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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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最大痛点：数据维度多、信息排布零散，视觉层级混乱，用户无法快速抓取核心资产数据。本次改版核心目标：梳理清晰信息层级，兼顾数据可读性与高级视觉质感。
Feed 流内的功能卡片、数据明细卡片统一优化，解决原版交互弱、层级模糊问题：
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对内汇报时，我们能精准匹配汇报对象关注点调整表达逻辑；但对接外部客户时，常因不熟悉企业组织架构、业务场景，导致方案讲解难以引发共鸣。对此，我们将前期实地调研、一线采风素材转化为「客户真实故事」，融入方案汇报，让客户沉浸式感知设计价值。
转载：钉钉用户体验官方账号
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兰亭妙微UI设计公司分享：聚焦搜索团队“一定橙”IP设计案例，深入剖析其从传统IP制作流程向AI驱动制作流程转型的核心动因与实践路径，结合真实案例拆解AI赋能IP设计的核心价值。
同时，立足AI技术深度渗透的行业发展趋势，抛出设计师如何维系自身不可替代性的深层思考，为行业同类IP转型及设计师职业发展提供参考。
大事件运营与长线激励活动是撬动业务指标增长的关键。
IP 作为视觉符号，不仅是活动强化产品辨识度、打造专属的记忆点，更是沉淀资产、降本增效的核心利器，能为长线运营持续赋能。
传统 IP 生产工序多、高度依赖 3D 人员、长周期等痛点，已难以匹配业务的快速迭代需求。
从2025高考项目出发，搜索设计团队借助AI工具在25年以全年为目标重构 IP 生产，既是为了满足运营物料的质与量，更是为了突破场景限制、降低资源依赖，实现团队产能的跃迁。
AI 工具的普及不是设计行业的 “终局”，而是认知重构的 “开端”。
当 AI 成为设计流程的标配，如何让技术服务于核心需求而非束缚创意，如何在效率提升的同时，守护 IP 设计的原创性与情感温度，这不仅是设计师的个人命题，更是整个行业在 AI 时代的生存之道。
那么，以2025年高考的IP“一定橙”案例分析，看看我们在2025年全年做了什么？
流程创新： “多工种线性生产” 到 “任务模块化协同”
过去，IP 设计是一条 “2D 立绘→三视图→2D 转 3D→静态转动态→多端适配” 的线性流水线，每个环节都靠单一设计师扛，跨团队协作难、效率低，还容易出现风格 “断层”。
我们的流程创新主要走了两条路：
一是把设计任务模块化拆解，用 AI 实现多环节并行生产，打破时序限制的同时，保证风格全程统一；
二是靠 AI 一键转换 + 批量生成的能力，实现 “一次设计，全域适配”，不仅优化了团队的技能配置、降低了人力成本，更把跨场景适配的时间和成本压到了最低。
技术创新：“手工绘制” 到 “多模态 AI 生成”
传统 IP 创作的核心是 “手绘 + 基础软件”，设计师的手绘能力和软件水平直接决定了作品的上限，不仅效率低、创意容易被个人能力束缚，还很难批量产出。
而 AI 赋能下的技术创新，核心是用多模态生成技术替代手工创作，打造一条从 “文本描述” 到 “视觉呈现”，再到 “3D 建模、动态效果、衍生物料” 的全链路自动化生成通道。
从 “有限试错” 到 “无限可能性”
运用AI在前期创意探索周期可压缩 90% 以上，可通过文生图、风格迁移、元素融合等能力，在分钟级生成数千张不同风格、形态概念图和动画Demo，快速筛选出高潜力方案，验证创意可行性。
从 “重复劳动” 到 “精准高效”
传统 IP 制作里，2D 转 3D 是个大工程，又费时间又费人；而 AI 能一键实现 2D 转 3D、静态转动态、图文转视频，直接省掉大量成本。
到了后期做衍生内容，三视图、表情包、海报这些标准化物料，传统模式下又累又容易走形。
但只要用 LoRA 训练专属模型，再用 ControlNet 锁定 IP 的核心比例、色彩和质感，AI 就能批量生成完全符合规范的内容，效率直接提升 10 倍以上。
通过AI生成-抽帧-后期流程形成优质 IP 样本（如 30 张核心形象图）训练专属 LoRA 模型，锁定 IP 的核心比例、五官、色彩、质感。在后续的概念生成、多媒介适配、系列化创作中，调用 LoRA 模型即可快速生成符合特征的 IP 内容，确保一致性。
通过 LoRA+ControlNet 控制技术，误差≤2%，导入 IP 核心形象图，选择控制类型（如骨骼、深度、姿态、表情），即可精准控制 IP 的比例、姿态、角度。
首帧+标准化提示词可以稳定控制IP形象输出灵动细腻的动画。
通过 AI 风格迁移模型，输入 IP 核心形象图与目标风格参考图，即可一键将 IP 形象迁移至多种风格（如 3D 转简笔插画）。
在转换过程中严格保留 IP 核心特征，确保风格统一、输出稳定，满足业务素材与物料的快速迭代需求。
一定橙 IP 形象贯穿 2025 年多项核心活动，包括高考及渠道推广物料、暑期走路赚钱、组队赚钱、开学季等场景。
通过 AI 实现全链路 IP 渗透，在保障视觉质量的前提下，整体效率提升 50% 以上。
AI 技术与设计创意的深度共融，本质是技术为创意赋力、人文为技术锚向的双向奔赴，而非单向度的工具替代。
它正在重构设计产业的全链路流程：既彻底解放了设计师的基础生产力，更打破了创意表达的固有边界，最终让设计真正回归 “以人为本” 的核心本质。
长期以来，设计师近 80% 的精力，都被消耗在机械重复的执行落地、素材拼接、参数调整等低价值事务中，创意的火花往往被繁琐的执行磨平。而 AI 的规模化介入，彻底消解了这一行业痛点，让设计师的核心精力得以真正回归到用户洞察、创意构思与价值创造本身。
随着 AI 在设计领域的深度渗透，行业内也涌现出诸多悲观论调：
有人说 AI 终将彻底取代设计师，商业设计的全流程都可由 AI 独立完成；
有人担忧设计行业将迎来大规模裁员，普通设计师会彻底失去市场立足之地；
更有人断言，AI 的零门槛创作会抹平专业设计的壁垒，设计师的个人创意与审美表达将不再具备商业价值。
但在我看来，AI 能替代的，永远只是「术」层面的标准化执行与重复性劳作，永远替代不了「道」层面的用户洞察、创意思考、审美决策与人文价值创造。
对设计师而言，真正的核心命题从来不是对抗技术浪潮，而是在 AI 时代锚定自身的不可替代性 —— 以人文为内核，以创意为核心，以技术为工具，在时代的洪流中始终保有前行的底气与主动权。
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。
兰亭妙微UI设计公司分享：很多产品经理认为，给产品塞进一个对话框就是“AI 化”了。但在 AI Center 的实践中，我们发现 LUI（对话交互）往往是产品设计的“懒惰表现”。
真正的 AI 原生交互，应该是让界面消失，让用户意图透明。
本人经过多年研究 AI 产品的交互，结合近期看到一篇 CHI 2026 最佳论文提名，推荐给做 AI 产品的小伙伴。
微软亚洲研究院 + 港科大提了个 IAI（Interaction-Augmented Instruction）模型。
核心一句话：AI 时代的交互不该只有“写 prompt”，而是“prompt + 各种交互形态”的混合体。
其实他们就做了三件事：
1、把 AI 时代的人机对话方式拆成了 6 个实体：人、文字、交互、增强指令(Aug)、AI、产物。
他们最关键的创新是把“增强指令 Aug”独立出来，作为 AI 真正消费的东西。
2、分析了 66 个 AI 工具，归纳出 12 种原子交互范式：点击改 prompt、画草图作指令、AI 给你做滑块挂在结果上随便调……每种都有对应的信息流图。
3、用模型推导出全新范式：比如“AI 主动发起 + 情境感知”（走进食堂，AR 眼镜直接问你吃肉还是菜并给个滑块）。
简单总结就是：专家技能正在从“Prompt Engineering”转向“Instruction Design”。前者是教用户写作文，后者是设计“工具+情境+控件”，让用户哪怕只点几下,也能合成出比 prompt 更精准的指令。
链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/interaction-augmented-instruction-modeling-the-synergy-of-prompts-and-interactions-in-human-genai-collaboration/
打开现在的 AI 应用，映入眼帘的几乎全是类似微信的聊天界面。
这种 LUI（Language User Interface）确实降低了开发门槛，但对用户来说，它存在两个致命的痛点：
1、“空白页恐惧症”：用户面对闪烁的光标，往往不知道该问什么。
2、高认知负荷：输入文字（或组织语言）本身就是一种高成本的体力与脑力活。
对话框只是 AI 交互的婴儿期。如果一个操作点击两次就能完成，强迫用户输入一句话就是设计的倒退。
传统 GUI（图形界面）的逻辑是：用户寻找功能。你想听歌，要先找音乐 App，再找搜索框，再打字。
AI 时代 UX 的底层逻辑是：系统识别意图。
未来的交互不再是等用户下指令，而是通过环境上下文（Context）捕捉意图。
案例：在智能座舱中，你视线看向窗外某个地标并问“那是什么？”，系统结合视线追踪（眼动）和高精地图，直接给出答案。这里没有复杂的菜单，只有自然发生的意图捕捉。
这是目前最前沿的方向。界面不再是预设好的死板组件，而是根据 AI 预测的意图实时生成的。
如果你在聊出差行程，界面自动弹出的不是聊天文字，而是一个包含航班、酒店和天气对比的定制化表格。
最好的交互是“不交互”。这就是我们正在卷的 “主动交付” 逻辑。
PM 的实战准则：判断一个 AI UX 好不好的标准，是看它减少了用户多少次不必要的决策。
1. 保留“逃生舱”：无论 AI 多么智能，其意图识别永远存在概率性的错误。界面上必须永远有一个显眼的、确定性的“手动干预”按钮，防止 AI 陷入逻辑闭环。
2. 拒绝“黑盒式”等待：AI 处理复杂任务需要时间。不要只给一个 Loading 转圈，要通过交互展现 AI 的“思考过程”（如逐步显示推理步骤），这能极大地缓解用户的焦虑感。
3. 不要为了 AI 而 AI：传统的进度条、开关掣、单选框，在特定场景下依然比对话更高效。顶级 PM 的功力，在于知道何时该给用户一个对话框，何时该给用户一个简单的物理按钮。
在大模型时代，我们对 UI 的理解正在经历一场从“人适应机器”到“机器适应人”的革命。
下一代 AI 产品的竞争，不在于谁的对话框更好看，而在于谁能让用户感知不到界面的存在，却能精准地交付结果。
从 LUI 走向 Intent-Centric（以意图为中心），这才是产品经理和研发人员真正该卷的战场。
转载：人人都是产品经理
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