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    數據可視化 | 智慧醫療大屏的未來趨勢

    杰睿 大數據可視化設計文章及欣賞

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    隨著智慧醫療體系的逐步落地,醫院信息化、區域醫療協同、公共衛生治理的需求不斷提升,“大屏”逐漸成為醫療信息展示與決策支持的重要入口。未來,智慧醫療大屏不僅是信息的可視化窗口,更是數據融合、智能決策與多方協作的核心樞紐。

    1. 從“展示”到“洞察”:數據價值的深度挖掘

    傳統醫療大屏多以實時數據展示為主,例如掛號分診、床位管理、疫情監測等。未來趨勢將從“看見”轉向“看懂”:

    • 多維度數據融合:打通 HIS、LIS、EMR、醫保、區域公共衛生平臺的數據壁壘,實現跨部門、跨機構的整合。

    • 智能分析與預警:通過 AI 建模和算法分析,識別潛在風險(如 ICU 床位緊張、傳染病高發區預警),為管理者提供決策支持。

    • 個性化視圖定制:不同崗位(院長、科主任、運維人員)可根據職責配置專屬大屏視圖,避免信息冗余。

    2. 從“單院”到“區域”:協同與治理的延伸

    未來大屏應用不再局限于單一醫院,而是逐漸向區域衛生健康體系擴展:

    • 區域醫療資源統籌:實現跨院床位調度、遠程會診資源分配,提升整體醫療資源利用率。

    • 公共衛生治理:在疫情防控、慢病管理等場景中,大屏成為實時指揮和態勢感知的核心工具。

    • 跨部門聯動:醫療、疾控、醫保、應急等多方通過大屏實現可視化協同,形成“數據驅動治理”。

    3. 從“人機”到“智交互”:交互體驗的升級

    智慧醫療大屏未來不僅是“看板”,還會是“操作臺”:

    • 自然交互:支持語音指令、手勢控制,方便在手部不便操作的場景(如手術室)使用。

    • 多終端聯動:大屏與移動端、PC 端打通,實現“可大屏展示、可隨身跟進”。

    • 實時協作:醫護、管理者在大屏上可標注、批注、共享信息,減少溝通成本。

    4. 從“靜態”到“智能”:AI 驅動的演進

    AI 將推動智慧醫療大屏從被動展示走向主動洞察:

    • 預測性分析:基于歷史病例與資源消耗,預測未來一周的門診壓力或藥品缺口。

    • 智能推薦:在突發事件下,自動生成最優調配方案(如手術室、醫護人員排班)。

    • 風險管理:自動識別數據異常,提醒潛在的醫療差錯或運營風險。

    5. 從“封閉”到“開放”:平臺化與標準化

    醫療大屏系統未來需要在兼容性與開放性上不斷突破:

    • 標準化接口:遵循 HL7、FHIR 等國際醫療數據標準,確保數據互通。

    • 平臺化架構:支持多廠商應用接入,避免形成新的“信息孤島”。

    • 安全合規:強化數據脫敏、隱私保護與分級授權,滿足醫療數據安全的高標準要求。

    智慧醫療大屏的未來趨勢,不是簡單的“更大更炫”,而是 從展示走向洞察,從院內走向區域,從人機走向智交互,從封閉走向開放。它的價值核心,在于通過可視化與智能化手段,讓數據真正服務于醫療決策、資源配置與公共健康治理。

    未來,智慧醫療大屏將不僅是信息的“窗口”,更是醫療系統的“中樞大腦”。

    蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

    用戶體驗設計 | 如何識別用戶的真實需求?

    杰睿 設計管理與成長

    在做產品或設計時,你可能遇到過這樣的困惑:
    用戶說需要一個功能,但上線后他們并不常用;
    團隊絞盡腦汁加了許多“亮點”,卻換不來滿意的反饋。

    問題往往出在——我們聽到的“需求”,未必等于用戶真正的需求。

    那么,如何識別用戶的真實需求呢?可以從以下幾個角度切入:


    1. 區分“表達的需求”和“隱含的需求”

    用戶往往會直接說出他們想要的東西,但這只是表層。

    • 表達的需求:用戶說“我需要一個導出功能”。

    • 隱含的需求:實際上,他們可能只是想更方便地與同事共享數據。

    如果團隊只停留在表層,很可能做出一個“導出按鈕”而忽略了更高效的“團隊協作”場景。

    做法:多問“為什么”。當用戶說需要X功能時,追問背后的動機與場景。


    2. 觀察行為比聽取意見更可靠

    “用戶說”和“用戶做”常常不一致。

    • 在訪談里,用戶會強調安全性,但實際選擇時,他們可能更傾向于方便快捷。

    • 在問卷里,用戶表示喜歡深色模式,但使用數據卻顯示大部分人停留在淺色模式。

    做法:將定性研究(訪談、問卷)和定量數據(埋點、日志)結合起來。不要單純依賴用戶口頭的答案。


    3. 把問題放在場景里理解

    需求脫離使用場景就容易失真。比如:

    • 用戶在辦公室說“手機App能開視頻會議就好了”,但真正的場景可能是在地鐵里需要語音會議。

    • 用戶反饋“搜索不夠好用”,但深入觀察發現,是他們需要更快找到“最近用過的”內容。

    做法:用“用戶旅程圖”“任務分析”去還原情境,把零散的需求放在流程中去看。


    4. 識別“抱怨”背后的本質

    用戶的抱怨往往比他們的建議更有價值。

    • 抱怨“頁面太復雜”,真實需求可能是更清晰的分層和優先級。

    • 抱怨“操作太慢”,真實需求可能是減少重復步驟,而不是單純優化性能。

    做法:把抱怨翻譯成“他們想要避免的痛點”,再思考可以如何消解。


    5. 不要忽視“非用戶”的需求

    有時,真正的需求不來自直接用戶,而是與他們相關的人。

    • 兒童學習軟件的“付費決策”其實掌握在家長手里。

    • 企業工具的“使用體驗”影響的是員工,但“采購決策”往往由管理層主導。

    做法:明確區分 使用者購買者決策者,分別理解他們的關注點。

     

    識別用戶真實需求的關鍵,不是單純問用戶“你想要什么”,而是:

    • 觀察他們在場景中的真實行為;

    • 追問需求背后的動機與痛點;

    • 結合不同角色的關注點去判斷優先級。

    當我們能看穿“用戶說的”,觸及“用戶真正需要的”,才能做出既被使用、又被認可的產品。

    蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

    界面設計解讀 | Redesign Health - Services 醫療頁面設計

    杰睿 設計資源

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    Redesign Health - Services 頁面設計


     1. 整體風格

    • 視覺氣質:整體基調偏 理性、專業、低調,采用米色背景 + 黑灰文字,輔以少量紫色/漸變作為強調色,既保持了沉穩,又帶來了一點現代感。

    • 風格走向:屬于 極簡主義 + 企業級設計,強調可讀性和內容層次,而不是過度的裝飾。

     

     2. 布局與信息架構

    • 雙欄布局:左側為主內容區,右側為補充信息區(Case studies、Impact 等),符合 B2B 網站“敘事+數據”的信息邏輯。

    • 模塊化結構:整頁分為“服務介紹 → 合作伙伴 → 核心方法 → 案例 → 數據 → 頁腳”,層次清晰,便于用戶快速掃讀。

    • 留白運用:邊距和行距充足,讓密集的信息不會顯得壓迫。


    3. 字體與排版

    • 字體選擇:大標題用襯線字體,正文與導航用無襯線字體,形成了“理性 + 權威”的組合感。

    • 層級對比:大字號的引語(客戶推薦語)、醒目的數字(16、0.35),在頁面中承擔“視覺錨點”,讓用戶瀏覽時有重點停留。


     4. 色彩與圖像

    • 主色調:米白+深灰,低飽和、溫和,符合醫療健康行業對“信任感”的需求。

    • 強調色:紫色作為關鍵數字/圖表的點綴色,既突出重點又不會過于跳脫。

    • 圖片選擇:多為真實的會議、交流、合作場景,營造出“可信賴、有人情味”的氛圍。

     5. 信息傳達方式

    • 數據可視化:用簡潔的折線/柱狀可視化來傳遞成果(例如 0.35、16 這樣的數字),強化專業性。

    • 案例驅動:通過真實案例(Global Pharmaceutical Partner / Medical Center)讓抽象的“服務價值”更具象。

    • 客戶引語:引用客戶高管的話語,用來增加背書和信任感。


    6. 亮點

    都說用戶體驗是提高轉化率的關鍵,那用戶體驗設計公司是干什么的?

    杰睿 設計管理與成長

    用戶體驗設計公司的意義 | 工作內容與個人提升路徑
    在設計行業里,很多人會把“UI設計”“交互設計”“用戶體驗設計”混為一談。尤其是當談到“用戶體驗設計公司”的時候,有些人會疑惑:這樣一家公司存在的意義是什么?它到底在做什么?作為設計師,如何在這個領域里不斷提升自己?
    今天我想從三個角度來淺談
    意義 → 要做什么 → 如何提升

    一、用戶體驗設計公司的意義

    如果說一家傳統設計公司解決的是“好不好看”的問題,那么用戶體驗設計公司解決的更多是“好不好用”的問題。
    它的價值可以總結為三點:
    為產品和用戶之間搭橋 好的體驗能讓用戶快速理解并愿意持續使用一個產品。體驗公司相當于“翻譯官”,把復雜的功能轉化成自然的交互和流程。
    提升商業競爭力 在今天的市場里,產品差異化往往體現在體驗上。一個用戶體驗更流暢的產品,更容易留住用戶,也能形成口碑和復購。
    降低企業試錯成本 用戶體驗設計強調調研、驗證和迭代。相比憑直覺開發,先通過設計環節優化用戶路徑,可以避免大量無效開發。
    換句話說,用戶體驗設計公司的存在,不僅是“美化界面”,更是幫助企業用更低的成本、更快的方式做出更合適的產品。

    二、用戶體驗設計公司具體要做什么

    如果把它拆解到實際工作層面,大致包含以下幾個方面:
    用戶研究 通過問卷、訪談、日志分析等方式,了解用戶的需求、痛點和行為模式。
    交互設計 把需求轉化為流程、信息架構和交互邏輯。常見的產物包括用戶旅程圖、流程圖、原型圖。
    視覺設計與設計系統 在保證交互邏輯清晰的前提下,輸出統一的視覺規范與界面風格,提升整體品牌感。
    可用性測試與迭代 把設計原型交給真實用戶測試,根據反饋不斷改進,確保產品真正好用。
    與團隊協作 體驗公司往往要與產品經理、研發團隊密切合作,把設計方案落地,而不是停留在PPT里。
    一句話總結:用戶體驗設計公司要做的,就是用專業方法論,幫助企業把“想做的產品”轉化為“用戶真正想要的產品”。

    三、個人如何提升自己

    如果你想進入或深耕用戶體驗設計領域,可以考慮從這三個方向入手:
    建立跨學科思維 體驗設計不僅僅是畫原型,還涉及心理學、行為學、商業邏輯。多閱讀、跨界學習,會讓你設計更有洞察力。
    強化表達與邏輯能力 一個體驗設計師要經常說服產品經理、研發、甚至客戶。清晰表達方案背后的邏輯,比會畫圖更重要。
    積累真實項目經驗 書本和課程能打好基礎,但真正的提升來自實戰。參與項目,從用戶調研到方案迭代,把每一步做完整。
    持續關注行業趨勢 比如AI對設計流程的影響,新的交互范式(語音、空間計算等)。保持敏感度,能讓你更快適應變化。

    用戶體驗設計公司的意義在于通過研究、設計與迭代,把企業想做的產品轉化為用戶真正想要的產品,同時設計師需要以跨學科思維和實戰經驗持續提升自己
     

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    人工智能和用戶體驗——它是如何成為我的用戶體驗聯合設計師的

    杰睿 行業趨勢

    簡述:AI 并非接管用戶體驗設計,而是徹底改變我們的工作方式。本文將分享 AI 工具如何改變我的工作流程,讓我的工作更高效、更敏銳,以及為什么擁抱 AI 是當今設計師最明智的選擇。

    說實話——人工智能一開始讓我很害怕

    當人工智能工具開始充斥我的設計信息時,我感到恐慌。

    “這會讓我的工作變得無關緊要嗎?”

    這是我腦海深處平靜的聲音。

    但我的經驗是:人工智能并非用戶體驗設計師的替代品——它只是對我們工具包的升級。我們并非與人工智能競爭——而是與它合作。

    現在,我把人工智能視為我的頭腦風暴伙伴、文案助理、設計陪練伙伴和時間節省者。這種思維轉變開辟了我從未意識到自己需要的創意空間。

    人工智能之前:我的用戶體驗流程是什么樣的

    在我將人工智能引入其中之前,對我來說典型的用戶體驗流程是這樣的:

    • 手動轉錄用戶訪談
    • 用于親和力映射的便簽混亂
    • 從零開始構建用戶畫像
    • 微文案的每一個字都是我自己寫的
    • 多次反復的迭代和篩選
    • 手動可用性測試和數小時的分析

    是的,這確實很周到。但通常進展緩慢、重復性強,而且難以規模化。

    進入人工智能:改變我的工作流程的轉變

    然后是人工智能。起初,它只是用于快速內容的 ChatGPT。但很快,我發現自己將更多工具融入到我的工作流程中——這些工具不僅節省了時間,而且實際上改善了我的工作方式。

    以下是人工智能如何融入我當前的用戶體驗階段:

    研究與分析

    • Notion AI:完美總結用戶訪談
    • Dovetail AI:轉錄、標記和分析研究模式
    • ChatGPT:幫助生成假設或規劃關鍵主題

    構思與文案

    • Magician(Figma 插件):自動生成 UI 組件 + 微文案
    • ChatGPT / Claude:編寫入門流程、按鈕文本、錯誤消息
    • Jasper:針對不同用戶群體調整語氣

    設計與原型制作

    • Uizard:將手繪草圖轉換為可用的 UI
    • Figma + AI 插件:加速重復性任務(例如,創建變體、自動布局幫助)
    • Galileo AI:將文本提示轉換為模型(有時非常好!)

    測試與反饋

    • UXtweakMaze:通過熱圖提供人工智能用戶測試
    • Lookback + AI:通過記錄分析用戶行為

    突然之間,數小時的體力勞動變成了幾分鐘的輔助創造力。

    人工智能的優勢(我并沒有抱怨)

    以下是人工智能幫助我做得更好、更快、更少摩擦的事情:

    • 加速重復性、低價值的任務
    • 當我陷入困境時,它能幫助我快速產生想法
    • 以新視角增強頭腦風暴
    • 減少快節奏項目中的精神疲勞
    • 讓我更專注于解決問題和講故事

    人工智能仍然無法做到的事情

    即使取得了所有進展,仍有一些東西是人工智能無法(或許也不應該)取代的:

    • 理解人類的情感、細微差別和未說出口的背景
    • 做出符合道德的設計決策
    • 用靈魂創造共情體驗
    • 解讀模棱兩可的反饋
    • 向利益相關者展示設計決策

    這是件好事。因為這些正是用戶體驗的一部分,讓設計更具人性化

    我今天的工作流程:人機設計之舞

    現在與人工智能合作感覺就像是一種創造性的伙伴關系——雙方都能帶來一些有價值的東西。

    在研究過程中,我使用人工智能轉錄和標記訪談內容,但我也會介入解讀其中的情感細微差別并驗證模式。在構思階段,人工智能會生成流程或占位文案,然后我會將其精煉成符合用戶目標的精美體驗。在設計線框圖時,人工智能有助于加快布局建議的速度,但我也會運用用戶體驗啟發式方法、無障礙標準和敘事技巧。即使在測試階段,人工智能也會提供摘要和行為圖,但我仍然需要深入挖掘用戶行為背后的原因

    簡而言之,人工智能承擔了繁重的工作。我負責判斷、同理心和目標。

    設計師使用 AI 工具的技巧

    如果您對人工智能感到好奇,但不知道從哪里開始,我推薦以下內容:

    • 從小事做起。使用人工智能進行內容生成、摘要或快速提示。
    • 使用適合你當前技術棧的工具。Figma、Notion 和 ChatGPT 都是不錯的入門工具。
    • 保持像設計師一樣思考。AI提供選項,但決策權仍在你手中。
    • 保持好奇心。這個領域發展迅速。嘗試新工具,測試極限,經常進行實驗。
    • 不要把關。與你的團隊分享有用的工具和提示。我們一起進步。

    最后的想法:人工智能不是敵人,而是進化

    人工智能不會取代用戶體驗設計師。

    但懂得如何使用人工智能的設計師可能會比不懂人工智能的設計師更成功。

    用戶體驗的未來以人為本,并由人工智能加速發展。人工智能幫助我們更快、更智能地行動——但同理心、道德和創造力呢?這些仍然取決于我們。

    讓人工智能處理自動化,你來掌控直覺。

     

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    高效工作 | 交互設計 | “AI-first UX”是設計師的新標準嗎?

    杰睿 行業趨勢

    剛開始學習設計時,我面臨的最大挑戰就是時間
    畫線框圖要花好幾個小時,用戶流程則要鋪滿凌亂的白板。

    但我見過一些了不起的事情:一位設計師在不到 10 分鐘的時間內借助人工智能制作出整個應用程序的原型。

    這讓我不禁要問:AI-First UX 是否會成為我們領域的新常態?

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    照片由Emiliano VittoriosiUnsplash上拍攝

    “AI-First UX” 是什么意思?

    傳統上,UX 意味著研究、線框、設計系統和測試,所有這些都由設計師和研究人員團隊手動完成。

    但“AI-First UX”顛覆了這一工作流程:

    • AI 生成初稿。Framer、Stitch AI 或 Uizard 等工具現在可以將文本提示轉換為可立即使用的屏幕。
    • 人工智能加速研究。類似 ChatGPT 的人工智能助手可以總結用戶訪談,識別情緒模式,甚至對反饋進行聚類。

    簡而言之:人工智能不再是一個輔助工具,它正在成為設計的第一步

    為什么2025年需要人工智能優先的方法

    過去兩年來,設計行業發生了巨大變化:

    • 預算更緊縮,團隊規模更小,截止日期更短。人工智能彌補了這些差距。
    • 更快的預期。利益相關者期望在幾天內(而不是幾周)就能獲得原型。
    • 全球競爭。印度的自由職業者和柏林的初創公司現在擁有相同的工具,人工智能可以創造公平的競爭環境。

    我親眼見證了這一點:以前在 Figma 上要花幾個小時才能完成的事情,現在在 AI 的幫助下,幾分鐘就能構思出來。我不用再糾結于矩形和對齊,而是可以把精力放在更重要的問題上:“這個設計真的能解決用戶的問題嗎?”

    人工智能如何改變設計師的角色

    最大的誤解是什么?AI 會取代設計師。但我注意到的是不同的:AI 正在接管生產工作,但我們作為設計師的角色正變得更加以人為本。

    這種轉變是這樣的:

    • 從像素推移到問題框架。AI負責布局;我們負責提出正確的問題。
    • 從重復性任務到創造性策略。我們不再重復按鈕,而是開始探索“假設”場景。
    • 從測試物流到同理心工作。人工智能可以處理調查數據,但只有人類才能真正理解文化差異、無障礙需求和情感。

    所以,無論如何,人工智能正在讓我們的實踐變得更加人性化。

    AI-First UX 的機遇與挑戰

    與任何顛覆一樣,人工智能既帶來興奮,也帶來警惕。

    機會:

    • 更快的原型設計和迭代
    • 獨立設計師可以用更少的資源實現更多成果
    • 大規模個性化(AI 根據個人用戶調整界面)

    挑戰:

    • 過度依賴可能導致千篇一律的設計
    • 如果人工智能在非包容性數據集上進行訓練,則存在偏見的風險
    • 一些工藝技巧(例如像素級精細度)如果被忽視,可能會消失

    作為設計師,我們面臨的真正考驗是:我們能否引導人工智能,而不是被它引導?

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    徐海威Unsplash上攝

    那么……AI-First UX 是新標準嗎?

    我認為是的,但是帶有星號。

    人工智能正在成為默認的起點,但終點線仍然屬于人類設計師。因為無論工具多么先進,人工智能都無法體會用戶在結賬表單上掙扎時的沮喪,也無法體會用戶首次瀏覽無障礙產品的喜悅。

    這就是我們的優勢。

    作為一名設計師,我不再問“人工智能會搶走我的工作嗎?”
    ,而是問“我怎樣才能讓人工智能成為我的設計助手,這樣我就可以專注于解決更深層次的問題?”

    AI First UX 并不會消除對設計師的需求,而是需要更好的設計師。

    如果你是設計新手,我的建議是:不要害怕人工智能。學會引導它。學會提出更好的問題,讓人工智能掌控速度。

    因為在2025年,設計不再只是推動像素,而是在人工智能的幫助下設計人類體驗的未來。

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    人工智能產品設計:識別技能差距以及如何彌補

    杰睿 行業趨勢

    資料來源:https ://left.eu/ai-act-big-tech-says-jump-eu-asks-how-high/

    TLDV: AI 產品設計師在工作中遇到挑戰并不少見,尤其是在理解 AI 產品背后復雜的技術方面。這可能會使他們難以與技術專家進行有效溝通,從而導致進一步的復雜化。此外,跟上不斷發展的人機交互設計模式也極具挑戰性。在本文中,我整理了一些資源,旨在提升設計師在這些領域的知識和技能,幫助他們自信而輕松地完成工作。

    重新思考設計方法

    人工智能的進步為人機交互帶來了激動人心的機遇。從識別照片中的貓咪到實現自動駕駛,人工智能為用戶體驗提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。

    根據最近的研究設計師正在努力應對設想和原型人工智能系統的復雜性。

    這是為什么呢?傳統的用戶體驗 (UX) 和人機交互 (HCI) 設計技術(例如草圖和原型設計)可能不足以解決人工智能在產品設計中帶來的意外后果。

    Graham Dove 及其同事在“計算機系統人為因素”會議上表示: “人機交互專業人士無法輕易地勾勒出人工智能系統在不同情境下適應不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發的人工智能系統可能犯的推理錯誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話,我還可以補充一句。

    問題:在設計過程中映射人工智能設計挑戰

    卡內基梅隆大學的楊倩及其團隊研究了人機交互研究人員和專業人士在使用人工智能時面臨的挑戰。他們基于廣受認可的雙鉆石設計流程模型,構建了這些挑戰及相關的研究論文。

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    此圖概述了雙鉆模型中人工智能系統設計的挑戰,分為四個階段:發現、定義、開發和交付。每個階段都強調具體問題,例如闡明人工智能功能、設計行為原型、設計交互以及管理人工智能性能。挑戰還包括預見人工智能的影響、避免恐怖谷效應以及對人工智能錯誤的責任追究,強調了從最初問題識別到最終解決方案的復雜過程。
    作者創建的圖表

    以下是我從本文中得出的結論,按設計過程步驟細分:

    1. 發現(發散思維階段)
    按 Enter 鍵或單擊即可查看完整尺寸的圖像
    這幅圖集中展現了“發現”階段,該階段展現了人工智能系統設計面臨的挑戰。它強調了以下關鍵挑戰:明確人工智能能做什么、不能做什么;高度依賴數據的設計理念的技術可行性;缺乏如何在特定設計問題中精準運用人工智能的知識;以及描繪不同的人工智能交互方式。
    作者創建的圖表
    • 設計師很難理解人工智能的局限性和能力,這阻礙了他們的頭腦風暴和草圖繪制過程。
    • 設計理念的技術可行性取決于能否獲得足夠、多樣化和高質量的數據以有效地訓練人工智能模型。
    • 即使了解人工智能的工作原理,設計師仍然發現很難構思出許多可能的新互動和新穎的體驗。
    • 為設計問題選擇正確的人工智能技術需要深入了解人工智能技術,這可能具有挑戰性。

    2. 定義(聚合思維階段)

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    這幅圖聚焦于人工智能系統設計中的“定義”階段,并以更大的框架形式呈現。它突出了兩個具體的挑戰:快速構建人工智能系統行為原型的難度;以及預見人工智能潛在影響的挑戰。
    作者創建的圖表
    • 用戶體驗設計涉及快速原型設計,以評估人為因素的影響并進行改進。人工智能產品的快速原型設計在預測用戶體驗方面面臨挑戰。
    • Scott Klemmer 建議創建“綠野仙蹤”系統或基于規則的模擬器作為早期交互式 AI 原型。Josh Lovejoy 和 Jess Holbrook 在他們的文章中對此進行了進一步探討。雖然這是一個有效的選擇,但這種方法無法解決由 AI 推理錯誤導致的用戶體驗問題。
    • 楊倩及其同事提出的第二種方法是在真實用戶中部署一個功能正常的人工智能系統,以充分了解其預期和非預期后果。然而,由于該過程耗時過長,且無法承受早期失敗的風險,團隊無法充分認識到快速迭代原型設計的價值。

    發展(發散思維階段)

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    此圖聚焦于人工智能系統設計的“開發”階段,詳述了幾個關鍵挑戰:設計模糊、開放式的交互;向用戶解釋人工智能行為;設計人工智能與用戶之間的共享控制;設計能夠持續提升人工智能性能的交互;向用戶傳達人工智能系統隨時間推移的演變。
    作者創建的圖表
    • 對于許多用戶體驗設計團隊來說,AI技術專家是寶貴但往往稀缺的資源。一些設計師發現,由于缺乏共享的工作流程、邊界對象或促進協作的通用語言,很難與AI工程師有效合作。
    • 模糊、開放式的交互設計起來很復雜。它們引入了高度的復雜性,因為它們允許用戶以各種方式表達自己。
    • 理解與人工智能相關的概念和術語可能具有挑戰性,這使得難以有效地傳達人工智能系統的工作原理及其行為方式。
    • 如果五分之三(61%)的人對信任人工智能系統持謹慎態度,我們該如何設計人工智能與用戶之間的共享控制權? 用戶可能不信任人工智能能夠代表他們做出決策,或者可能對放棄控制權持懷疑態度。建立對人工智能系統能力的信任并確保其決策過程的透明度至關重要,但可能并非易事。
    • 設計人工智能系統的交互是一項挑戰,因為它們的環境可能快速變化,需要適應性交互。
    • 人工智能系統是動態且不斷發展的實體。及時、相關且易于理解的方式向用戶傳達這種持續的演變可能非常復雜。

    交付(聚合思維階段)

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    這幅圖聚焦于人工智能系統設計中的“交付”階段,重點關注以下幾個關鍵挑戰:預測或緩解不可預測的人工智能行為;避免“恐怖谷”效應,確保人工智能不會讓人覺得令人毛骨悚然;確定人工智能錯誤的責任。
    作者創建的圖表
    • 人工智能系統可以通過與環境互動或接收反饋來進化和適應。這種進化可能導致難以預測或控制的行為變化。一些人工智能模型可能是黑匣子,這意味著很難理解它們是如何做出決策的。因此,預測/緩解不可預測的人工智能行為可能具有挑戰性。
    • 我們的目標是創造出逼真且易于理解的人工智能,同時又不讓人感到不安或毛骨悚然。設計師在設計人工智能時必須把握這種微妙的平衡,尤其是那些具有類似人類特征(例如聲音、面部表情或行為)的人工智能。如果人工智能過于像人類,但又不夠完美,它可能會陷入“恐怖谷”效應,從而導致用戶產生負面反應。
    • 數據存在偏差或缺陷可能會導致人工智能錯誤。由于數據收集、預處理、模型開發或實施過程中可能出現問題,因此目前尚不清楚誰應該承擔責任。

    采取行動:解決已發現的挑戰

    我把所有提到的問題分為兩大類:

    • 困難在于缺乏對人工智能系統背后技術的了解
    • 與缺乏對人工智能系統設計模式的理解有關的困難

    困難在于缺乏對人工智能系統背后技術的了解

    僅僅讓更多用戶體驗師參與使用機器學習的項目是不夠的。他們必須理解機器學習的核心概念,破除人們對人工智能及其功能的先入之見,并遵循建立和維護信任的最佳實踐。Josh
    Lovejoy

    關于哪些類型的人工智能知識與用戶體驗設計相關,仍然存在很大爭議。然而,越來越多的人認同,用戶體驗設計師需要具備一些人工智能方面的技術專長才能有效地運用它。

    大多數人工智能課程都要求學生具備統計學、概率論、線性代數、微積分和編程方面的知識。如果沒有這些背景知識,理解許多人工智能概念可能會很困難。

    你無需對人工智能有深入的理解,但熟悉數學和計算機科學至關重要。如果你對這些科目感到不適應,可以考慮參加這些高評價課程。

    概率: 渺茫的機會:從頭開始的概率(哈佛大學)

    統計學:麻省理工學院統計學基礎

    線性代數: 麻省理工學院的線性代數 18.06

    微積分:麻省理工學院的單變量微積分和多變量微積分

    編程:從Codecademy谷歌密歇根大學學習 Python 。我個人更喜歡密歇根大學的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長,但講解更詳細。

    對每個主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎:

    1)“ AI For Everyone ”(6小時,49.99美元/月)——最好的非技術性AI入門課程,由斯坦福機器學習課程創始人吳恩達講授

    2)人工智能計算機科學專業證書(5個月,432歐元)——edX 頒發的兩部分專業證書,跟蹤哈佛大學的 CS50 和 CS50AI 課程,讓沒有必備 CS 知識的學習者也能進入人工智能領域。

    3)“人人適用的人工智能基礎(40小時,49.99美元/月)—— IBM提供的專業課程 。IBM通過Coursera被公認為新興技術領域的革命性領導者。該專業課程包含三門課程:

    4)人工智能要素(30-60小時,免費)——赫爾辛基大學和MinnaLearn合作推出的課程,解釋了人工智能可以實現什么(和不可能實現什么)以及它如何影響我們的生活——無需復雜的數學或編程。

    您是否知道其他有用的資源?如果有,請在評論區留言。

    與缺乏對人工智能系統設計模式的理解有關的困難

    人們對人機交互設計技能的需求日益增長,但相關課程卻十分有限。幸運的是,有眾多設計師和研究人員慷慨地分享他們的知識和專業技能。以下是我關注的一些:

    如果我遺漏了任何人,請隨時在評論區分享他們的名字以及他們創建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識,幫助彼此成長。

    最后的想法

    人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅動著決定我們未來的決策。我們有責任將其潛力轉化為人性化的科技。構建一個基于我們多樣化價值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設計。

    喬什·洛夫喬伊和杰斯·霍爾布魯克

    人工智能正日益融入各種數字產品和服務。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產品成功與否的關鍵因素。然而,如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術,而是依賴過時的啟發式方法和對人工智能有限的理解,就有可能阻礙創新。

    通過將堅持與創造力相結合,設計師可以充分發揮人工智能的潛力,為更美好的未來鋪平道路。

    蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

     

    用戶體驗設計優化 | AI驅動的個性化交互:產品要準備好什么?

    杰睿 行業趨勢

    過去我們聊交互設計,總繞不開“統一流程”和“標準化體驗”。一個產品要么好用,要么不好用,大家面對的幾乎是同樣的界面和操作路徑。但現在不一樣了——AI正在悄悄改變這個邏輯。未來的產品,更像是一個“會學習的伙伴”,而不是一個冷冰冰的工具。這對產品提出了哪些新要求?我們來分層聊一聊。

     一、體驗層面的變化

    1. 界面不再固定 不同的人打開同一個產品,看到的可能是完全不同的界面。比如閱讀應用會根據你的閱讀速度自動調整推薦模式,有的人喜歡夜間護眼,有的人喜歡大字版,系統會自己學會。
    2. 預測性更強 未來用戶可能不需要“找功能”,而是系統主動把下一步放到眼前。比如你習慣早上開日歷,系統會自動跳出常用會議室地址、提醒時間,幫你省掉一堆點擊。
    3. 極簡直覺化 隨著AI幫忙減少步驟,用戶對“零摩擦體驗”的要求更高。他們希望“想到就能做到”,而不是還要研究菜單在哪里。

     二、技術層面的挑戰

    1. 實時數據驅動 個性化體驗離不開數據。產品必須具備實時收集、分析、反饋的能力。否則“個性化”只是空談。
    2. 可解釋性 用戶想知道“為什么推薦給我”。如果一切都是黑箱操作,會讓人懷疑甚至反感。所以產品需要給出適當的解釋提示,增加透明度。
    3. 靈活的架構 界面和交互邏輯要能動態生成和修改,而不是寫死在流程圖里。設計師和開發團隊要做好“留白”,讓AI能自由發揮。

     三、設計與策略層面的考量

    1. 設規則而不是畫死流程 設計師未來的任務更像“制定游戲規則”:哪些地方可以變,哪些地方必須穩定。AI在這個框架下去適應不同的用戶。
    2. 個性化 vs 一致性 個性化不等于混亂。產品需要保證:即使每個人的界面不同,整體品牌調性和核心價值也不能丟。就像定制西裝,花紋可以不同,但版型要保持質感。
    3. 隱私與信任 個性化背后是大量的數據收集。用戶必須感到“這是我允許的”,而不是“我被監視了”。清晰的設置和邊界,可能比炫酷的AI功能更重要。

     四、商業價值的變化

    1. 差異化競爭 產品更懂用戶,本質上就是競爭優勢。個性化交互能成為留存和轉化的關鍵點。
    2. 長期信任而非短期刺激 推薦得再精準,如果讓用戶感覺“被操縱”,他們最終還是會離開。長期的信任感,比短期的點擊率更有價值。

    AI驅動的交互,不是給界面多加一個“智能推薦”入口,而是重新定義了產品的角色:

    • 從“統一體驗”走向“千人千面”
    • 從“被動響應”走向“主動預測”
    • 從“工具”走向“伙伴”
    對于交互設計師來說,挑戰也在變化。未來不是拼誰畫的界面多,而是誰能設計出一套可演化的規則,讓AI既能適應用戶,又不至于失控。
    說到底,未來產品的競爭力,可能不是“誰的功能更全”,而是“誰更懂用戶”。

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    極簡界面設計案例 | lgm/ – 創建極簡力量的品牌窗口

    杰睿 設計資源

    2025 年 6 月,法國設計師 Pierre Patrault 出品“lgm/”網頁設計項目。該作品以 Web UI/UX、品牌識別、落地頁面為設計主軸,旨在通過最簡結構與視覺語言,打造清晰直觀的線上品牌窗口。

    本項設計秉持“少即是多”的原則:簡潔的版式結構、統一的視覺元素與留白設計,讓每一個視覺焦點都直指品牌核心;用戶在瀏覽中自然而然地獲得信息層級,引發情感共鳴。

    項目由 Pierre Patrault 主導創意設計與用戶界面;Teddy Vermeulin 負責開發落地頁面,并與品牌與視頻代理 Advitam 合作完成整體傳播支持。三者協作默契,將創意、技術與品牌傳播融為一體。

    “lgm/”的發布,不僅是一次視覺嘗試,更是一次品牌線上表達的新實踐:精準、高效、富有引導性的設計語言,助力品牌與用戶間建立清晰、信任與溫度兼備的數字連接。
    創意理念
    “基于簡潔現代的視覺語言,lgm/ 項目以極簡主義為核心,將品牌形象與用戶體驗無縫融合,致力于在首屏即傳達品牌精髓,賦予每一次交互以直觀引導。”

    3. 設計與體驗亮點

    結構清晰:落地頁布局明晰、信息層級分明,讓用戶輕松抓住核心內容。

    極致簡約:利用充足留白、統一調性、統一視覺元素,降低視覺干擾,提升品牌溝通效率。

    交互細節(若有):如鼠標懸停動畫、滾動觸發效果等,可寫出“精致微互動增強用戶參與感”。

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    交互設計邏輯 | 關于線框和 UI 設計流程(經驗向)

    杰睿 設計思維

    每個設計師都有自己獨特的設計呈現方式。根據項目的不同,設計師會使用不同的方式展示他們的設計。Clickdummy 原型是展示屏幕流程最常用的方式,方便簡潔。通常情況下,設計師會以“編號+標題”的格式為所有屏幕命名,并通過導出結果中 JPG 文件的順序來表達屏幕之間關系的邏輯。

    我很高興能使用像 Invision App 這樣的工具來理清我的設計。然而,ClickDummy 原型在構建大型復雜的軟件項目和功能性應用程序時并不理想。有時,我們會將屏幕放在 Sketch 文件中的不同頁面中,以使結構更清晰,但卻失去了整體的視覺效果。當你向項目經理、客戶和開發人員展示你的設計時,你會發現這個過程效率低下。

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    英維申

    我們需要一個高效、流暢的流程來優化演示和交接。我的經驗是線框圖和UI的流程。這是一種非常新穎的方式,但效果很好。

    我們知道 Behance 和 Dribbble 上有很多精美的線框和 UI 流程。其實很多設計師也在做同樣的事情。我在上海MINGLabs工作的時候,我的法國設計師同事 Lucas 教給我一個方法,它不僅易于理解,而且美觀高效,可以作為交接的 UI 呈現流程。后來,這個方法在我的遠程自由職業中得到了運用,并不斷改進。這對降低溝通成本非常有幫助。

    Eric Miller的移動可視化流程圖

    為什么我更喜歡線框和 UI 設計流程?

    1. 幫助設計師鞏固他們的想法
    2. 顯示屏幕之間關系的邏輯
    3. 使與客戶的溝通更加輕松,呈現的內容更加清晰可見
    4. 使與開發者的溝通更加便捷,降低溝通成本。
    5. 有利于與其他設計師合作
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    我如何制作流程?

    當然,我的應用和網站都是用 Sketch 設計的。我建議從第一個線框圖開始設計流程。之后再設計主頁和兩三個輔助頁面。

    步驟1

    您可以創建一個新的畫板。畫板大小要足夠大,能夠覆蓋所有屏幕。這樣做的目的是為了更容易添加線條和注釋,也方便在最后時刻導出完整流程圖的概覽。不過,現在沒必要添加屏幕數量。等您心中有了概覽之后,再添加也不遲。

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    步驟2

    流程包括 5 個組件:

    1. 屏幕
    2. 畫面名稱,格式為“ 數字+字母+標題”或者“ 數字+標題”
    3. 動作和位置(紅點)
    4. 筆記
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    步驟3

    流程的結構是從左到右組織的。頁面位置越靠右,層級就越低。我的習慣是把首頁之類的第一頁放在左側。設計流程如下:

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    樹形結構
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    沃達豐 WLANoMeter 用戶界面流程

    問題

    線框和 UI 流程改善了溝通。但它并不完美,實際上有時甚至有點令人毛骨悚然。

    1. 每次增加屏幕,數字就會亂。我的命名方法可以避免這種混亂,但不是最佳方法。
    2. 一旦移動了屏幕,連接的線就必須重新繪制。
    3. 導出的概覽 pdf 無法顯示每個屏幕的名稱。

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