插圖的使用已有 10,000 年的歷史。最早的圖畫之一是西班牙發現的手部輪廓圖，距今已有 66,000 多年歷史。隨著互聯網的出現，大約在 1997 年，插圖的使用逐漸增多，谷歌的每日涂鴉和紅牛能量飲料就是其中的典型例子，包括國內的百度，它們都在將具有特殊意義的插圖融入產品中。
在過去插圖通常使用鉛筆、粉筆、鋼筆、蝕刻畫和顏料完成，但現在經過技術的發展我們可以通過更智能的方式來呈現插圖；
一個好的插圖還可以更好地生動地傳達信息，我們如何確定最合適的插圖風格？插圖怎么才能體現品牌感？怎么能引起用戶群體的共鳴？對于內容，哪種類型的插圖最能強調產品特性，本篇內容分享了相關的案例，并解析如何針對不同用戶群體確定產品插圖風格；
1、當代產品設計中插圖的戰略價值
以互聯網產品為例，現在市場上隨便拿出來個產品都會有一堆競品出現，那如何在眾多產品中體現自己產品的特性呢，除了功能層的差距外，無非就是“看和用”這個方面了，我們以看為例，像Ant Design的「科技溫度」風格、Discord的「夜光貼紙」風格，都展現了產品的個性化，甚至說從插圖風格就能get到產品是做什么行業的；
當情況挺復雜的時候，要是全靠大段大段的文字去講清楚，用戶可能得費不少勁才能弄明白。這時候，要是有插圖來幫忙，往往就能直接把意思給展現出來，讓用戶能更快地抓住信息的核心意思，例如醫療類APP用插圖替代專業術語；
好的插圖不僅起到美化視覺信息傳達的作用，也能夠對業務起到數據方面的提升，例如多鄰國的插圖表情，他們在2023年的調研數據上顯示ip系統提升用戶學習時長28%，Headspace冥想插圖動效減少用戶焦慮指數；
不同的群體對于認知和喜好不同，首先就要明確是給誰做，每個產品都有自己用戶畫像，拿到用戶畫像去進行拆解設計目標，例如年齡在18-25歲，這就決定了設計風格偏年輕化，女性用戶群體占比70%，決定了色系不能使用過多的冷色系（產品主色如果不是按照群體來的，那當我沒說），在例如是一線還是二線三線，職業分布如何，這些拆解出來后，方向不就確定了嗎，無非就是通過受眾群體做減法，減少無用的腦暴；
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用戶特征 |
設計切入點 |
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18-25歲 |
年輕化風格、新穎、趣味性 |
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男性70% |
減少暖色使用，冷色為主 |
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一線城市居多 |
避免營銷化、低端風格 |
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對科技、技術感興趣 |
冷色系、極客風、極簡... |
搭建插圖系統和設計規范流程是一致的，都需要在最基礎的設計原則框架下完成，否則就脫離了基本的體驗；
視覺降噪原則：構圖簡單，突出核心表達信息，避免過渡裝飾干擾用戶
語言符號化：使用行業共識的符號做為基礎形象進行設計，降低認知成本以及適配國際化，例如網絡中斷使用wifi、球形網絡；
場景關聯：除了基礎的插圖，在特定場景下的插圖也要預判用戶在當前場景下的情緒變化，通過插圖來提升用戶情緒峰值，例如社區產品中，用戶成功發布一個帖子，給用戶反饋的插圖應當是開心、活躍讓用戶感受到產品的情緒價值；
動態情感曲線：在新手引導中通過每一步的交互流程來變化插圖表達的情緒，例如開始引導時突出表達信息，在一個流程結束時強化氛圍鼓勵用戶，用戶情緒進度期待→奮斗→高昂，促進用戶進一步操作；
視覺原子構建：提取品牌色彩、標志性符號，形成基礎的插圖基因庫；
品牌故事元素貫穿全場景，例如茶顏悅色將古風和現代插圖風格結合，創造了獨特的品牌調性，并且每個插圖場景都在傳達品牌故事；
多端一致性：能夠三端自適應適配尺寸，在小尺寸屏幕下插圖的識別性是否會出現問題；
擴展性：在各大節日時插圖是否能夠結合當前節日擴展，例如春節時插圖是否可以添加燈籠煙花相關元素；
插圖風格系統是品牌視覺語言的延伸，需通過基因提煉-規則制定-動態迭代的三層框架實現規模化應用；提到喜茶能想到的是描邊黑白風格插圖，茶顏悅色就能想到古風，而提到飛書我們就能想到極簡具有規則的形狀插圖，這就是通過插圖風格提升用戶對產品認知；
前面每一步的分析都是為執行輔助
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品牌基因提取 |
從品牌色、logo中提取顏色標志性符號，上面提到過 |
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用戶認知匹配 |
例如年輕用戶偏高飽和，小眾獨特風格，但銀行類的產品就需要體現出權威、安全、穩重的風格 |
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組件化拆解 |
代入組件化思維，從小到大進行搭建，例如原子層→分子層→模塊，也可以根據場景搭建基礎層→裝飾層→插圖 |
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情感化分類 |
按照場景情緒進行分類，成功、錯誤、失敗 |
通過視覺表達降低用戶認知負荷，引導用戶關注或操作核心功能；
這個比較常見，很多產品在新功能或者復雜功能的時候會建立新手引導的流程，這時候使用單一的箭頭引導會比較單一，就需要添加一些插圖做為情緒化引導，提升用戶趣味性；
在一些上傳、加載的場景其實也可以融入插圖來緩沖用戶焦慮，現在大多產品都是使用比較簡單的加載方式，實際上可以將品牌插圖融入進去；
將品牌DNA轉化為可感知的視覺敘事，建立情感化認知錨點
在登錄頁/加載頁/404頁等全鏈路重復品牌標志性元素，提升用戶對品牌的記憶；
用插圖隱喻傳遞品牌主張（如環保產品用樹木生長插圖替代口號式文案）
在特殊節日疊加一些裝飾元素，提升儀式感，上面有提到融入節日元素；
解決體驗斷點，通過情感化設計提升用戶容忍度與愉悅感
出現bug的頁面通過插圖傳遞「可控感」，用修復工具插圖+明確解決步驟緩解用戶焦慮；
在新功能上線時或者改版功能時，用插圖對比新舊流程差異，這個主要在b端場景使用會比較多
在用戶完成某項任務或完成某個階段流程時給用戶反饋出高成就感的插圖，例如keep的成就解鎖，學習軟件種每日學習打卡成功等；
分析三個不同行業的插圖，來看看他們的插圖差異化
首先看看金融類產品如何在專業與用戶情感傳遞之間進行平衡
顏色方面圍繞穩重復合色（深藍+淺金），避免高飽和色彩帶來的廉價感；
僅在低風險場景（如教育科普頁）使用輕度擬人化角色，而核心功能涉及到數據方面的則使用抽象的數據的可視化插圖；
在出海的一些國家涉及到文化沖突，例如在中東區域就刪除了動物形象用植物和建筑符號代替；
小紅書通過潮流涂鴉的風格建立z時代圈層共鳴，為用戶提供固定的模板，降低用戶創作成本，提升產品的品牌主張，同時能夠營造出社區統一的氛圍感。
以線稿為主，為用戶提供自由創意的涂鴉玩法。
動態生成：根據實時數據改變插圖元素，如不同的天氣、心率的高低、運動的步數等等；
天氣軟件中可以根據不同的天氣變化背景，當然這個目前已經廣泛應用了，但未來也是不變的一個趨勢；
可通過ai流程來制作統一的插圖風格進行應用，并且風格的局限性相較于之前也更靈活了，在前幾年只能通過mj喂圖抽卡來生成統一的插圖，并且時間成本非常高；
在前兩年只能通過訓練大模型的方式訓練具有產品特點的模型，并且訓練周期非常長，配置要求高，隨著現在的技術更新，線上出現了很多訓練模型的方式，不在依賴本地配置，通過線上訓練的lora模型，內存比較小也方便調用，時間上相對之前大大提高；
轉載：防脫發藥水
蘭亭妙微（藍藍設計）m.payeee.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。
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前 Meta AI 團隊創立的 Hero 公司，推出專利技術 AI Autocomplete SDK，能實時預測任務所需全部參數，輸入 “訂機票” 即刻呈現所有選項，讓交互速度提升 10 倍、成本大降。這篇文章深入解析這項革命性技術的工作原理、應用場景與商業價值，探討它能否成為未來 AI 應用的標配，帶你看懂人機交互的下一場變革。
你有沒有想過，為什么和 AI 聊天總感覺像在玩猜謎游戲？你說想訂機票，AI 問你去哪兒。你說去紐約，它問什么時候出發。你說下周三，它又問幾點。你說早上，它接著問要直飛還是轉機，經濟艙還是商務艙，要不要托運行李。這種來回問答的過程讓人抓狂，就像是在玩一場永無止境的”二十個問題”游戲。更糟糕的是，有時候你都不知道 AI 需要什么信息，只能等它一個一個問。這種交互方式看似自然，實則效率低下，完全違背了 AI 應該讓我們生活更簡單的初衷。
前 Meta AI 團隊成員創立的 Hero 公司剛剛發布了一項專利技術，可能會徹底改變這種局面。他們推出的 AI Autocomplete SDK 不是簡單的自動補全功能，而是一個能夠實時預測并呈現完成任務所需全部信息的系統。想象一下，當你開始輸入”訂機票”的時候，屏幕上立刻出現所有相關參數：出發地、目的地、日期、時間、航空公司、座位偏好、行李選項等等，你只需要填寫或選擇就好，不需要等 AI 一個一個問你。這聽起來像是一個小改進，但實際上它可能會讓 AI 交互速度提升 10 倍，成本降低 10 倍，并且為未來的增強現實設備奠定基礎。
Hero 不僅將這項技術用在自己的助手應用中，還通過 SDK 向其他公司開放。這意味著我們可能很快就會在各種應用中看到這種全新的交互方式。而且，他們剛剛獲得了 Forerunner Ventures 領投的 300 萬美元追加投資，這是在去年 400 萬美元種子輪之后的又一次資本認可。我深入研究了這項技術后發現，它的影響遠比表面看起來要深遠得多。
這個現象背后反映的是當前 AI 交互方式的根本缺陷。大語言模型雖然能理解自然語言，但它們并不知道用戶想要完成什么任務需要哪些具體信息。就像 Hero 的 AI 工程師 Saharsh Vedi 說的：”現在的問題是，負擔都在用戶身上，他們需要思考 AI 需要什么信息。”這完全顛倒了技術服務人類的關系。
我自己在使用 AI 工具時也深有體會。比如用 AI 生成圖片，我經常需要反復調整提示詞，嘗試不同的描述方式，才能得到滿意的結果。有時候我花在琢磨提示詞上的時間，比直接用傳統工具做圖還要長。更令人沮喪的是，即使你精心設計了提示詞，AI 也可能遺漏某些重要細節，導致結果不符合預期。然后你又得重新生成，這不僅浪費時間，對于按次收費的服務來說，還意味著額外的成本。
當前主流的 AI 應用都試圖通過各種方式解決這個問題。有些添加了建議按鈕，提供預設的提示詞模板。有些使用引導式問答，一步步收集用戶需求。還有些像 Adobe 的 Firefly 應用，把提示詞拆分成多個部分，比如創作音樂時分別輸入情緒、風格和用途。這些方法都在一定程度上改善了用戶體驗，但都沒有從根本上解決問題：用戶仍然需要主動思考和輸入信息，AI 仍然處于被動等待的狀態。
Hero 的方法則完全不同。他們不是讓 AI 更聰明地問問題，而是讓系統主動預測并呈現完成任務所需的全部信息。這種思路的轉變看似簡單，實則顛覆了整個交互范式。就像創始人 Brad Kowalk 說的：”我們基本上意識到，你在互聯網上能做的任何事情，都只是一系列參數。一旦你看到了這一點，就很難再忽視它。”這句話聽起來簡單，但它揭示了一個深刻的洞察：無論多么復雜的任務，本質上都可以分解為一組參數，而這些參數是可以預測和呈現的。
AI Autocomplete 的核心理念是前置加載所有必要信息，而不是通過反復問答來收集。當你開始輸入或說話時，系統會實時更新界面，顯示完成這個動作所需的所有參數。這不是簡單的文本補全，而是一個理解任務結構、預測所需信息、動態呈現選項的智能系統。
拿訂機票這個例子來說。在傳統的 AI 助手中，你可能需要經歷這樣的對話：你說”我想訂機票”，AI 問”您要去哪里？”，你說”紐約”，AI 問”什么時候出發？”，你說”下周三”，AI 問”您希望幾點的航班？”，你說”早上”，AI 問”經濟艙還是商務艙？”，你說”經濟艙”，AI 問”需要托運行李嗎？”，以此類推。整個過程可能需要十幾輪對話，每次都要等待 AI 的回應。如果你在某個環節說得不夠清楚，或者 AI 理解錯了，還得重新來過。
但在 Hero 的 AI Autocomplete 系統中，當你輸入”訂機票”的瞬間，屏幕上就會出現所有相關字段：出發地、目的地、出發日期、出發時間、航空公司偏好、返程日期、座位類型、行李選項等等。你可以隨時停下來，只填寫你知道的信息，然后發送查詢。系統會根據你已經提供的信息，智能地建議或填充其他字段。你不需要等待 AI 一個一個問你，所有信息都在你眼前，你完全掌控著交互的節奏。
這種方法的優勢是多方面的。第一，速度快。Hero 聲稱可以讓操作速度提升 10 倍，因為省去了大量來回對話的時間。第二，成本低。每次 AI 的響應都需要服務器計算，減少對話輪次意味著大幅降低運營成本。Kowalk 特別強調了這一點：”因為涉及的消息更少，規模化運營的公司可以節省服務器成本。”第三，用戶體驗更好。你不會感覺自己在被 AI 審問，而是在一個清晰的框架內主動提供信息。
我特別欣賞 Hero 工程師 Vedi 說的那句話：”希望我們回頭看時，幾乎不記得’提示詞’這個概念。”這體現了他們的雄心：不是改進提示詞，而是讓提示詞成為歷史。在他們的愿景中，未來的 AI 交互應該是結構化的、可預測的、高效的，而不是開放式的、充滿不確定性的對話。
AI Autocomplete 的應用場景遠比訂機票更廣泛。Hero 在發布時特別強調了幾個重要領域，每個都有可能被這項技術徹底改變。
搜索和電商是最直接的應用場景。現在在電商平臺搜索商品，你需要輸入關鍵詞，然后在成百上千的結果中篩選，使用各種過濾器來縮小范圍。這個過程既費時又費力。但如果有了 AI Autocomplete，當你輸入”咖啡”時，系統立刻顯示出品牌、烘焙程度、包裝規格、配送時間、訂閱頻率等參數。你可以快速選擇你想要的選項，甚至可以設置”每月配送”這樣的重復訂單。Hero 展示的咖啡訂購例子就很好地說明了這一點：不僅可以快速完成當前訂單，還能輕松設置定期訂購，就像你說”每個月”一樣簡單。
媒體生成是另一個會被改變的領域。我之前提到過用 AI 生成圖片時需要反復調整提示詞的痛苦。AI Autocomplete 可以在你開始輸入時就實時展示各種參數：主體、動作、風格、光線、相機角度、分辨率等等。你可以從這些選項中選擇，而不是試圖用文字準確描述你想要的效果。這不僅能激發創意，讓你看到自己可能沒想到的選項，還能顯著減少生成次數，從而降低服務器成本。對于視頻生成這種計算密集型任務來說，減少迭代次數的意義更加重大。
客戶服務和企業表單填寫也是重要應用場景。現在的客服聊天機器人通常需要通過一系列問答來收集信息，比如你的訂單號、問題類型、聯系方式等等。這個過程對用戶來說很繁瑣，對企業來說也低效，因為經常需要后續跟進來補充缺失的信息。有了 AI Autocomplete，聊天機器人可以根據用戶的初始問題，立即呈現所有相關字段，引導用戶一次性提供完整信息。這既節省了用戶時間，也降低了企業的運營成本。
我認為這項技術最具潛力的應用可能還沒有被充分認識到。比如在教育領域，AI Autocomplete 可以幫助學生構建更好的學習查詢，展示他們可能沒想到的相關主題和角度。在醫療領域，它可以幫助患者更準確地描述癥狀，提供結構化的問診表單。在法律、金融等專業服務領域，它可以幫助非專業人士更有效地表達需求，獲取更精準的服務。這些場景的共同點是：專業性強、信息復雜、普通用戶難以準確表達需求。AI Autocomplete 恰好可以彌合這個知識鴻溝。
Hero 的 AI Autocomplete 不僅改變了用戶體驗，還開創了一種全新的廣告模式。這讓我感到特別興奮，因為它解決了自然語言界面商業化的一個核心難題：如何在對話式交互中自然地融入廣告，而不破壞用戶體驗？
傳統的搜索廣告模式是基于關鍵詞和搜索結果的。你在 Google 搜索”咖啡機”，頂部會顯示付費廣告。這種模式在圖形界面中運作良好，但在純對話界面中卻很難實現。你總不能讓 AI 助手在回答問題的中途突然推銷產品吧？那會讓對話變得非常生硬和令人反感。
Hero 的方法則巧妙得多。在 AI Autocomplete 系統中，品牌可以通過三種方式出現：第一，類似 Google Ads，品牌可以付費成為決策過程中的優先建議選項。比如在訂咖啡的例子中，Peet’s Coffee 可以付費讓自己出現在品牌選擇列表的前面。第二，品牌可以建議互補產品，添加到當前訂單中。比如在你訂咖啡時，建議搭配某款點心或咖啡杯。第三，品牌可以從更高的重復購買率中受益，因為在 AI Autocomplete 系統中，設置定期訂單就像說”每個月”一樣簡單。
我認為這種廣告模式的天才之處在于，它不是打斷用戶的決策過程，而是增強這個過程。當你在選擇咖啡品牌時，看到各種選項本來就是決策的一部分，付費推廣的品牌只是在這個自然的選擇過程中獲得了更顯眼的位置。這和傳統搜索廣告的邏輯一致，但執行方式更自然、更不突兀。
Hero 目前正在與 AI 廣告平臺 Koah Labs 討論合作，將這種新廣告形式推向市場。我覺得如果這種模式成功，它可能會成為自然語言界面商業化的標準模式。想想看，未來所有 AI 助手、AI agent 和對話式應用都可能需要這樣一種不破壞用戶體驗的廣告模式。Hero 作為先行者，有機會定義這個新興市場的規則。
更重要的是，這種廣告模式對小企業也很友好。不像傳統的品牌廣告需要巨額投入，自然語言廣告可以非常精準地針對特定需求。一家本地咖啡烘焙商可以選擇在用戶搜索”小批量手工烘焙咖啡”時出現，而不需要和星巴克競爭”咖啡”這樣的大詞。這種精準性和可負擔性可能會讓更多中小企業進入數字廣告市場。
AI Autocomplete 的誕生其實源于增強現實的需求，這是我覺得最有遠見的部分。Hero 的聯合創始人 Brad Kowalk 和 Seung Woo Lee 都曾在 Meta 工作，參與 AR 相關項目。離開 Meta 后，他們一直在思考 AR 大規模普及面臨的一個核心問題：當 AR 設備的屏幕空間遠小于智能手機時，如何讓它同樣有用？
這是一個很多人沒有深入思考過的問題。我們習慣了智能手機的大屏幕、復雜菜單、多層導航。但 AR 眼鏡不可能有那么大的顯示空間，也不適合復雜的觸摸操作。那么，如何在有限的界面上提供豐富的功能呢？
大公司的思路通常是將移動端的界面縮小，配合手勢控制。但 Hero 認為這不是正確的方向。Kowalk 和 Lee 的洞察是：AR 設備需要的不是縮小版的圖形界面，而是基于意圖的交互系統。用戶應該能夠用自然語言表達意圖，系統通過 AI Autocomplete 這樣的技術引導用戶提供必要信息，然后直接執行任務。整個過程不需要復雜的 UI，只需要清晰的參數呈現和簡單的選擇機制。
我覺得這個思路非常前瞻。它不是試圖把現有的交互模式搬到新設備上，而是為新設備設計全新的交互范式。這種輕量級但強大的 AR 操作系統，可能會成為下一代計算平臺的基礎。就像觸摸屏為智能手機帶來的革命一樣，基于意圖的自然語言交互可能會為 AR 設備帶來類似的變革。
Hero 三年前就開始申請這項技術的專利，說明他們很早就看到了這個方向。現在專利已經獲批，技術已經成熟，時機也恰到好處。大語言模型的進步讓自然語言理解變得可靠，AR 設備開始進入消費市場，用戶對新交互方式的接受度也在提高。所有這些因素結合在一起，為 AI Autocomplete 這樣的技術創造了完美的時間窗口。
雖然 Hero 現在主要在移動和 Web 應用中推廣這項技術，但他們的長遠目標顯然是 AR。這也解釋了為什么他們選擇以 SDK 的形式開放技術，而不是只在自己的應用中使用。他們希望建立一個標準，一個未來 AR 交互的基礎協議。如果成功，Hero 可能不只是一家應用公司，而是下一代計算平臺的基礎設施提供者。
Hero 選擇以 SDK 形式開放 AI Autocomplete 技術，這是一個非常聰明的戰略決策。CTO Seung Woo Lee 解釋說：”我們三年前就意識到，AI agent 的瓶頸不會是 AI 瀏覽互聯網和完成任務的能力，而是用戶知道該說什么的能力。所以，我們不是再造一個玩’十個問題’游戲的聊天界面，而是推出一個讓用戶能一次性完成任何多步驟動作的系統。我們相信我們的技術有能力增強今天所有使用自然語言輸入的產品。”
這段話揭示了他們的雄心：不是造一個更好的聊天機器人，而是改變整個行業的交互方式。這就需要讓其他公司也能使用這項技術，而不是把它封閉在自己的應用中。從商業角度看，這是一個高風險高回報的策略。風險在于，開放技術意味著競爭對手也能使用，可能會削弱自己的差異化優勢。回報在于，如果技術被廣泛采用，Hero 就能成為這個新交互范式的標準制定者和基礎設施提供者。
我認為這個選擇體現了創始團隊的格局。他們在 Meta 工作過，見識過平臺級技術的威力。他們知道，真正改變世界的不是一個優秀的應用，而是一個被廣泛采用的標準。就像 HTTP 協議定義了網頁瀏覽，觸摸屏定義了智能手機交互，AI Autocomplete 有潛力定義自然語言交互的標準。
SDK 策略還有助于快速驗證技術價值和收集反饋。通過讓不同行業、不同應用場景的公司使用這項技術，Hero 可以快速發現技術的優勢和局限，找到最有價值的應用場景，并根據實際使用情況不斷改進。這比自己悶頭做一個應用要高效得多。
從生態系統角度看，SDK 策略有助于建立網絡效應。使用 Hero AI Autocomplete 的應用越多,用戶就越熟悉這種交互方式。用戶越熟悉，新應用采用這種交互方式的價值就越大。這種正反饋循環一旦啟動，會形成很強的護城河。就像用戶習慣了觸摸屏之后，任何新的移動設備都必須支持觸摸，未來用戶習慣了 AI Autocomplete 之后，任何新的自然語言應用可能都需要支持這種交互方式。
Hero 的 AI Autocomplete 讓我重新思考了當前 AI 交互的發展方向。整個行業似乎都在朝著”更自然的對話”這個方向努力，讓 AI 更像人類一樣交流。但 Hero 提出了一個反直覺的觀點：也許最好的交互方式不是完全模擬人類對話，而是結合對話的自然性和表單的結構性。
人類之間的對話之所以高效，是因為雙方共享大量背景知識和語境。你和朋友聊天時，可以用很簡短的話表達復雜意思，因為你們互相了解。但人和 AI 的對話不一樣，AI 不知道你的偏好、習慣和當前情境。如果完全模擬人類對話，就會導致大量不必要的來回確認。
Hero 的方法是承認這個差異，利用 AI 的優勢來彌補。AI 可以快速分析任務結構，預測所需信息，實時更新界面。這些都是人類做不到的。通過展示結構化的參數，AI Autocomplete 實際上是在利用機器的優勢，而不是試圖完全模仿人類。
我認為這種思路會影響整個 AI 產品設計領域。未來我們可能會看到更多混合式交互：既有自然語言的靈活性，又有結構化界面的清晰性。這不是倒退到傳統 GUI，而是在更高層次上綜合了兩種交互方式的優點。
從技術架構角度看，AI Autocomplete 也提出了新的要求。它需要 AI 模型不僅能理解用戶意圖，還要能預測任務結構和參數需求。這可能會推動一類新的 AI 模型發展，專門用于任務分解和參數預測。Hero 提到他們使用了一系列模型來預測用戶可能輸入的內容，說明這不是單一模型能解決的問題，而需要專門的技術棧。
對于正在開發 AI 產品的團隊來說，Hero 的成功提供了重要啟示：不要只關注 AI 的智能程度，還要關注交互設計。最聰明的 AI 如果交互方式糟糕，用戶體驗也會很差。反過來，即使 AI 能力有限，如果交互設計得當，也能提供很好的用戶體驗。Hero 的技術本質上是通過更好的交互設計，最大化了現有 AI 能力的價值。
我也在思考這項技術可能的局限性。它適合參數化的、結構化的任務，但對于真正開放式的、需要創造性的對話可能不太適用。比如你和 AI 討論一個哲學問題，或者尋求情感支持，這種場景下強行展示參數就會顯得生硬。所以 AI Autocomplete 可能不會取代所有類型的 AI 交互，而是在特定場景下提供更優選擇。
另一個值得關注的是隱私和數據安全。AI Autocomplete 需要理解任務結構和預測用戶需求，這意味著它需要訪問相當多的上下文信息。如何在提供個性化服務和保護用戶隱私之間找到平衡，將是這類技術普及過程中必須解決的問題。
Hero 目前正在自己的助手應用中測試這項技術，計劃在幾個月內向用戶發布。他們重點展示的功能是幫助用戶通過自動補全提示詞找到會議時間或和朋友見面的時間。這是一個很實用的場景，也是一個很好的切入點。安排會議往往需要考慮多個人的時間、地點偏好、會議時長等因素，用自然語言描述清楚并不容易。有了 AI Autocomplete，這個過程會簡化很多。
但我更期待看到 Hero 在更廣泛場景中的應用。比如在旅行規劃、購物、客戶服務等領域，AI Autocomplete 的價值可能更加明顯。Hero 的 SDK 策略意味著我們不需要等 Hero 自己去開發所有應用場景，而是會看到各行各業的公司將這項技術集成到自己的產品中。
從融資角度看，Hero 去年獲得了 400 萬美元種子輪，現在又獲得了 Forerunner Ventures 領投的 300 萬美元追加投資。Kowalk 表示，根據應用和 SDK 的增長情況，他們計劃在未來幾個月籌集更大一輪融資。我認為如果 SDK 能夠吸引到一批有影響力的客戶，證明技術價值，那么 A 輪融資應該不成問題。這項技術的潛在市場非常大，任何使用自然語言輸入的應用都可能是潛在客戶。
我也在想，Hero 會不會成為下一個 Twilio 或 Stripe 那樣的基礎設施公司？Twilio 讓每個應用都能方便地集成短信和電話功能，Stripe 讓每個應用都能方便地接入支付。Hero 有潛力讓每個應用都能方便地提供優秀的自然語言交互體驗。如果真的走到這一步，Hero 的價值將遠超一個普通的應用公司。
但挑戰也是存在的。技術再好，也需要市場教育和生態建設。開發者需要理解這項技術的價值，學會如何集成和使用。用戶需要適應這種新的交互方式，培養新的使用習慣。這些都需要時間和持續投入。Hero 團隊有 Meta 的背景，應該對這些挑戰有充分認識。
我特別欣賞 Hero 團隊的一點是，他們在三年前就開始布局這個方向，提前申請了專利。這種前瞻性在快速變化的 AI 領域特別難得。很多公司都在追逐最新的熱點，而 Hero 則在思考更根本的問題：人機交互的本質是什么？未來的交互應該是什么樣子？這種長期思維是真正有影響力的公司的特質。
最后，我想說的是，Hero 的 AI Autocomplete 提醒我們，AI 革命不只是關于更強大的模型，也關于更好的交互設計。技術進步和設計創新同樣重要，甚至在某些場景下，好的設計比更強的模型更有價值。這也是為什么我對 Hero 的未來充滿期待。他們不是在和其他公司比誰的模型更強，而是在重新定義人機交互的方式。這種創新往往更持久，也更有影響力。
我相信，幾年后回頭看，我們會驚訝地發現自己曾經需要花那么多時間和 AI 來回對話，就像我們現在回想起曾經需要記住各種命令行指令一樣。AI Autocomplete 可能就是推動這個轉變的關鍵技術之一。
轉載：人人都是產品經理
蘭亭妙微（藍藍設計）m.payeee.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。
蘭亭妙微UI設計公司分享：在設計學校文藝匯演報名表單時，如何有效地實現基于選擇的輸入？本文探討了隱藏非活動選項與顯示非活動選項的設計方案，分析了頁面級選項、水平Tab、垂直選項等多種形式的優劣及適用場景。
進入正題之前，大家可以先思考一下，以下情形大家會怎么做？
學校組織文藝匯演，老師、學生、家長可以任意組隊報名表演節目。組隊后，每個隊伍都需要在學校教務系統上錄入信息進行報名。
假如你是教務系統的設計師，你會怎么設計這個報名表單？
在上述案例中，對于“參與人員”這個信息，首先需要確定有哪幾類人參加？其次再具體錄入每一類的具體人員名稱。比如：“三年5班隊”表演的節目有40個人參加，其中只有老師和學生參加，那么老師分別是哪幾位？學生又是哪幾位？
那么根據對初始問題“有哪幾類人參加？”的回答，要求繼續回答“這幾個人分別是誰？”，就是基于選擇的輸入。
基于選擇的輸入內容大體上可以分為兩個部分：初始的選擇、選擇之后需要輸入的內容，如下所示。
表單中基于選擇的輸入類型可選擇的交互形式有很多種，那么在需求過程中，如何選擇最適合的方式去進行設計？
表單基于選擇的輸入場景在B端產品中尤為多見。由于B端產品多為Web端，所以下列分析暫不考慮移動端的情況。
如果把基于選中的內容需要輸入的選項稱為活動的選項，那大致可分為兩大類：隱藏非活動的選項、顯示非活動的選項。以上三個案例均為隱藏非活動的選項類型。
顯示所有未被選中選擇的選擇輸入內容，會導致表單中出現大量無需用戶處理的內容。除非用戶需要這部分信息去輔助判斷選擇選項，否則不建議使用此類方法。
大部分設計方式都會通過隱藏非活動的選項，來降低輸入過程中無效信息對用戶的干擾。具體如何處理初始的選擇和活動選項之間的關系，又可以分為以下幾類：頁面級選項、水平Tab、垂直選項、下拉選擇、單選按鈕下方顯示、單選按鈕內顯示。
（1）頁面級選項
把過程明確分為兩步，這可能是解決表單中選擇性輸入問題最簡單的方法。最常見的做法是采用不同的步驟進行表單內容的填寫，如下：
對多數用戶而言，初始選擇和相關輸入之間的關系明確，但一旦做出初始的選擇，兩者之間的聯系會變得微弱。在第二步進行相關輸入時，無法查看先前進行的初始選擇。看上去這種方案比在當前頁面完成所有輸入任務的方式更慢。
但在實際測試中，通過該方案設計的表單，用戶填寫錯誤比較少，眼動測試參數表現也比較好（主要是眼睛固定的次數、總固定時長以及平均固定時長）。
（2）水平Tab
通過Tab的形式進行初始選擇的區分，用戶可以瀏覽表單的Tab，進入對應的Tab中進行選擇輸入的部分。例如：飛書的登錄頁。
Tab不僅作為一組篩選功能，還對選擇之后輸入的內容起到一個明顯標題的作用。但大部分人都熟悉Tab作為導航的概念，對于Tab在表單中的應用可能會存在一定的歧義。比如Tab之間是否互斥？提交選擇是針對表單中所有Tab還是當前選中的Tab？
對比以上兩種設計形式，如果只從結果考慮用戶的使用情況，水平Tab在測試過程中基本沒有用戶出錯，并且可以快速完成任務。但根據頁面級選項案例的眼動測試數據中會發現，用戶瀏覽整個表單相比上面的方案所需要耗費更多的努力。
（3）垂直選項
從水平Tab方案中表現出來的眼動測試結果可以發現，其不符合用戶自上而下的閱讀模式。而垂直選項的方案則彌補了這一缺陷。如下圖所示。
在選擇選項之后，眼睛不需要做太多的移動，設計更有效率，如下方案例眼動數據所示。
（4）下拉選項
相比水平Tab和垂直選項，下拉選項在視覺上沒那么獨特。每一個選項對應一個初始選項，如下圖所示。
下拉選項的解決方案利用選擇后，輸入的內容在下方特定的位置進行展示。所選選項可作為標題，更好的傳達初始選項的范圍和影響（看具體業務是否需要在表單中映射這個關系），上方案例中的映射關系就比較弱。
（5）單選按鈕下方顯示
展示所有選項，根據用戶選擇情況在下方顯示具體需要選擇輸入的內容，如下圖所示。
（6）單選按鈕內顯示
與單選按鈕下方顯示的辦法類似，在初始選項內顯示額外的輸入內容。
基于選擇的輸入，在設計方案的選擇中，需要考慮各個方面。
如果每個初始選項的額外輸入選項數量很多，且同時存在其他需錄入的信息時，那么頁面級選項可能是最佳方案。雖然需要兩個網頁來拆分表單，但至少不會讓用戶產生困惑，也無需懷疑選項之間是否互斥。
垂直選項和水平Tab兩個方案需要通過交互設計或者視覺設計來規避其互斥問題。
如果初始選項列表較長（4或者5個以上），并且每個選項都自帶一套基于選擇的輸入，在設計時最好能針對額外選項采用下拉列表和視覺分組。
如果每個初始選項只有幾個額外的輸入選項，單選按鈕下方顯示或者單選按鈕內顯示是最佳的方案。但容易出現因選項切換而造成的頁面跳動問題。
就整體而言，隱藏無關的輸入項，可以減輕用戶對表單的負擔，幫助用戶更快的完成表單內容。
最好能清晰的顯示選項與基于選擇的輸入項之間的關系。
轉載：人人都是產品經理
蘭亭妙微（藍藍設計）m.payeee.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。
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知識科普
- 漸進式披露：按需展示高階復雜功能，不一次性堆砌全部信息，降低用戶認知負荷，適配新手漸進學習。
- 自我決定理論：產品設計滿足用戶自主性、勝任感、歸屬感三大心理需求，提升使用意愿與粘性。
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又到了分享界面改版優化的時候了，這次是近期C端學員做的體育場館預約平臺，主要用于在線預約羽毛球、網球、籃球等場館。
下面是目前的設計圖例：
學員作業
還是老規矩，我們從原設計的問題入手，然后逐步完成對它的改版優化。
問題分析：
問題的分析從不同維度入手，這里分享個最簡單的分析方式，先從基礎樣式分析，再分析組件設計。
基礎樣式包含規范、字體、色彩、圖片四個要素的分析，而組件設計則是檢查樣式的合理性為主。
首先基礎樣式的規范應用上，頂部狀態欄和底部指示器、導航是沒有太大問題的，所以我們可以直接進入下一個環節。
在字體應用上，問題就多起來了，主要還是特殊標題使用太多，且廣告中的標題也和下方 UI 元素標題沒有拉開差距，看起來就很別扭。而且大粗黑字體使用過多，使得信息權重被分散掉，沒有對比性。
有問題的部分截圖
在色彩層面，藍色雖然是主色，但是使用過于頻繁，且其它色彩的應用數量也過多，畫面充斥了讓人眼花繚亂的色彩，尤其色彩多的情況下圖片色彩也豐富，外加一系列漸變色塊，讓場面變得更“錯綜復雜”。
使用的色彩過多
最后圖片應用上，主要問題出在廣告圖里，圖例和文字排版看起來很有年代感，加上瓷片區內的素材用圖，和整體主體的關聯性并不好。這里著重強調， 3D 擬人類圖片素材的使用最好局限在特定運營活動物料里，不要作為正式的 UI 元素進行引用，怎么做效果都不會好。
接著分析組件樣式，因為這次案例框架很簡單，我們不用太多考慮組件排序依據還是產品問題，只需要每個組件孤立出來分析即可。
1 .首頁頂部組件
主要問題就是廣告圖的設計，不符合當前應用的設計標準，字體用圖排版都很簡單。
2.快速入口組件
快速入口上下兩排權重完全不同，雖然有大小的差異但依舊對比不夠強烈，且色彩使用混亂。
3.瓷片區應用
兩個頁面都有瓷片區，布局過于接近，且沒有實質性的內容全是裝飾素材，非常影響點擊欲望和觀感。
4.常去場館卡片
屬于問題相對較小的模塊，但標簽的應用色彩不合理，而且標題也露不全，實際空間利用率沒有必要的低。
5.列表卡片
列表卡片的主要問題還是和主色按鈕有關，過于強調按鈕的同時又要突出其它信息元素，就讓卡片看起來非常聒噪，信息之間是會起沖突的。
6.底部導航
底部導航設計過于普通，且一般選項選中凸起只適合在首頁選項中使用。中間添加按鈕的尺寸過小，和兩側選項看起來不對齊，重心偏移。
以上就是對問題的簡單總結，實際上改版就是圍繞這些問題做出調整，你先分析得出問題，才能聚焦到具體設計的過程和細節。
基礎規范是整體，而我們設計過程中大多從細節出發，所以我們對優化的內容解釋就要反過來從組件開始。
1.頂部模塊設計
首先調整頂部模塊的設計，優化圖例，使用比較突出的字體標題和更有沖擊力的配圖，符合運動類應用的主基調。同時因為之前主色用太多，這次頂部直接不加主色類背景。
2.快速入口的設計
快速入口設計上使用兩種圖標體系，上方用偏扁平插畫型的風格（素材示意），下方用面性圖標風格，弱化它們的權重。同時第二個頁面的快速入口使用攝影圖型圖標，避免一直出現不同風格的圖標。
3.瓷片區設計
瓷片區做大就需要有內容展示，但這些主體值得展示的內容并不是太多且需要那么大空間，所以縮小尺寸不會讓設計那么難處理，也讓畫面更精致一點。
4.其它模塊設計
因為首頁上方已經有很花哨的模塊了，所以常去場館就不應該再花哨下去，可以務實點的設計，不再用復雜的外邊框套娃。
第二個頁面其它模塊相對簡單，拼團功能又重要所以可以突出它用包邊型的組件設計。
5.列表模塊設計
兩個頁面下方的列表模塊，都移除原來主色的按鈕，只保留關鍵信息，讓卡片視覺看起來更簡約和諧一點。
6.底部導航欄設計
放大中間的按鈕，同時優化第一個選項選中的設計，可以更突出（時間夠就做LOGO進去了）更強調選中。
完成這些處理以后，最后合并起來可以整體再調整一番進行最終輸出。我們可以看看下面改版前后的對比，你們可以自己感受是否有差異：
這是純視覺方向的優化，在新手階段，不要過度去使用色彩和字體，實現樣式的落差要通過組件樣式和圖片、素材應用的差異來塑造。
轉載：優設
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| 組件 | 選擇邏輯 | 核心特點 | 生效方式 | 最佳使用場景 |
|---|---|---|---|---|
| 開關 | 二元獨立切換 | 單功能、無關聯 | 操作立即生效 | 單獨功能開啟 / 關閉 |
| 復選框 | 可多選、可全不選 | 同組關聯、支持全選半選 | 多為統一確認生效 | 關聯選項批量勾選 |
| 單選按鈕 | 互斥單選、必選其一 | 組內唯一、排他選擇 | 選定即鎖定選項 | 多選項只能選一個 |
蘭亭妙微（藍藍設計）m.payeee.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。
登錄頁不只是入口，更是認知與信任的第一觸點。本文系統梳理12種登錄頁設計切入點，從色彩、構圖到情緒表達，揭示如何通過界面設計實現用戶引導、品牌傳達與轉化效率的協同優化，是一次關于“界面戰略”的深度解析。
我們設計師是不是最害怕眾口難調，今天蘭亭妙微UI設計公司，跟大家分享登錄頁的12種設計切入點，相信總有一款會入甲方爸爸的心。
作為設計師，我們常常面臨一個窘境：要面對各式各樣客戶審美的挑剔，有時候被虐的都懷疑人生。
但找參考時，思維又容易被局限在常見的幾種形式里，我通過分析大量優秀的登錄頁，總結了12個高級的設計切入點，希望能為你打開新思路。
設計解析：
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通過以上12個案例的系統性拆解，我們發現B端登錄頁的設計可以有如此豐富的切入點。
它絕不僅僅是擺放表單的簡單任務，而是一個融合了品牌戰略、用戶體驗、視覺營銷和技術表達的綜合性設計挑戰。
希望這10個切入點的詳細分析，能成為您應對登錄頁設計挑戰的靈感源泉和實用工具箱。
一個高級的設計，其最高境界是讓用戶感覺不到“設計”的存在，卻能高效、愉悅地完成目標，并對品牌留下積極而深刻的印象。
轉載：人人都是產品經理
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參考價值：金融科技類產品的深色模式設計、數據呈現方式與交互邏輯，都有很高的借鑒意義。
藍藍設計的小編 http://m.payeee.cn