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在线教育竞争日益激烈的今天，课程内容、教师资源和技术支撑已不再是决定成败的唯一变量。随着市场趋于成熟，用户在多个平台间的选择权提升，真正决定平台是否能留住用户、激发学习动力的，是用户体验（UX）、交互设计（Interaction Design）和界面设计（UI）这三大维度。

一、为什么“交互体验”是线上教育的新门槛？

传统教育强调面对面、即时反馈、仪式感强。而在线教育，则在技术便捷的同时，牺牲了一部分“人”的互动感。这种缺失，正是交互设计需要着力弥补的空白。

教育软件不仅仅要有过硬的专业知识，更要弥补相较于线下教学的交互短板。教育不同于娱乐，其流程具备阶段性目标、长时间投入、知识内化路径等特征，单纯传输内容已远远不够，设计要主动参与到“学习过程建构”中，设计学习路径、驱动学习行为、重建沉浸体验。

二、交互设计：不仅是“点哪儿”，更是“学下去”

线上教育的交互设计承担着三个关键任务：

1. 明确学习路径：用户能否在首次使用中快速理解“从哪里开始学、接下来做什么、什么时候完成任务”。

2. 即时反馈与引导：做对了是否能获得激励？做错了是否能被温柔地引导？这决定了学习动力是否能持续。

3. 任务分解与节奏感控制：学习模块是否易于拆分、时间是否可控？这些因素影响用户是否能持续投入。

举例来说，我们曾为一个名为“半老外 David 英语启蒙”小程序参与界面与交互设计。在这个面向儿童与家长的英语学习产品中，为了提高用户体验我们进行视觉调整：

• 圆角卡片式的信息分组，减少信息干扰，提高儿童用户的内容理解效率。

• 页签式课程结构，将“家长课程”与“孩子课程”进行分类，前者提供全方位了解入口，后者以视频和生活化场景增强学习沉浸感。

• 暖色调与IP形象融合的界面风格，既兼顾儿童友好，也塑造了独特的品牌识别感。

这些设计不仅提升了视觉体验，更在信息传达效率、任务操作便利性与情绪激励机制上做到了实效优化。

三、用户体验设计是学习系统的“心理工程”

一个体验出色的教育平台，往往在细节处打动人心：

• 是否能减少用户的思考负担？

• 是否能让用户知道“现在我在哪、接下来该干什么”？

• 是否在用户迷茫、卡顿、分心的时候提供适时提醒或激励？

这其实是一个“设计心理学”在教育场景的落地问题。比如，当学习任务被合理拆分，系统根据用户表现实时调整难度，用户就更容易进入“心流状态”；当学习成果被可视化呈现，用户就更容易产生目标感与成就感。这种体验背后，其实是设计者对用户学习心理的精准拿捏。

四、界面设计：教育产品的认知引擎与品牌载体

教育类产品的信息密度高，任务目标明确，界面设计要兼顾以下几方面：

• 视觉层级清晰：主操作路径需醒目明确，辅助信息适度弱化。

• 风格统一、情绪调性明确：儿童启蒙需要温暖明亮，成人考证则更需要沉稳理性。

• 操作响应及时：点击反馈、加载状态、跳转逻辑等要精准顺畅，降低用户的“系统不确定性焦虑”。

好的UI不仅是为了“好看”，更是为了提升操作效率、增强内容理解，最终让学习更轻松、更自然。

五、未来发展趋势：体验驱动成为核心竞争力

在线教育正在走向“内容同质化、体验差异化”的时代。未来产品的核心竞争力，或许不再是谁有独家教材、谁请来大咖讲师，而是：

• 谁能提供高度个性化、适应性强的学习路径

• 谁能构建沉浸感与成就感兼具的交互体验

• 谁能通过设计整合技术与教育逻辑，提升学习效率与心理舒适度

未来AI、数据可视化、语音交互、AR/VR 等前沿技术与设计将深度融合，带来新一轮体验升级。而在这一过程中，既懂设计、又懂教育、还了解技术逻辑的“新型产品设计人才”，将成为教育科技公司的核心战力。

在线教育并不缺内容，也不缺工具，缺的是一个足够了解用户行为与认知机制的设计系统。今天的产品竞争，是体验细节的比拼；明天的产品革新，是设计认知的升级。

从用户体验出发，连接认知与内容；通过交互设计，重构学习路径；借助界面设计，减少认知摩擦 —— 教育的未来，不只是教得更好，而是“让人愿意学、坚持学、有效学”。

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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首先，我要说的是：人工智能永远无法取代真实用户的研究。无论工具多么强大，它都无法提供与实际用户交流一样的洞察。然而，人工智能可以提高速度和效率，并帮助减少用户研究员工作流程中的一些人工开销。

一些人工智能工具多年来一直是研究过程的一部分——比如转录、自动标记或情绪分析。但2025年的前景会是什么样子？研究人员还能用什么来增强（而不是取代！）他们的实践？

每当我看到一篇对 AI 工具赞不绝口的文章时，我都会持保留态度。有时是赞助内容，有时推荐的人甚至连一半的工具都没用过。这篇文章不会是工具清单（顺便说一下，这里有一个相当不错的清单！），也不会推荐什么内容。相反，我会分享我在工作中是如何运用 AI 的——哪些有用，哪些没用，以及我认为它的发展方向。

我将使用NNg 的结构来分享我的 AI 研究历程，将研究大致分为以下几个阶段：准备 → 运行 → 分析，并在此过程中添加任何额外的想法。

准备

人工智能可以加快部分准备阶段的速度，但并非全部。例如，用人工智能编写一份好的测试计划通常也需要同样长的时间。除非是非常简单的事情，否则我解释背景的时间往往比自己起草的时间还要长。

它确实有帮助的地方：

• 同意书和文档：标准化模板易于生成和定制。随着时间的推移，您甚至可能不需要人工智能——只需重复使用您最好的模板即可。
• 筛选问题：非常适合生成快速变化，特别是当您需要为不同的平台提供不同的音调/格式时。
• 招聘平台：一些工具现在嵌入了人工智能，可以根据标准或行为模式筛选参与者。这种方法可能存在一些问题，但正在不断改进。

开展研究

事情到了这里就变得有点不连贯了。如果是主持式会议，那么你仍然需要承担主要工作——掌控对话方向，通过后续问题深入探究背景。如果是无主持式研究，那么你已经知道结果会如何，而且研究会自行进行。而且，很可能你在这个阶段已经使用了一些人工智能工具：

• 转录：一项重要功能。大多数研究人员已经依赖 Otter.ai 等工具，但准确度参差不齐，尤其是在地区口音方面（英国口音尤其棘手）。
• 嵌入式工具：一些研究平台现在提供集成的AI功能（例如自动转录、基本标记）。虽然有用，但缺乏深度。

分析：人工智能有时能大放异彩的地方

我发现人工智能在这里最有用，但同时也是最需要谨慎行事的地方。

• 转录：必不可少。大多数研究人员已经依赖像 Otter.ai 这样的工具，但准确性参差不齐，尤其是在处理地区口音时（英国口音尤其棘手）。现在大多数研究平台都提供集成的 AI 功能，包括自动转录。虽然实用，但深度不够——即使可能需要修改部分内容，也非常适合初始阶段。通常，如果您正在研究特定主题，可以预先输入一些词汇，这样转录会更准确。
• 词云优于情绪分析：情绪分析通常不可靠——我见过它多次将中性短语错误地标记为过于消极或积极，从而扭曲了整体数据。另一方面，词云可以快速浏览常见的主题或语言，在分析初期尤其有用。
• 初始分组 + 主题划分：AI 可以帮助对早期主题进行聚类，或识别会话中重复的短语。这可以加快主题分析的第一阶段，让您对一些基本聚类有一个大致的了解，但请记住，聚类结果并不总是准确的。
• 摘要：如果将其作为初稿或起点，可能会很有用。切勿轻信其表面含义。AI 可能会忽略细微差别、语气，甚至完全误解其情感。在可用性测试中，AI 会选择哪些最有价值的见解也相当令人好奇——有时它并非你所期望的那样。
• 实际分析：不要外包。人工智能无法像研究人员那样观察语境、肢体语言或语气。如果您已经使用人工智能进行过基础工作（分组、引用等），那么您将更有能力进行更深入的研究——但最终的洞察仍然来自您。

报告

人工智能可以帮助：

• 语法和润色：像转录一样，这是一种常见的用途，也是我经常依赖的。
• 报告模板：一些工具提供结构化的布局或框架，用于生成调查结果报告。非常方便，尤其是在时间紧迫的情况下。
• 研究库：更优的人工智能意味着更优的搜索，这对于研究库的使用和推广至关重要。因此，即使研究已经完成，任何人都可以随时返回并重复使用研究成果。

注意：不要让人工智能撰写整份报告。它通常会使报告显得过于学术或机械。如果你向认识你的人汇报，他们绝对会发现这份报告听起来不够真实。即使你与不太了解你的人分享这份报告，在这个时代，他们仍然很容易察觉到报告中人工智能的影子。

工具概况

最大的问题和挑战是，目前还没有一种适用于所有研究的人工智能工具。

您可能需要混合搭配：

• Otter.ai用于转录
• 用于分析的燕尾榫、冷凝器或小枝
• Breyta用于文档记录并将见解与产品工作联系起来
• 另外，还可以临时使用基于 GPT 的工具进行起草、总结和写作。

这绝不是市场上所有工具的详尽列表，市场上还有无数的工具。

一个很大的警告：这一切的成本

这让我想到了工具采用过程中的主要障碍——成本。没有一个平台能够涵盖所有内容，所以你最终需要处理订阅、在工具之间切换，并处理分散的数据。
这会导致：

•  累计成本高
•  去中心化文档
• 切换环境或训练每个工具所浪费的时间

您可以在许多文章中找到有关市场上各种工具的更多信息，但我发现这篇文章非常有用。

 最后的想法

人工智能不会取代研究人员。但它可以成为强大的助手——如果你知道在哪里以及如何使用它。我想再次强调——你仍然需要知道自己在做什么，并掌控全局。就像任何好的工具一样，关键在于平衡、专注，以及知道何时依靠自己的判断。

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在数字产品设计中，响应式设计早已成为连接功能与体验的关键路径。智能手表的表盘，作为最核心的信息承载区，正在向“可感知、可适配、可延展”的方向不断演进。而我们将其类比为“数字卡片”，正是因为二者在设计逻辑上的高度契合：都追求信息层级的清晰展现、内容与场景的灵活适配，以及操作的直观反馈。

卡片设计以模块化、结构清晰、响应灵活著称，能在不同屏幕与使用场景中自如调度内容展示方式。而智能手表的表盘设计同样需要在极小的显示空间内，精准传递时间、健康、通知等多维度信息。通过响应式设计的引入，表盘可以根据环境光线、使用者习惯、交互状态等动态变化，自动调整元素的排布与表现形式，实现“信息即所需，界面即交互”。

例如，在运动状态下表盘可自动突出心率与步数；而在夜间，它又能切换为更具护眼性的低亮模式。这种“感知上下文”的能力，让表盘从一个静态的界面，变为一个贴近用户、主动适应的智能卡片。

响应式的表盘设计，不仅提高了使用效率，更拓展了产品体验的边界。它像一张随时变化的数字卡片，安静却聪明地陪伴在你腕间，把复杂的系统逻辑转化为可感知的温柔细节。

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说实话，我们大多数人在设计屏幕时并不会考虑人脑。我们关注的是布局、间距和颜色。但事实是：设计并非发生在屏幕上——而是发生在用户的大脑中。这就是神经设计的用武之地。

神经设计就是运用认知心理学和神经科学来构建直观、轻松甚至略带愉悦的界面。我之前并没有学过神经科学，但自从我开始了解大脑的运作方式后，我的设计方式就彻底改变了。

以下是我所学到的知识 — — 有真实的例子、用户体验法则和一些你可能想看看的书籍精华。

1. 大脑是懒惰的（好的方面）

我们的大脑天生就具有节能的本能。这意味着人们几乎总是会选择阻力最小的路径。当你的用户界面过于复杂或选项过多时，大脑就会说：“不行。”

记住希克定律

提供的选择越多，做出决定所需的时间就越长。

想想谷歌的主页只是一个标志和一个搜索栏。这并非偶然——它的设计是为了减少认知负荷。

您可以做什么：

• 确定主要行动的优先级
• 保持表单简短（就像 Typeform 那样）
• 删除无用的元素

2.人们先看到，后思考

设计首先是情感驱动，其次是逻辑驱动。这意味着色彩、布局甚至动画都能在第一秒就建立信任。

让我们来看一个例子：Duolingo 的应用程序使用友好的插图、有趣的语气，以及一些感觉像大脑“拍拍背”一样的小奖励。它降低了学习新语言的情感障碍。

以下是Susan Weinschenk 所著《神经网络设计》一书中的一条重要建议：

“我们不会做出合乎逻辑的决定。我们会做出情绪化的决定，然后用逻辑来证明其合理性。”

您可以做什么：

• 使用温暖、友好的设计语言
• 让入职培训感觉像是手把手指导，而不是测验
• 添加微妙的动作，使操作感觉灵敏（就像Apple在 iOS 中使用弹跳或淡入淡出一样）

3.熟悉的感觉很好

大脑喜欢模式。当用户看到自己熟悉的事物时，他们会感到安全，并且能够掌控一切。

记住雅各布定律

用户大部分时间都花在其他网站上。因此，他们期望你的产品也能以同样的方式运作。

让我们看一些例子：Instagram 的底部标签栏、亚马逊的购物车图标或Gmail 的撰写按钮——它们都遵循常见的视觉隐喻，以减少学习曲线。

您可以做什么：

• 遵循原生平台惯例
• 使用常见的图标和术语（除非您是 Zara，否则不要将购物车称为“我的包”）
• 除非有充分理由，否则避免不必要的改造

4.记忆很短暂——真的非常短暂

认知科学告诉我们，用户的工作记忆中一次只能记住大约4个条目。因此，如果你的应用依赖于用户记忆指令，那么它注定会失败。

“米勒定律”来了

一般人的短期记忆只能保留 7 件（正负 2 件）物品。

真实案例：你有没有尝试填写表单，但错误信息只有在提交后才会显示，而你却忘了哪个字段出了什么问题？这简直就是记忆噩梦。

您可以做什么：

• 将任务分解成小的、可管理的步骤（例如Airbnb 的分步主机设置）
• 使用内联验证
• 保持标签靠近输入（不要让用户滚动或猜测）

5.反馈=安全

大脑会不断检查：这有效吗？ 我能控制吗？如果用户界面没有响应输入，用户就会感到不确定——即使后台一切正常。

用户体验法则：反馈循环原则

人们需要立即得到反馈来了解其行为的结果。

例如，Slack在消息发送时会显示“正在发送…”的动画和勾号。这能建立信任，尤其是在快速对话中。

您可以做什么：

• 显示加载状态、成功消息或错误提示
• 允许用户撤消操作（如 Gmail 的“撤消发送”）
• 动画过渡到信号系统状态

如果你想深入了解，可以参考以下书籍推荐

以下几本书确实帮助我将神经科学和用户体验联系起来：

• Susan Weinschenk 的《神经网络设计》 ——超级易读，示例丰富

• Susan Weinschenk 撰写的《每个设计师都需要知道的关于人的 100 件事》 ——设计师的最爱

• 史蒂夫·克鲁格的《别让我思考》 ——虽然不是神经科学，但完全符合大脑的行为方式

• 唐纳德·诺曼的《设计心理学》 ——以人为本的设计思维的经典见解

好的用户体验不仅仅是让事物看起来美观。它在于理解人脑的运作方式，并围绕此进行设计。神经设计提醒我们，我们设计的不是屏幕，而是思维中的体验。

当我们做得好的时候，一切都会顺利。

所以下次调整布局或重新设计流程时，问问自己：
现在什么对大脑来说最容易？
这个问题比任何花哨的工具都更能帮助我做出更好的决策。

……

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是的。我们想知道为什么产品设计界这么多人都走到了崩溃的边缘？我想说，我不认为设计已死。只是我觉得我们迷失了方向。

2023年，Airbnb首席执行官布莱恩·切斯基（Brian Chesky）曾说过： “设计师必须有勇气。”说实话，我们过去确实很有勇气。一种无所畏惧的自信，一种打破现状的近乎疯狂的喜悦。“惊喜与愉悦”、“精益求精，保持简洁”一直是我多年来领导设计团队的座右铭。

我陷入了以收入为中心、痴迷于图案设计的陷阱。

然而，不知何故，在某个时刻，也许是在无休止的会议、OKR、业务目标和盈利报告的催促下；又或许是因为公司内部不断边缘化设计——这种自信消失了。我们从协作型的摇滚明星变成了解决问题的小齿轮，再变成了生存主义者。因为现在机器来了。

观察氛围

多年来，我本着脆弱的精神，陷入了以收益为中心、痴迷于图案设计的陷阱。DS 是一种令人兴奋的、以特定价格点进行设计的方法。让我们去创造收益！让我们去优化利润！让我们快速实现各种创意！我们为什么要在应该创新的时候重复造轮子呢？

听起来很熟悉？
这就像个兔子洞。我和同事们聊过，大家都觉得，

• 为什么每次想到 ux/ui 设计我都会感到沮丧，尽管我对它充满热情？
• 为什么我对当前的设计和产品方法感到沮丧，即使它有效？（是吗？）
• 为什么尽管我热爱我所做的事情，但我的创造力却不再因工作而得到满足？
• 为什么怀念互联网的狂野西部时代，尽管它充满了模糊性？
• 尽管设计无处不在，但它已经消亡了吗？

如果我们用设计系统的方法录制一张专辑，每首歌在技术上都是完美的，但它们听起来本质上都一样。哪个用户会因为反复听这首歌而受到启发呢？我们自己的设计故事已经支离破碎了。

我们很多产品设计人员都生活在艾维所说的“企业议程已将设计和创新的重点从目标转移到利润”的境地。追求收益令人精疲力竭。创造性的故障排除被误认为是创造力。基于卡班板混乱和闪电般快速发布的产品经理微观管理的压力。MVP 地狱景象。毫无结果的 A/B 测试，因为利益相关者不理解。整体创新解决方案被所谓的“安全”的快速解决方案扼杀。而这一切都是有代价的。灵感更少，活力更少，友善更少，压力更大。更多的自我限制。更多的模仿。更多千篇一律、复杂而扁平的用户体验。等等。

转变

过去一周，我的观点与多年来形成的理念发生了转变。我最近去一家大型游戏公司面试领导职位，面试的主题是如何创造收入。这才是整个团队最关心的问题。他们没有考虑用户需求，也没有考虑他们正在构建的工作和体验的乐趣。这些从未被讨论过。

这真的让我很困扰。非常困扰。这不是我第一次遇到这种情况。我一次又一次地发现，出现了两件事：

• 在大多数设计文化中，设计的乐趣和喜悦是不存在的
• 人类基于价值观的行为优先于人类情感

我们大多数人都在无意识中直接促成了这一点。我们甚至没有意识到这一点。然而，要论证人类首先是情感实体，这并不需要太多说服力。我们能够立即感知和感受事物，然后再运用逻辑，这与人类的进化直接相关。然而，我们的设计方法在很多方面都缺乏这种能力。

（我在这篇文章中只关注设计的作用。但科技领域其他角色的出现，以及流水线投资回报率驱动的 IDEO 方法，无疑导致了设计优先级的下降，不再以用户感受为重点。）

我们需要重新进行重大的直觉选择并重新感受事物。

我是如何开始转变的？

有两件事无疑产生了最大的影响。

- 新的 Google Material DS “发送”按钮
。-

采访乔纳森·艾维。

两者都重点讨论了“欢乐与喜悦”和“火花”的设计。

谷歌界面的更新打破了所有固有规则，打造了独特的数字体验。他们抓住了机会，用数据验证了这一可能性，最终他们的努力让用户参与度提升了4倍。

Jony 在Stripe大会上的采访非常鼓舞人心。如果你今年需要看一部作品来了解设计对我们这个瞬息万变的世界的重要性，那非看不可。他让设计回归了它的本源，那就是那神奇的“火花”。

当我思考这些时，我发现伟大的设计中存在着一些更具体的事情——颠覆。

在数字体验的早期，没有数据，没有关键绩效指标 (KPI)，也没有流水线式的技术开发方法。当时的设计纯粹是为了品牌价值、功能和实验。我们有两个代码库：HTML 和 Flash。工作的多样性令人兴奋。网站以及最终的原生应用都易于使用，易于导航，没有算法，非常人性化。

我们也只是想打造一些我们的朋友和同事会谈论的非常酷的东西。

设计团队和工程团队围坐在一起，讨论他们想要构建的目标，并在整个过程中不断合作。如同合作伙伴一样。一份简单的路线图充满了宏大的想法和雄心壮志。方法是什么？“我想要一个能够实现_____的酷炫解决方案，因为我想做_____。”

我们受到的启发是（用艾维的话来说）“设计一些能够推动物种发展的东西”，“为人类服务”。我们也只是想打造一些非常酷的东西，让我们的朋友和同事谈论。

有些品牌正在疯狂地颠覆这个领域。比如Acorn和Airbnb。但当突破设计界限的设计如此罕见时，这对任何人来说都不是好兆头。什么时候突破设计界限的设计非常罕见，这对任何人来说都不是好兆头。

最新的颠覆者

人工智能。

我们正为此疯狂。长期以来，我们一直谨慎行事，构建一套设计方法论式的设计系统，结果却事与愿违。我和其他人一样，也为自己的谨慎行事感到内疚。不到五年，产品设计将不再像过去十五年那样存在。这原本是一个令人恐惧的前景，直到我直面恐惧。

想想看，不用再构建模式库了。不用再花费无数时间迭代数据和最佳实践。不用再熬夜撰写和设计战略方案了。这可不是设计，而是繁重的工作。说真的，让机器来做吧。

我可以重新做我最擅长的事，运用我的智慧、想象力和经验来推动事情发展。当然可以。报名吧。我就是来干这个的。

设计会发生什么？

我们不再打破常规。我们遵循着基于指标和绩效的群体思维美学。我们各自为政，各自为政，各自为政。我们用耗时的方法来构思创意。我们迷失在迭代的泥沼中。我们没有逼迫自己打破常规。

如果我们退一步，纵观设计的全局，就会发现我们所做的最伟大的设计，其核心都是“颠覆性”。敢于创新，敢于思考。它不断尝试新事物，探索新的视野。然而，我们对这门学科的内在部分却感到厌恶。

我不知道“幸运眷顾勇者”这句话是谁说的。

我的一个使命就是让它重新回到我们的世界。

回去工作。

让我们打破思维定势。

让我们都做些史诗般的事。

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计发展日新月异——转瞬即逝，你就会落后。把握设计的发展方向是成功的一半。以下根据目前的发展情况，概述了五大可能在 2026 年占据主导地位的 UX/UI 趋势。

上周，我在一个熙熙攘攘的共享办公空间里画界面时，一位刚接触 Figma 的学生设计师朋友凑过来问我：
“你是怎么跟上这些变化的？”
这句话深深地触动了我。多年从事设计行业，我明白了：洞察潮流才能保持敏锐。以下是我关注的领域。

1. 人工智能驱动的个性化做得好

我现在用的新闻应用会根据我的阅读习惯，根据文章的长度和深度来筛选文章。无需手动调整——它就能满足我的需求。

• 以我的播客应用程序为例：早上播放短剧，晚上播放深入访谈，这一切都是因为它追踪了我的习惯。

设计的任务是打造一个能够学习且不会让用户感到害怕的系统。通过人工智能实现的个性化应该像一个乐于助人的朋友，而不是一个跟踪狂。关键在于平衡智能自动化和用户控制。

2. 游戏之外的增强现实

AR 正在摆脱游戏的桎梏。想象一下一款家居维修应用：它将虚拟的架子投射到厨房墙上，让你四处走动，看看它们是否合适。

• 这不是空谈，它能解决实际问题。无论是家具采购、装修翻新还是培训培训，AR 都能让决策更清晰。

到2026年，AR设计将成为标杆。还在觉得它只是个噱头吗？是时候重新思考了，否则你就错失良机了。

3. 人工智能作为设计师的助手

人工智能工具正在彻底改变我的工作流程。最近，我请一位人工智能工具为一个 SaaS 项目快速设计图标——一分钟内就得到了 10 个方案，全部符合 WCAG 标准，并且符合品牌形象。

• 它并没有抢走我的工作；它让我可以自由地完善用户流程并应对人工智能无法触及的挑战。

真正的问题并非AI能否设计，而是我们如何与它合作，将项目推向新的高度。不妨把它想象成一位由你掌控全局的智能助手。

4. 包容性设计将改变游戏规则

我吃过不少苦头才明白这一点：为“普通”用户设计是失败的。在一个项目中，我重新设计了一个移动应用的注册表单，因为我意识到它对于手抖的人来说太笨重了。

• 重新设计后，一位视力低下的用户表示：“第一次我不需要放大。”额外的好处是：每个人都觉得它更流畅，而不仅仅是目标群体。

到2026年，包容性设计将不再只是一张纸，而将成为一项竞争优势。满足多元化需求，打造人人喜爱的产品。

5. 轻松结账

上周末，我通过一个应用程序预订了一张餐厅餐桌——甚至都没注意到我已经付款了。指纹验证，我的常用设置自动应用，搞定了。

• 最好的结账方式融合了速度和信任：生物识别、智能默认和清晰的确认以避免任何压力。

设计的作用是减少摩擦，同时保持用户的控制力。设计的目的是让日常操作感觉安全，而不是草率。

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