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为什么 B 端界面设计比 C 端更考验用户体验公司的实力

清阳

 

在数字产品设计的世界里，C 端应用往往更受关注，因为它们面向大众用户，需求直观，传播广泛。相比之下，B 端产品虽然更低调，但对用户体验公司的考验往往更高。 原因在于，B 端界面设计并不仅仅是“好看”或“好用”，而是涉及 复杂业务逻辑、跨角色协作、高效交互与长期可维护性 等多重挑战。

一、用户群体复杂：角色差异带来的挑战

  • C 端产品用户：目标相对单一，用户通常是消费者，界面需要简单易上手。
  • B 端产品用户：涉及不同角色（管理者、操作员、分析人员），使用目的和需求差异极大。
这意味着，B 端设计需要兼顾多类用户的使用场景，建立 分层的信息架构 和 角色导向的交互逻辑，远比 C 端复杂。

二、任务场景冗长：效率优先于美观

  • C 端应用：任务通常较轻，比如购物、浏览资讯、社交互动，交互流程较短。
  • B 端应用：任务往往高度专业化且流程长，比如订单管理、财务结算、生产调度。
在这种场景下，用户体验公司的实力体现在 优化任务路径、减少操作步骤、降低认知负荷。一个按钮位置的调整，可能就能节省企业数百小时的人力成本。

三、信息密度高：可视化与层级管理的平衡

B 端界面需要承载大量数据和操作项。如何在有限空间中清晰呈现数据，避免信息过载，是核心挑战。
高水平的用户体验公司会采用：
  • 信息分组与分层设计
  • 数据可视化（图表、仪表盘）提升理解效率
  • 渐进式展现，按需显示细节
这要求设计团队不仅具备审美能力，还要有对业务流程的深刻理解。

四、长期可维护性：设计系统的重要性

C 端产品更新迭代快，但页面复杂度有限，修改灵活。 而 B 端产品往往需要多年持续使用和维护，如果没有统一的 设计系统（Design System），每次迭代都会造成混乱和不一致。
用户体验公司的实力就在于能否建立一套可扩展的 UI 规范和组件库，让后续开发与维护更高效。

五、企业价值导向：体验与效益的双重考验

C 端设计的价值更多体现在用户增长和市场口碑。
B 端设计则直接与企业效率、成本节约和员工满意度挂钩。
这意味着，B 端界面设计并不仅是“用户体验”的问题，更是“企业运营效率”的问题。能否在复杂场景下交付高效、稳定的体验方案，真正体现了一家用户体验公司的专业水平。

结语

相比 C 端产品，B 端界面设计更像是一场系统工程。它要求用户体验公司具备更强的 业务理解能力、信息架构设计能力、可视化能力和系统化思维。
因此，当企业选择设计合作伙伴时，如果目标是 B 端产品，就必须寻找具备深厚经验和方法论的用户体验公司。因为在 B 端设计中，实力差距会被放大，最终直接体现在产品成效与企业效益上。
要不要我再帮你在这篇文章里加入一个 真实案例场景对比（比如“ERP 系统 vs 电商 APP”），让 CSDN 的读者更直观地理解 B 端和 C 端的差异？
 

 

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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从 APP 界面设计公司到用户体验设计公司：不同定位下的设计思路差异

清阳

在数字产品竞争日趋激烈的今天，企业在选择外部设计合作方时，常常会在两个方向之间摇摆：是找 APP 界面设计公司，还是找 用户体验设计公司？ 这两类公司的关注重点与工作方法存在明显差异，也会直接影响产品最终的设计效果与用户感受。
本文将从定位、方法论、交付物和价值体现四个角度，剖析两者的区别与联系。

一、定位差异：美观与体验的边界

  • APP 界面设计公司：重点在于界面视觉呈现，强调色彩搭配、排版美感和界面新颖度。它们更接近“视觉服务商”，目标是让产品看起来更现代、更吸引人。
  • 用户体验设计公司：关注点在于整体体验逻辑，强调用户行为路径、交互效率和情感反馈。它们更像“体验顾问”，目标是让产品用起来顺畅、有效、令人满意。

二、方法论差异：流程导向与用户导向

  • APP 界面设计公司常见流程：需求沟通 → 界面视觉设计 → 原型交付 → UI 规范。 这个过程通常以设计师的美学判断为核心，效率较高，但对复杂产品的用户场景考虑不足。
  • 用户体验设计公司常见流程：用户调研 → 信息架构设计 → 原型验证 → 视觉呈现 → 可用性测试。 在流程中强调对用户群体的研究和验证环节，虽然时间成本更高，但能保证设计更契合目标用户的实际需求。

三、交付物差异：界面稿与体验方案

  • APP 界面设计公司交付物：精美的界面设计稿、UI 组件库、视觉规范文档。适合产品已经明确功能逻辑，只需要提升视觉表现的场景。
  • 用户体验设计公司交付物：用户画像、使用流程图、交互原型、体验报告以及视觉设计稿。更适合需要从零规划产品结构，或需要解决体验痛点的场景。

四、价值差异：短期呈现与长期体验

  • APP 界面设计公司的价值在于快速让产品“好看”，能够提升市场宣传和用户初次使用时的印象。
  • 用户体验设计公司的价值在于帮助产品“好用”，能够带来更高的留存率、转化率和长期品牌认同感。

五、如何选择

企业在选择合作方时，关键在于认清自身需求：
  • 如果产品功能逻辑已成熟，只需要美化界面，可以选择 APP 界面设计公司；
  • 如果产品需要优化整体体验，或尚在探索阶段，则更适合 用户体验设计公司。
很多成熟的软件开发公司会将两者结合，既保证界面美观，又保证交互合理，从而在市场竞争中形成更强优势。
从 APP 界面设计公司到用户体验设计公司，代表了两种不同的设计思路。前者强调视觉呈现，后者强调用户体验。二者并非对立，而是互补。
企业在项目不同阶段应灵活选择，才能让产品既有吸引力，又具备持续的竞争力。
 

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审美积累 | 这样的暗色系音频播放界面怎么做？

清阳

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收集了一些播放页，有需要的伙伴后台私信，发高清原图一起学习~

1. 整体视觉风格

  • 深色模式优先：黑色或深灰背景，能凸显封面、模块卡片、图标的亮色部分，视觉上更聚焦内容。
  • 大面积留白：避免过度填充，保持呼吸感，让内容成为核心。
  • 高对比度：文本和背景对比明显，主要信息（标题、分类）通常用白色或高亮色。

2. 布局结构

  • 顶部导航栏：固定在顶部，放置核心功能入口（Home、Explore、Library、Search）。
  • 左侧导航栏：提供层级更深的个人或功能菜单（Playlist、Dashboard、Workspace）。
  • 主内容区卡片化：核心区域以卡片或模块堆叠，内容块清晰（如“New albums”、“Community Examples”）。
  • 分区逻辑清晰：按功能或场景分组（新内容 / 分类推荐 / 社区示例 / 最近使用）。

3. 视觉元素

  • 卡片式封面：突出内容（专辑封面、项目缩略图），配合简洁的文本。
  • 圆角矩形：大多数模块采用圆角，搭配阴影/悬浮效果提升层次感。
  • 小图标+标签：导航和操作使用极简线性图标，搭配短标签。
  • 渐变/霓虹点缀：深色基底下用亮色渐变（粉、蓝、紫）作为视觉强调。

4. 层级与排版

  • 层次感：大标题（如“New albums & singles”）→ 模块标题 → 内容卡片 → 二级信息。
  • 字体选择：无衬线字体（如 Inter、Roboto、Helvetica Neue），简洁现代。
  • 字号对比：标题大且粗，次要信息小且轻（常用灰度文字处理）。

5. 交互与动效

  • 悬停反馈：鼠标 hover 时卡片放大、发光或添加阴影。
  • 滑动切换：水平滚动展示更多卡片（→ 图标）。
  • 简洁过渡：内容加载/切换时，用淡入淡出或平滑滑动。

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桌面端界面设计回归：在 AI 与大数据时代的全新角色

清阳

在移动互联网爆发的十年里，桌面端似乎逐渐淡出了主流话题。大家都在谈 APP、谈小程序、谈响应式 Web。但随着 AI 应用落地与 大数据处理需求的增长，桌面端界面设计正在悄然“回归”，并承担起新的角色。
为什么会出现这种趋势？桌面端 UI 在新环境下扮演什么样的价值？软件开发公司又该如何把握机会？

一、桌面端并没有消失，只是沉寂

过去几年，桌面应用在 C 端领域的关注度降低，主要有两个原因：
  • 移动端使用频率高，带走了大部分用户流量。
  • SaaS 与 Web 技术成熟，浏览器就能完成很多任务。
但在企业与专业领域，桌面端从未真正消失：
  • 金融交易终端
  • 工程设计软件
  • 医疗影像分析工具
  • 大数据可视化平台
这些场景对 性能、数据安全、复杂交互 的需求，是移动端和纯 Web 难以满足的。

二、AI 与大数据带来的新需求

AI 与大数据的崛起，反而给桌面端设计带来了新的机会：
  • 复杂计算本地化 桌面端更容易调用 GPU/CPU 资源，适合运行高性能模型推理与数据处理。
  • 多屏协作与大屏可视化 在企业环境中，桌面端常连接多屏幕或大屏幕，方便展示实时数据与分析结果。
  • 专业化交互场景 数据分析师、设计师、研发工程师需要高度定制化的工具，例如拖拽、批量处理、脚本运行，这些交互在桌面端更自然。
  • 安全与合规 在金融、医疗等行业，本地部署的桌面系统能更好地满足隐私与安全合规的要求。

三、桌面端界面设计的新角色

专业工具的承载者
桌面应用将继续承担高门槛的专业工具，如 AI 训练平台、医疗影像处理软件、工业 CAD/CAE 系统。
大数据交互的前端
通过桌面端界面连接大数据后台，支持大规模数据的实时查询、可视化与操作。
AI 交互的实验场
语音助手、智能推荐、自动化流程都可以在桌面端得到更稳定的落地，因为硬件资源与系统权限更可控。

四、设计上的挑战与优化思路

桌面端回归，不意味着照搬过去的“厚重风格”，而是需要在新环境下进行设计优化：
  • 跨平台一致性 通过 Electron、Qt、Flutter 等框架，实现 Windows / macOS / Linux 的统一设计语言。
  • 大数据可视化 图表不只是“好看”，更要支持实时刷新、交互缩放、数据联动。设计时要兼顾信息密度与清晰度。
  • 智能化体验 结合 AI 提供预测输入、自动补全、异常检测等功能，让用户操作更高效。
  • 人机协作的设计思维 不是单纯的“界面优化”，而是要思考：AI 在用户工作流中承担什么角色？界面又如何辅助这种协作？

五、典型案例场景

  • 金融风控平台：桌面端提供高速交易数据的可视化，AI 模型在后台实时监测异常，界面以预警和交互为核心。
  • AI 辅助设计软件：UI 结合拖拽操作与 AI 智能生成，设计师可以即时调整并获得建议。
  • 工业监控系统：大屏实时展示工厂生产数据，桌面端作为指挥中心的交互入口。
这些案例的共同点是：桌面端是人与复杂系统的桥梁。
 
桌面端界面设计的回归，并不是对移动端或 Web 的替代，而是顺应 AI 与大数据发展的必然结果。
未来，软件开发公司在桌面端设计中需要兼顾：
  • 性能与专业性（满足复杂场景的高效处理）
  • 体验与美感（降低学习成本，提高工作效率）
  • 智能化与安全性（结合 AI，保障合规与隐私）
桌面端 UI 的新角色，正在让它重新成为企业级数字化转型的重要一环。
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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？

清阳

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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审美积累 | 金融类 SaaS 产品落地页设计

清阳

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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2025 年产品设计师的最佳 AI 工具

清阳

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 Suite和Maze 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：Lovable和Replit 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 Firefly和Photoroom 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 AI或Dovetail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？

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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

清阳

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

  • UXtweak和Maze：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。

 

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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高效工作 | 交互设计 | “AI-first UX”是设计师的新标准吗？

清阳

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 Vittoriosi在Unsplash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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徐海威在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。

 

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人工智能产品设计：识别技能差距以及如何弥补

清阳

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、谷歌或密歇根大学学习 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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