的是背景是在底部,且光源是从上打下来的,那么软件自带的投影模式就不适用。

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软件自带投影的方向

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我们希望创建的投影方向

想实现这个效果就要独立绘制投影,最简单的方式就是先画个小点的深色投影轮廓,然后为它添加图层模糊效果。

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到这里图形基本的状态和光影效果都有了,但这看起来太粗糙了,想让它更细腻更生动,就看我们怎么理解光影并为它添加更多细节进去了。

首先作为一个有颜色的玻璃球体,虽然会形成投影但也有光穿过它投射到背景上,那么这些穿过的光线就可以被表现出来,也就是底部要再叠加一层有色的投影。

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同时因为光穿透到底部会再往回折射,所以球体底部实际上是会“积累”光线的,这不是明暗交界线,而是玻璃材质本身的一种特性,所以这个积累亮度的底部就要单独画出来,然后添加渐变和模糊效果。

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而光在打到顶部时高光的形成是在表面之下(这个大家可以观察玻璃珠),那么表层也有受光面,我们就可以再做个表面的椭圆模糊叠加到上方,让它的高光面更自然。

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最后,就是为圆添加一个描边,这个描边还有渐变色,来表现球体边缘的厚度。而这个厚度在顶部是远处不是受光位置所以较深,而底部在反光处所以有高亮。

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完成上面的效果这个案例就做完了,要想做细节还可以再往下做。我们可以简单在上面添加图标,那么就是一个玻璃质感的按钮。

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做拟物类图标的内核,就是你想表现什么样的结果,要让它的细节呈现到什么地步。复杂和极简没有对错,关键的是你添加的每个细节都能有真实的物理特性去支撑,那么它们看起来才是合理的。

学习拟物就是认识美术的基本原理的过程,再学习不同细节呈现的软件操作方式。

软件是次要的,理解才是最重要的。

转载自优设网

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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2026 年 6 月设计素材周刊

清阳 设计资源

 
 
本期兰亭妙微UI设计公司,为大家整理新鲜设计资讯、实用工具、优质素材与趣味插件,灵感与效率两不误。
本期周刊整合新鲜设计资讯、实用效率工具、免费商用素材与趣味插件,覆盖 AIGC、Figma、像素艺术、3D 创意等多个方向,助力设计师拓宽灵感边界、提升日常工作效率。

一、行业热点:Figma 正面回应 “设计已死” 争议

近年来,随着 AI 设计工具、无代码平台快速普及,“AI 将取代设计师”“设计行业走向消亡” 的论调频繁出现在行业讨论中。针对这一热议话题,Figma 举办线下活动,幽默且坚定地回应了 “Design is dead(设计已死)”的说法。
据海外社交平台 X(原 Twitter)统计,2026 年以来,“设计已死” 的论调已被提及多达 847 次。但 Figma 明确指出:设计从未消亡,只是不断变换形态,深度融入大众生活的方方面面。
  1. 设计的本质是体验,不止于视觉
     
    很多人将设计简单等同于绘制界面、图标与配色,实则不然。地铁线路图清晰的指引、餐厅菜单合理的排版、App 人性化的消息通知…… 这些润物细无声的体验,都是设计价值的体现。设计早已渗透在生活细节之中。
  2. AI 越强,设计师的核心价值越凸显
     
    AI 能够快速生成设计初稿与方案,但无法定义创作方向、把控体验质感、传递情感温度。设计师的核心能力,是判断 “什么值得创造”“怎样的体验更舒适”,赋予产品人文关怀,这也是自动化工具难以替代的核心竞争力。
  3. 技术迭代恒在,核心能力不变
     
    从 Photoshop、模板网站、Sketch,再到如今的 Figma 与各类 AI 工具,每一次新技术诞生,都会引发 “设计师将被淘汰” 的质疑。但事实证明,迭代的永远是工具,设计师的审美能力、用户洞察力、问题解决能力与独立判断力,才是立足行业的根本。
附 Figma 官方文案节选:
 
无论多少次被宣告 “消亡”,设计始终生生不息。它藏在帮你避免坐过站的地铁图里,藏在一目了然的菜单里,也藏在贴心的 App 通知里。设计不是转瞬即逝的潮流,也不是可被替代的技术,它关乎体验、关乎感受,而非仅仅追求功能可用。设计屡遭唱衰,却一次次证明自身不可替代。
 
官方链接:https://x.com/figma/status/2061101954034442293

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二、优质工具推荐(全品类实用工具,附直达链接)

1. 3D 转 ASCII 动画工具

可将任意 3D 模型一键转换为 ASCII 字符动画,风格复古趣味,非常适合用作官网动态插画。工具支持自定义配色、动画效果,同时兼容多种格式导出。
 
访问地址:https://bitmap-forge.vercel.app/

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2. macOS 专用图像查看器

基于 SwiftUI 开发,专为鼠标操作优化的轻量图片查看工具。支持文件夹索引、侧边栏管理、图片缩放与浏览,鼠标、键盘操作逻辑流畅,是 Mac 用户的看图利器。

3. 在线像素编辑器

创意像素艺术工具,打破传统位图模式,像素即代码。支持像素绘画、动画制作,可直接导出可用代码,兼顾创作与开发需求。
 
访问地址:https://newt.sh/

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4. 组件音效库

为网页 / UI 组件添加语义化音效反馈,仅需一行代码即可接入,适配 shadcn/ui 组件库。内含 17 种语义音效、24 类组件适配,让静态界面 “发声”,大幅提升交互体验。
 
访问地址:https://www.sensory-ui.com/#showcase

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三、免费设计素材(可商用,直接下载使用)

1. Playwrite TZ 免费字体

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字体风格与经典 Apple Hello 高度相似,字体美观灵动,完全免费可商用,适用于标题、海报、界面文字等多种场景。
 
字体下载:https://fonts.google.com/specimen/Playwrite+TZ

2. Gradientora 渐变素材库

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收录 1100 + 款精品渐变配色,风格丰富多样,全部支持免费下载,满足海报、界面、插画等设计的色彩搭配需求。
 
素材地址:https://gradientora.com/

四、趣味插件 & 个性化资源

1. FigmaEX 吾皇巴扎黑皮肤

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为 FigmaEX 客户端定制的 CSS 个性化皮肤,更换后可美化 Figma 界面,打造专属使用风格。

2. Chrome 视频控制插件

浏览器实用插件,支持视频倍速播放、画中画、页面关灯等功能,追剧、学习看教程都能提升体验。
 
插件地址:https://chromewebstore.google.com/detail/

3. Chrome 历史记录插件

复刻 Edge 浏览器快捷历史功能,可快速查看浏览记录与近期关闭页面,弥补原生 Chrome 功能短板,提升日常浏览效率。
 
插件地址:https://chromewebstore.google.com/detail/
 

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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兰亭妙微UI设计:帮你快速熟悉UI组件中的商品卡片设计

之晨 系统UI设计文章及欣赏

一、组件介绍

商品卡片是一个广泛存在于电商产品中的组件,不管是狭义上的商品,还是广义上的所有可交易产品 (包括课程、服务、游戏等虚拟商品),都需要商品卡片来承载它们的关键信息,以方便用户快速了解商品的核心属性。

常见的商品卡片有两种形式,也是电商 App 普遍使用的两个视图,即:网格视图和列表视图,卡片在这两种视图中有着不同的布局,其信息包含能力也有所差异。

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1. 两种布局

如 Part.1 种所说,商品卡片通常有两种布局形式,分别是网格布局和列表布局。

①网格布局

网格布局可以使用瀑布流,图片的尺寸相对来说会更单一一些,因为需要严格控制卡片的错落程度,不至于过于杂乱。

image.png当然,并不是只能做成瀑布流,完全对齐的网格布局也很常见,只需要严格限制图片和字段的高度,且为有高度差异的字段 (一般是标题) 留出空间即可。

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②列表布局

列表布局通常也会保持所有图片尺寸一致,但文本区域需不需要与图片等高,得看具体项目中商品需要露出的信息多寡,像京东这种信息非常多的,文本区域就可以超出图片的高度范围。而如果信息量中等,那么等高是一种比较好的选择。

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但如果信息比较少,强行把某一字段与图片底对齐的做法会导致组件内的间距比组件间的更大,从而影响亲密性识别。

这时候可以在两个商品之间加分割线。

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2. 卡片样式

主要有三种样式,我称之为有全包、半包和开放式。

全包:有明确的卡片背景,将图片和文本全部包括在内部,比较不常见。

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半包:图片部分会撑满卡片的边界,而文本依然在卡片内部,比较常见。值得注意的是如果卡片需要做圆角,图片朝内的两个角不需要给圆角。

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开放式:没有明确的卡片背景,图+文本自成卡片区域,在设计上通常会让文本两侧较之图片稍微向内缩进一些距离,在让亲密性表现得更舒适。可以两侧缩进,也可以只缩进右侧。

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3.卡片内容

不同类型的商品、不同需求的产品所需要表达的信息是不同的,但总结来说有以下这几类:

  1. 图片:商品主图
  2. 主标题:活动标签+商品名称
  3. 副标题:销售排名/用户评价数据等
  4. 价格数据:折后价格/折前价格+销售量
  5. 优惠信息:退换政策/优惠券/满减活动/分期信息
  6. 商品规格表:商品核心规格信息
  7. 店铺信息:相关标签+店铺名称
  8. 功能按钮:收藏/购物车

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其中,图片、标题和价格,这三个是最基础的信息,几乎每个商品卡片都必不或缺。其余的信息则并不一定每个都要包含在内,不同的 App 会根据自己的展示需求挑选其中几类排布在卡片内。

image.png信息展示的顺序、和权重对比,都会根据实际情况略作调整。例如一些国外的电商 App,会把价格的权重做得比标题更大。而对于网格布局和列表布局,所展示的信息尽可能保持一致。但因为网格视图不适合展示的过长,所以如果信息真的非常多,那么网格视图可以适当省略。例如小米有品是一个典型的例子,网格视图相比列表视图只少了商品规格表,因为这个字段实在不适合放在网格视图展示。

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4. 不同的使用场景

之所以会把使用场景放在这里,是因为商品卡片的使用场景会影响它所展示的信息类型。举个例子,淘宝首页推荐内的商品卡片内所包含的信息,就比搜索出来的完整商品卡片少了一些。

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这是因为推荐中的商品信息务求直击要害,其导购需求远远强于展示需求,同时也考虑到推荐页应同屏展示更多商品,所以会把其他可能会影响用户获取核心信息,且可能造成卡片过长的字段全部隐去了。

同理,商品卡片在购物车中的信息也不一样,考虑到存在于购物车中的商品都是用户已经了解过大部份信息的商品,所以设计时要抓住用户在这种场景下最关注的内容——价格和规格,所以购物车中的卡片会多出一些价格变动、规格重选、数量修改等信息。

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总之,商品的使用场景很大程度上会影响展示信息的选择,最核心的要点是一定要考虑用户在不用的场景下,最核心的信息诉求是什么,不同 App 对此可能有不同的做法,我在这里也无法一概而论。

5. 不一样的商品卡片

①Asos/Massimo Dutti

国外的电商 App,尤其是品牌自己的 App,总是会做得非常极简,一个标题一个价格一张图片,几乎做到了商品卡片最简洁的状态,这是品牌气质决定的,也是产品定位决定的。所以国内走出海路线的 App 大多也会是这个风格,比如 Shein。

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②马蜂窝/飞猪

举这两个例子并不是因为两者的组件设计得有多精妙,而是因为它们有着另一种不同的商品,以及所呈现出来的不同的组件——酒店。

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我在这里想要说明的是,不同的商品类型可能也会有其特有的字段类型,尤其是服务型商品,不同的服务所呈现出来的组件会有很大不同。

三、样式拓展

这里收集了一些商品卡片的线上案例,也可以作为设计时的参考:

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转载自优设网

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做B端后台产品很复杂?送你一份完整的设计流程和规范!

之晨 B端ui设计文章及欣赏

1. 初识B端产品和C端产品

C端 Consumer,表示为消费者、个人用户或终端用户设计,直接面向普通用户提供服务来帮助他们实现个人需求。B端 Business,它面对商业和企业,是为帮助企业集团等实现商业目的而设计的软件、工具或者平台。

在我们日常生活中,在手机上使用的大多是 C 端产品,单一的 C 端产品通常是为了实现单一的需求。比如看网红的抖音、听音乐的酷狗、买车票的12306、社交的微信等,这些产品有自己的核心功能,其他的功能则是附加的,倘若没有这些附加功能,虽然用户体验感会降低,但并不会影响产品的核心功能。

而面向 B 端的产品,我个人称之为「暗渡陈仓」,当个人用户为实现个人需求产生了一系列动作,往往伴随着该需求的另一端也会反馈一系列动作,即 C 端产品的后台产品线(BtoC),比如淘宝卖家平台、饿了么商家版等。除此之外,还有面向商家、企业、业务部门提供的企业级服务产品,以及面对企业或者个人提供的平台级工具产品等。

虽说我们日常使用的更多是 C 端产品,但是 B 端产品对我们的影响也是时时刻刻存在着。C 端产品在明,逐渐改变着现代人的生活方式,B 端产品在暗,间接服务于用户,让一切流程化秩序化,并且具有多个主要功能点。

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2. B端和C端产品的区别

在我看来,C 端产品以消费互联网为主,B 端产品以产业互联网为主,C 端更感性,而B 端更理性。

从使用者的角度来说:

  • C 端产品关键词包括免费使用、迅速上手、体验为王、你能让我做什么;
  • B 端产品的关键词则是付费购买、上手缓慢、效率第一、你能为我做什么。

从开发的角度来说:

  • C端周期短,B端周期长;
  • C端用户多,B端用户少;
  • C端逻辑简单,B端逻辑复杂;
  • C端竞品较多,B端竞品较少;
  • C端主战场是移动端,B端则是 PC 端;
  • C端是用户体验驱动,B端是解决问题驱动;
  • C端产品的使用决策权在用户手中,而B端产品的使用决策权则在客户手中(B端客户不一定是用户);
  • C端产品除了产品的体验以外,也要让产品更美观,让活动更有趣,让用户更舒服,产品经理有很强的同理心。B端产品的实用性大于美观性,能切实解决问题、配置资源的 B 端产品才是一个好的 B 端产品,产品经理要具有更强的逻辑思维能力。

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3. 后台产品常见分类

后台产品按其作用可大致分为两类,一是支撑前台产品,二是管理各种资源。我认为后台产品应当是囊括在 B 端产品的范围之内的,常见的类型包括:

  • C 端产品的后台产品线,如淘宝商家版,饿了么商家版,对订单和用户进行管理,支持 C 端产品的业务进展。
  • 平台级工具产品,如微信公众平台,对文章和读者的数据统计和管理;各大互联网公司的开放平台,如微博开放平台等。
  • 企业级服务产品,虚拟主机系统(VMware),云主机管理系统(深信服、xensystem、腾讯云)以及各种云SaaS。
  • 企业的业务处理平台,对内有考勤、报销等 OA办公系统,对外有 CRM 客户管理系统,ERP 资源及供应链管理系统。

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后台产品设计思路

1. 初识后台产品设计

说起后台产品,很容易想到复杂、庞大、逻辑缜密,而作为设计师,则苦于竞品短缺、架构复杂,设计的前期工作比设计本身要复杂得多等问题。

后台产品不同于普通用户所使用的 APP,它在用户初次使用和短暂时间内的认知成本是较高的。当用户用惯了一个音乐类的 app,再给他几个其他的音乐 APP,用户是可以迅速上手并且轻易解决自己的需求的。而后台产品则不然。

对于后台产品来说,它并不是随随便便就可以下载使用的,即便你在使用的过程中,也因角色不同而受到权限限制,一般来讲很难像超级管理员一样接触到整体功能;其次,门槛之高,后台产品的使用者一般都是在该行业沉淀了很久,所以要对后台产品进行设计就需要同样了解该行业,甚至更能洞察该行业,业务本身的复杂性质决定了后台产品架构也会比较庞大;然后,无论是工厂商家的进销存管理,还是政府医院的工作流和业务流,乃至企业内部的产品,除了不同行业都有门槛外,对信息和产品也有「保密协议」的使命感,所谓「隔行如隔山」,在后台产品更是如此;最后,后台产品设计往往没有固定的功能架构和商业模式,对于产品经理的逻辑思维能力要求更高,设计师不仅仅是做界面、优化流程,也要主动和产品经理沟通交流,并对产品进行思考和探索。

2. 后台UI设计工作流程

后台 UI 设计的工作,大体分为三个部分:需求分析、设计执行、数据分析。

在需求分析阶段,要对产品本身和行业本身有一些基本的认知。要了解产品的基本情况,比如产品目标、用户人群、产品定位、需求分析、功能模块、主要竞品和产品特色。做这个产品是为了解决什么问题?想实现什么目标?使用这个系统的用户有哪些?不同角色的用户有哪些具体的权限?是否需要对每一个用户的行为都生成操作日志?产品有哪些主要的功能模块?产品的业务流程是怎样的?有哪些同类型的产品?和他们相比我们的产品有什么特色和特点?成功地做出大而全的后台产品,是整个设计团队和开发团队能力的体现,而对很多小团队来说,只能做一些大团队不愿去做的产品,或另辟蹊径在某些方面做专做精。

在设计执行阶段,参照 PM 给出的功能清单做原型和流程的梳理,需要关注的有当前版本规划、功能模块、功能类型、功能描述、任务优先级、完成时间等,交互原型则伴随着功能描述、规则判定条件、触发条件等内容。原型设计完成,开始做 UI 视觉方面的设计,而这时后端同步构思需求的实现方案。UI 设计师向前端了解实现框架,方便交接和沟通。当界面实现,UI 设计师应该是最早进行测试的,力求视觉设计和代码实现无误差。在完成设计执行后,从信息层级、文字、图标、图片等方面进行设计走查,进行多次设计验证与测试。

数据分析是产品优化迭代的重要依据。进行多番测试和评审后交付客户(或内部)使用,根据产生的具体问题进行不断迭代,且观察产品能否通过准确的数据反映问题、体现能力,应虚心接纳使用者的使用建议并严谨思考其合理性,用户的使用和反馈是优化产品的重要途径。只有达到了管理和运营的指标,后台产品才是真正产生了价值。

3. 制定设计规范的作用

为后台产品制定设计规范有哪些作用和好处呢?简单来说就是对产品好、对自己好、对团队好、对客户好。

  • 对产品:在项目完成第一版较为稳定的版本时,着手制定设计标准,统一公司视觉设计规范及某些特定交互设计规范。同一个项目会有多个设计师的参与,规范化的设计语言,避免因设计控件混乱而影响设计输出。
  • 对自己:组件化同类元素,提高工作效率,建立公司产品的组件库,以便不同项目的复用及设计延展。在同一个项目中也能更好的把控该项目的视觉规范,提高效率。
  • 对团队:设计规范的制定,规范了设计团队的输出,同时方便了与开发团队的交接和协作。通过设计规范的制定,前端实现也能拥有一套可供复用和扩展的组件库,助力上下游交接及团队协作。
  • 对客户:制定设计规范的同时需要考虑设计延展性,为不同客户的定制化需求提供更高效的输出。同时在进行产品迭代时,设计规范的组件化调整也大大提高了工作效率。

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后台产品设计规范

以下数值为参考,请结合特定产品灵活运用。

1. 页面布局

统一尺寸

据统计,目前 PC 端用户屏幕分辨率占比排名前三的是 1920*1080、1366*768、1440*900,以 1440 来设计的话,向上适配或者向下适配误差会比较小。

适配方案:面向多个客户,后台产品设计功能型页面的尺寸统一为 1440*900,按照栅格系统原则向上或向下适配。展示型页面以 1440*900 为主,同时设计出极端情况(宽度为 1280 以及宽度为 1920)的效果图,力求实现前端实现效果和高保真设计图误差最小。面向公司内部的后台系统,由于各个职工电脑屏幕是统一采购、统一尺寸,所以开发适配的分辨率可以统一尺寸进行设计,这个尺寸根据公司内部采购屏幕的尺寸和分辨率选择即可(提前和前端沟通好)。

页面框架

页面框架主要分为左右栏布局和上下栏布局,还有其他的布局。左右栏布局包括顶部栏、左侧菜单栏、主体内容三大区域,其中顶部菜单栏、左侧菜单栏为固定结构,右侧主体内容根据分辨率进行动态缩放;上下栏布局包括顶部菜单栏和主体内容两大区域,其中顶部菜单栏为固定结构,主体内容进行动态缩放且需定义主体内容左右两边空白区域最小值;左右栏布局时,左侧菜单可收缩展开,收缩状态下固定宽度。

栅格布局

栅格系统的使用是为了解决自适应和响应式问题,从而更好地进行产品设计和产品开发。响应式栅格采用 24 列栅格系统实现,以满足 2,3,4,5,6 分比布局等多种情况。固定宽度 Column,将间隔 Gutter 进行动态缩放。

谷歌规定模块和结构之间要以 8px 为基准,布局间相对间距可采用 8px 以及 8 的倍数,但一些小组件(按钮、间隔、输入框)可以以 4 为基准。栅格布局是为了辅助设计,灵活运用,不要被它所局限。

尺寸设定

一般在整体区域左上角放置产品 LOGO 及产品名称,大部分系统顶部栏高度 48+8n,侧边栏宽度  200+8n。我常用的是顶部栏高度 56px,侧边栏宽度 200px,侧边栏收缩状态宽度 56px,右侧的侧浮窗宽度 400px。

相对间隔

定义主体内容的上下左右边距,定义主体区域内各模块的边距及安全宽度,超出内容区域的部分采用区域内滚动或整屏滚动,视情况固定导航栏。

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2. 标准色

颜色分为品牌色、辅助色、中性色。根据不同产品的不同需求,可能也会将统计图、标签等进行统一标准色设定。

品牌色即产品主色,产品主色的设定直接影响产品气质和直观感受,也是产品直接对外的形象。品牌色要根据产品特性、用户使用场景、产品定位等进行选取,尽量做好色彩的延伸性,可支持换肤。品牌色的应用场景包括操作状态、按钮色、可操作图标等。

辅助色用于提示其他场景,比如成功、失败、警告、无效等。

中性色常用于文本、背景、边框、分割线等,需要考虑深色背景和浅色背景的差异,可以选择同一色相控制透明度变化,用来表现不同的层级结构。

其他色如统计图、数据可视化、多个标签的不同配色方案根据项目情况单独设定。

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3. 标准字

后台系统常用的字体:windows 系统,中文 Microsoft YaHei,英文 Arial;Mac 字体,中文 PingFang SC,英文 Helvetica;除此之外可以选择的字体还有 segoe UI、思源黑体、Hiragino Sans GB等。

后台系统中常用字体大小为 12px、13px、14px、16px、18px、20px、24px、30px。

行高设定,根据文字大小及使用场景设置行高,一般行高=文字大小+6px/8px。

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4. 图标

图标是 UI 设计中重要组成部分,一般分为功能图标和应用图标,以图形的方式传达概念,可以降低理解成本,使得界面更加协调美观。在后台产品中,图标的功能则更偏向辅助性,辅助用户对功能的认识。

除了某些常用的图标,有一些专业性的操作和词汇则需要设计师进行绘制,现在比较高效方便的方法是在 iconfont 提供的图标模板上用 AI 绘制,画板 1024*1024,提供圆形、正方形、矩形形状。图标尺寸按照 8 的倍数进行延展,绘制完成后生成 svg 格式文件,提交到阿里巴巴矢量图标库的项目组里,方便前端调用,调整大小和颜色更为方便,且能够优化系统内存和性能。

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5. 按钮

按钮是后台产品进行交互设计是重要元素,提供给用户进行点击操作,是视觉上最引人注目的控件,具有一定的视觉受范性。常用按钮可分为填充按钮、线性按钮、文字按钮。

按钮的交互状态包括默认、悬停、点击和不可用。

按钮根据需求分为不同尺寸,大中小三个级别用在不同的场景,一般按照 8 的倍数设定。如高度分别设定为 24、32、40px。

规范整理时要规定不同类型按钮的宽高、圆角及文字大小,同时还要将按钮的不同状态展现出来。

填充按钮之间间距最小为 10px。

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6. 导航

导航的类型有很多种,常用的比如顶栏菜单、侧栏菜单、折叠菜单、下拉菜单、面包屑、分页、步骤条、时间轴、tab标签页、胶囊菜单、徽标数等。

各类导航中的字体大小可进行统一设定。

顶栏菜单多为一级菜单,点击切换,或作为下拉菜单的父级,将子级菜单合理分类。

侧栏菜单为垂直导航菜单,可以内嵌子菜单。

下拉菜单的触发方式一般有鼠标悬停和鼠标点击两种。

步骤条引导用户按照流程来完成任务,一般步骤不得少于两步。

分页的高度设定为 24px、30px、32px,根据应用场景适当增减内容,比如设定每页展示数据的条数、跳转至指定页等。

面包屑用于说明层级结构,使用户明确当前所在位置,并且可以回到任一上级页面。

徽标数用来通知用户当前有未读消息,一般出现在图标的右上角或者跟在文字后面。

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7. 表单

表单多由一条或多条列表项组成,单一列表项的类型有字段输入框、条件选择器。

字段输入框的标题和输入框分布方式包括左右、上下、无标题。左右分布是常见的对齐方式,比较适合 PC 端的使用;上下分布增加了表单的整体高度,视情况选择使用;无标题经常应用在登录注册,虽然减少了面积,但是增加了理解难度。

输入框的交互状态包括默认、输入结果、提示错误、禁用、获取焦点。

输入框的尺寸可按照8的倍数进行设定,比如 24px、32px,也可根据系统实际情况进行设定,我常用的输入框高度为 30px,宽度视情况而定,无圆角。上下布局的多个输入框上下间距为 20px,有错误提示时候竖向增加 10px 或横向显示在输入框右侧(预留出位置)。

表单中标题文字左对齐,输入框左对齐,标题文字距离输入框20px(多个长度不同的输入框算最长的);标题文字右对齐,输入框左对齐,也是常用的方式。输入框内正文字体 14px,文字和左右两边边框的边距 10px。

选择器包括单选、多选、时间选择、开关切换、下拉选择、滑块选择、旋钮等。单选框多为圆形,复选框多为方形。

搜索框和选择框的高度为 30px 或按照 8 的倍数自行设定,通常和输入框保持一致。搜索框距离右侧按钮 4px,内部文字 14px。

单选多选框尺寸 16*16px,多个选项横向排列间距 16px,纵向排列间距 8px。

开关按钮外框 40*20px,内部圆形 16*16px。

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8. 表格

表格在后台产品 UI 设计中占比非常大,用来展示数据、统一管理、作为详情入口,是最清晰、高效的形式之一。在设计规范中需设定表头高度、表格行高、表格列宽范围,同时也包括表格中的按钮样式、标签样式。

表格主要分为五大区域:选择搜索区、操作区、表头、正文、底栏。选择搜索区放置筛选框和搜索框,为用户提供按需搜索,可以大大提高用户效率;操作区指各种对表格内容进行增删改查、批量处理、配置列的动作;表头展示列标题,一般具有排序功能;正文主要展示各种各样的数据,要注意行高、对齐、分割、信息层级等,要考虑是否提供行内操作;底栏显示分页、总数统计等。

表格信息一般主要功能为增删改查,查看和编辑是最基本的功能,表格信息支持筛选、搜索、排序、分页。对可批量操作的表格数据在第一列增加多选框。

行高

表格行高可设置为表格内字体高度的 2~3 倍,主表格会间隔显示不同颜色,用于区分不同行数据、加强视觉流引导,展开单行的内置表格可采用纯色,选中行应有视觉上的反馈。表头要和表格内容有视觉上的区分。表格行高可采用 36、40、48、60 等。

行数

表格行数太多加载速度会降低,延长用户等待时间;行数太少会导致用户不断翻页,降低使用效率。比较合适的默认表格行数是 20 或 50,用户可以根据自己需求选择默认的行数。设定行数之后,如果每页行数多于每屏行数,可在表格内引入滚动条,这时可以固定表头滚动内容。

列宽

列宽根据内容字段长短需要有不同且合理的默认值,使得表格字段有良好的展示效果。列内容的长度固定时,列宽应大于固定宽度(比如时间、MD5、SHA1);列内容不固定时,能预判最大宽度的按照最大宽度设定列宽(比如IP地址、MAC地址、姓名),不能预判最大宽度的设定列宽按照常用宽度,多于内容省略以「...」展示,鼠标悬停出现完整内容(比如详情、描述)。

列数

表格列不应过多,列数比较多的情况下应该合理进行合并、隐藏、删除或进行优先级处理。常用的方法有引入配置列,用户可自定义展示必需列以外的其他列;只展示重要信息,下拉展开列查看完整信息;在表格中引入横向滚动条,根据实际情况选择是否要始终固定基本信息列(如第一列是文件名)和操作列(最后一列的操作)。

对齐方式

表格内的文本应按照文本类型不同进行统一规范,如金额类数值保留相同位数小数,SHA1 虽然是一串数字但是其实那并不是数据而是一串编码,所以可以像文本一样左对齐。根据文本内容不同,对齐方式也应灵活调整,可采用文本左对齐、数据右对齐、金额小数点对齐的方式。数据前面有标签的,将标签前置对齐。类似 IP 地址、MD5、SHA1、域名这样的信息,也可以根据产品需要在文本前面增加「复制」图标,方便用户调用。

详情入口

表格内部数据的详情入口,将能点击下钻查看详情的内容以不同颜色表示,同时在表格行最后一列操作按钮部分放置一个查看按钮。

9. 反馈

包括弹框、侧滑框、骨架屏、全局提示、警告提示、消息提醒、加载状态等。分为模态框和非模态框,区别是是否会打断用户工作流。

弹框又称对话框,是叠加在应用主窗口上的弹出式窗口,以对话的方式使用户参与进来。

弹框

弹框出现时,主题内容增加一层遮罩 #000,透明度 50%,避免使用双层弹框,可同时采用有关闭图标的弹框和无关闭图标的弹框,引导用户对内容进行正确操作。如果设定系统内所有弹框均可以点击弹框外区域关闭, 则需要为用户新增或编辑内容的弹框弹出二级确认的弹框,或者再次进行交互梳理。

侧滑框

侧滑框又称抽屉,出现在右侧,固定宽度 400px,高度覆盖在主题内容之上,点击侧滑框以外的区域则收起侧滑框。

骨架屏

为某些特定数据提供数据加载等待时的占位图形组合。

全局提示

建议停留时间 3s,可根据文字字数调整停留时间,文字内容限制在 30 以内。

警告提示

用不同颜色和样式展示需要关注的信息。

通知提醒

消息通知和警告信息用通知提醒框,单个消息从页面右侧以抽屉的方式划出,用户可手动关闭,或停留 3s 后自动关闭。

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10. 缺省状态

绘制不同类型的情感化插画表示缺省状态,如404、500、暂时没有数据、没有新消息等。

页面需要一个默认的底色,错误文字使用 14px,与情感化插画间距 20px,与按钮间距 30px。

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11. 数据可视化

数据可视化部分可能是后台产品中对视觉设计要求较高的部分,使用情境为各类统计图、大屏展示页面等。

功能型页面的数据可视化可以引入图形化设计组件,Echarts、G2、d3等;展示型页面的数据可视化则可以做得更有趣,比如立体的统计图、粒子地球效果、灵活有趣的网络拓扑图等。

考虑到数据可视化可能会需要深色浅色不同的背景,在数据可视化统计图的色彩搭配上要注意颜色的拓展性。

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总结

不管是做 C 端产品还是 B 端产品,都是为了实现用户的需求、帮用户解决问题。

刚接触后台产品的时候,最希望能把产品做的炫酷、美观,工作中慢慢地发现项目的背后思考更为重要,产出的设计成果也应该有理有据、支撑整个设计体系。网上供大家使用和学习的资源非常多,对一些公司来说、专门去制定一套自己的后台设计规范不免显得费时费力,合理引入 antdesign 和 element 等开源的设计组件,会使得设计师以及前端事半功倍,有助于设计师把更多的精力投入到沉淀行业知识、研究产品架构、梳理交互方式和创新视觉表现上。

在后台产品的设计过程中,更应该把宝贵的时间用在更值得关注的事物上,让设计师能够辅助业务挖掘,从趋于相同的表象中找到产品独有的闪光点,从而切实解决问题和实现价值。

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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兰亭妙微UI设计:从4个方面聊聊UI设计规范

之晨 系统UI设计文章及欣赏

一、搭建设计规范的意义

分别站在整个产品设计研发流程中各个角色的不同角度,在工作中可能会有以下“抱怨时刻”:

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由此,体现出搭建设计规范的作用和意义:

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搭建设计规范的意义

产品侧:⼀个产品不同分支多个团队完成的时候,可以保证产品团队使用同一份设计规范快速完成产品原型设计。保证可复用模块的交互体验的⼀致性。

设计侧:通过设计规范去解决大部分需求,极大提高效率解放双手,让设计师能去做一些更发挥创意和想象力的设计。

开发侧:形成开发资产,可以提升研发效率,降低维护成本。开发工程师无需再重复开发同⼀个组件,只需要去组件库里调用即可,配合业务逻辑,高效完成界面开发,做到开箱即用。

测试侧:标准化的设计规范,是测试人员最喜欢看到的。例如,设计规范规定弹窗 footer 区按钮组居右,那么测试人员只要测到不居右,就可以给产品提优化建议了。

二、原子设计理论

设计规范中具像化的环节是设计组件化,最早可以追溯到工业革命时期,福特创造的流水线生产方式。福特将汽车分解成零部件,再把零部件模块化组装,这⼀创举极大的提高了生产效率。

根据资料显示,T型车是世界第一款大量使用通用零部件,并进行大规模流水线装配的汽车。这种方式极大地提高了T型车生产效率,降低了生产成本。1914年,福特已经可以做到93分钟生产一辆汽车,而同期其他所有汽车厂商的生产能力总和也不及于此。到了1920年代,T型车的价格甚至降到300美元一辆(问世之初T型车的售价仅需850美元,而同期的竞争对手则通常为2000-3000美元一辆)。

原子设计理论最初来源于化学领域,这一点从名字可以听出来。在化学中,所有的物体都是由原子构成,原子组合构成分子,分子组合构成有机物,最终形成了宇宙万物。

2013年前端工程师BradForst将此理论运用在界面设计中,形成一套设计系统,包含5个层面:原子、分子、组织、模板、页面。

当公司的业务产品逐渐扩大时,我们就需要制定一套完整的设计系统,提升设计和开发的协作效率,统一所有设计师的输出物。

总之,将设计拆分成一些基本元素,例如一个按钮、一个弹窗,再根据业务需求、产品逻辑重新组装,形成最终的产品,这就是原子设计理论(组件化设计),区别于整体设计制造的一种新的工作流程。

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1. 设计系统搭建—原子

原子是物质的基础组成部分,是构成设计系统的最基础元素。

在界面中以「元素」的形式存在,例如:颜色、文字、图标、分割线、间距、圆角、阴影等。

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2. 色彩体系

中后台产品的色彩体系主要分为3类:品牌色、功能色、中性色。

色彩体系

  1. 品牌色:大型公司往往都会有专属色号的品牌色,比如阿里橙色、美团黄色和腾讯蓝色,以体现产品特性、传播理念。在界面中主要体现在关键行动点、选中状态、重要信息和插画元素等。
  2. 功能色:旨在表示某种状态提示,这类颜色往往是深入人心的,比如绿色代表成功,红色代表失败等等。
  3. 中性色:还有一种是不需要传递颜色代表的特殊含义的,称为中性色,即黑白灰。B 端网站体现理性和效率特性,往往会使中性色占据九成以上,应用在背景、边框、文本和分割线。

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3. 文字体系

B端产品的文字系统设计目标:增强阅读体验、提升信息获取效率,字体是体系化界面设计中最基本的构成之一。

字体的大小、字重、色彩区分体现界面信息的层级关系。

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文字体系

  1. 整体思路:在同一个系统的UI设计中先建立体系化的设计思路,对主、次、辅助、标题、展示等类别的字体做统一的规划,再落地到具体场景中进行微调,最终确定建立体系化的设计思路,有助于强化字体落地的一致性。
  2. 少即是多:在视觉展现上能够用尽量少的样式去实现设计目的。避免毫无意义的使用大量字阶、颜色、字重强调视觉重点或对比关系,提高字体应用的性价比,减少不必要的样式浪费。
  3. 拉开对比:在需要拉开差距的时候可以尝试在字阶表中跳跃地选择字体大小,会令字阶之间产生一种微妙的韵律感。

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4. 阴影、圆角、线条

阴影:在B端界面中,有些特殊的元素会使用到阴影,从阴影中我们可以看出物体距离平面的高度,距离平面越高的物体阴影越大;

圆角:从直角到圆角给人带来从严谨冰冷到柔和亲切的心理感受,在B端界面中,常用2-8px圆角;

线条:分割模块及辅助定位。

5. 后台设计系统搭建—分子

在界面中,分子是按照规律组合起来的元素,如:按钮、搜索框、选择器等。

以按钮为例,文字、色块、图标和间距这些抽象的原子产生关联组合成分子:图标、文字传达含义;颜色、圆角传递特性;间距、尺寸定义规范。

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6. 后台设计系统搭建—组织

分子+原子组合成更复杂和可拓展的组织(区块组件),如搜索区、卡片列表区、表单区、数据统计区等。

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7. 后台设计系统搭建—模板

由原子+分子+组织构成的更复杂更专注页面底层架构,并非具体页面。

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8. 后台设计系统搭建—页面

带业务逻辑的场景案例,如标注场景、权限管理、详情设置等,将页面模板填充真实的文字、图片后形成页面,即带交互逻辑的高保真原型图,真实内容使设计系统有了“生命”。

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三、Design Token

虽然通过设计规范可以对产研流程提效,但在开发还原中还是会经常遇到一些棘手的问题。

  1. 开发还原准确度难以保证,走查几轮还有有细节问题没有修复;
  2. 领导要求开发暗色模式,或者客户要求换一套主题色,找到替换的工作量巨大;
  3. 设计一处变更,涉及多个页面模块,维护工作量大。

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为了解决和优化上述的问题,DesignToken应运而生。它可以解决产品设计和开发过程中的细节、变更和风格一致性的问题,有效提高产研团队设计质量和协作效率。

1. Design Token 介绍

“Token”原本的意思是“令牌,指令”,与Design连在一起指“设计变量”。在工程逻辑中用于用户身份与服务器端进行验证,而在设计体系中,DesignToken则可以简单理解为封装的视觉样式参数。它通过规定样式参数,并通过一套符合设计师、工程师理解的统一的命名规则,为这些样式参数的定义名称。

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2. Design Token 优势

① 设计语义更易理解

帮助设计师和开发建立统一语言,设计方案更加一致。

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从下到上的Design Token 命名思路

②主题皮肤一键替换

主题皮肤的替换可以用在两个维度,一是浅色模式和暗色模式的替换,二是不同品牌色之间的替换。我们可以将不同主题的同一个场景下的颜色使用同一个Token命名,达到一键换肤的效果适配不同客户方案。

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③设计变更高效维护

替代传统工作流一键替换效果。例如修改二级文本的颜色,传统工作流需要先修改设计规范,修改设计稿,然后输出给开发,开发逐一更新代码,完成后提交给设计师进行走查验收。而当使用Token之后,只需要更新Token参数,就可以直接导出JSON给开发,一键自动更新。提高效率不止一点点。

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④设计效果精准还原

代码编辑器自动化提示颜色选择,如不正确则产生报错。

使用Token开发和传统开发的对比

总结一下使用 Token 开发的优势:

  1. 设计语言 更易理解
  2. 主题皮肤 一键替换
  3. 设计变更 高效维护
  4. 设计成果 精准还原

3. Design Token 应用流程

第一步:提炼 token 元素;第二步:定义命名规则;第三步:整理 Design Token 资产表;第四步:开发与应用。

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Design Token 应用实践

接下来具体说说如何为 Design Token 命名,命名方式目前并没有绝对统一的要求,不过有一定的逻辑规则,可以由设计师找前端开发一起商量出一个都能通俗易懂便于理解的命名规则,举个例子:

  1. Token 名称由大到小排序,中间用“-”分隔;
  2. Token 前缀可自定义添加公司简称,如“--el-xx” 、“--ant-xx”、“--td-xx”。

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命名规则示意

为了更好的统一规范,应用 Token,建议成熟的互联网公司设计团队搭建自己的低代码平台。一键更换主题,尽在指尖。

转载自优设网

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设计的新趋势:用好有效摩擦,拒绝无效麻烦

清阳 行业趋势

导语

过去二十年,互联网设计的共识是极致去摩擦:缩短注册步骤、精简操作链路、抹平交互门槛,高效顺滑成为体验标配。但随着全行业体验同质化、用户划走即遗忘,Burberry 慢镜头广告、Apple Liquid Glass 拟物玻璃界面、CCD 胶片回潮等现象,正在推翻单一的效率逻辑:刻意设计的良性摩擦≠恶意制造使用麻烦。在 AI 批量产出标准化内容的当下,合理的摩擦是品牌打造记忆锚点、加深用户参与的关键抓手。

一、无摩擦从行业进步,沦为同质化枷锁

早年去摩擦设计切实解决商业痛点:电商优化支付路径降低下单流失、出行打通一键叫车闭环、软件简化学习成本,效率优化实实在在提升转化。

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但当全产品模板趋同:统一卡片布局、同质化滑动交互、算法自动连播,极致顺滑催生三大问题:
  1. 用户流失无记忆:页面一键划过、用完即走,品牌无法在用户心智留存印记;
  2. 感官同质化贫瘠:界面去掉材质、纹理、层次,所有产品只剩扁平标准化外壳,丢失独特氛围感;
  3. 体验缺少实感:全程零等待、零操作、零选择,用户从 “主动使用产品” 沦为被动接收信息流。
设计学者 Luna Maurer 与 Roel Wouters 在《Designing Friction》提出:体验摩擦(Resistance)是人与物品间的触感、温度、行动参与阻力,不等于系统故障带来的额外负担,全盘消灭阻力,本质是抹杀用户真实参与的可能性 —— 人无法只依靠效率完成情感消费。

二、摩擦二分法:坏摩擦消耗耐心,好摩擦沉淀体验

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所有额外耗时的操作分两类,核心判定标准:用户付出的时间,是否对应情绪、体验、拥有感回报

1. 负面坏摩擦(需彻底剔除)

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源于产品设计疏漏、系统缺陷,用户被迫替产品漏洞买单,全程无任何收益:验证码反复失效、APP 跨端无序跳转、入口层级混乱、无理由超长排队、规则刻意晦涩难懂。
 
Maya Kronic 提出的jankspace精准概括这类痛点:产品对外宣传全链路无缝自动化,实际使用却要在账号、支付、文件、权限间反复跳转,消耗用户耐心却毫无体验增益,属于设计失误带来的无效负担。

2. 正向好摩擦(可主动设计)

通过仪式、探索、参与类步骤,把效率损耗转化成体验价值,用户清楚付出的目的:
  • 仪式摩擦:黑胶拆封上针、相机装胶卷、演出排队入场、新品拆盒;
  • 探索摩擦:线下逛街随手摸面料、货架偶遇算法未推荐的单品、钻研桌游规则;
消费心理学宜家效应佐证:用户亲手投入步骤完成事物后,会自发抬高产品价值;动手参与的沉没成本,最终转化为情感与记忆沉淀。
表格
 
 
 
摩擦分类 用户体感 典型场景 设计决策
坏摩擦 被迫填坑、烦躁流失 重复登录、错乱跳转、无效排队 全盘删除优化
交易必要摩擦 安全感确认 支付二次核验、隐私授权 精简话术、保留必要步骤
仪式型好摩擦 沉浸场景、充满期待 开箱、线下试穿、集章打卡 结构化设计,配套情绪回报
记忆型好摩擦 愿意投入时间、加深印象 长内容观看、线下展览动线、手作 DIY 设计体验峰值
核心结论:用户不排斥多走一步,只反感「不知道为什么多走一步」的无用折腾。

三、AI 时代,实体服务业靠 “人性化摩擦” 重回价值高地

AI 正在无限抹平标准化工作:文案、制图、方案规划均可一键生成,极致顺滑变成基础基建,不可标准化的人工细节、带微小阻力的人性化服务,成为稀缺竞争力
 
优秀服务从不盲目追求全程零沟通、高效率:
  1. 线下门店:店员观察顾客随身状态、天气、赶时间与否再上前推介,而非一进门强行推销;
  2. 生活服务:美容师记住顾客睡眠状况,按需减少推销、预留安静休憩时间;
  3. 社区小店:老板记住老客饮食习惯,随口一句 “照旧?”,无数据转化指标,却牢牢锁住复购。
体验经济理论《Welcome to the Experience Economy》早已点明:企业售卖的不止商品,更是一段专属经历;AI 全面自动化后,人的临场判断、即兴互动、留白停顿,恰恰是效率产品无法复刻的独特摩擦价值。

四、两大经典案例:一正一反看懂摩擦落地逻辑

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正向案例:Apple Liquid Glass(界面设计)

从 iOS 扁平化极简,到 2025 WWDC 推出 Liquid Glass 动态玻璃界面,苹果重新把光影折射、材质形变、层级反馈带回交互:点击触发玻璃形变、环境光实时改变界面通透度,不堆砌冗余特效,用可控的物理触感摩擦,让用户清晰感知 “正在操控实体化界面”

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区别于早年臃肿拟物化,新版玻璃设计遵循克制原则:仅在关键控件增加材质反馈,兼顾可读性与操作实感,印证:优质简洁不是全盘抹除触感,而是保留必要的交互阻力。

反面案例:Amazon Style(线下零售踩坑)

亚马逊试图用全数字化改造服装门店:顾客扫码选品、系统远程送衣进试衣间、全程线上结账,砍掉逛街摸面料、随性闲逛、店员穿搭建议、偶遇冷门好物的所有低效环节,把线下实体店做成高价版线上 APP。
 
最终 2023 年全线闭店。线下商业的核心刚需从不是 “最快买完衣服”,而是闲逛、试错、即兴决策带来的沉浸式体验;盲目消灭所有低效摩擦,等于剥夺用户到场的核心理由。

五、Z 世代反向选择:主动给自己增设有效阻力

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当下年轻人主动逃离全自动化效率产品,复古消费持续升温:
  • 数码:CCD 胶片相机、功能笨手机、有线耳机回归,主动接受废片多、不能无限刷信息流的限制;
  • 文娱:黑胶、实体 CD 销量上涨(2024 上半年美国黑胶销售额同比 + 17%),愿意经历拆碟、上针、翻面的繁琐流程;
  • 生活:纸质手账、桌游、城市漫游走红,放弃智能提醒、一键开局的便利。
根源在于:算法产品过度顺滑、精准投喂,用户长期被动接收内容逐渐疲惫;可控的人为阻力,帮用户夺回生活自主权,Slow Technology(慢科技)理念同样佐证:产品除了高效完成任务,也可以为反思、停顿、长期陪伴设计合理阻力。

六、AI 泛滥环境:带人工痕迹的小摩擦,成为品牌差异化符号

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海量 AI 量产内容千篇一律:文案、海报、短视频工整完美、无瑕疵无棱角,标准化顺滑内容不再稀缺,带手工痕迹的 “不完美摩擦” 成为辨识度来源,喜茶拙趣设计是绝佳落地样本:
 
手写不规则字体、涂鸦风围挡、保留错字手写修改痕迹、用户手绘 DIY 杯贴实体上墙。没有刻意拉长排队、增设操作步骤,仅通过保留人的手工瑕疵,跳出 AI 模板化设计,让用户直观感知:这份设计出自真人之手,而非流水线批量生成。
设计师隐喻「表情符号没有皱纹,但人有情绪」:全链路零瑕疵的产品没有记忆点,局部手工瑕疵、适度不规整、可控小阻力,恰恰是品牌跳出同质化的识别符号。

七、落地准则:品牌如何科学设计良性摩擦(避坑指南)

绝对避雷(禁止刻意制造坏摩擦)

不藏入口、不晦涩规则、不无故拉长排队、不用低可读性文案、不靠繁琐动效为难用户,良性摩擦是用户自愿参与的邀请,不是筛选用户的门槛

四大好摩擦设计原则

  1. 路径可预期:多一步操作,提前告知用户收益;
  2. 等待有回馈:短暂等候后,给到情绪惊喜、专属体验;
  3. 学习有价值:学习规则后,解锁专属玩法、深度体验;
  4. 操作有收获:触摸、筛选、比对的动作,转化为产品拥有感。

八、结语:顺滑负责成交,摩擦负责留下

极致顺滑帮品牌快速完成交易、高效流转用户;而经过设计的良性摩擦,拉长体验密度、沉淀用户记忆、塑造品牌独特气质。
 
未来产品与品牌的竞争,不再比拼谁能把流程压到最短:咖啡不必极速出餐、线下门店不用照搬 APP 逻辑、品牌广告不必 3 秒抓眼球、内容不必无脑一键划走。
 
效率是行业标配基建,质地、参与、投入、真实记忆才是新的稀缺资源;好设计既要让人高效通过,更要靠良性摩擦,让用户深度留下

优化亮点说明

  1. 结构优化:去掉原文零散碎片化批注、无关小红书杂图文字,9 大板块合并为逻辑递进 8 段,从概念→分类→案例→落地,阅读流畅度提升;
  2. 文字精简:剔除口语化冗余短句、重复观点,保留全部权威理论(宜家效应、慢科技、体验经济、Designing Friction)与原版案例;
  3. 落地强化:提炼落地表格 + 设计准则,方便产品 / 设计师直接复用;
  4. 细节规整:统一案例时间、数据标注,专业概念释义通俗化,兼顾专业性与可读性;
  5. 标题分层:大小标题层级清晰,适配公众号 / 行业专栏排版。

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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兰亭妙微UI设计公司分享:航天发射控制台 UI 设计系统深度拆解|暗黑系数据大屏的极致表达

丽洁 大数据可视化设计文章及欣赏

北京兰亭妙微 UI 设计公司,成立 16 年来,始终保持着对国内外优秀设计作品的学习与研究。我们持续追踪全球前沿的 UI/UX 设计趋势,从中提炼可落地的设计方法论,分享给同样热爱设计的你。今天分享分析一套名为「APEX」的航天发射与回收控制台 UI 设计系统——它可能是近年来暗黑系数据大屏领域最完整的作品之一。

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一、品牌系统构建:从 Logo 到物理载体的完整闭环

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上图是Logo Construction 页面,包含几何图形构建过程、Key Values 清单、Clear Space 规范、On-Board Panel 金属铭牌效果图、ID Card 工牌效果图。

这套设计的起点不是界面本身,而是一个完整的品牌识别体系Logo 采用几何化的"M/N"折线图形,通过严格的网格系统和角度标注(A1 60°、A2 60°)完成构建。这种做法传递出一个信号:这不是"画出来的",而是"工程推导出来"的。

三个值得注意的品牌细节:

 Key Values 清单将 Corner Radius、Stack Ratio、Grid Multiple 等参数量化到小数点后两位——这种"伪工程规范"的呈现方式,本身就是一种视觉叙事手段,让品牌看起来像真实的军工项目

 On-Board Panel 金属铭牌效果图:把 Logo 做成金属蚀刻效果,配合 S/N 序列号和规格参数(AL-142 SPEC: AMS 4027),完成了从数字设计到物理实体的视觉跨越

 ID Card 工牌:Operator / Alex Chen / Launch Director / EXP 12/2026,用真实工牌的格式强化了整个项目的沉浸感

设计启示B 端/工业级 UI 项目,如果能在界面之外补充品牌载体(铭牌、工牌、实体 Mockup),说服力会呈指数级增长。

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二、设计叙事:用文档页面讲一个完整的故事

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上图是The Brief 文档页 + WHAT BROKE ON B-04 事故报告页。

这套作品最独特的地方在于:它不只是"好看的界面",而是有故事背景的完整设计系统

The Brief 页面采用类似军方密件的红头文件格式——FROM / TO / DATE / SUBJECT / PRIORITY 的元信息栏,正文用衬线体排版,引用语"We launch the booster every twenty-three days. We recover it every twenty-three days"营造出强烈的任务氛围。

B-04 事故报告页则展示了另一种信息架构能力:

 Mission Timeline:一条时间轴贯穿从 PRE-IGNITION 到 RECOVERY COMPLETE 的全过程,关键节点(T+04:57 TELEMETRY GAP · 30s)用黄色高亮 + 虚线框标注异常区间——这是非常成熟的事件标注模式

 Operator Stress Map:三张并排的折线图分别展示 Launch Director / Telemetry Officer / Recovery Captain 的注意力负荷曲线,黄色渐变填充区域直观标示高压时段

 Operator Testimonials:底部三张引言卡片用双引号图标 + 小字署名,把冷冰冰的数据还原为人的体验——"We were guessing for thirty-eight seconds"

这种"数据 + 人文叙事"的组合,是高端 B 端设计区别于普通仪表盘的关键差异点。

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三、概念锚定页:一句话建立全局认知

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上图是One surface. Four operators. Nine minutes. 概念标题页。

"One surface. Four operators. Nine minutes."

这句话只有六个英文单词,但它完成了三件事:

 定义了交互范式(One surface = 统一操作界面)

 定义了用户角色(Four operators = 四个操作岗位)

 定义了时间约束(Nine minutes = 任务窗口)

下方四张线稿风格的人物侧脸插图(Launch Director / Telemetry Officer / Recovery Captain / Engineer),用极简的轮廓线勾勒出角色身份,每个头像下方标注岗位名称。这种处理方式在视觉上极度克制,却信息量充足。

设计启示:任何复杂系统的 UI 设计,都应该有一个"一句话概括"的概念页。它不仅是封面,更是整个设计系统的"宪法"——后续所有界面的设计决策都要能回溯到这句话。

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四、主控面板:T-Minus 倒计时作为视觉锤

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上图是主控面板总览 + Launch Director 主界面。

这是整套设计的核心界面。T-MINUS HOLD 00:10:42.88 以巨大的等宽字体占据左半屏视觉重心,周围是大量留白——和之前分析的车辆仪表盘使用的是同一策略:让数字自己说话

但这套设计在此基础上做了更极致的延伸:

① System Readiness 点阵网格 右侧用一个 8×8 的方格矩阵表示系统状态,每个子系统(Avionics / Propulsion / Range / Payload 等)对应一个格子。绿色 = GO,橙色 = HOLD,红色 = NO-GO。这种"一目了然"的状态表达方式比文字列表高效得多——用户可以在 1 秒内扫完所有子系统健康状态。

② Auto-Sequence Path 自动序列路径 左侧竖向排列的任务清单(Sensor Calibration → RF Uplink Established → Range Clearance...),每个任务前用三角形图标表示状态:绿色 ▲ = 已完成,橙色 ⚠ = 等待中,灰色 = 未开始。这是一种非常清晰的线性进度可视化方式。

③ 火箭线稿插画 右侧大面积区域放置火箭透明线稿图(Wireframe),内部用绿色渐变填充表示液氧(LOX)储量——84.2%。这种"技术蓝图 × 实时数据"的组合,既提供了设备形态参照,又嵌入了关键运行参数。

④ Secure Audio Channel 音频通道波形图 右上角的小型音频波形条(AES-256 ACTIVE),暗示这是一个实时通讯环境。这类"微细节"的存在感虽然弱,但对营造专业氛围至关重要。

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五、多角色界面分工:四个视角,四种数据密度

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上图是Stage 1 LOX 详情 + 引擎集群温度监控。

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上图是Launch Director 与 Telemetry Officer 并排对比。

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上图是Recovery Captain 与 Engineer 并排对比。

这套设计最令人印象深刻的架构决策是:为四个不同角色设计了完全不同的数据视图,且每个视图的信息密度和数据类型都精确匹配该角色的职责:

角色

核心关注

主色调

关键组件

Launch Director

全局状态 + 倒计时

绿色

Readiness 网格、Auto-Sequence

Telemetry Officer

实时遥测数据

红色

波形图、雷达扫描、引擎剖面

Recovery Captain

回收海域 + 着陆区

绿色+红

雷达圆环、海况热力图、甲板平面图

Engineer

子系统参数

绿色

Readiness 网格、诊断图表、引擎温度

Stage 1 LOX 详情卡片的设计尤其出色:

 84.2% 用超大的绿色等宽字体显示

 右侧是一个透明的圆柱形容器 3D 渲染图,内部绿色液体高度与百分比对应——数据可视化与三维插画的完美融合

 下方列出 TEMP(-183.4°C)和 PRESSURE(4.2 BAR),字体大小层级清晰

 引擎集群部分用九宫格排布九个引擎喷口,每个喷口上方标注编号,其中 #07 用橙色高亮标记异常温度(1120°C),#03 和 #09 显示正常温度

Engine Cluster 温度条形图:底部一根横向的温度分布条,从绿(420°C)过渡到黄再到红(1480°C),ENG-07 区域明显偏黄/橙——一眼就能定位哪个引擎出了问题。

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六、拓扑结构:从全局理解信息流转

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上图是TOPOLOGY 拓扑图。"Four roles. Two locations. One protocol."

这张拓扑图回答了一个核心问题:四个操作员之间是什么关系?数据怎么流动?

画面布局清晰地展示了信息链路:

 Ground Station(地面站卫星天线)→ 通过 Fiber Backbone 连接到 Mission Control(任务控制中心)

 Mission Control 内部有两个席位:Launch Director + Telemetry Officer

 Mission Control 通过 Orbital Uplink 连接到 Satellite GEO-04

 同时通过 Manual Override/Fallback 链路连接到 DroneShip "North Star"(海上回收船)

 DroneShip 上有另外两个席位:Recovery Captain + Engineer

 还有一个独立的 Meteorological Mesh / Atlantic 气象数据源

每条连线都用虚线 + 不同颜色区分(绿色 = 正常链路,黄色 = 备用链路,红色 = 应急链路),并标注了延迟时间(Fiber 1.2 Gbps / Orbital 38 ms / Descent Targeting 12 ms)。

设计启示:复杂系统的 UI 设计,如果缺少一张"上帝视角"的拓扑图,用户就很难建立对整体架构的心智模型。这张拓扑图就是整个系统的"地图"。

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七、轨道与大气层:飞行阶段的动态数据表达

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上图是轨道飞行视图 + Ascent 阶段视图。

这是整套设计中最具视觉冲击力的页面之一:

上半部分:地球边缘的太空视角,可以看到城市灯光分布在大陆上,一枚白色箭头轨迹线从地表射入太空,旁边标注 8.42 MACH  112.4 KM —— 当前速度和高度。右上角的状态标签显示 MAX-Q CLEARED(已通过最大动压点)。

下半部分分为多个数据模块:

 Aerodynamic G-Force:左侧的 G 力曲线图,红色斜纹填充区域标示危险范围,白线表示当前值(// critical load 6.22G //)

 Aerodynamic Heating:六边形蜂窝热力图,中心亮红色表示最高温区(Peak Nose Core Temp: 1,940°C)

 Flight Event // WECO:事件列表,[ STAGE 1 CUTOFF CONFIRMED ] 用绿色标注已完成事件

 Trajectory Attitude:右侧小型地球仪显示当前姿态角(Pitch: 48.1°, Roll: 0.8°)

特别值得一提的是下图的变体版本——部分区域被黄色/黑色斜纹遮罩覆盖,模拟军事系统中常见的"机密信息遮盖"效果。这种细节处理极大地增强了真实感。

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八、物理环境融合:从屏幕走进控制室

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上图是真实控制室环境中的大屏渲染。

这张图把 UI 从"屏幕截图"提升到了"空间体验"层面:

 整个控制室笼罩在红色应急灯光下,营造出紧张的事故处置氛围

 中央大屏显示的是 Telemetry Officer 的雷达界面(红色主题)

 大屏前方坐着几位操作员的剪影背影,他们面前还有各自的工作站屏幕

 右上角的数字时钟显示 3:20,暗示这是某个关键时刻的时间戳

为什么这张图重要?

大多数 UI 设计只停留在 Figma/Sketch 的画布上。但这套设计考虑了物理环境中的呈现效果——红色环境光如何影响界面的可读性?大尺寸投影下的字号是否足够?多人协作时的视线方向是否合理?这些"超出像素"的问题才是决定实际落地质量的关键。

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九、应急模式:颜色反转传达紧急状态

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上图是Aborted/Ordnance 中止/引爆界面。

当系统进入中止/紧急模式时,界面发生了显著变化:

 主色调从绿色切换为红色:正常态的绿色元素全部变为红色或橙红色

 圆形雷达视图中央显示 KSC LAUNCH-PAD 39A,外围有多层同心圆环(绿色→黄色→红色)代表不同的安全区域边界

 Exclusion Zone [ EXCLUSION ZONE ] 标签用红色菱形图标标记禁区

 左上角显示 ABORT 状态标识,左侧边栏也变为红色调

 底部的 Flight Termination System 面板显示 [ ORDNANCE ARMED ] 状态,KEY_ALPHA / CMD 显示 [AUTHORIZED] 或 [PENDING]

这种基于状态的色彩系统反转,是高风险行业 UI 的标准做法——用户不需要阅读文字,仅凭颜色就能判断当前处于"正常"还是"紧急"状态。

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十、回收作业:海上着陆区的精密监控

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上图是DroneShip 回收船甲板监控界面。

Recovery Captain 的主界面展示了海上回收阶段的全貌:

 顶部状态栏:Vessel 名称 "A SHORTFALL OF GRAVITAS"、Droneship Connectivity [STABLE]、Signal Latency 24 MS

 Sea State & Wind:左上角海况热力图,Speed 14 KTS,Sea State 3 (MODERATE)

 甲板俯视平面图:中央大型区域显示无人机船甲板布局,三层同心圆环(SAFE ZONE / RISK ZONE / ABORT ZONE),目标落点用绿色菱形标记

 底部四模块:

 Grid Fins:四个舵面角度滑块(+02° ~ +05°)

 Deck Impact & Legs:着陆冲击热力图 + 四条着陆腿状态(LANDING LEGS: DEPLOYING...)

 Action Zone:机械臂抓取装置的线稿图 + [ DECK SECURE ] 按钮

黄色/黑色警示条纹的使用也是一大亮点——多处区域用斜纹条纹表示"受限/加密/不可用",既是功能表达也是一种视觉节奏的调节手段。

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十一、子系统模块化:可组合的数据单元

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上图是Module 03/04 和 Module 05/06 子系统详情。

最后两张图展示了子系统的精细化设计:

Module 03 — VECTOR THRUSTERS(矢量推进器):

 四个推进器的 3D 线稿图,每个箭头标注推力方向

 推力数值直接标注在推进器旁:42% / 38% / 89% / 34%

 底部状态栏:DP MODE: STATION KEEPING [ ACTIVE ]

Module 04 — ALTITUDE TELEMETRY(高度遥测):

 一条下降曲线图,横轴为 TIME TO IMPACT(撞击倒计时),纵轴为 ALTITUDE

 下方两个超大数字:ALT: 1,240m / SINK RATE: 42 m/s

Module 05 — G-FORCE TELEMETRY:

 G 力曲线图,红色区域标示危险范围

 注释文本:// critical load 6.22G //

Module 06 — STAGE SEPARATION & MECO:

 事件确认列表 + 多组进度条(Stage 1 Return Trajectory / Grid Thrusters / Retro-Burn 等)

 右侧火箭剖面图标注各部件状态(Pneumatic Clamps: RELEASED)

这些模块化的设计使得整个系统具有极强的可扩展性——新增一个子系统只需增加一个 Module 卡片,而不需要重构整个界面。

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总结:8 条可迁移的设计方法论

这套 APEX 发射控制系统 UI 给我们留下了以下可直接应用的设计原则:

1. 从品牌到界面的全链条设计:Logo → 工牌 → 铭牌 → 界面 → 物理环境,每一个触点都在讲故事

2. 概念先行,一句话定义系统:"One surface. Four operators. Nine minutes." 让所有设计决策有据可依

3. 角色驱动的差异化界面:不同岗位看到不同数据,信息密度精确匹配职责需求

4. 状态即颜色,颜色即语义:绿色=正常/GO,黄色=警告/HOLD,红色=紧急/NO-GO/ABORT

5. 点阵网格替代状态列表:System Readiness 的方格矩阵比文字列表快 5 倍完成认知

6. 线稿插画承载工程美感:透明线稿 × 数据填充,比写实渲染更有"控制室"的专业感

7. 拓扑图是复杂系统的必需品:没有"地图",用户就无法建立全局心智模型

8. 考虑物理环境的影响:屏幕上的好看 ≠ 控制室里好用,环境光、观看距离、多人协作都是设计变量

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兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

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车辆安全数据仪表盘 UI 设计深度拆解|B端数据可视化设计方法论

丽洁 大数据可视化设计文章及欣赏

北京兰亭妙微 UI 设计公司,成立 16 年来,始终保持着对国内外优秀设计作品的学习与研究。我们持续追踪全球前沿的 UI/UX 设计趋势,从中提炼可落地的设计方法论,分享给同样热爱设计的你。今天,我们来深度拆解一套车辆安全数据分析仪表盘的 UI 设计,从信息架构、配色策略、移动端适配到数据叙事的视觉表达,逐一解析其背后的设计决策。

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一、智能 AI 卡片设计:弹窗层级的克制表达

_1_兰亭妙微-UI设计公司_来自小红书网页版.jpg手机端 iPhone Mockup 中的 AI 智能洞察弹窗卡片,白色卡片浮层覆盖在主界面之上。

手机端的这张 Smart AI Insight Card,展示了 B 端弹窗设计的一个重要原则:层级的建立靠光影,不靠线条

 主界面采用浅灰背景(约 #F5F6FA),弹窗卡片是纯白浮层 + 微投影(Y-offset 4px, blur 8px),层次关系干净利落,无需额外边框来界定卡片范围

 卡片内部包含车辆碰撞示意图、型号信息(Ford Model 2017)、事件类型标签、CTA 链接共四类信息层,通过纵向网格对齐排布,视觉密度控制在舒适区间

 左上角的蓝色警示标签(高饱和蓝,类似 #0047FF)是整个卡片唯一的色彩重心——它同时承担了"信息类型标识"和"视觉激活点"两个职能,让用户 0.3 秒内锁定核心信息

设计启示:弹窗卡片中,单一高饱和色点 + 大量灰白留白 = 最高效的注意力引导策略。不要用多个颜色"争抢"用户视线——在 B 端场景下,克制即高级。

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二、配色体系:蓝白双色的技术感构建

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iPad 宽屏 Mockup 展示的 Advanced Visual Data Graph 界面,左侧浅灰数据区 + 右侧高饱和蓝详情面板形成强烈对比。

全系界面仅使用 + 灰白两个色系,却呈现出强烈的科技感和专业感。这种配色策略的背后是一套严格的色彩分工:

层级

颜色

用途

主内容区

#F5F6FA / 浅灰底

降低视觉疲劳,承载长期查阅的大量数据

强调面板

高饱和蓝 #0028FF

聚焦关键信息,建立信息的视觉优先级

交互元素

蓝色渐变

按钮、选中态、CTA 链接

数据图表

蓝白渐变 + 灰色辅助线

保证数据可读性为第一优先级

其中右侧蓝色详情面板的处理尤为出色:纯蓝底色上使用白色线稿风格的车辆技术插画,融合了"工程图纸"的美学质感与"数字大屏"的现代感。这种「工程蓝图 × 数字大屏」的混搭风格,是近两年 B 端设计中逐渐成熟的视觉语言,特别适合汽车、工业、安防等领域的产品界面。

iPad Mockup 的展示意义:宽屏设备框让仪表盘的宽屏布局优势一目了然——选对展示载体,本身就是最好的设计说明。

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三、信息架构:数据优先级的三层金字塔

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Collision Analytics 完整看板,在笔记本设备 Mockup 中的实际效果展示,包含主数据区 + 底部卡片列表 + 右侧蓝色抽屉面板。

在完整的 Collision Analytics 看板中,信息被严格划分为三个优先级层级,每一层对应不同深度的阅读需求:

第一层:核心指标(0.5s 锁定)

 48.2%」以超大字号占据左上角视觉重心区

 这是用户在任何场景下都能瞬间锁定的"那个数字"

 时间维度切片(Year/Quarter/Week)以 Tab 形式置于指标上方,提供灵活切换的同时不侵占核心数字的空间

第二层:趋势与异常标注(5s 理解)

 折线图上用蓝色竖线直接标出风险突增的时间节点

 箭头线从竖线引出,连接到文字说明"Collision severity increased by 64.2%"

 这种标注式数据可视化让用户不必在图表和说明文字之间来回跳转——上下文信息被直接嵌入图表内部

第三层:可对比的详情卡片(30s+ 深入)

 底部三张卡片(Collision Reconstruction / Firestorm Viper / King Cobra)以等宽网格并列排布

 每张卡片结构完全一致:左侧标签 + 中间标题 + 右侧关键百分比,支持快速横向对比

 右侧蓝色抽屉面板作为"按需展开"的详情层,随时可召唤、不抢占主内容区域

核心方法论B 端仪表盘的信息架构不是"把数据放上去",而是精心设计一条「用户先看什么 → 再看什么 → 如何深入」的视线引导路径。

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四、移动端适配:减法设计的三个原则

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手机端两张卡片并排展示,左侧为蓝色聚焦卡片(Collision Reconstruction),右侧为白色常规卡片,两张卡片形成对比。

移动端的 B 端设计面临的核心挑战是:在极有限的屏幕空间内,把复杂数据讲清楚。这组移动端卡片展示了三个可复用的设计原则:

原则一:一卡一事 每张卡片承载一个分析命题,不做多任务混合。蓝色卡片 = 需要用户关注的条目,白色卡片 = 常规信息条目。颜色在此承担了优先级语义,而非装饰功能。

原则二:图文合一 车辆技术插画与百分比数据(如 35% severity)在同一卡片内左右排布。插图不是装饰——它用视觉化的方式解释了"碰撞严重程度"这个抽象概念,大幅降低了用户的理解成本。右侧的折线小图同时提供时间维度的趋势感知。

原则三:时间轴极简化 折线图上方的时间维度切换(Year/Quarter/Week/Month/Day)只用一排文字 Tab 完成,整个交互区域高度不超过 40px——零控件感,零视觉冗余,却承载了五个时间维度的切换入口。

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五、设计强化数字感受力:+64.2% 的视觉叙事

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Focused Analytics 界面,左侧大量留白区域居中展示 +64.2% 大数字,右侧为折线趋势图 + 蓝色聚焦行动卡片。

最后一张 Focused Analytics 画面,是全套设计中最值得细品的一个单页。+64.2% 的增长数据被单独放在整个左半屏,周围是大量留白。这种处理方式背后有一条被反复验证的设计法则:

数字的"说服力" = 字号 × 留白面积

具体执行层面:

 巨大的无衬线字体 + 极简居中排版,让数字本身成为页面唯一的视觉锤,用户不需要阅读任何辅助文字,就能"感受"到这个数字的分量

 右侧折线图从 0 开始缓慢爬升、斜率逐渐增大,用图形曲线的"加速感"还原了"问题在恶化"的紧迫性——这是叙事型数据可视化的经典手法,图形本身在讲一个"从平稳到恶化"的故事

 左灰右蓝的分屏策略将界面分为"客观数据区"和"行动聚焦区",完整闭环了「信息获取 → 风险感知 → 行动指引」的用户旅程

 蓝色聚焦卡片内部包含标签、标题、技术插画、百分比数值、进度条、说明文字共 6 个信息层级,全部通过字号、字重、间距做出清晰区分,密而不乱

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六、总结:6条可迁移的设计原则

这套作品给我们提供了以下可直接应用到实际项目中的设计准则:

1. 配色做减法:2 个主色 + 灰白体系,足够构建完整的科技感 UI。颜色越多,信息噪音越大

2. 信息分三层:核心数字 → 趋势标注 → 对比详情,为用户建立有节奏的阅读路径

3. 弹窗靠光影:偏移投影 + 留白比边框分割更优雅,更符合现代 UI 的视觉趋势

4. 颜色即信息:界面上唯一的高饱和色,必须指向用户当前最该关注的区域

5. 移动端一卡一事:小屏不做多任务混合,一张卡片讲清一个命题,宁可多滑一屏

6. 数字要能被"感受":超大字号 + 充足留白 + 叙事型曲线,比干巴巴的百分比数字更有冲击力

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兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

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兰亭妙微UI设计公司 蚂蚁阿福APP拆解:对话式交互如何重构就医全流程?

丽洁 交互设计及用户体验

蚂蚁阿福 APP 以 AI 医生朋友的身份重新定义健康管理,从对话式医疗入口到智能体驱动的全流程服务,这款应用正在颠覆传统医疗产品的交互逻辑。它不仅通过人格化设计降低医疗决策压力,更借助阿里生态实现从咨询到就诊的完整闭环。本文将深度解析其创新设计如何重构用户与医疗服务的连接方式。

今天向大家分享一款最近刚推出的蚂蚁旗下的 AI 健康助手——蚂蚁阿福 APP ,希望你能从这篇产品体验分析中有所收获。如果你觉得我们的文章有价值,欢迎分享给你的朋友!

蚂蚁阿福是谁?

蚂蚁阿福是蚂蚁集团推出的 AI 健康管理应用,由原 AI 健康工具 AQ 升级而来。产品愿景是成为用户的 AI 医生朋友,提供健康咨询、图片解读(支持报告、病例、处方、药盒)、个人和家庭健康档案管理,以及预约挂号、云陪诊等医疗健康服务。

蚂蚁阿福有什么设计亮点?

对话式医疗入口:用 AI 重构交互方式

当你打开蚂蚁阿福 APP的第一刻,你会发现它像 ChatGPT、DeepSeek 一样,只有一个对话框。这正是 AI-UX 的典型表现形式——把「对话」作为核心入口,弱化传统的多层级导航,让用户用一句话就能触达预约、解读报告、症状咨询等多种服务。交互形式就像与医生聊天,而不是过去在 App 里找入口、找功能。

设计亮点

  • 人格化的 AI 形象与语言:蚂蚁塑造了一个名叫阿福的卡通医生 IP 形象,降低医疗决策的心理压力,提升用户信任感。
  • 关键词即体验起点:用户无需理解产品结构,输入健康关键词即可触发服务,显著降低使用门槛。
  • 多智能体并行承载复杂场景:在传统菜单栏上方,不同智能体对应不同医疗流程,用户一次点击即可进入明确的任务流,避免对话发散。

体验思考

对话式AI交互和传统的菜单栏相比,用户的心智需要改变什么?

最近我对用“用户心智”这个知识点有了全新的理解。这得益于刚好在尝试全新交互的设计,而体验到阿福时,我尤其感同身受,因此重新思考了这个问题。

从交互方式上看,传统菜单栏要求用户预先了解功能位置和层级结构,通过”点击—浏览—选择”的路径完成任务。而对话式 AI 交互让用户从”寻找功能”转向”表达需求”,用自然语言直接描述问题,对话即交互、对话即操作。

这种转变对应着心智模型的两个层面:

  • 从空间导航到意图表达:用户不再需要在脑海中构建”这个功能在哪个菜单下”的空间地图,而是像与人对话一样说出”我想做什么”,系统来理解并执行。
  • 从记忆负担到表达负担:虽然降低了记忆功能位置的成本,但增加了准确描述需求的要求——用户需要学会如何”问对问题”。

另外,你会发现阿福的头部有点拥挤(包含用户中心、智能体、任务中心等入口)。这是因为过去在菜单栏或金刚区的高频功能都被上移了。也许这就是未来的设计趋势——”菜单栏”从下往上,把最宝贵的黄金位置留给 AI。

心智模型(Mental Model)

心智模型是用户基于过去经验形成的认知框架,决定了他们如何理解产品的运作方式。它影响用户如何理解界面、预测交互结果并做出操作决策。当产品的实际运作方式与用户的心智模型一致时,体验会更流畅;反之则会增加学习成本和认知负担。

AI 诊室:全新的互联网在线就诊

与传统 AI 对话式交互不同,阿福将医疗场景中的高频应用设计成独立智能体。用户可以在底部对话框上方和头部直接触发,比如接下来介绍的 AI 诊室。使用其他 AI 工具问诊时,体验往往缺乏仪式感。但在阿福中,点击 AI 问诊后,系统会明确提示”你已进入 AI 诊室问诊中”。接下来的流程会聚焦于你的症状,进行梳理分析,最终推荐适合的医院和医生。

另外,阿福受益于阿里健康和支付宝的强大生态,可以在 APP 内完成预约和问诊的闭环。用户只需一个 APP,就能完成从诊前咨询到在线就诊的全流程。

交互流程

  • 用户在底部打开 AI 诊室智能体,系统显示问诊中。
  • 输入病情,可以切换就诊人、上传报告等。
  • 第一轮分析:AI 判断初步症状,实时显示进度(遵循系统可见性原则,体验很好),同时生成下一轮可能输入的提示词(交互体验相当棒——点击标签就能自动跳入输入框)。
  • 第二轮分析:AI 继续确认症状(我预计系统已可预判 90% 的病情),并提供”直接出结论”按钮——用户可以选择继续补充信息,也可以直接查看专业结果。
  • 多轮分析后或点击”直接出结论”后,AI 给出最终病情判断,并提供对应解决方案、就近医院挂号和医生推荐。
  • 用户可选择去公立医院就诊或直接在线问诊。

设计亮点

  • 智能体即场景容器:AI 诊室不是聊天窗口,而是明确的”就诊空间”,天然限定用户心智,避免对话跑偏。
  • 阶段化流程强引导:从选咨询人到描述症状,再到诊疗建议,每步都有清晰状态提示,显著降低医疗决策的不确定感。
  • 任务完成感明确:通过”本次 AI 诊室咨询已结束”的节点提示,帮助用户形成心理闭环,避免无限对话。

体验思考

如果你觉得 ChatGPT、DeepSeek 这类对话式 AI 产品的交互过于简单,融入智能体设计的阿福会给你更多惊喜。智能体像一个封装了特定功能的应用,具有明确的目标导向,用 AI 服务于这个目标,而不是让用户在自然语言中”摸索路径”。换句话说,智能体就像传统的二级功能模块——用户触发后,系统会在当前场景中围绕这个需求进行交互。

正是这个流程的设计,让我发现了它的独特之处。无论是之前体验过的阿里旗下安诊儿和讯飞晓医,还是我 7 月份构思的北京协和互联网医院 AI 版本方案,都未曾想过可以通过智能体来丰富交互设计形式。

AI 智能体是什么?

AI 智能体(AI Agent)是一种能够自主感知环境、做出决策并执行任务的 AI 系统。与传统的对话式 AI 不同,智能体具有明确的目标导向,能够调用多种工具、API 和服务来完成复杂任务。

AI 找医生:融入传统交互的创新设计

AI 找医生这个智能体同样带给我很大的惊喜和启发。它成功地将传统医疗 APP 中用户已经熟悉的交互模式融入产品,同时巧妙地结合了 AI 智能对话方式,形成了一种既保留用户认知习惯又具有创新性的混合交互体验。

交互流程

  • 用户在底部打开就医服务智能体,点击AI 找医生。
  • 平台提供按科室和按疾病两种类型的检索(这一步和我们平时去医院挂号找医生的习惯完全一致)。
  • 点击科室或病种,触发 AI 对话,系统开始结合患者的病情、地区进行推荐(医生数据来源自在全国拥有 90 万医生的好大夫)。
  • 患者可以直接进入医生主页,进行在线问诊和挂号。
  • 如果对平台推荐的医生不满意,可以进入全部医生二级页面进行个性化筛选(传统的找医生形式),也可以让阿福重新为你推荐。

设计亮点

  • 融合传统交互模式:在 AI 对话框中加入传统的 TAB 组件,让用户可以切换筛选,符合用户的使用习惯。
  • 标签即意图触发器:疾病/科室标签本身就是结构化意图,点击即可触发 AI 搜索,无需多轮描述。
  • 给人留下深刻印象的视觉设计:除了交互形式的创新,视觉设计同样出色,为用户带来全新的视觉体验。

体验思考

体验完这个智能体的交互流程后,我意识到过去对对话式 AI 产品的交互和 UI 理解过于浅显。它们确实主要依靠对话交互,但随着智能体的发展,每个智能体都代表一个独立的流程、内容甚至风格。

以 AI 找医生为例:它融合了传统的 TAB 框架,让用户按科室或疾病查找;当 AI 推荐的数据不满意时,还提供”查看全部”按钮,引导用户进入二级页面进行个性化筛选。这个设计让我发现,AI 产品远比想象中丰富——它不只是简单的对话框和侧边栏。

写到这里,我突然想起另一款对话式医疗 APP——讯飞晓医。当我输入”预约挂号”时,系统只能提示我跳转至其他医疗网站完成挂号。相比之下,阿里的生态能力令人赞叹:阿福直接连接好大夫等平台,用户可以在 App 内完成从 AI 推荐、查看医生到付费问诊的全流程,无需跳出即可实现就诊闭环。

医生AI分身:让专家经验规模化服务的创新尝试

早在 2023 年参与钉钉智能体测评时,我就有过类似构思:如果将专家过往的就诊经验和知识喂养给 AI 并进行专门训练,这个智能体能否解决 80% 的诊前基础咨询?当我体验这个智能体并查询相关资料后,发现阿福的医生 AI 分身确实做得非常出色。

该模型(官方名称叫蚂蚁·安诊儿医疗大模型 AntAngelMed)基于海量医学文献和去隐私化的真实病例数据构建,具备”深度思考”能力。它可对复杂、信息不全的临床场景进行多轮推理、逻辑验证与自我纠错,助力精准诊疗。

在产品层面,AI 医生整合了语音对话、挂号、补号申请等多种功能和场景。患者可以像与真人交流一样咨询,医生则能 24 小时服务多位患者。

设计亮点

  • 专家身份具象化,建立信任起点:AI 不再是泛化的医生形象,而是明确绑定真实专家(姓名、医院、学科、头衔),让用户在对话前就建立信任预期。
  • 医学思考路径可视化,不只给结论:通过「院士团队解读 / 医学思考路径 / 文献引用」等模块,将 AI 的推理过程展示出来,降低”黑箱感”,增强专业可信度。
  • 多模态输入降低使用门槛:支持语音对话、拍照上传病历与检查报告,降低中老年用户或非专业用户的表达成本,贴合真实就医场景。

体验思考

医生 AI 智能体这一创新模式对多个行业领域具有重要的参考价值。它的核心在于:将一位拥有数十年临床经验的医疗专家所积累的专业知识、诊疗经验和实践智慧进行系统化的数据处理和标准化转换,再借助人工智能技术,使这些专业知识能够同时为成千上万的用户提供高质量的服务。

我甚至有一个大胆的设想:在未来,即便一个专家寿终正寝,只要他能把自己的知识库和经验传送给 AI,这个专家是不是就并未真正离去,而是可以继续造福我们的子孙后代?

健康小目标:自动生成健康打卡任务

「健康小目标」是一个围绕具体健康意图(如改善睡眠)展开的目标型智能体。它通过 AI 引导式问答拆解目标,自动生成可执行的日常任务,并将”制定计划—每日打卡—正向反馈”完整串联,形成持续的行为干预闭环。

体验这个功能时,我特意下载了几款健身打卡 APP,对比阿福的打卡流程与专业健身应用的差异。整体体验下来,阿福的用户体验更流畅。由于首页更聚焦、更简洁,我可以一目了然地看到所有打卡任务。

交互流程

  • 用户在底部打开健康小目标智能体。
  • 进入后开始设置自己的小目标(用户可以选择模板也可以进行自定义)。
  • 在AI 对话框完善详细资料。
  • 一键生成健康计划和打卡任务。
  • 打卡任务建立后,AI 首页会实时同步提醒。

设计亮点

  • 目标即入口,灵活自由:用户可以选择系统设置好的打卡目标,也可以从一句“我想睡得更香”去建立自己的专属目标。
  • 结构化提问,替用户完成自我诊断:以“我想睡得更香”为例,系统通过睡眠状态、入睡时长、睡前行为等问题,帮助用户把模糊感受转化为可分析变量。
  • AI 自动生成“可打卡”的微行动:不是泛泛建议,而是直接给出可执行、低负担的具体行为(如调暗灯光、热水泡脚)。
  • 打卡与 AI 强绑定:从创建、执行到反馈,始终在 AI 场景内完成,避免任务系统与对话系统割裂。
  • 即时正反馈与成长机制:打卡成功即获得“健康福气值”,通过情绪化动画与数值反馈强化成就感。

体验思考

这个智能体给了我两点启发。

第一,表单类操作(如添加就诊人、填写问卷等)可以直接在对话框中完成,无需跳转到新页面。实际体验下来,这种设计不仅高效,还能保持用户的使用连贯性。

第二,健康小目标就像常见的用户签到打卡功能,通过持续打卡增强用户活跃度。但我认为最大的亮点在于:你可以在对话框中输入想实现的目标,系统就会为你自动规划。这正是自我决定理论(Self-Determination Theory)的绝佳体现,当用户具备自主性和胜任感时,他们会感觉是在主动使用产品,而非被产品操控。

AI 拍皮肤:一体化皮肤管理流程

这还是我第一次如此细致地了解我的皮肤,因为阿福的 AI拍皮肤智能体更像一个一体化的皮肤管理工具。不仅可以拍患处、看舌苔,还可以测肤质、测毛发。很幸运,工作了这么多年,我还没有秃头的迹象,AI 给我的测评是要注意休息、少熬夜,目前毛发良好。

设计亮点

  • 多场景入口统一:拍患处、看舌苔、测肤质、测毛发等能力集中在同一入口,用户无需理解功能边界,只需选择“我想拍什么”。
  • 渐进式诊断对话:先基于图像给出初步提示,再通过关键追问(瘙痒时长、接触史)逐步收敛判断,显著降低误判焦虑。
  • 强大的图像识别能力:仅需拍摄患处照片即可完成分析,并提供专业的诊疗建议;
  • 延续性关怀设计:微交互特别出色,通过「3 天后再聊」与订阅提醒,将一次性问诊转化为持续的皮肤管理关系。

体验思考

我不得不感叹当今 AI 技术的飞速发展。当我完整体验了看舌苔、测肤质和测毛发这些功能时,虽然或许是我之前未曾留意,但还是给了我很大的震撼。AI 仅通过不同视角和角度的拍照,就能在短时间内快速评估出用户皮肤的健康状况——这本身就是科技的巨大进步。我没有去找 ChatGPT 探讨背后的技术原理,只想从一个普通用户的角度,表达我体验这些技术时的真实感受。

药管家:围绕“用药”的完整闭环服务

「药管家」围绕患者真实的用药场景,将药品识别、用药管理、用药指导、价格查询与购买行为整合为连续流程。用户从”我手上有什么药/我需要吃什么药”出发,可以自然完成从查询、添加到用药提醒,乃至购买的全链路操作。AI 在其中承担持续辅助与决策支持角色。

这个环节让我深刻感受到一个完整生态的价值——你在阿福就能实时查询药品价格、多维度对比,以及直接通过外卖配送或邮寄下单。

设计亮点

  • 完整的闭环服务:药管家并未将拍照识别、比价、用药计划、购买拆成孤立功能,而是围绕“用药”这一高频行为,构建单一连续路径,符合用户一次性完成任务的心理预期。
  • AI 深度介入但不过度干预:AI 能基于上传的药品图片与健康档案,主动识别用户意图并给出结构化用药解读,同时明确风险边界,不替代医生判断,建立可信的“辅助者”形象。
  • 用药行为的时间化与自动化:通过用药计划,将一次性的药品查询转化为持续行为管理,AI 与提醒机制共同承担“记忆负担”,降低用户出错与遗忘风险。
  • 从认知到行动的顺滑闭环:在用户确认药品信息与用法后,无缝衔接比价与购买场景,决策成本最低时提供转化能力,既提升效率,也强化平台价值。

体验思考

C 端产品的页面空间寸土寸金。当我添加了用药提醒后,我突然意识到阿福的首页其实是一个任务中心,而非传统的科普资讯推荐区。特别是与安诊儿 APP 相比,阿福的首页虽然看起来千人千面,但它能够感知、读取并提醒用户——无论是健康打卡、健康数据还是用药提醒,这个卡片区的场景拓展与应用都关联着整个产品的功能体系。

AI报告:诊断+ 诊疗闭环衔接

体验到这里时,恰好我刚带小孩去医院做了个小检查。拿到抽血报告后,我尝试将报告拍给阿福,亲身体验了 AI 报告功能。与医生相比,阿福的 AI 报告能帮助患者更系统、更完整地了解细节。医生工作繁忙,虽然经验丰富、能快速判断病情,但往往没有足够时间为患者详细解释。

AI 报告不仅为患者提供多轮对话追问,最后还会自然衔接 AI 诊室、医生解读与医院推荐,形成从”看不懂报告”到”下一步怎么做”的完整闭环。

设计亮点

  • 一键式认知降噪:通过 AI 自动结构化报告内容,将专业医学术语转译为用户可理解的结论与建议,显著降低信息理解成本。
  • 过程可感知的分析状态:扫描、脱敏、分析、整理结论以步骤化进度呈现,增强系统可见性,缓解用户等待与不确定感。
  • 分流式行动推荐:在 AI 解读后明确给出“AI 继续问诊 / 真人医生解读”两种路径,尊重不同风险偏好与决策阶段的用户。
  • 信任边界清晰:通过「仅供参考、需遵医嘱」等提示,主动声明 AI 能力边界,避免过度承诺带来的信任风险。

体验思考

我们也许真的要认真思考如何利用 AI 来帮助我们更好地生活了,比如 AI 报告这样的功能,它至少可以解决大部分患者对于专业报告的疑惑,了解 50%-70% 的基础情况。过去的互联网医院可以解决全国城市医疗资源不对等的痛点,而随着 AI 的加持,我觉得这种痛点会逐渐降低,就像 我在 AI 医生分身那个环节提到的一样,如果AI 可以把一个医生过去几十年的知识和就诊经验复刻,那么无论我们在哪个城市,都能同时享受到这个医生带给社会的价值。

总结与思考

蚂蚁阿福给了我哪些思考?

第一,传统菜单栏会逐渐消失吗?

正如我在第一部分讨论的,阿福的对话式入口给了我很多启发。看着阿福拥挤的头部,我真切地感觉到——传统菜单栏可能会在越来越多的产品场景中彻底消失。甚至连搜索栏这样的功能,都会被 AI 输入框替代。对话即交互,对话即搜索,对话即触发,让我们拭目以待。

第二,智能体驱动 AI 产品设计创新

我每天都在使用 ChatGPT,长久以来形成了一种刻板印象:对话式 AI 产品的设计平淡无聊,传统的交互和界面设计似乎不再重要,取而代之的是功能逻辑和提示词设计。但阿福的设计给了我新的启发,打破了我对对话式 AI 产品的固有认知——未来的 AI 产品可以结合智能体做出更多创新,交互界面设计依然重要。

第三,对话式 AI 产品的应用场景将越来越广

我想到了许多应用场景,特别是与医疗高度相似的政务领域,比如税务、教育等。如果这些传统行业引入对话式 AI 交互,将极大提升工作效率。试想一下,当你只需在税务 APP 中输入几个字或说一段语音就能开始办理业务,能为前台工作人员节省多少时间?在这里给自己定个小目标:2026 年设计一款政企对话式 AI 产品,探索这个领域的设计趋势。

转载:人人都是产品经理

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