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审美积累 | 信息卡片设计

杰睿 平面设计

《简约至上》
核心策略:书中提出四种简化界面的策略:
Remove(移除)
Hide(隐藏)
Organize(组织)
Displace(位移)
在具体的卡片设计中如何应用?
 
卡片设计的 6 个关键要点
在现代 Web 和移动端界面中,卡片(Card UI) 是非常常见的设计模式。它能够把内容模块化、结构化,让用户在浏览时更快获取关键信息。但卡片设计看似简单,真正要做得好,需要在细节上把握很多要点。
本文总结了卡片设计的六个关键方面,帮助设计师在实践中少踩坑。
 
信息层级清晰
突出主信息:标题、图片或关键数据应该一眼可见。
避免信息过载:不要在一张卡片里塞入过多文本或操作,保证“轻量可扫”。
合理留白:用分隔和留白来区分不同信息模块,让视觉呼吸更顺畅。
 
视觉统一性
样式一致:圆角大小、边框线条、阴影样式要统一,避免出现割裂感。
排版统一:在同一列表中保持卡片高度一致,即便内容多少不同,也要在视觉上整齐。
图片比例统一:统一图片宽高比例,避免界面错落凌乱。
 
可交互性设计
点击范围明确:整卡可点还是只有按钮可点?要有清晰规则。
交互反馈:点击、悬浮、加载时要有视觉反馈(如阴影变化、颜色高亮)。
层级感:重要交互按钮要突出,不应被次要元素干扰。
 
响应式与适配
自适应布局:在不同屏幕尺寸下,卡片能自然换行或缩放。
网格系统:通常结合 2/3/4 列布局,保持卡片整齐排列。
内容裁切:注意标题或图片在多端适配时不会被裁掉关键信息。
 
强调可扫描性
模块化信息:卡片承载的是信息块,用户往往是快速扫视而不是精读。
视觉锚点:图片、标题、按钮等应构成自然的浏览动线。
一致的阅读节奏:避免内容结构混乱,破坏用户的浏览流畅感。
 
性能与加载
懒加载:在电商、资讯流等场景下,大量卡片应分批加载,避免一次性过重。
骨架屏:在加载时用骨架屏替代空白,提升用户对速度的感知。
 
一张好的卡片应该具备:
信息清晰 —— 一眼看到重点。
视觉统一 —— 风格一致,整齐有序。
交互明确 —— 可点区域和反馈清晰。
适配灵活 —— 多端展示无压力。
可快速浏览 —— 支持扫视而非精读。
加载体验好 —— 在内容量大时依然流畅。
✨ 卡片看似是“小组件”,但它承载的是用户对信息的第一印象。做好卡片设计,就是在为整体体验加分。

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兰亭妙微(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。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

审美积累 | 磨砂蓝 | AirLume.Ai

杰睿 平面设计

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整体视觉很现代、科技感强,属于典型的 新一代 SaaS / AI 工具型着陆页风格
  1. 版式(Layout)
  • 整体结构:采用 纵向单页滚动式结构(Landing Page 常见模式),用户可以顺序获取产品卖点、功能点、用户评价和转化按钮。
  • 模块化清晰:首屏价值主张 → 功能介绍 → 积分体系 → 工作流程 → 用户评价 → CTA(再次引导转化)。这是一条典型的 用户认知—说服—转化路径。
  • 对齐方式:中轴对齐为主,辅以两侧分栏(如功能点卡片区),保证了页面整体统一感和阅读节奏。
  • 留白运用:上下模块之间保持了较大留白,避免信息堆叠,让用户滚动时感到轻松、不压迫。

  1. 色彩(Color Palette)
  • 主色:深蓝到紫色的渐变,带来 科技感、信赖感,也贴合 AI / 智能搜索的品牌定位。
  • 点缀色:白色(清爽背景)、亮蓝色按钮、浅灰辅助背景。整体配色清晰,层次分明。
  • 高亮元素:价格卡片、按钮等采用明亮蓝/紫光晕效果,突出“点击感”和可交互性。
  • 氛围感:渐变与光效(如首屏小火箭、发光边框)让页面呈现未来感,但没有过度炫技,保持了商业友好。

  1. 字体(Typography)
  • 字体风格:无衬线体,简洁、现代,符合科技与 SaaS 产品调性。
  • 层级区分
    • 标题(H1/H2)字重更粗,字号大,常用白色或深蓝对比背景,突出信息重点。
    • 副标题和描述文案字体偏细,字号适中,保证信息量承载。
    • 按钮和关键数字(如“13,200 points”)字体更大更显眼,强调可操作性与利益点。
  • 可读性:字距、行距控制合理,配合留白,整体阅读体验流畅。

  1. 组块(Content Blocks)
  • 首屏(Hero Section):大标题(价值主张)+ 动效图标(火箭)+ CTA 按钮,立即传达核心价值“Save Time & Money”。
  • 功能区(Features):采用 网格卡片布局(两行四列),每张卡片有图标+标题+简述,信息可快速扫描。
  • 积分体系(Loyalty Points):通过图表、数字、视觉对比展示收益机制,强化“用得越多越省钱”的心理暗示。
  • 流程区(How it Works):采用 分步卡片(Step 01, Step 02…),降低用户认知负担。
  • 用户评价(Testimonials):引用式卡片+用户头像/星级,增强信任感。
  • 尾部 CTA(Call-to-Action):再次强化“开始 AI 搜索”的操作,典型转化闭环设计。
  • 页脚(Footer):品牌 Logo、导航菜单、社交媒体链接,保证完整性。

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用户体验设计 | 医疗界面的可访问性与多用户群体设计研究

杰睿 用户研究

在数字化医疗飞速发展的当下,医疗界面已成为医患交互、健康数据管理的核心载体。然而,当前许多医疗界面设计存在 “通用性缺失” 问题,忽略了老年群体、残障患者、基层医护人员等不同用户的特殊需求,导致可访问性不足,不仅影响用户体验,更可能延误医疗服务效率与质量。本文将从医疗界面可访问性的核心价值出发,结合多用户群体特征分析,探讨设计原则、实践案例与技术支撑,为医疗数字化产品开发者提供参考。

一、医疗界面可访问性:不止于 “可用”,更要 “易用”

医疗界面的可访问性,并非简单满足 “能打开、能操作” 的基础需求,而是要确保所有用户(无论身体机能、技术水平如何)都能平等、高效地获取医疗服务。根据世界卫生组织统计,全球约有 10 亿残障人士,且 60 岁以上老年人口占比持续上升,这类群体在视力、听力、运动能力、认知水平上的差异,对医疗界面提出了更高要求。
  1. 可访问性的核心痛点
  • 视力障碍用户:传统医疗 APP 的小字体、低对比度界面,导致视障患者无法读取检查报告、用药提醒;
  • 听力障碍用户:在线问诊时缺乏实时字幕功能,难以准确理解医生指导;
  • 老年用户:复杂的操作流程(如多步注册、隐藏式功能按钮)、专业术语堆砌的界面,增加了使用门槛;
  • 基层医护人员:在紧急场景下(如急救时调取患者病史),界面响应延迟、信息层级混乱,可能影响救治效率。
  1. 可访问性的设计底线
依据《Web 内容无障碍指南(WCAG)2.1》及医疗行业相关标准,医疗界面需满足以下基础要求:
  • 感知性:支持字体放大(最大至默认尺寸 200% 无错位)、高对比度模式(如黑底白字、黄底黑字),音频内容需配备字幕;
  • 可操作性:所有功能支持键盘导航(无鼠标也能完成操作),按钮尺寸不小于 44×44px(适配老年用户或运动障碍用户的精准点击);
  • 可理解性:界面术语需搭配通俗解释(如 “舒张压” 后标注 “低压”),操作错误时提供明确的纠错提示(如 “请输入 11 位手机号” 而非 “格式错误”);
  • 鲁棒性:兼容主流辅助技术(如屏幕阅读器 NVDA、语音输入工具讯飞语记),避免因浏览器或设备差异导致功能失效。

二、多用户群体需求分析:从 “千人一面” 到 “千人千面”

医疗界面的用户涵盖患者(含特殊群体)、医护人员、管理人员等,不同群体的使用场景与需求差异显著,需通过 “分层设计” 实现精准适配。
  1. 患者群体:以 “便捷性” 和 “安全感” 为核心

(1)老年患者与残障患者

  • 需求重点:简化操作、降低认知负荷、信息可视化;
  • 设计方案
    • 首页仅保留核心功能(如 “我的问诊”“用药提醒”“在线挂号”),隐藏非高频功能(如 “健康资讯”“积分商城”);
    • 用药提醒采用 “文字 + 语音 + 图标” 三重提示(如 “每日 9 点服用降压药” 搭配闹钟图标与语音播报);
    • 检查报告用图表替代纯文字(如用折线图展示血糖变化趋势,标注 “正常范围” 区间)。

(2)慢性病患者

  • 需求重点:数据记录便捷、长期跟踪、医患互动高效;
  • 设计方案
    • 支持语音输入或拍照上传数据(如拍摄血糖仪数值自动识别并记录);
    • 提供 “家庭共享” 功能(如子女可远程查看父母的用药记录,接收异常数据提醒);
    • 问诊时自动同步历史数据(如医生可直接查看患者近 3 个月的血压变化,无需手动上传)。
  1. 医护人员群体:以 “高效性” 和 “准确性” 为核心

(1)门诊医生

  • 需求重点:快速调取患者信息、简化病历录入、减少重复操作;
  • 设计方案
    • 患者就诊时,界面自动弹出历史病历、过敏史、用药禁忌(无需多页面切换);
    • 支持模板化病历输入(如选择 “感冒” 模板,自动填充常见症状与用药建议,医生仅需修改个性化内容);
    • 处方开具时,系统自动校验药物相互作用(如提示 “阿司匹林与布洛芬不宜同服”)。

(2)急救医护人员

  • 需求重点:极速响应、关键信息优先展示;
  • 设计方案
    • 紧急模式下,界面自动屏蔽非必要通知,仅保留 “患者定位”“病史调取”“急救指导” 功能;
    • 首页突出显示患者关键信息(如 “血型:A 型”“过敏史:青霉素”),字体放大至默认尺寸 150%;
    • 支持离线缓存数据(避免网络信号差时无法访问患者信息)。

三、实践案例:可访问性设计如何落地?

以国内某三甲医院的 “智慧医疗 APP” 为例,其通过多轮用户测试与迭代,实现了可访问性与多群体适配的平衡,上线后老年用户使用率提升 40%,医护人员病历录入效率提升 30%。
  1. 关键设计亮点
  • “长辈模式” 专项优化
    • 字体放大至默认尺寸 180%,按钮间距增加 50%;
    • 去除所有广告弹窗与复杂动画,界面响应速度提升至 0.5 秒内;
    • 内置 “语音助手”,支持 “打开挂号页面”“拨打医生电话” 等语音指令。
  • 辅助功能适配
    • 兼容屏幕阅读器,所有图片均添加描述文本(如 “心电图报告:心率 75 次 / 分,正常”);
    • 支持色盲模式(如红绿色盲用户可切换为 “蓝黄色调”,避免因颜色标识错误导致用药失误)。
  • 医护端 “场景化设计”
    • 门诊医生端:患者列表按 “就诊顺序” 排序,点击患者姓名即可展开 “病历 - 检查 - 处方” 一体化视图;
    • 急救端:通过 NFC 技术,手机贴近患者手环即可快速读取病史(无需手动输入 ID)。
  1. 落地挑战与解决方案
  • 挑战 1:可访问性设计与界面美观的平衡(如高对比度模式可能导致界面 “单调”);
    • 解决方案:提供 “多套主题”(如默认主题、长辈主题、高对比度主题),用户可自主切换,同时确保所有主题的视觉风格统一。
  • 挑战 2:多群体需求冲突(如患者需要简化界面,而管理人员需要复杂的数据统计功能);
    • 解决方案:采用 “角色权限控制”,不同用户登录后展示对应功能界面(如患者登录看不到 “科室营收统计”,管理人员登录可查看全维度数据)。

四、技术支撑:让可访问性设计 “有据可依”

医疗界面的可访问性与多群体适配,需依托技术工具实现 “设计 - 测试 - 优化” 的闭环。
  1. 设计阶段:工具提升效率
  • Figma 插件:使用 “Accessibility Insights” 自动检测界面对比度是否达标、按钮尺寸是否符合要求;
  • 组件库建设:搭建 “医疗无障碍组件库”,包含大尺寸按钮、高对比度输入框、语音提示组件等,确保各页面设计一致性。
  1. 测试阶段:覆盖全用户场景
  • 自动化测试:使用 Selenium+Axe-core 框架,批量检测界面是否支持键盘导航、辅助技术适配;
  • 用户实测:邀请老年用户、残障用户、医护人员参与测试,采用 “任务完成率”“操作时长”“错误次数” 等指标评估设计效果(如要求老年用户完成 “挂号” 任务,记录平均操作时长与失败原因)。
  1. 优化阶段:数据驱动迭代
  • 埋点分析:在界面中埋点统计 “功能点击量”“页面停留时间”“操作错误率”,识别高频使用功能与痛点功能(如某按钮错误点击率高,可能是尺寸过小或位置不合理);
  • 版本迭代:根据测试数据与用户反馈,每 2 周发布一次小版本更新,优先优化高优先级问题(如急救端数据加载延迟、视障用户无法读取报告)。

五、未来趋势:从 “无障碍” 到 “全包容”

随着医疗数字化的深入,医疗界面设计将从 “满足基础可访问性” 向 “全包容设计” 演进:
  • AI 个性化适配:通过 AI 分析用户行为(如老年用户常用语音输入),自动调整界面设置(如登录后默认切换至长辈模式);
  • 跨设备协同:实现 “手机 - 平板 - 医疗设备” 的无缝衔接(如血糖仪数据自动同步至手机 APP,医生在平板上可实时查看);
  • 伦理与隐私保障:在设计可访问性功能时,需兼顾数据安全(如语音输入的健康数据需加密存储,避免泄露)。
 
医疗界面的可访问性与多用户群体设计,不仅是技术问题,更是 “以人为本” 的医疗服务理念的体现。对于开发者而言,需跳出 “以健康人群为中心” 的固有思维,充分考虑不同用户的生理、心理与场景差异,通过 “需求分层、设计适配、技术支撑”,让每一位用户都能平等享受数字化医疗的便利。未来,随着技术的进步与标准的完善,“全包容” 的医疗界面将成为行业常态,为构建更公平、高效的医疗体系奠定基础。
 

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AI 时代的用户体验设计:设计师会被替代,还是更值钱?

杰睿 行业趋势

近两年,生成式 AI 席卷了整个设计圈。有人感到兴奋:再也不用从 0 开始画界面了;有人则担忧:设计师是不是迟早会被替代? 尤其是做用户体验设计(UX Design)的同学,经常会问自己:AI 会让我们失业,还是会让我们更值钱?
今天我尝试从三个角度聊聊这个问题:AI 在设计环节的作用、用户体验设计的本质、以及设计师的价值升级。

一、AI 到底能取代哪些工作?

我们先承认一个现实:AI 确实能做掉一部分重复性、低门槛的设计工作。
视觉稿:输入一句话,AI 就能给你 10 套界面方案。
流程优化:AI 可以根据常见模式,自动生成标准化流程。
测试反馈:AI 可以模拟用户点击,快速发现流程瓶颈。
这些工作过去可能要一个新人花两三天,现在 AI 几分钟就能完成。
所以,如果一个设计师的工作主要停留在“工具层面”,那确实危险。

二、用户体验设计的本质是什么?

但问题来了,UX 设计的核心价值从来不是“画界面”。 它更接近三个关键词:
理解用户:洞察真实的痛点,而不是想当然地堆功能。
设计逻辑:通过信息架构、交互流程,让产品自然可用。
场景整合:把体验放到完整的用户旅程里,而不是某一屏。
AI 再聪明,也需要人类告诉它:
哪些问题值得解决?
哪些体验更贴近用户心智?
哪些约束(商业、技术、伦理)是必须考虑的?
这就像自动驾驶:AI 可以帮你控制方向盘,但“去哪儿”还是要人来决定。

三、设计师会更值钱的三个方向

那么,在 AI 时代,什么样的 UX 设计师反而会更有价值?我总结了三点:
更懂业务
  1.   不只是画好看、好用的界面,而是能和产品经理、运营、市场一起思考: 这个功能能不能提升转化?这个流程能不能降低成本?
  1.   能把体验和商业目标结合的人,AI 很难取代。
更懂用户
  1.   会做用户研究,会用数据和洞察驱动设计决策。
  1.   AI 可以生成方案,但无法真正“共情”用户。
更懂系统
  1.   能构建设计系统、制定规范,指导团队和 AI 工具一起产出。
  1.   未来的设计师更像“体验架构师”,而不是“美工”。

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原创案例分享 | B端界面设计 | 教育类个人报告

杰睿 B端ui设计文章及欣赏

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这是一款专注于为高中生提供精准、高效、个性化选科决策辅助的在线系统。通过整合多维度数据资源和运用智能算法,将复杂的选科信息以直观、简洁、易懂的交互界面呈现给用户。
采用模块化的布局方式,将不同的功能区域进行明确划分,如柱状图、饼图、折线图等。这些图形图表以浅蓝色为主色调进行设计,并搭配适当的颜色对比和标注,使数据更加直观、形象、易于理解,帮助用户快速洞察数据背后的信息和趋势,为选科决策提供有力的数据支持。
 

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审美积累 | 金融类 SaaS 产品落地页设计

杰睿 行业趋势

视觉风格

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色彩系统
  1.   主色调:蓝色(#2563eb 左右)→ 传递专业、信任、安全感。
  1.   辅助色:绿色(成功/正向)、紫色(现代科技感)、黄色(提醒)。
  1.   大面积留白 → 保持呼吸感和简洁度,让信息有清晰的层次。
  1.   渐变色块(蓝紫渐变、绿色渐变) → 增强科技感和未来感。
排版
  1.   标题:黑色/深灰 + 关键词高亮蓝色(“Financial”)→ 强调重点,视觉节奏感强。
  1.   字体:无衬线,圆润现代 → 亲和但保持专业感。
  1.   字重层级明显(粗体标题 + 中等正文),增强信息层次。
图形语言
  1.   卡片式布局 → 每个功能点都以卡片承载,模块化、清晰可点击。
  1.   圆角极大化(按钮、卡片、图表) → 减少金融产品的“冷感”,更易亲近。
  1.   图标/插画 → 轻量、简洁,带点拟物投影(增强真实感)。

交互与信息结构
模块化区块
  1.   Hero 区:大标题 + 产品截图 → 直接传达核心价值(Maximize your financial potential)。
  1.   信任背书:评分展示 → 快速建立信任感。
  1.   功能介绍:图文搭配(Analytics、Expense、Send Money)→ 以可视化方式分块展示。
  1.   行动召唤(CTA) → “Get Started”“Watch a Demo” 多次重复,降低用户流失。
视觉引导
  1.   关键词蓝色高亮 → 引导阅读路径。
  1.   图表与数据示例 → 让金融工具更具象,降低抽象感。
  1.   卡片颜色差异(紫色、绿色、深蓝) → 形成节奏和重点感。

设计语言关键词
现代(Modern):极简无衬线字体 + 大面积留白 + 渐变色块。
可信(Trustworthy):蓝色为主色调 + 用户评分背书。
友好(Friendly):圆角 + 卡片化设计 + 简洁插画。
科技感(Tech-savvy):渐变、数据可视化、模块化信息层次。
行动驱动(Conversion-driven):多个 CTA 按钮(Get Started、Watch a Demo),颜色对比强烈。

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交互设计 | 无人机控制系统的 UI 设计:从人机交互到任务管理

杰睿 大数据可视化设计文章及欣赏

随着无人机在安防、能源巡检、应急救援等领域的应用不断拓展,如何通过直观高效的 UI 设计来提升操控体验,成为人机交互设计的重要课题。尤其在 B 端场景下,控制系统的界面不仅仅是“好看”,更关乎 操作效率、任务安全与信息透明度。本文将结合我们在无人机控制系统中的设计与开发经验,探讨 UI 设计的关键思路。

  1. 无人机控制系统的 UI 特点
无人机控制系统和常见的 C 端 App 最大不同点在于:
  • 功能复杂:涵盖飞行操控、实时监控、任务管理、数据记录等模块
  • 信息密集:需要同时展示地图、遥测数据、视频流、任务状态
  • 操作风险高:任何延迟或误操作都可能带来任务失败甚至安全风险
因此,UI 设计要在复杂功能和简洁操作之间找到平衡。

  1. 人机交互设计思路
在无人机的控制场景中,我们重点关注三个核心交互:
  • 操控界面
    • 界面必须响应迅速,操作逻辑接近实体遥控器
    • 关键信息(高度、速度、电量、信号强度)固定在高可见区域
    • 交互控件避免冗余,强调“就近操作”
  • 监控界面
    • 视频监控与地图信息并行显示,保证环境感知
    • 通过颜色和标识强化异常预警(例如低电量、信号丢失)
    • 支持多源数据切换(红外/可见光/传感器数据)
  • 任务管理界面
    • 提供任务创建、路径规划、状态跟踪
    • 界面流程化,降低使用门槛
    • 可视化展示任务进度与历史记录

  1. QT 在无人机 UI 开发中的作用
在技术实现层面,我们采用 QT 框架 来开发跨平台的无人机 UI 界面:
  • 跨平台能力:支持在多种操作系统与硬件环境中运行
  • 高性能渲染:保证地图、实时视频流、传感器数据的流畅显示
  • 可扩展性:便于快速接入不同的无人机型号和任务模块
QT 的模块化设计也让我们能够灵活管理界面控件,并针对不同客户需求定制功能。

  1. 设计中的挑战与解决思路
  • 挑战 1:信息过载
    • 解决方案:基于任务场景分层展示信息,重要信息常驻,辅助信息可收起
  • 挑战 2:操作延迟
    • 解决方案:优化数据传输链路,并在 UI 中通过加载状态和安全提示降低误操作风险
  • 挑战 3:任务复杂性
    • 解决方案:采用可视化任务流转界面,帮助用户直观理解任务进展
无人机控制系统的 UI 设计,本质上是一个 高风险、高密度信息的人机交互问题。它既要满足操作员对实时响应的要求,又要保证任务的安全性和可追溯性。通过结合 合理的交互逻辑QT 的技术实现,我们能够在操控、监控与任务管理之间,打造出一个既专业又高效的控制系统界面。

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2025 年产品设计师的最佳 AI 工具

杰睿 行业趋势

没有设计师,没有开发人员,没有冗长的交接;只有她自己、一台笔记本电脑和合适的AI工具。
这并非遥不可及的未来场景。根据 Figma 的 2025 年 AI 报告,今年三分之一的产品开发者将推出 AI 驱动的产品:比去年增长了 50%。但值得注意的是:52% 的 AI 开发者表示,设计对于 AI 驱动的产品而言比传统产品更为重要。我们不仅要实现设计自动化,更要提升设计水平。

设计工具包中的隐形革命

就在大家还在争论人工智能是否会取代设计师的时候,更有趣的事情发生了:它开始让设计师的效率成倍提升。2025年出现的工具不仅仅是生成漂亮的图片——它们从根本上改变了产品团队的协作方式。
以五月 Figma Config 2025 大会上发生的事情为例。在四大产品发布中,Figma Make脱颖而出,并非因为其技术实力,而是因为它打破了传统角色之间的界限。突然之间,产品经理可以创建功能原型,工程师可以快速将复杂的交互可视化,设计师可以测试原本需要数周才能实现的想法。
但 Figma 并非唯一一个实现这一转变的公司。过去六个月,专门用于加速产品设计工作流程的 AI 工具激增,每种工具都解决了从设计到开发流程中的不同痛点。

全新必备工具包:改变一切的五大类别

  1. 智能研究综合
问题:用户研究曾经是一个瓶颈。需要耗费数小时的访谈记录、零散的反馈,以及在定性数据中寻找规律的漫长过程。
解决方案:Dovetail 的 Magic SuiteMaze AI等工具正在自动化繁琐的研究分析工作。Dovetail 的 Magic Highlight 会自动显示用户访谈中的关键时刻,而 Magic Cluster 则无需手动标记即可将反馈分组到各个主题。Maze AI 则更进一步,能够检测研究问题中的偏见,并在现场访谈中生成上下文相关的后续信息。
实际影响:以前团队需要花费 3-4 天的时间来综合研究结果,现在只需不到一小时就能完成,并且能获得比手动分析更全面的见解。
  1. 提示到原型生成器
游戏规则改变者: Figma Make已从 Beta 版进入正式版,任何人都可以通过简单的文本描述生成交互式原型。但这不仅仅关乎速度,更关乎探索。当测试一个想法的成本几乎降到零时,团队就能测试更多的想法。
 
新兴竞争对手:LovableReplit 的 Agent等工具正在创造类似的即时应用体验,而Canva Code则为营销团队带来了互动元素。
设计师视角: “现在,设计师、工程师和产品经理都可以制作高保真作品,并带回团队进行更深入的讨论,” Figma 设计总监 Gui Seiz 说道。“这是一种思维转变,鼓励你勇于尝试、勇于冒险,并提出更有趣的解决方案。”
  1. 情境感知视觉生成
超越基础 AI 艺术: Midjourney 可以创作精美的图像,而Adobe FireflyPhotoroom 的全新 AI 套件等工具则专为产品工作而设计。Firefly 可直接集成到 Photoshop 和 Illustrator 中,从而实现 UI 组件和视觉资源的快速迭代。Photoroom 的产品美化器于 2025 年 4 月推出,可自动优化电商产品照片,无需摄影专业知识。
实际胜利:设计团队将资产创建时间缩短了 60-70%,同时保持了品牌一致性,这是通用 AI 艺术工具难以做到的。

4.智能布局和响应式设计

技术突破: Figma 的全新网格功能利用 AI 创建响应式布局,自动为开发者生成简洁的 CSS 代码。这不仅是为了提升美观度,更是为了创建能够无缝转换为代码的设计。
 
 
更广泛的趋势:UXPin Merge等工具将基于代码的组件直接带入设计环境,而Lummi AI 则根据经过验证的设计原则提供智能布局建议。
5.跨平台工作流程集成
协作革命: Notion AI正悄然成为设计团队不可或缺的工具,它可以自动总结用户访谈并清理会议记录。与此同时,Miro AI 可以根据关键词和情绪对头脑风暴会议记录进行聚类,使创意会议更加结构化,更具可操作性。
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重要性:当人工智能处理设计工作的管理开销时,团队会花更多时间进行战略思考和创造性解决问题。
实用框架
准备好将 AI 融入你的设计工作流程了吗?以下是一个实用的方法:
  1. 研究阶段加速
  • 使用Perplexity进行竞争研究和趋势分析
  • 设置Notion AI用于会议记录和用户访谈摘要
  • 实施Maze AIDovetail进行研究综合
2.快速成型
  • 尝试Miro AI进行更有条理的头脑风暴会议
  • 使用Figma Make进行实验以快速进行概念测试和验证
  • 使用Adobe Firefly自定义视觉资产
  1. 设计到开发的桥梁
  • 实现UXPin Merge或 Figma 的Grid以实现响应式布局
  • 使用GitHub Copilot实现自定义交互和微动画
  • 使用 AI 生成的文档设置自动交接流程
剧情转折:设计变得更加人性化
矛盾的是,随着人工智能越来越多地承担设计技术执行的任务,人的因素也变得越来越重要。同理心、战略思维和创造性判断——这些人类独有的设计特质——正在成为设计的主要差异化因素。
Figma 的人工智能产品负责人 David Kossnick对此进行了完美的阐述:“人工智能将帮助人类更快地探索,在构思上走得更远,但我认为所有人类的判断力、同理心、技艺和品味才是成为飞行员的意义所在,而不是副驾驶。”
这并不是要取代设计师,而是要扩大他们的影响力。当测试创意的技术障碍消失后,团队就可以专注于测试正确的想法。
未来已来
2025年最成功的产品团队不一定是预算最雄厚或设计师经验最丰富的团队,而是那些学会利用人工智能工具来缩短创意与执行之间反馈循环的团队。
问题不在于人工智能是否会改变产品设计——它已经改变了。问题在于你的团队是否会成为这场变革的第一批受益者,还是最后一批适应者。
你的团队的AI应用策略是什么?更重要的是,哪些想法因为过于复杂而无法快速制作原型而被你搁置?
测试工具已经准备好了。唯一的问题是:你还在等什么?

兰亭妙微(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。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

从线到机:AI 与多模态交互如何重塑 B 端与 App 界面设计

杰睿 设计思维

当下,界面设计已经不再是单纯的“画屏幕”。AI 的快速发展让我们不得不重新审视:交互和视觉究竟会走向什么样的未来?无论是移动端 App,还是复杂的 B 端产品,设计的核心都在于让界面更懂用户
本文尝试从三个角度切入:设计流程智能化、用户意图预测、情感识别,并结合 B 端与 App 的异同,看看 AI 和多模态交互是如何“改写规则”的。

  1. 设计流程的智能化:从线到机的跨越
过去我们做界面,基本靠手绘线框、逐步推敲,再转为高保真。
而现在,AI 正在让设计流程越来越像“对话”:
  • 自动生成线框:输入需求关键词,AI 能输出初步的界面框架。
  • 多模态理解:语音描述 + 手绘草图,AI 就能转化为高保真界面。
  • 智能迭代:基于用户操作数据,AI 可以实时调整信息架构或推荐更优的交互路径。
这意味着,设计师的角色从“界面绘制者”转变为“意图校准者”。我们更需要思考“为什么这样设计”,而不是“怎么画出来”。

  1. 用户意图预测:从被动响应到主动协作
传统的界面逻辑往往是“用户点哪里,系统响应哪里”。 而在 AI 驱动下,界面开始具备了一种预测性
  • App 场景:音乐 App 可以在你点开界面之前,就推测你可能想听的歌;健身 App 能结合时间与历史数据,主动弹出适合的训练计划。
  • B 端场景:复杂的 ERP 或 CRM 系统,可以根据用户当前操作,预测接下来可能需要的数据报表,提前在界面上做提示或推荐。
这种从“响应”到“协作”的转变,让界面从冷冰冰的按钮集合,逐渐成为“有温度的助手”。

  1. 情感识别:界面不止是工具
多模态交互最大的突破点之一,在于理解用户的情感与状态。 这对 App 与 B 端都有潜在价值:
  • App 更贴近个体:比如,教育类 App 可以通过语音与面部表情识别,判断学习者的挫败感,适时调整反馈方式;健康类 App 能感知语调变化,从而推送更柔和的提示。
  • B 端更注重群体与效率:例如,客服平台能通过语音分析捕捉客户情绪,提示坐席更换沟通策略;或者在团队协作工具中,识别用户的紧张情绪并调整提醒节奏。
这意味着界面设计已经超越了“功能性”,进入到“情绪调节”的层面。

  1. App 与 B 端的差异:同一逻辑,不同落地
虽然 AI 带来了类似的趋势,但 App 与 B 端的界面仍有明显不同:
维度 App 界面 B 端界面
交互形式 强调直觉、轻量化操作,多为点触+语音+手势 强调效率与多任务处理,键盘快捷键+复杂面板+语音辅助
视觉体系 更追求情感化与品牌个性 更注重信息密度与结构化展示
AI 应用 偏向个性化推荐与情绪陪伴 偏向任务预测、智能报表、协作优化
可以看到,AI 与多模态交互并非“替代”设计,而是在不同场景下放大价值:App 更个性,B 端更效率。
 
对于设计师来说,这既是挑战也是机会。我们需要既懂“技术逻辑”,也懂“人性洞察”。毕竟,AI 再强大,也离不开人来定义“更懂用户”的标准。

从用户视角出发:如何提升B端产品的操作效率?

杰睿 随笔的一些文章

在做B端产品设计时,你会发现一个显著的特点:用户通常不是来“体验”的,而是来“工作”的。 他们的核心诉求只有一个:我能不能更快、更准确地把事情做完?
所以,B端界面的设计核心就是“效率”。本文从用户的真实使用场景出发,拆解几个常见的设计思路,看看如何在不增加复杂度的前提下提升效率。

一、让操作路径更短

用户视角:我不想在系统里兜圈子。
  • 问题:很多后台系统把功能藏在二级、三级菜单里,用户每次都要点击好几次才能到达目标页面。
  • 优化方法
    • 常用操作前置:把高频功能放在首页或者悬浮按钮里。
    • 搜索直达:在工具栏提供全局搜索,用户输入关键字就能快速定位到某个订单、某个客户。
    • 最近操作记录:类似浏览器的“历史记录”,方便用户快速返回常用页面。

二、减少重复劳动

用户视角:我不想重复做同一件事。
  • 问题:很多系统只支持逐条操作,比如一个表格里有上百条记录,用户需要一条条勾选修改。
  • 优化方法
    • 批量操作:允许用户一次性选择多条数据并进行修改或删除。
    • 模版复用:提供报表模版、配置模版,用户下次只需要修改细节。
    • 自动填充:智能识别用户输入的规律(如地址、时间),系统自动补全。

三、信息要一眼可见

用户视角:我不想浪费时间找信息。
  • 问题:界面上堆满了信息,但用户找不到“关键内容”。
  • 优化方法
    • 突出关键字段:把与决策最相关的信息放在显眼位置,次要字段收起。
    • 可视化辅助:用颜色、标签、图表来表示状态(如订单完成率、任务进度)。
    • 分层展示:核心信息在第一屏,详情信息通过下钻或展开查看。

四、保持操作的可预测性

用户视角:我不想猜怎么用。
  • 问题:同一个操作在不同页面位置不同,或者按钮命名风格不统一,导致用户反复学习。
  • 优化方法
    • 统一交互规范:比如“新增”按钮永远在右上角。
    • 清晰的按钮文案:避免“确认/保存”混用,保持语义清晰。
    • 一致的反馈:操作后立刻给出提示(成功/失败/处理中),让用户有安全感。

五、支持多种操作习惯

用户视角:我想用我最顺手的方式操作。
  • 问题:有些系统只提供鼠标点击路径,没有考虑用户的习惯。
  • 优化方法
    • 快捷键支持:尤其适用于客服、财务、开发等高频操作人群。
    • 右键菜单:在表格中,用户选中数据后右键操作,比在顶部找按钮快得多。
    • 拖拽操作:如任务管理系统中,直接拖拽任务卡片改变优先级。

六、案例拆解:表格操作优化

假设一个客户管理系统里有上千条客户数据:
  • 原始设计:用户只能逐条点开客户详情,修改联系方式。
  • 优化设计
    • 表格支持勾选多条记录,批量修改联系方式。
    • 提供搜索框,用户输入公司名即可快速定位。
    • 最近修改过的客户自动置顶,减少再次查找的时间。
这样一来,用户从“重复几十次点击”变成“一次操作搞定”,效率差异非常明显。

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