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Web3与AI语境下的审美积累:HAQQ品牌识别解析

杰睿 随笔的一些文章

  • 发布平台:Behance
  • 发布日期:2025年2月24日
  • 项目概况:HAQQ 是一个以伦理为先的 Web3 网络,旨在吸引关注可持续性的开发者、验证者、开源贡献者及穆斯林创新者,专注在可持续金融领域。

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项目亮点

1,概念与定位明确

项目围绕“Ethics-first Web3 network”(伦理优先的 Web3 网络)展开,并且聚焦“可持续性”和“穆斯林创新者”两个关键词。这样的理念对比许多着重技术本身的项目,更具思想深度与社会导向。

2. 品牌识别与视觉设计

首页采用暗色背景搭配沙金色的线性渐变与轻微磨砂质感的顶部导航,营造出浓厚的科技感。这类“黑底+金属渐变”的组合在科技品牌中很常见,能快速传递未来感,但也容易缺乏识别度。 为了增强差异化,该网站将平面的 LOGO 延展为 3D 动态图标,在视觉上提升了辨识度与品质感,使品牌形象更立体。

3. 图形与色彩语言

图形部分延续了 LOGO 的简洁几何化思路,保持良好的媒介适配性。在网页主体中,辅助图形相对低调,主要以线性装饰出现:线条的重合、叠加、平行在负形空间中隐约勾勒出 LOGO 形态,这种方式 subtly(潜隐地)加强了品牌识别。 色彩上,整体以深灰色打底,品牌主色是沙金渐变。值得注意的是,交互 hover 时的卡片呈现出 彩虹渐变效果,这种高饱和的色调瞬间抓住视线,但与整体沉稳的金属质感相比略显割裂。不过这种设计策略本身具有探索意义,尤其适合需要在细节处制造惊喜感的场景。
 
这个项目的最大魅力在于其伦理驱动的品牌定位,结合可持续性议题与Web3 技术,再与文化背景相糅合,给人以多层面思考。
 

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。

产品思维 | 产品迭代的节奏如何把握?

杰睿 设计管理与成长

在快速变化的市场环境中,产品迭代的速度往往被视作竞争优势。但速度并不等于价值:迭代过快可能导致体验混乱和团队疲惫,过慢则可能错失市场机会。如何把握好产品迭代的节奏,成为产品经理的核心课题之一。


1. 迭代节奏的本质:平衡速度与质量

迭代节奏并不是“越快越好”,而是要在以下三个维度之间找到平衡点:

  • 市场节奏:是否能跟上行业趋势、及时响应用户需求。

  • 团队节奏:研发、设计、测试是否有能力承载频率,是否会引发加班或质量下降。

  • 用户节奏:用户是否能消化频繁的功能更新,还是需要一个稳定的体验环境。

如果市场瞬息万变,可以短频快试错;但如果产品定位在高稳定性场景(如金融、医疗),则需要更长周期的迭代节奏。


2. 不同阶段的迭代节奏差异

产品所处阶段不同,对迭代节奏的要求也不同:

  • 0→1 阶段(探索期)
    目标是快速验证假设、找到产品市场契合点。节奏建议:小步快跑,2-4周一版,强调“试错效率”而非“完美质量”。

  • 1→10 阶段(成长期)
    产品已找到核心用户群,需要扩大规模与深度。节奏建议:2-6周一版,兼顾新功能与稳定性,逐步建立迭代节奏的“可预期性”。

  • 10→100 阶段(成熟期)
    用户规模大、业务复杂度高,迭代需更稳健。节奏建议:4-12周一版,重点放在性能优化、体验打磨、生态建设,而非盲目推新。


3. 方法论:如何科学设定迭代节奏

(1)以用户价值为锚

不要以“版本号”为中心,而要以“价值交付”为中心。一个版本的完成标志,不是开发完成,而是用户切实感受到改进。

(2)划分迭代层次

  • 小版本迭代(Minor Release):2-4周,解决局部问题,增加细节功能。

  • 大版本迭代(Major Release):3-6月,更新核心功能或战略方向。

  • 持续迭代(Continuous Delivery):每天或每周上线 bugfix 和小优化,保持产品活力。

这种层次化策略能兼顾稳定与灵活。

(3)利用“节奏管理工具”

  • 产品路线图(Roadmap):决定方向和大周期。

  • 迭代计划(Iteration Plan):拆解到每个冲刺周期。

  • 数据复盘(Review & Metrics):每次迭代后基于数据反馈调整节奏。


4. 常见误区

  • 唯快不破:过于追求速度,导致技术债、体验断裂。

  • 过慢保守:害怕出错,导致产品失去竞争窗口。

  • 节奏不稳定:有时几周一更,有时几月无声,削弱用户与团队的信心。

一个好的迭代节奏,应当像心跳一样 稳定、可预期、富有弹性

产品迭代的节奏,是速度、质量和价值之间的动态平衡。它既取决于产品所处阶段,也受到市场、团队和用户的共同影响。
最优解不是“快”或“慢”,而是“合适”。当用户能感受到持续改进、团队能保持良性运转、市场能被及时响应时,迭代节奏才算真正把握住了。

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产品优化 | 为什么说产品经理需要具备系统思维?

杰睿 设计管理与成长

在产品经理的核心能力讨论中,“系统思维”常常被频繁提及。它不仅是一种思维方式,更是产品经理理解问题本质、推动跨团队协作、设计可持续产品的重要基石。那么,为什么系统思维对产品经理如此重要?


1. 产品问题往往是系统性问题

产品经理面临的挑战很少是单点问题。比如,用户留存率下降,表面看似“功能不好用”,但背后可能涉及:

  • 新用户引导缺失(体验问题)

  • 活跃激励不足(运营问题)

  • 产品价值感弱(定位问题)

  • 技术性能卡顿(工程问题)

这些要素之间彼此作用,构成一个复杂的动态系统。如果只盯住单个环节,很容易治标不治本。系统思维的价值,就在于帮助产品经理从更大范围内识别因果关系和关键杠杆点。


2. 系统思维提升“预判力”

产品设计和迭代不是孤立的动作,每一个决策都会带来连锁反应。例如:

  • 新增一个提醒功能,可能提升了短期活跃,但也可能导致信息噪音增加,损伤长期用户体验。

  • 提升转化率的激励措施,可能带来数据上涨,但同时引发羊毛党或作弊行为。

具备系统思维的产品经理,会更敏感地去预判这些二阶、三阶效应,避免“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对。


3. 系统思维让沟通更有效

产品经理需要在团队内部扮演“连接者”的角色:对上要和业务、战略对齐,对下要和设计、研发落地,对外还可能涉及运营、市场、客服。
如果缺乏系统思维,沟通就容易变成“单点推动”,各部门只关注局部最优;而有了系统思维,产品经理能从整体目标出发,把不同角色的诉求整合进一个逻辑闭环,推动团队达成共识。


4. 系统思维助力长期产品价值

产品并不是一次性产物,而是一个长期演进的系统。

  • 功能只是入口,背后是完整的用户旅程

  • 用户体验只是表层,背后是组织与流程的配合

  • 数据指标只是表现,背后是产品战略与商业模式

系统思维帮助产品经理始终把握“局部优化”与“整体价值”的平衡,避免在短期数据的诱惑下损害长期发展。

具备系统思维的产品经理,不是单纯解决问题的人,而是能理解“问题与问题之间的关系”的人。他们在纷繁复杂的业务环境中,更容易识别关键杠杆点,推动跨团队协作,并在动态变化中保持清晰的方向感。

所以说,系统思维并非锦上添花,而是产品经理的底层能力之一

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数据可视化 | 智慧医疗大屏的未来趋势

杰睿 大数据可视化设计文章及欣赏

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随着智慧医疗体系的逐步落地,医院信息化、区域医疗协同、公共卫生治理的需求不断提升,“大屏”逐渐成为医疗信息展示与决策支持的重要入口。未来,智慧医疗大屏不仅是信息的可视化窗口,更是数据融合、智能决策与多方协作的核心枢纽。

1. 从“展示”到“洞察”:数据价值的深度挖掘

传统医疗大屏多以实时数据展示为主,例如挂号分诊、床位管理、疫情监测等。未来趋势将从“看见”转向“看懂”:

  • 多维度数据融合:打通 HIS、LIS、EMR、医保、区域公共卫生平台的数据壁垒,实现跨部门、跨机构的整合。

  • 智能分析与预警:通过 AI 建模和算法分析,识别潜在风险(如 ICU 床位紧张、传染病高发区预警),为管理者提供决策支持。

  • 个性化视图定制:不同岗位(院长、科主任、运维人员)可根据职责配置专属大屏视图,避免信息冗余。

2. 从“单院”到“区域”:协同与治理的延伸

未来大屏应用不再局限于单一医院,而是逐渐向区域卫生健康体系扩展:

  • 区域医疗资源统筹:实现跨院床位调度、远程会诊资源分配,提升整体医疗资源利用率。

  • 公共卫生治理:在疫情防控、慢病管理等场景中,大屏成为实时指挥和态势感知的核心工具。

  • 跨部门联动:医疗、疾控、医保、应急等多方通过大屏实现可视化协同,形成“数据驱动治理”。

3. 从“人机”到“智交互”:交互体验的升级

智慧医疗大屏未来不仅是“看板”,还会是“操作台”:

  • 自然交互:支持语音指令、手势控制,方便在手部不便操作的场景(如手术室)使用。

  • 多终端联动:大屏与移动端、PC 端打通,实现“可大屏展示、可随身跟进”。

  • 实时协作:医护、管理者在大屏上可标注、批注、共享信息,减少沟通成本。

4. 从“静态”到“智能”:AI 驱动的演进

AI 将推动智慧医疗大屏从被动展示走向主动洞察:

  • 预测性分析:基于历史病例与资源消耗,预测未来一周的门诊压力或药品缺口。

  • 智能推荐:在突发事件下,自动生成最优调配方案(如手术室、医护人员排班)。

  • 风险管理:自动识别数据异常,提醒潜在的医疗差错或运营风险。

5. 从“封闭”到“开放”:平台化与标准化

医疗大屏系统未来需要在兼容性与开放性上不断突破:

  • 标准化接口:遵循 HL7、FHIR 等国际医疗数据标准,确保数据互通。

  • 平台化架构:支持多厂商应用接入,避免形成新的“信息孤岛”。

  • 安全合规:强化数据脱敏、隐私保护与分级授权,满足医疗数据安全的高标准要求。

智慧医疗大屏的未来趋势,不是简单的“更大更炫”,而是 从展示走向洞察,从院内走向区域,从人机走向智交互,从封闭走向开放。它的价值核心,在于通过可视化与智能化手段,让数据真正服务于医疗决策、资源配置与公共健康治理。

未来,智慧医疗大屏将不仅是信息的“窗口”,更是医疗系统的“中枢大脑”。

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用户体验设计 | 如何识别用户的真实需求?

杰睿 设计管理与成长

在做产品或设计时,你可能遇到过这样的困惑:
用户说需要一个功能,但上线后他们并不常用;
团队绞尽脑汁加了许多“亮点”,却换不来满意的反馈。

问题往往出在——我们听到的“需求”,未必等于用户真正的需求。

那么,如何识别用户的真实需求呢?可以从以下几个角度切入:


1. 区分“表达的需求”和“隐含的需求”

用户往往会直接说出他们想要的东西,但这只是表层。

  • 表达的需求:用户说“我需要一个导出功能”。

  • 隐含的需求:实际上,他们可能只是想更方便地与同事共享数据。

如果团队只停留在表层,很可能做出一个“导出按钮”而忽略了更高效的“团队协作”场景。

做法:多问“为什么”。当用户说需要X功能时,追问背后的动机与场景。


2. 观察行为比听取意见更可靠

“用户说”和“用户做”常常不一致。

  • 在访谈里,用户会强调安全性,但实际选择时,他们可能更倾向于方便快捷。

  • 在问卷里,用户表示喜欢深色模式,但使用数据却显示大部分人停留在浅色模式。

做法:将定性研究(访谈、问卷)和定量数据(埋点、日志)结合起来。不要单纯依赖用户口头的答案。


3. 把问题放在场景里理解

需求脱离使用场景就容易失真。比如:

  • 用户在办公室说“手机App能开视频会议就好了”,但真正的场景可能是在地铁里需要语音会议。

  • 用户反馈“搜索不够好用”,但深入观察发现,是他们需要更快找到“最近用过的”内容。

做法:用“用户旅程图”“任务分析”去还原情境,把零散的需求放在流程中去看。


4. 识别“抱怨”背后的本质

用户的抱怨往往比他们的建议更有价值。

  • 抱怨“页面太复杂”,真实需求可能是更清晰的分层和优先级。

  • 抱怨“操作太慢”,真实需求可能是减少重复步骤,而不是单纯优化性能。

做法:把抱怨翻译成“他们想要避免的痛点”,再思考可以如何消解。


5. 不要忽视“非用户”的需求

有时,真正的需求不来自直接用户,而是与他们相关的人。

  • 儿童学习软件的“付费决策”其实掌握在家长手里。

  • 企业工具的“使用体验”影响的是员工,但“采购决策”往往由管理层主导。

做法:明确区分 使用者购买者决策者,分别理解他们的关注点。

 

识别用户真实需求的关键,不是单纯问用户“你想要什么”,而是:

  • 观察他们在场景中的真实行为;

  • 追问需求背后的动机与痛点;

  • 结合不同角色的关注点去判断优先级。

当我们能看穿“用户说的”,触及“用户真正需要的”,才能做出既被使用、又被认可的产品。

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界面设计解读 | Redesign Health - Services 医疗页面设计

杰睿 设计资源

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Redesign Health - Services 页面设计


 1. 整体风格

  • 视觉气质:整体基调偏 理性、专业、低调,采用米色背景 + 黑灰文字,辅以少量紫色/渐变作为强调色,既保持了沉稳,又带来了一点现代感。

  • 风格走向:属于 极简主义 + 企业级设计,强调可读性和内容层次,而不是过度的装饰。

 

 2. 布局与信息架构

  • 双栏布局:左侧为主内容区,右侧为补充信息区(Case studies、Impact 等),符合 B2B 网站“叙事+数据”的信息逻辑。

  • 模块化结构:整页分为“服务介绍 → 合作伙伴 → 核心方法 → 案例 → 数据 → 页脚”,层次清晰,便于用户快速扫读。

  • 留白运用:边距和行距充足,让密集的信息不会显得压迫。


3. 字体与排版

  • 字体选择:大标题用衬线字体,正文与导航用无衬线字体,形成了“理性 + 权威”的组合感。

  • 层级对比:大字号的引语(客户推荐语)、醒目的数字(16、0.35),在页面中承担“视觉锚点”,让用户浏览时有重点停留。


 4. 色彩与图像

  • 主色调:米白+深灰,低饱和、温和,符合医疗健康行业对“信任感”的需求。

  • 强调色:紫色作为关键数字/图表的点缀色,既突出重点又不会过于跳脱。

  • 图片选择:多为真实的会议、交流、合作场景,营造出“可信赖、有人情味”的氛围。

 5. 信息传达方式

  • 数据可视化:用简洁的折线/柱状可视化来传递成果(例如 0.35、16 这样的数字),强化专业性。

  • 案例驱动:通过真实案例(Global Pharmaceutical Partner / Medical Center)让抽象的“服务价值”更具象。

  • 客户引语:引用客户高管的话语,用来增加背书和信任感。


6. 亮点

都说用户体验是提高转化率的关键,那用户体验设计公司是干什么的?

杰睿 设计管理与成长

用户体验设计公司的意义 | 工作内容与个人提升路径
在设计行业里,很多人会把“UI设计”“交互设计”“用户体验设计”混为一谈。尤其是当谈到“用户体验设计公司”的时候,有些人会疑惑:这样一家公司存在的意义是什么?它到底在做什么?作为设计师,如何在这个领域里不断提升自己?
今天我想从三个角度来浅谈
意义 → 要做什么 → 如何提升

一、用户体验设计公司的意义

如果说一家传统设计公司解决的是“好不好看”的问题,那么用户体验设计公司解决的更多是“好不好用”的问题。
它的价值可以总结为三点:
为产品和用户之间搭桥 好的体验能让用户快速理解并愿意持续使用一个产品。体验公司相当于“翻译官”,把复杂的功能转化成自然的交互和流程。
提升商业竞争力 在今天的市场里,产品差异化往往体现在体验上。一个用户体验更流畅的产品,更容易留住用户,也能形成口碑和复购。
降低企业试错成本 用户体验设计强调调研、验证和迭代。相比凭直觉开发,先通过设计环节优化用户路径,可以避免大量无效开发。
换句话说,用户体验设计公司的存在,不仅是“美化界面”,更是帮助企业用更低的成本、更快的方式做出更合适的产品。

二、用户体验设计公司具体要做什么

如果把它拆解到实际工作层面,大致包含以下几个方面:
用户研究 通过问卷、访谈、日志分析等方式,了解用户的需求、痛点和行为模式。
交互设计 把需求转化为流程、信息架构和交互逻辑。常见的产物包括用户旅程图、流程图、原型图。
视觉设计与设计系统 在保证交互逻辑清晰的前提下,输出统一的视觉规范与界面风格,提升整体品牌感。
可用性测试与迭代 把设计原型交给真实用户测试,根据反馈不断改进,确保产品真正好用。
与团队协作 体验公司往往要与产品经理、研发团队密切合作,把设计方案落地,而不是停留在PPT里。
一句话总结:用户体验设计公司要做的,就是用专业方法论,帮助企业把“想做的产品”转化为“用户真正想要的产品”。

三、个人如何提升自己

如果你想进入或深耕用户体验设计领域,可以考虑从这三个方向入手:
建立跨学科思维 体验设计不仅仅是画原型,还涉及心理学、行为学、商业逻辑。多阅读、跨界学习,会让你设计更有洞察力。
强化表达与逻辑能力 一个体验设计师要经常说服产品经理、研发、甚至客户。清晰表达方案背后的逻辑,比会画图更重要。
积累真实项目经验 书本和课程能打好基础,但真正的提升来自实战。参与项目,从用户调研到方案迭代,把每一步做完整。
持续关注行业趋势 比如AI对设计流程的影响,新的交互范式(语音、空间计算等)。保持敏感度,能让你更快适应变化。

用户体验设计公司的意义在于通过研究、设计与迭代,把企业想做的产品转化为用户真正想要的产品,同时设计师需要以跨学科思维和实战经验持续提升自己
 

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人工智能和用户体验——它是如何成为我的用户体验联合设计师的

杰睿 行业趋势

简述:AI 并非接管用户体验设计,而是彻底改变我们的工作方式。本文将分享 AI 工具如何改变我的工作流程,让我的工作更高效、更敏锐,以及为什么拥抱 AI 是当今设计师最明智的选择。

说实话——人工智能一开始让我很害怕

当人工智能工具开始充斥我的设计信息时,我感到恐慌。

“这会让我的工作变得无关紧要吗?”

这是我脑海深处平静的声音。

但我的经验是:人工智能并非用户体验设计师的替代品——它只是对我们工具包的升级。我们并非与人工智能竞争——而是与它合作。

现在,我把人工智能视为我的头脑风暴伙伴、文案助理、设计陪练伙伴和时间节省者。这种思维转变开辟了我从未意识到自己需要的创意空间。

人工智能之前:我的用户体验流程是什么样的

在我将人工智能引入其中之前,对我来说典型的用户体验流程是这样的:

  • 手动转录用户访谈
  • 用于亲和力映射的便签混乱
  • 从零开始构建用户画像
  • 微文案的每一个字都是我自己写的
  • 多次反复的迭代和筛选
  • 手动可用性测试和数小时的分析

是的,这确实很周到。但通常进展缓慢、重复性强,而且难以规模化。

进入人工智能:改变我的工作流程的转变

然后是人工智能。起初,它只是用于快速内容的 ChatGPT。但很快,我发现自己将更多工具融入到我的工作流程中——这些工具不仅节省了时间,而且实际上改善了我的工作方式。

以下是人工智能如何融入我当前的用户体验阶段:

研究与分析

  • Notion AI:完美总结用户访谈
  • Dovetail AI:转录、标记和分析研究模式
  • ChatGPT:帮助生成假设或规划关键主题

构思与文案

  • Magician(Figma 插件):自动生成 UI 组件 + 微文案
  • ChatGPT / Claude:编写入门流程、按钮文本、错误消息
  • Jasper:针对不同用户群体调整语气

设计与原型制作

  • Uizard:将手绘草图转换为可用的 UI
  • Figma + AI 插件:加速重复性任务(例如,创建变体、自动布局帮助)
  • Galileo AI:将文本提示转换为模型(有时非常好!)

测试与反馈

  • UXtweakMaze:通过热图提供人工智能用户测试
  • Lookback + AI:通过记录分析用户行为

突然之间,数小时的体力劳动变成了几分钟的辅助创造力。

人工智能的优势(我并没有抱怨)

以下是人工智能帮助我做得更好、更快、更少摩擦的事情:

  • 加速重复性、低价值的任务
  • 当我陷入困境时,它能帮助我快速产生想法
  • 以新视角增强头脑风暴
  • 减少快节奏项目中的精神疲劳
  • 让我更专注于解决问题和讲故事

人工智能仍然无法做到的事情

即使取得了所有进展,仍有一些东西是人工智能无法(或许也不应该)取代的:

  • 理解人类的情感、细微差别和未说出口的背景
  • 做出符合道德的设计决策
  • 用灵魂创造共情体验
  • 解读模棱两可的反馈
  • 向利益相关者展示设计决策

这是件好事。因为这些正是用户体验的一部分,让设计更具人性化

我今天的工作流程:人机设计之舞

现在与人工智能合作感觉就像是一种创造性的伙伴关系——双方都能带来一些有价值的东西。

在研究过程中,我使用人工智能转录和标记访谈内容,但我也会介入解读其中的情感细微差别并验证模式。在构思阶段,人工智能会生成流程或占位文案,然后我会将其精炼成符合用户目标的精美体验。在设计线框图时,人工智能有助于加快布局建议的速度,但我也会运用用户体验启发式方法、无障碍标准和叙事技巧。即使在测试阶段,人工智能也会提供摘要和行为图,但我仍然需要深入挖掘用户行为背后的原因

简而言之,人工智能承担了繁重的工作。我负责判断、同理心和目标。

设计师使用 AI 工具的技巧

如果您对人工智能感到好奇,但不知道从哪里开始,我推荐以下内容:

  • 从小事做起。使用人工智能进行内容生成、摘要或快速提示。
  • 使用适合你当前技术栈的工具。Figma、Notion 和 ChatGPT 都是不错的入门工具。
  • 保持像设计师一样思考。AI提供选项,但决策权仍在你手中。
  • 保持好奇心。这个领域发展迅速。尝试新工具,测试极限,经常进行实验。
  • 不要把关。与你的团队分享有用的工具和提示。我们一起进步。

最后的想法:人工智能不是敌人,而是进化

人工智能不会取代用户体验设计师。

但懂得如何使用人工智能的设计师可能会比不懂人工智能的设计师更成功。

用户体验的未来以人为本,并由人工智能加速发展。人工智能帮助我们更快、更智能地行动——但同理心、道德和创造力呢?这些仍然取决于我们。

让人工智能处理自动化,你来掌控直觉。

 

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高效工作 | 交互设计 | “AI-first UX”是设计师的新标准吗?

杰睿 行业趋势

刚开始学习设计时,我面临的最大挑战就是时间
画线框图要花好几个小时,用户流程则要铺满凌乱的白板。

但我见过一些了不起的事情:一位设计师在不到 10 分钟的时间内借助人工智能制作出整个应用程序的原型。

这让我不禁要问:AI-First UX 是否会成为我们领域的新常态?

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照片由Emiliano VittoriosiUnsplash上拍摄

“AI-First UX” 是什么意思?

传统上,UX 意味着研究、线框、设计系统和测试,所有这些都由设计师和研究人员团队手动完成。

但“AI-First UX”颠覆了这一工作流程:

  • AI 生成初稿。Framer、Stitch AI 或 Uizard 等工具现在可以将文本提示转换为可立即使用的屏幕。
  • 人工智能加速研究。类似 ChatGPT 的人工智能助手可以总结用户访谈,识别情绪模式,甚至对反馈进行聚类。

简而言之:人工智能不再是一个辅助工具,它正在成为设计的第一步

为什么2025年需要人工智能优先的方法

过去两年来,设计行业发生了巨大变化:

  • 预算更紧缩,团队规模更小,截止日期更短。人工智能弥补了这些差距。
  • 更快的预期。利益相关者期望在几天内(而不是几周)就能获得原型。
  • 全球竞争。印度的自由职业者和柏林的初创公司现在拥有相同的工具,人工智能可以创造公平的竞争环境。

我亲眼见证了这一点:以前在 Figma 上要花几个小时才能完成的事情,现在在 AI 的帮助下,几分钟就能构思出来。我不用再纠结于矩形和对齐,而是可以把精力放在更重要的问题上:“这个设计真的能解决用户的问题吗?”

人工智能如何改变设计师的角色

最大的误解是什么?AI 会取代设计师。但我注意到的是不同的:AI 正在接管生产工作,但我们作为设计师的角色正变得更加以人为本。

这种转变是这样的:

  • 从像素推移到问题框架。AI负责布局;我们负责提出正确的问题。
  • 从重复性任务到创造性策略。我们不再重复按钮,而是开始探索“假设”场景。
  • 从测试物流到同理心工作。人工智能可以处理调查数据,但只有人类才能真正理解文化差异、无障碍需求和情感。

所以,无论如何,人工智能正在让我们的实践变得更加人性化。

AI-First UX 的机遇与挑战

与任何颠覆一样,人工智能既带来兴奋,也带来警惕。

机会:

  • 更快的原型设计和迭代
  • 独立设计师可以用更少的资源实现更多成果
  • 大规模个性化(AI 根据个人用户调整界面)

挑战:

  • 过度依赖可能导致千篇一律的设计
  • 如果人工智能在非包容性数据集上进行训练,则存在偏见的风险
  • 一些工艺技巧(例如像素级精细度)如果被忽视,可能会消失

作为设计师,我们面临的真正考验是:我们能否引导人工智能,而不是被它引导?

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徐海威Unsplash上摄

那么……AI-First UX 是新标准吗?

我认为是的,但是带有星号。

人工智能正在成为默认的起点,但终点线仍然属于人类设计师。因为无论工具多么先进,人工智能都无法体会用户在结账表单上挣扎时的沮丧,也无法体会用户首次浏览无障碍产品的喜悦。

这就是我们的优势。

作为一名设计师,我不再问“人工智能会抢走我的工作吗?”
,而是问“我怎样才能让人工智能成为我的设计助手,这样我就可以专注于解决更深层次的问题?”

AI First UX 并不会消除对设计师的需求,而是需要更好的设计师。

如果你是设计新手,我的建议是:不要害怕人工智能。学会引导它。学会提出更好的问题,让人工智能掌控速度。

因为在2025年,设计不再只是推动像素,而是在人工智能的帮助下设计人类体验的未来。

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。

 

人工智能产品设计:识别技能差距以及如何弥补

杰睿 行业趋势

资料来源:https ://left.eu/ai-act-big-tech-says-jump-eu-asks-how-high/

TLDV: AI 产品设计师在工作中遇到挑战并不少见,尤其是在理解 AI 产品背后复杂的技术方面。这可能会使他们难以与技术专家进行有效沟通,从而导致进一步的复杂化。此外,跟上不断发展的人机交互设计模式也极具挑战性。在本文中,我整理了一些资源,旨在提升设计师在这些领域的知识和技能,帮助他们自信而轻松地完成工作。

重新思考设计方法

人工智能的进步为人机交互带来了激动人心的机遇。从识别照片中的猫咪到实现自动驾驶,人工智能为用户体验提供了众多充满希望的全新可能性。它促成了以往难以想象的交互形式。

根据最近的研究设计师正在努力应对设想和原型人工智能系统的复杂性。

这是为什么呢?传统的用户体验 (UX) 和人机交互 (HCI) 设计技术(例如草图和原型设计)可能不足以解决人工智能在产品设计中带来的意外后果。

Graham Dove 及其同事在“计算机系统人为因素”会议上表示: “人机交互专业人士无法轻易地勾勒出人工智能系统在不同情境下适应不同用户的多种方式。” “……他们也无法轻易地为尚未开发的人工智能系统可能犯的推理错误类型建立原型。” 引用Philip van Allen 的话,我还可以补充一句。

问题:在设计过程中映射人工智能设计挑战

卡内基梅隆大学的杨倩及其团队研究了人机交互研究人员和专业人士在使用人工智能时面临的挑战。他们基于广受认可的双钻石设计流程模型,构建了这些挑战及相关的研究论文。

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此图概述了双钻模型中人工智能系统设计的挑战,分为四个阶段:发现、定义、开发和交付。每个阶段都强调具体问题,例如阐明人工智能功能、设计行为原型、设计交互以及管理人工智能性能。挑战还包括预见人工智能的影响、避免恐怖谷效应以及对人工智能错误的责任追究,强调了从最初问题识别到最终解决方案的复杂过程。
作者创建的图表

以下是我从本文中得出的结论,按设计过程步骤细分:

  1. 发现(发散思维阶段)
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这幅图集中展现了“发现”阶段,该阶段展现了人工智能系统设计面临的挑战。它强调了以下关键挑战:明确人工智能能做什么、不能做什么;高度依赖数据的设计理念的技术可行性;缺乏如何在特定设计问题中精准运用人工智能的知识;以及描绘不同的人工智能交互方式。
作者创建的图表
  • 设计师很难理解人工智能的局限性和能力,这阻碍了他们的头脑风暴和草图绘制过程。
  • 设计理念的技术可行性取决于能否获得足够、多样化和高质量的数据以有效地训练人工智能模型。
  • 即使了解人工智能的工作原理,设计师仍然发现很难构思出许多可能的新互动和新颖的体验。
  • 为设计问题选择正确的人工智能技术需要深入了解人工智能技术,这可能具有挑战性。

2. 定义(聚合思维阶段)

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这幅图聚焦于人工智能系统设计中的“定义”阶段,并以更大的框架形式呈现。它突出了两个具体的挑战:快速构建人工智能系统行为原型的难度;以及预见人工智能潜在影响的挑战。
作者创建的图表
  • 用户体验设计涉及快速原型设计,以评估人为因素的影响并进行改进。人工智能产品的快速原型设计在预测用户体验方面面临挑战。
  • Scott Klemmer 建议创建“绿野仙踪”系统或基于规则的模拟器作为早期交互式 AI 原型。Josh Lovejoy 和 Jess Holbrook 在他们的文章中对此进行了进一步探讨。虽然这是一个有效的选择,但这种方法无法解决由 AI 推理错误导致的用户体验问题。
  • 杨倩及其同事提出的第二种方法是在真实用户中部署一个功能正常的人工智能系统,以充分了解其预期和非预期后果。然而,由于该过程耗时过长,且无法承受早期失败的风险,团队无法充分认识到快速迭代原型设计的价值。

发展(发散思维阶段)

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此图聚焦于人工智能系统设计的“开发”阶段,详述了几个关键挑战:设计模糊、开放式的交互;向用户解释人工智能行为;设计人工智能与用户之间的共享控制;设计能够持续提升人工智能性能的交互;向用户传达人工智能系统随时间推移的演变。
作者创建的图表
  • 对于许多用户体验设计团队来说,AI技术专家是宝贵但往往稀缺的资源。一些设计师发现,由于缺乏共享的工作流程、边界对象或促进协作的通用语言,很难与AI工程师有效合作。
  • 模糊、开放式的交互设计起来很复杂。它们引入了高度的复杂性,因为它们允许用户以各种方式表达自己。
  • 理解与人工智能相关的概念和术语可能具有挑战性,这使得难以有效地传达人工智能系统的工作原理及其行为方式。
  • 如果五分之三(61%)的人对信任人工智能系统持谨慎态度,我们该如何设计人工智能与用户之间的共享控制权? 用户可能不信任人工智能能够代表他们做出决策,或者可能对放弃控制权持怀疑态度。建立对人工智能系统能力的信任并确保其决策过程的透明度至关重要,但可能并非易事。
  • 设计人工智能系统的交互是一项挑战,因为它们的环境可能快速变化,需要适应性交互。
  • 人工智能系统是动态且不断发展的实体。及时、相关且易于理解的方式向用户传达这种持续的演变可能非常复杂。

交付(聚合思维阶段)

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这幅图聚焦于人工智能系统设计中的“交付”阶段,重点关注以下几个关键挑战:预测或缓解不可预测的人工智能行为;避免“恐怖谷”效应,确保人工智能不会让人觉得令人毛骨悚然;确定人工智能错误的责任。
作者创建的图表
  • 人工智能系统可以通过与环境互动或接收反馈来进化和适应。这种进化可能导致难以预测或控制的行为变化。一些人工智能模型可能是黑匣子,这意味着很难理解它们是如何做出决策的。因此,预测/缓解不可预测的人工智能行为可能具有挑战性。
  • 我们的目标是创造出逼真且易于理解的人工智能,同时又不让人感到不安或毛骨悚然。设计师在设计人工智能时必须把握这种微妙的平衡,尤其是那些具有类似人类特征(例如声音、面部表情或行为)的人工智能。如果人工智能过于像人类,但又不够完美,它可能会陷入“恐怖谷”效应,从而导致用户产生负面反应。
  • 数据存在偏差或缺陷可能会导致人工智能错误。由于数据收集、预处理、模型开发或实施过程中可能出现问题,因此目前尚不清楚谁应该承担责任。

采取行动:解决已发现的挑战

我把所有提到的问题分为两大类:

  • 困难在于缺乏对人工智能系统背后技术的了解
  • 与缺乏对人工智能系统设计模式的理解有关的困难

困难在于缺乏对人工智能系统背后技术的了解

仅仅让更多用户体验师参与使用机器学习的项目是不够的。他们必须理解机器学习的核心概念,破除人们对人工智能及其功能的先入之见,并遵循建立和维护信任的最佳实践。Josh
Lovejoy

关于哪些类型的人工智能知识与用户体验设计相关,仍然存在很大争议。然而,越来越多的人认同,用户体验设计师需要具备一些人工智能方面的技术专长才能有效地运用它。

大多数人工智能课程都要求学生具备统计学、概率论、线性代数、微积分和编程方面的知识。如果没有这些背景知识,理解许多人工智能概念可能会很困难。

你无需对人工智能有深入的理解,但熟悉数学和计算机科学至关重要。如果你对这些科目感到不适应,可以考虑参加这些高评价课程。

概率: 渺茫的机会:从头开始的概率(哈佛大学)

统计学:麻省理工学院统计学基础

线性代数: 麻省理工学院的线性代数 18.06

微积分:麻省理工学院的单变量微积分和多变量微积分

编程:从Codecademy谷歌密歇根大学学习 Python 。我个人更喜欢密歇根大学的“Python for Everybody”课程。虽然篇幅较长,但讲解更详细。

对每个主题有一定的熟悉度将为参加以下课程奠定良好的基础:

1)“ AI For Everyone ”(6小时,49.99美元/月)——最好的非技术性AI入门课程,由斯坦福机器学习课程创始人吴恩达讲授

2)人工智能计算机科学专业证书(5个月,432欧元)——edX 颁发的两部分专业证书,跟踪哈佛大学的 CS50 和 CS50AI 课程,让没有必备 CS 知识的学习者也能进入人工智能领域。

3)“人人适用的人工智能基础(40小时,49.99美元/月)—— IBM提供的专业课程 。IBM通过Coursera被公认为新兴技术领域的革命性领导者。该专业课程包含三门课程:

4)人工智能要素(30-60小时,免费)——赫尔辛基大学和MinnaLearn合作推出的课程,解释了人工智能可以实现什么(和不可能实现什么)以及它如何影响我们的生活——无需复杂的数学或编程。

您是否知道其他有用的资源?如果有,请在评论区留言。

与缺乏对人工智能系统设计模式的理解有关的困难

人们对人机交互设计技能的需求日益增长,但相关课程却十分有限。幸运的是,有众多设计师和研究人员慷慨地分享他们的知识和专业技能。以下是我关注的一些:

如果我遗漏了任何人,请随时在评论区分享他们的名字以及他们创建的任何有用资源。让我们一起拓展知识,帮助彼此成长。

最后的想法

人工智能塑造着我们的思维、感受和行为方式。它驱动着决定我们未来的决策。我们有责任将其潜力转化为人性化的科技。构建一个基于我们多样化价值观和需求的人工智能需要深思熟虑的设计。

乔什·洛夫乔伊和杰斯·霍尔布鲁克

人工智能正日益融入各种数字产品和服务。用户与人工智能的交互将成为决定这些产品成功与否的关键因素。然而,如果我们未能定义并采用新的交互模式和技术,而是依赖过时的启发式方法和对人工智能有限的理解,就有可能阻碍创新。

通过将坚持与创造力相结合,设计师可以充分发挥人工智能的潜力,为更美好的未来铺平道路。

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。

 

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