122025-9

用戶體驗五大要點：從問題到解決方案的完整指南

在互聯網產品設計和運營的過程中，用戶體驗（User Experience，簡稱 UX） 已經成為決定產品成敗的關鍵因素。一個功能再強大的產品，如果用戶用得不舒服、不信任，甚至覺得沒有價值，最終都會被拋棄。那么，優秀的用戶體驗究竟包含哪些要素？遇到問題時我們又該如何解決？

本文將用戶體驗拆解為五大要點，并逐一分析其常見問題與改進方法，幫助你快速建立一份可落地的用戶體驗改進清單。

可用性（Usability）

核心問題： 產品是否容易上手、是否順暢易用。

常見問題：

新用戶上手困難，不知道該如何操作。
完成一個任務的步驟過多，效率低下。
不同頁面或功能的交互邏輯不一致，導致混亂。
用戶出錯后沒有清晰提示，不知道如何糾正。

解決方法：

進行 可用性測試，邀請真實用戶體驗任務，觀察他們在哪些地方卡殼。
簡化流程，減少多余步驟，比如將“支付”流程控制在 3 步以內。
建立 交互規范與組件庫，保證按鈕樣式、操作邏輯在全站保持一致。
在操作后提供 即時反饋，如加載狀態、確認提示。
優化 錯誤提示，不要只顯示“出錯了”，而是說明原因并給出解決方案，例如“密碼至少需要 8 位且包含數字”。

有用性（Usefulness）

核心問題： 產品是否真正解決了用戶的核心需求。

常見問題：

功能繁雜，但用戶真正需要的功能卻沒有。
產品沒有滿足用戶的核心場景，只是“看起來很炫”。
用戶覺得“這個產品沒有價值”，使用頻率低。

解決方法：

做 用戶研究（問卷、訪談），明確用戶的真實需求，而不是憑空想象。
通過 任務場景分析，確保每個核心功能都能支持用戶的目標。
采用 MVP 策略（最小可行性產品），先滿足用戶的核心價值點。
借助 數據分析，識別哪些功能常用、哪些功能無人問津，對低頻功能進行優化或砍掉。
堅持 持續迭代，根據用戶反饋及時調整方向。

可訪問性（Accessibility）

核心問題： 產品是否對所有用戶都友好，是否能在各種設備和環境下順暢使用。

常見問題：

對視障、色盲、老年人等群體不友好。
在手機、平板和 PC 端體驗差別巨大，影響使用。
頁面加載緩慢，操作卡頓，用戶流失率高。

解決方法：

遵循 WCAG 國際無障礙標準（Web Content Accessibility Guidelines），提升通用性。
使用 對比度檢測工具，保證文字清晰可讀。
提供 多模態輸入方式，支持鍵盤操作、語音輸入、觸控操作等。
采用 響應式設計，保證多設備訪問體驗一致。
做 性能優化：壓縮圖片、延遲加載、使用 CDN 加速，保證快速響應。

愉悅感（Desirability / Delight）

核心問題： 產品是否讓用戶感到愉快、舒適甚至驚喜。

常見問題：

界面單調，缺乏美感。
操作無反饋，體驗枯燥。
系統提示過于冰冷，缺乏人情味。
用戶感受不到個性化和驚喜。

解決方法：

建立 統一的設計系統，保證色彩、字體、圖標風格一致，營造整體美感。
在按鈕點擊、加載等待等場景加入 輕量動效，增加“生命感”。
優化 文案設計，使用更友好、溫暖的語氣與用戶溝通。
提供 個性化推薦，根據用戶行為習慣智能優化體驗。
設置 小驚喜，例如節日彩蛋、完成任務后的動畫獎勵，增加好感度。

可信任度（Credibility / Trustworthiness）

核心問題： 用戶是否信任產品和品牌。

常見問題：

用戶擔心數據被泄露或濫用。
信息真假難辨，缺乏權威感。
系統經常崩潰或出錯，用戶失去信任。

解決方法：

提供 權威背書：展示認證資質、用戶評價、行業榮譽。
制定 透明的隱私政策，明確說明數據收集和使用方式。
加強 安全措施，如 HTTPS 加密、雙重驗證、權限管理等。
保證 系統穩定性，通過性能監控與快速 bug 修復降低出錯率。
做好 品牌建設：統一品牌視覺識別（VI），積極回應用戶反饋，增強信賴感。

總結

用戶體驗不僅僅是“界面好看”這么簡單，它包含了 可用性、有用性、可訪問性、愉悅感、可信任度 五大方面。每個方面都有對應的常見問題和可落地的方法。

可用性：靠測試與簡化流程來提升。
有用性：靠用戶研究與數據驅動來確保。
可訪問性：靠標準規范與性能優化來實現。
愉悅感：靠設計細節與情感化交互來營造。
可信任度：靠透明、安全與品牌建設來維系。

如果你正打算優化產品體驗，不妨把本文當成一份 用戶體驗改進對照表。遇到問題時，先找出屬于哪個維度，再選擇對應的解決方案。這樣不僅能避免“頭痛醫頭，腳痛醫腳”，還能讓整個產品體驗體系更加完整、可持續。

蘭亭妙微(www.shtzxx.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。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。

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112025-9

用戶體驗設計 | 情緒化設計：讓你的產品“有溫度”

杰睿用戶研究

一個好的設計究竟是什么樣的？很多人會說，是漂亮的界面、是流暢的動效、是強大的功能。這些都沒錯，但如果只停留在這些層面，你的產品只能算是合格。

我們真正要追求的，是讓用戶和產品之間建立一種情感連接。這就像我們和老朋友的關系，不是因為他有多么完美，而是因為他能在你需要的時候給你一個溫暖的擁抱，或者在你開心時和你一起分享喜悅。這就是情緒化設計的魔力。

設計，是創造情感共鳴

好的設計不是冰冷的代碼和像素，而是有生命力的。我們要在每一個細節里注入情感，讓用戶在使用產品時，能真切地感受到“被理解”和“被關懷”。

這可以體現在很多地方。比如，一個加載動畫不再是單調的旋轉，而是一個充滿個性的小精靈在屏幕上跳舞，這讓用戶在等待時也覺得有趣。當用戶完成一個任務，我們不再只給一個簡單的“完成”提示，而是用一句充滿人情味的文案和一張活潑的插圖來慶祝，這會大大提升用戶的成就感和愉悅感。

如何讓設計變得“有溫度”

要實現這種情感連接，我們需要從多個層面去思考。

首先是微交互。這些小小的瞬間，比如點贊時的心跳動效，或者刪除時的碎紙機效果，它們雖然轉瞬即逝，卻能給用戶帶來即時的情感反饋。它們就像是產品的小眼神和小動作，傳遞著信息和情感。

其次是文案和插圖。我們應該像和朋友聊天一樣，用自然、親切的語言去和用戶溝通，而不是機械地陳述。當網絡出問題時，我們不用冰冷的“網絡連接失敗”來提示，而可以幽默地說：“哎呀，網絡君似乎去度假了，稍等一下哦！”同時，我們還可以用獨特的插圖風格，為產品塑造一個鮮明的個性，讓它在用戶心中變得鮮活起來。

最后，是個性化體驗。當一個產品能記住你的喜好，并在恰當的時候給你驚喜，你會感覺自己是被重視的。比如，音樂App為你生成的專屬歌單，或者在生日那天收到的定制祝福，這些都會讓用戶感到暖心，并愿意和產品建立更深的關系。

從“好用”到“有愛”

我們作為設計師，工作不僅僅是解決問題，更是創造美好的體驗。我們不只是在設計界面，更是在設計情感。當我們能讓用戶在使用產品時感到愉悅、被關懷，甚至產生一點點小確幸時，我們就真正做到了“有溫度”的設計。

希望大家都能在自己的設計中，注入更多的情感，讓我們的產品從“好用”進化到“有愛”。

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052025-9

用戶參與如何激發設計創意？——從行為機制談起

杰睿用戶研究

在做交互設計的過程中，我慢慢發現一個規律：

很多有價值的點子，并不是我自己苦思冥想想出來的，而是用戶在參與過程中的一些話、一些動作，甚至是一些小小的抱怨，讓我突然有了靈感。

所以這篇文章想聊聊：**用戶參與到底是怎么幫設計師激發創意的？**我結合自己做過的一些項目，把這個過程拆成三種常見的“機制”。

外部化：用戶幫你把“說不清”的需求表達出來

很多時候，用戶其實說不清楚自己想要什么功能，但他們在使用過程中的表現，能把潛在的需求暴露出來。

舉個例子：

我曾經參與過一個電商結算流程優化的項目。訪談里大家都說“沒問題”，但在觀察使用時，我發現用戶在切換收貨地址時經常卡殼，還會反復確認訂單信息。

他們沒說“我需要一個更清晰的地址選擇界面”，但這個行為已經告訴我問題在哪里。后來我們加了“常用地址優先”和“默認高亮確認”，轉化率立刻上去了。

啟發：不要只聽用戶嘴上怎么說，多看他們的動作和反應，那些“說不清”的地方，往往就是設計機會。

對比：不同意見制造出的“張力”

另一個很常見的情況是，不同用戶的需求相互沖突。

剛開始你可能覺得很煩，但其實這正是激發創意的好機會。

比如做一個閱讀類產品時，新手用戶希望界面干凈，最好什么都不要；而老用戶希望功能越多越好，能做筆記、劃重點、同步聯想詞。

一開始我們很糾結要聽誰的，后來想明白：干脆做“雙模式”。平時默認極簡模式，需要的時候切到學習模式。反而因為滿足了兩個群體的需求，用戶滿意度提升了。

啟發：遇到沖突需求，不要急著折中，可以看看有沒有新的維度把它們同時解決。

共創：用戶的“半成品想法”觸發新的思路

有些用戶在參與過程中，會給出一些看似“天馬行空”的想法。雖然這些想法往往不夠完整，但設計師可以把它當成火花，延伸出更成熟的方案。

比如在打車類產品的調研里，有人提出“我能不能每天早上 8 點自動打車？”。這個需求聽上去很粗糙，但讓我想到：其實我們可以做“行程預約”，甚至結合日歷來自動推薦打車時段。

啟發：用戶的點子不用照單全收，但可以作為觸發器，幫你打開思路。

怎么在實際工作里用好這些機制？

我自己的體會有三個：

別問空泛的問題 不要直接問“你想要什么功能”，用戶很難回答。給他們一個具體場景，比如：“如果你必須在 30 秒內下單，你希望怎么操作？”這種限制條件更容易讓他們暴露需求。

刻意去看差異 收集反饋時，不要只找“共識”，差異往往更有價值。可以把不同用戶群體的需求放在一張表里對比，往往會發現新的設計突破點。

學會翻譯用戶語言 用戶說的很多話都很情緒化，比如“太麻煩了”“好亂”。設計師要做的是把它們轉譯成設計問題：“步驟太多”“入口不明顯”。這個翻譯過程，本身就是靈感的來源。

在我的經驗里，外部化、對比、共創這三種機制是最常見的靈感觸發點。

所以，下次你在做用戶研究或者可用性測試的時候，不妨換個角度：不要只期待用戶給你一個明確答案，而是把他們當作“靈感觸發器”。

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022025-9

用戶體驗設計 | 醫療界面的可訪問性與多用戶群體設計研究

杰睿用戶研究

在數字化醫療飛速發展的當下，醫療界面已成為醫患交互、健康數據管理的核心載體。然而，當前許多醫療界面設計存在 “通用性缺失” 問題，忽略了老年群體、殘障患者、基層醫護人員等不同用戶的特殊需求，導致可訪問性不足，不僅影響用戶體驗，更可能延誤醫療服務效率與質量。本文將從醫療界面可訪問性的核心價值出發，結合多用戶群體特征分析，探討設計原則、實踐案例與技術支撐，為醫療數字化產品開發者提供參考。

一、醫療界面可訪問性：不止于 “可用”，更要 “易用”

醫療界面的可訪問性，并非簡單滿足 “能打開、能操作” 的基礎需求，而是要確保所有用戶（無論身體機能、技術水平如何）都能平等、高效地獲取醫療服務。根據世界衛生組織統計，全球約有 10 億殘障人士，且 60 歲以上老年人口占比持續上升，這類群體在視力、聽力、運動能力、認知水平上的差異，對醫療界面提出了更高要求。

可訪問性的核心痛點

視力障礙用戶：傳統醫療 APP 的小字體、低對比度界面，導致視障患者無法讀取檢查報告、用藥提醒；
聽力障礙用戶：在線問診時缺乏實時字幕功能，難以準確理解醫生指導；
老年用戶：復雜的操作流程（如多步注冊、隱藏式功能按鈕）、專業術語堆砌的界面，增加了使用門檻；
基層醫護人員：在緊急場景下（如急救時調取患者病史），界面響應延遲、信息層級混亂，可能影響救治效率。

可訪問性的設計底線

依據《Web 內容無障礙指南（WCAG）2.1》及醫療行業相關標準，醫療界面需滿足以下基礎要求：

感知性：支持字體放大（最大至默認尺寸 200% 無錯位）、高對比度模式（如黑底白字、黃底黑字），音頻內容需配備字幕；
可操作性：所有功能支持鍵盤導航（無鼠標也能完成操作），按鈕尺寸不小于 44×44px（適配老年用戶或運動障礙用戶的精準點擊）；
可理解性：界面術語需搭配通俗解釋（如 “舒張壓” 后標注 “低壓”），操作錯誤時提供明確的糾錯提示（如 “請輸入 11 位手機號” 而非 “格式錯誤”）；
魯棒性：兼容主流輔助技術（如屏幕閱讀器 NVDA、語音輸入工具訊飛語記），避免因瀏覽器或設備差異導致功能失效。

二、多用戶群體需求分析：從 “千人一面” 到 “千人千面”

醫療界面的用戶涵蓋患者（含特殊群體）、醫護人員、管理人員等，不同群體的使用場景與需求差異顯著，需通過 “分層設計” 實現精準適配。

患者群體：以 “便捷性” 和 “安全感” 為核心

（1）老年患者與殘障患者

需求重點：簡化操作、降低認知負荷、信息可視化；
設計方案：
- 首頁僅保留核心功能（如 “我的問診”“用藥提醒”“在線掛號”），隱藏非高頻功能（如 “健康資訊”“積分商城”）；
- 用藥提醒采用 “文字 + 語音 + 圖標” 三重提示（如 “每日 9 點服用降壓藥” 搭配鬧鐘圖標與語音播報）；
- 檢查報告用圖表替代純文字（如用折線圖展示血糖變化趨勢，標注 “正常范圍” 區間）。

（2）慢性病患者

需求重點：數據記錄便捷、長期跟蹤、醫患互動高效；
設計方案：
- 支持語音輸入或拍照上傳數據（如拍攝血糖儀數值自動識別并記錄）；
- 提供 “家庭共享” 功能（如子女可遠程查看父母的用藥記錄，接收異常數據提醒）；
- 問診時自動同步歷史數據（如醫生可直接查看患者近 3 個月的血壓變化，無需手動上傳）。

醫護人員群體：以 “高效性” 和 “準確性” 為核心

（1）門診醫生

需求重點：快速調取患者信息、簡化病歷錄入、減少重復操作；
設計方案：
- 患者就診時，界面自動彈出歷史病歷、過敏史、用藥禁忌（無需多頁面切換）；
- 支持模板化病歷輸入（如選擇 “感冒” 模板，自動填充常見癥狀與用藥建議，醫生僅需修改個性化內容）；
- 處方開具時，系統自動校驗藥物相互作用（如提示 “阿司匹林與布洛芬不宜同服”）。

（2）急救醫護人員

需求重點：極速響應、關鍵信息優先展示；
設計方案：
- 緊急模式下，界面自動屏蔽非必要通知，僅保留 “患者定位”“病史調取”“急救指導” 功能；
- 首頁突出顯示患者關鍵信息（如 “血型：A 型”“過敏史：青霉素”），字體放大至默認尺寸 150%；
- 支持離線緩存數據（避免網絡信號差時無法訪問患者信息）。

三、實踐案例：可訪問性設計如何落地？

以國內某三甲醫院的 “智慧醫療 APP” 為例，其通過多輪用戶測試與迭代，實現了可訪問性與多群體適配的平衡，上線后老年用戶使用率提升 40%，醫護人員病歷錄入效率提升 30%。

關鍵設計亮點

“長輩模式” 專項優化：
- 字體放大至默認尺寸 180%，按鈕間距增加 50%；
- 去除所有廣告彈窗與復雜動畫，界面響應速度提升至 0.5 秒內；
- 內置 “語音助手”，支持 “打開掛號頁面”“撥打醫生電話” 等語音指令。
輔助功能適配：
- 兼容屏幕閱讀器，所有圖片均添加描述文本（如 “心電圖報告：心率 75 次 / 分，正常”）；
- 支持色盲模式（如紅綠色盲用戶可切換為 “藍黃色調”，避免因顏色標識錯誤導致用藥失誤）。
醫護端 “場景化設計”：
- 門診醫生端：患者列表按 “就診順序” 排序，點擊患者姓名即可展開 “病歷 - 檢查 - 處方” 一體化視圖；
- 急救端：通過 NFC 技術，手機貼近患者手環即可快速讀取病史（無需手動輸入 ID）。

落地挑戰與解決方案

挑戰 1：可訪問性設計與界面美觀的平衡（如高對比度模式可能導致界面 “單調”）；
- 解決方案：提供 “多套主題”（如默認主題、長輩主題、高對比度主題），用戶可自主切換，同時確保所有主題的視覺風格統一。
挑戰 2：多群體需求沖突（如患者需要簡化界面，而管理人員需要復雜的數據統計功能）；
- 解決方案：采用 “角色權限控制”，不同用戶登錄后展示對應功能界面（如患者登錄看不到 “科室營收統計”，管理人員登錄可查看全維度數據）。

四、技術支撐：讓可訪問性設計 “有據可依”

醫療界面的可訪問性與多群體適配，需依托技術工具實現 “設計 - 測試 - 優化” 的閉環。

設計階段：工具提升效率

Figma 插件：使用 “Accessibility Insights” 自動檢測界面對比度是否達標、按鈕尺寸是否符合要求；
組件庫建設：搭建 “醫療無障礙組件庫”，包含大尺寸按鈕、高對比度輸入框、語音提示組件等，確保各頁面設計一致性。

測試階段：覆蓋全用戶場景

自動化測試：使用 Selenium+Axe-core 框架，批量檢測界面是否支持鍵盤導航、輔助技術適配；
用戶實測：邀請老年用戶、殘障用戶、醫護人員參與測試，采用 “任務完成率”“操作時長”“錯誤次數” 等指標評估設計效果（如要求老年用戶完成 “掛號” 任務，記錄平均操作時長與失敗原因）。

優化階段：數據驅動迭代

埋點分析：在界面中埋點統計 “功能點擊量”“頁面停留時間”“操作錯誤率”，識別高頻使用功能與痛點功能（如某按鈕錯誤點擊率高，可能是尺寸過小或位置不合理）；
版本迭代：根據測試數據與用戶反饋，每 2 周發布一次小版本更新，優先優化高優先級問題（如急救端數據加載延遲、視障用戶無法讀取報告）。

五、未來趨勢：從 “無障礙” 到 “全包容”

隨著醫療數字化的深入，醫療界面設計將從 “滿足基礎可訪問性” 向 “全包容設計” 演進：

AI 個性化適配：通過 AI 分析用戶行為（如老年用戶常用語音輸入），自動調整界面設置（如登錄后默認切換至長輩模式）；
跨設備協同：實現 “手機 - 平板 - 醫療設備” 的無縫銜接（如血糖儀數據自動同步至手機 APP，醫生在平板上可實時查看）；
倫理與隱私保障：在設計可訪問性功能時，需兼顧數據安全（如語音輸入的健康數據需加密存儲，避免泄露）。

醫療界面的可訪問性與多用戶群體設計，不僅是技術問題，更是 “以人為本” 的醫療服務理念的體現。對于開發者而言，需跳出 “以健康人群為中心” 的固有思維，充分考慮不同用戶的生理、心理與場景差異，通過 “需求分層、設計適配、技術支撐”，讓每一位用戶都能平等享受數字化醫療的便利。未來，隨著技術的進步與標準的完善，“全包容” 的醫療界面將成為行業常態，為構建更公平、高效的醫療體系奠定基礎。

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272025-8

用戶體驗設計 | 從UX到AX：人工智能如何重構交互范式？

杰睿用戶研究

人工智能的普及，正在重寫交互設計的基本邏輯。傳統的 UX（User Experience） 強調“以人為中心”，核心是如何幫助用戶在界面和流程中更高效地完成任務。而 AX（AI Experience） 則進一步強調“人與智能體的協作”，它不再僅僅是“降低操作成本”，而是創造全新的體驗方式和價值空間。

在我看來，AX并不是UX的替代品，而是其延伸和升級。它的意義不僅在于“更智能”，而在于 重塑了人與技術之間的關系。

一、AX的優勢：從效率到智能伙伴

從“操作型體驗”到“智能型體驗”

傳統UX更多關注“用戶怎么點、怎么選”，交互邏輯是確定性的。而AX強調的是“用戶要達成什么目的”，交互邏輯是生成性的。

在UX中，用戶是執行者。
在AX中，用戶更像是發起者，而AI是協作者。

這種角色轉變讓用戶從“學會使用工具”，升級為“與工具共同解決問題”。

個性化體驗的深度進化

UX雖然一直在談“以用戶為中心”，但本質上是“面向大多數人的抽象平均值”。而AX依賴AI的實時學習和預測能力，可以真正做到：

千人千面：同一個產品界面，根據用戶習慣和語境動態調整。
上下文感知：系統能理解用戶當前所處的情境，主動推薦最合適的選項。
長期陪伴：AI能持續積累用戶畫像，形成“了解你”的使用體驗。

這背后最大的價值是：體驗不再是單次交互，而是動態演化的關系。

從工具到伙伴的關系轉變

AX的真正優勢在于，它讓系統從一個“被動的工具”變成一個“主動的伙伴”。

在企業應用中，AI不只是顯示數據，而是主動提供洞察和決策建議。
在設計工具中，AI不只是繪圖軟件，而是能提出設計方案并與設計師迭代。
在日常生活中，AI助手不只是執行指令，而是能理解用戶的意圖和偏好。

這意味著，人機關系正在從“工具依賴”轉向“智能協作”。

二、AX的意義：不只是交互升級，而是范式轉移

人類能力的外延

AX讓用戶不必學習復雜的操作邏輯，而是直接將注意力集中在目標本身。人類的能力被放大：

醫生借助AI更快做出診斷。
設計師借助AI更快探索創意空間。
普通用戶也能通過AI完成專業化的工作。

這是一種生產力的重構。

交互的“去界面化”

AX的興起意味著，未來的交互可能越來越弱化“可見的UI”，而走向“無界面化”：

對話、語音、甚至腦機接口，可能逐漸取代傳統的按鈕和菜單。
界面不再是交互的中心，而只是交互的一種“外顯形式”。

這對設計師提出了全新的挑戰：如何在沒有清晰界面的情況下，仍然保障可用性和體驗感？

價值創造的轉向

傳統UX的價值主要是“提高效率，降低門檻”。而AX的價值在于：

通過智能生成，打開新的體驗維度（例如即時翻譯、創意生成、智能推薦）。
通過人機協作，提升決策和創造力。
通過持續學習，形成用戶與系統的長期關系。

可以說，AX是從“讓產品好用”轉向“讓用戶變強”。

三、設計師該怎么做，才能跟上AX？

對 UI 設計師的影響與建議

影響

界面地位弱化：AX強調“無界面化”與“對話交互”，傳統的按鈕、菜單可能逐漸不再是交互核心。
設計邏輯轉向動態：界面不再是固定排版，而是根據用戶和上下文動態生成。
美學與個性化挑戰：UI需要能夠兼容AI生成的內容，保證在多樣化、動態化的情況下仍然保持品牌統一性。

建議

從像素到系統思維：不只關注控件美觀，而要學會設計“可適配的UI系統”，能被AI靈活調度。
學習多模態設計：擴展到語音界面、手勢交互、情境UI設計。
強化品牌與體驗一致性能力：未來AI生成的界面可能千差萬別，UI設計師要確保“再多變的交互，也有統一的品牌識別度”。

二、對 UX 設計師的影響與建議

影響

從流程圖到體驗編排：用戶體驗不再是預設的單一路徑，而是 AI + 用戶共同生成的動態過程。
研究重心變化：UX研究不再只是收集需求和行為，而要理解 AI與用戶的互動模式。
體驗維度擴展：需要考慮 AI 的可解釋性、信任度、隱私感，而不僅僅是操作效率。

建議

掌握“人機協作模型”：理解 AI 作為協作者時，用戶的心理和行為特征。
學習數據驅動的體驗優化：UX設計師需要能看懂行為數據和AI反饋，并基于此迭代體驗。
培養“倫理與責任感”：設計的不只是“好用”，更是“讓人敢用、愿意用”。

三、對產品研發人員的影響與建議

影響

需求定義方式改變：傳統研發基于功能清單，而AX產品更強調“AI能解決什么問題、以什么方式協作”。
產品形態多樣化：從“功能產品”轉向“智能代理”“個性化服務”。
開發流程變化：更多依賴 AI 模型與數據迭代，而不是一成不變的功能開發。

建議

學習 AI 基礎能力：即便不是算法工程師，也需要理解模型的輸入、輸出與局限。
設計“可控性機制”：研發中要為用戶提供可選擇、可撤銷、可追溯的交互邏輯。
與設計師深度協作：研發與設計的界限會越來越模糊，產品經理、研發、設計師需要共同定義“AI驅動的體驗”。

從UX到AX，變化不僅是交互方式的升級，而是人與技術關系的一次再定義。

對于設計師而言，這既是壓力，也是機會。與其擔心被AI取代，不如思考：如何利用AI，去設計更自然、更可信、更具人性化的交互體驗？

未來，真正的價值不在于“誰能畫得更快”，而在于“誰能設計出更好的智能體驗邏輯”。

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272025-8

用戶體驗設計 | 什么是 AX？從 UX 到 AX 的演進

杰睿用戶研究

在設計和產品領域，我們常常聽到 UI（用戶界面） 和 UX（用戶體驗）。那么近幾年出現的 AX（Artificial Experience，人造體驗） 又是什么？它和 UX 有什么關系？為什么會成為未來的重要方向？

AX 的提出背景

隨著 人工智能（AI） 技術的快速發展，人們與數字世界的交互方式發生了根本性變化：

不再局限于界面上的點擊和滑動，而是通過 語音、手勢、甚至情境預測 進行交互；

產品提供的體驗也不再只是“設計師預設”，而是 由 AI 動態生成和適配；

用戶期待的不僅是“好用”，還希望體驗能夠 更智能、更個性化。

在這樣的背景下，AX 概念應運而生。它強調：體驗已經不再是單向的“人為設計”，而是結合了人工智能算法與場景動態生成的人造體驗。

AX 與 UX 的區別

UX（User Experience）：由設計師和團隊基于調研與分析來規劃，強調以人為中心的交互設計。

AX（Artificial Experience）：由系統在運行中實時生成，強調智能算法與人機共創的體驗。

簡單來說，UX 偏向 人為設計的確定性體驗，而 AX 偏向 智能驅動的動態體驗。

比如：

在 UX 模式下，你打開一個電商應用，看到的推薦內容主要依賴運營和交互設計的規劃。

在 AX 模式下，推薦結果可能實時根據你的瀏覽行為、語義搜索、甚至情緒識別來調整，體驗千人千面。

AX 的核心特征

智能化：依賴 AI 進行實時計算與預測。

自適應：體驗會根據用戶情境動態變化。

沉浸感：強調擬人化、擬物化，甚至超越現實的體驗。

可擴展：AX 不只應用在 App 或網站，也會應用在 VR/AR、智能硬件、車載系統 等更廣泛場景。

AX 的應用場景

智能助理：如 Siri、GPT 驅動的助手，不再是簡單執行命令，而是能主動理解并引導對話。

沉浸式游戲/教育：AI 根據玩家或學習者的反饋，實時生成劇情或學習路徑。

未來辦公：AI 根據工作模式動態組織信息流，提供更自然的交互方式。

醫療健康：通過語音對話、情感識別和個性化推送，讓體驗不再冰冷。

為什么值得關注 AX？

對于設計師、產品經理和開發者來說，AX 并不是要取代 UX，而是 UX 的升級與擴展。未來的用戶體驗會越來越依賴 AI，而設計的重點也會從“界面元素”轉向“如何讓 AI 與用戶的交互更加自然可信”。

AX 將成為下一個重要的設計與產品競爭點

蘭亭妙微(www.shtzxx.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。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。

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262025-8

用戶體驗設計 | AI 如何提升小程序設計與體驗

杰睿用戶研究

一、引言

隨著微信、支付寶、抖音等平臺的發展，小程序已經成為數字產品的重要形態。它們無需下載安裝，用戶掃碼或搜索即可使用，具有輕量化、快速觸達的優勢。然而，小程序的輕便特性也帶來一些固有缺點，例如功能受限、性能瓶頸、用戶留存難等問題。

近年來，人工智能（AI）技術的發展為小程序的設計與體驗提供了新的解決方案。通過AI賦能，小程序不僅能夠彌補先天短板，還能在功能、性能和用戶運營等方面實現優化，為用戶帶來更智能和個性化的體驗。

二、小程序作用與優點

輕量、快速、低門檻觸達 小程序無需下載安裝，占用空間小，用戶可以隨時掃碼或搜索使用。這種輕量特性降低了用戶使用門檻，尤其適合頻繁使用但單次使用時間較短的場景，例如點餐、查票、購物或活動報名。

跨平臺與場景化 一個小程序通常可以在多個平臺運行，包括微信、支付寶、百度等，這為開發者節省了維護成本。同時，小程序天然適合“高頻低時長”的使用場景，可以快速響應用戶需求，提升效率。

支持技術豐富，便于品牌擴展 小程序平臺提供了豐富的API和組件庫，支持支付、地圖、登錄、分享等功能。對企業和品牌來說，小程序不僅是工具，也是一種推廣手段，可以結合品牌視覺和交互設計提升用戶認知度。

三、小程序缺點及解決思路

功能受限 小程序體量輕，無法像原生App那樣調用底層硬件或實現復雜功能。解決思路包括聚焦核心功能，利用云端處理和插件擴展來彌補局限。例如，圖像識別、文檔解析等計算可以放到云端完成，然后返回結果給用戶。

性能瓶頸 由于平臺限制，小程序的加載速度和動畫流暢度容易受到影響。可通過分包加載、懶加載和資源壓縮來優化性能，并盡量減少頁面跳轉和冗余資源，提高整體響應速度。

用戶留存難 小程序常常“用完即走”，用戶黏性較低。解決方法包括設計個性化推薦、回訪機制，以及優化微交互。例如，當用戶常用功能被智能置頂或收到適時提醒時，留存率會明顯提升。

四、AI賦能小程序

功能增強 AI可以通過對話式助手和智能推理來擴展小程序功能。用戶無需繁瑣操作，就能通過自然語言獲取服務或完成任務。例如，餐飲小程序可以通過AI助手直接推薦菜品或生成訂單。云端AI模型還能處理復雜任務，如圖像識別、文本分析等，使小程序功能更強大。

體驗優化 AI可以幫助提升小程序的性能和交互體驗。通過預測用戶行為進行資源預加載，減少等待時間；通過智能壓縮和裁剪優化圖片、視頻等資源占用；通過AI生成微交互動畫或個性化界面風格，增加使用過程中的趣味性和沉浸感。

用戶運營 AI在用戶運營中也有顯著價值。通過分析用戶行為數據，AI可以提供個性化推薦和智能觸達，優化推送時間和內容，提高復訪率。此外，AI驅動的智能客服和對話式陪伴可以增強用戶情感連接，使用戶在小程序中獲得更貼心的體驗。

小程序憑借輕量、跨平臺和場景化的優勢，已經成為企業和開發者的重要工具，但同時存在功能、性能和留存等短板。AI技術的引入為這些問題提供了切實可行的解決方案，不僅能夠增強功能、優化性能，還能提升用戶留存和界面差異化。

未來，小程序的發展趨勢將更加智能化和個性化。對于設計師和產品團隊而言，將AI與小程序結合，不僅是技術創新的機會，也是提升用戶體驗、強化品牌競爭力的重要途徑。通過這種方式，小程序能夠在輕量與智能之間找到最佳平衡，為用戶提供更加高效、舒適和有趣的數字服務體驗。

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132025-8

你的直覺背后有邏輯

杰睿用戶研究

查爾斯·桑德斯·皮爾斯的數碼插畫，風格類似拼圖游戲。他留著胡須的肖像由相互交錯的拼圖碎片組成，背景為大膽抽象的綠色、橙色和青綠色調。這幅圖像象征著復雜性、推理能力和結構化思維。 — 查爾斯·桑德斯·皮爾斯（作者使用人工智能創建的圖像）

每個人都說：“相信你的直覺。”但
沒有人解釋你的直覺是如何思考的。

查爾斯·皮爾斯做到了。

他稱之為溯因推理——最佳猜測的邏輯。從想法到假設的跳躍。這種思維方式并不能保證你一定正確，但能讓你足夠接近事實，值得一試。

19世紀末，皮爾士（發音為“purse”）提出了一個關于人類如何形成信念的模型。這種信念的形成并非等待神靈的啟示或遵循完美的規則，而是從不確定性入手，對我們自以為知道的事物感到不安，并形成一個值得檢驗的猜測。

他通過自己的工作創造了“探究”一詞。這種邏輯如今在早期產品戰略、設計研究和推測性人工智能提示中隨處可見。但大多數人從未聽說過它，或者從未聽說過他。

研究懷疑的科學家

19世紀哲學家、邏輯學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯的黑白肖像。他身著正裝，蓄著大胡子，頭發中分，表情嚴肅，略微側身。 — 查爾斯·桑德斯·皮爾斯，公共領域，通過 Wikimedia Commons

皮爾士是一位邏輯學家、數學家、物理學家，以及許多其他領域的專家，他是美國實用主義的奠基人。但他真正癡迷的是我們如何形成信念……以及如何改變它們。

他相信真理并非唾手可得，而是需要你努力奮斗才能獲得。而獲得真理的途徑并非加倍努力……而是甘愿犯錯。

對于皮爾士來說，懷疑并非弱點，而是真正思考的開始。

他概述了人類推理的三種基本方式：

綁架：根據有根據的猜測，什么可能是真的。
演繹：如果某些規則成立，那么一定為真。
歸納：根據我們所見的模式，什么可能是真的。

綁架

皮爾斯認為，溯因推理是思維的起點，是所有洞察力的源泉。它引領新想法進入思維領域，讓產品團隊能夠推測某個指標下降的原因，讓設計師能夠預見到混亂的發生，讓研究人員能夠提出正確的問題——而不僅僅是分析數據。

溯因推理是從觀察到可能性的飛躍。從“這到底是怎么回事？”到“也許是這樣”。它并不能保證你是對的，但它能給你提供一些可以測試的東西。

扣除

演繹法起源于亞里士多德，它從普遍真理出發，并由此推理。

如果所有人都會死，而內特是人類，那么內特也是會死的。

非常簡單。無需猜測。

它是系統、策略和自動化的邏輯。它是工程師確保代碼正常運行的方式，也是合規團隊發現違規行為的方式。演繹是我們利用已知知識進行推理的方式。但演繹并不能產生新的見解。它只能驗證符合規則的內容。我喜歡這樣理解：演繹建立在現狀之上，而不是可能實現的。

就職

歸納法也源于亞里士多德，但經過以下思想家的擴展：弗朗西斯·培根和大衛·休謨，反之亦然。它根據觀察到的情況推斷可能發生的情況。

到目前為止，太陽每天都會升起，因此，明天它大概也會升起。

它是科學、分析和機器學習背后的邏輯。它能發現模式、發現趨勢并標記概率。歸納推理能告訴團隊用戶做了什么，但不一定能告訴他們為什么做，或者下一步該做什么。

它很強大，但都是事后諸葛亮。它是一種回顧。沒有溯因推理來構建問題，也沒有演繹推理來施加約束，歸納推理只是收集數據。它只是觀察，卻不知道究竟要尋找什么。

信念的用戶體驗

皮爾士不僅研究我們如何推理，他還研究我們如何相信，以及為什么錯誤的信念如此難以動搖。在他1877年的論文《信念的固著》中，他列舉了人們判斷真理的四種常見方式：

堅韌：我相信這一點，因為我一直都相信。
權威：我相信這一點，因為有位有權勢的人告訴我。
先驗：我相信這一點，因為直覺上感覺正確。
科學方法：我相信這一點，因為它經得起推敲。

其中只有一種說法歡迎質疑。其他說法則鼓勵安慰。它們之所以讓人感覺真實，是因為它們一直以來都讓人感覺真實。可能是因為某個可信的人說過這些話（錨定效應），也可能是因為它們易于重復，難以質疑。

信念并不總是來自證據。它來自情感、重復，有時甚至是便利。

這就是為什么人們會繼續從事有害的工作，并相信陰謀論。這就是為什么整個團隊圍繞著一個在啟動會議上感覺正確的想法展開工作，但之后就再也沒有被重新討論過。

皮爾斯的警告不僅僅是哲學層面的，它非常實用：

如果你忽略了懷疑帶來的不適，你也就忽略了學習的機會。

運用綁架法進行設計

大多數現代設計工作都始于一種直覺。你注意到一些事情。你猜測它發生的原因。你驗證這個猜測。

這就是綁架。

你不是在證明必然為真，也不是在確認可能為真。你是在問：這里可能發生了什么？

這是探索研究和旅程地圖的核心。真正以人為本的設計。這種設計需要長時間地與模糊性共存，以便從中汲取經驗，而不是停留在幻燈片上假裝自己已經知道了。

問題？

我們不會把溯因推理當成一門技能來教。我們把它當成直覺。高級設計師“大概知道”的東西。

我想皮爾斯不會同意。對他來說，溯因推理不是魔法，而是邏輯。溯因推理是可以訓練的，可以解釋的，而且也值得實踐。

如果說演繹法是數學的邏輯，歸納法是科學的邏輯，那么溯因法就是設計的邏輯。

優秀的設計師總是在別人追尋答案之前提出更精妙的問題。這也是為什么他們不僅僅是在建造，而是在觀察。

通過 GenAI 進行溯因推理

溯因推理并不僅限于設計。每當我們試圖理解一些不明確的事物時，它都會出現。而沒有什么比我們如何使用生成式人工智能更切題（或更容易被忽視）了。

在 GenAI 出現之前，深度思考進展緩慢。你必須面對模棱兩可的情況，理解零散的信息，并挑戰自己的假設。這種方式效率不高，但確實有效。

現在，有了 GenAI，我們就有了一個可以模擬新觀點、提出反駁意見并幫助我們比以往更快地測試想法的工具。

但大多數人并非如此使用。他們帶著結果而來，而不是帶著疑問。他們尋求的是確認，而不是探索。他們把這個工具當成了自動售貨機。

提示法運用得當，就能起到溯因推理的作用。你先提出一個假設，然后提出問題，探索可能成立的結論。之后，不斷完善假設。

如果使用不當，該工具會反映你的第一個假設。聽起來很有說服力，但卻無法加深你的理解。

早在語言模型出現之前，皮爾斯就對此發出過警告。當信念被過快接受時，它就會停止進化。當質疑從學習過程中消失時，學習也會隨之消失。

提示是練習溯因推理的機會，但只有我們像自己思考一樣小心地使用它時，才有意義。

所以呢？

我們并非為真理而設計，而是為可以演變的信念而設計，這意味著我們要適應模糊性，提出更好的問題，并抵制急于獲得確定性的沖動。

如果人工智能要幫助我們思考（而不僅僅是產生結果），那么我們必須教會人們如何謹慎地推測并檢驗假設。我們還必須教會人們如何在不失去控制的情況下改變想法。

查爾斯·皮爾士為我們提供了一個模型，幫助我們在事實不全的情況下進行推理。這是一種靈活且愿意犯錯的思維方法。

它仍然有效。

如果你對這些思維習慣是如何養成的感興趣，我曾專門寫過關于弗里德里希·福祿貝爾的文章，他是一位向我們展示如何塑造學習方式的教育家。

我們花了很多時間討論如何訓練人工智能，但卻很少思考如何訓練我們自己思考。

皮爾斯做到了。

也許現在正是我們傾聽的時候了。

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132025-8

人工智能時代用戶體驗導航實踐者日志

杰睿用戶研究

隨著人工智能、自主代理以及語音和環境計算等新興模式的興起，設計的界限變得模糊——我不禁要問：用戶體驗專業的未來會怎樣？

今天：用戶體驗的現狀

根據《用戶體驗趨勢 2025》報告，如今的用戶體驗 (UX) 現狀反映出一門日趨成熟的學科，它日益成為數字產品構建、擴展和演進的基礎。用戶體驗已經超越了屏幕和界面——現在，它應該能夠指導戰略制定、引導系統思維，并塑造團隊如何在復雜環境中為用戶構建產品。

大規模個性化

如今，個性化已遠遠超出了保存偏好設置或定制內容的范疇。通過將機器學習模型嵌入設計系統，我們能夠根據行為、情境和預測信號，提供實時自適應的體驗。

我的個人 Spotify 界面展示了為我挑選和制作的精選專輯和音樂的個性化層。 — 我的個人 Spotify

拿Spotify例如。它的推薦引擎會不斷適應用戶的收聽習慣，不斷推送新音樂，并精心策劃與用戶同步更新的播放列表。這是規模化的個性化——由人工智能驅動，通過用戶行為進行精細化，并在幾毫秒內完成。

為這些體驗進行設計意味著超越靜態人物角色，轉向動態行為。用戶體驗以洞察力為依據，以數據為支撐，并由與用戶共同演進的系統驅動。

深度合作

各自為政的設計交接時代已經一去不復返了。如今，用戶體驗蓬勃發展，設計師、項目經理和工程師從一開始就齊心協力——不僅為了交付，更是為了探索發現。《2025年用戶體驗趨勢》報告將此視為用戶體驗成熟的標志：整合的、解決問題的團隊，在用戶價值和業務影響方面保持一致。

這一愿景與 Marty Cagan 的“賦能產品團隊”理念相契合——跨職能團隊負責成果，而不僅僅是交付成果。在他看來，設計不僅僅是一個輔助角色，更是塑造和解決重大產品挑戰的核心。

該圖展示了產品經理、產品設計師和工程師之間產品三人組的關系圖。其中，可行性和價值與產品經理相關，可用性與設計師相關，可行性與工程師相關。 — 圖片來源：Maze、Marty Cagan — 產品三重奏圖

盡管趨勢報告強調了協作的存在，但卡根也鼓勵我們思考協作的質量。他提醒說，協作并非共識。被賦能的團隊被信任能夠做出決策、承擔風險，并相互挑戰，但要保持一致，而不是千篇一律。

在他的著作《靈感》中，他指出，當團隊在清晰、有背景和自主性的情況下運作時，優秀的產品就會誕生。用戶體驗不僅僅是在餐桌上，它還有助于定義餐桌的用途。

默認道德與包容

影響力越大，責任也就越大——沒錯，我套用了蜘蛛俠本叔叔的話。如今，道德設計已成為核心期望，這不僅體現在理論上，也體現在實踐中。團隊被要求解決所有問題，從算法偏見、排他性默認設置，到操縱模式和虛假信息。可訪問性、隱私和心理安全不再是次要的考慮因素，而是產品本身的必要條件。

包容性設計應易于理解、實用、公平且符合倫理道德。概念及插畫：Trina Moore Pervall — 概念與插圖：Trina Moore Pervall

包容性設計超越了合規性。它旨在為邊緣案例和以往服務不足的用戶進行設計——理解種族、性別、能力、語言和社會經濟地位如何與技術交織。優秀的團隊優先考慮共同創造，在研究和測試過程中引入多元化的視角，從而從零開始構建更公平的體驗。

隨著系統自動化和自主性不斷提升，倫理風險也隨之上升。設計師現在必須考慮意外后果、系統層面的危害以及長期信任。倫理框架正在演變為實際操作實踐：清單、紅隊審查、偏見審計和問責制度。

正如《用戶體驗趨勢 2025》報告中所強調的，合乎道德且包容的設計并非一層簡單的附加功能，而是塑造整個產品體驗的視角。在當今體驗驅動的世界中，它是質量的基準。

插圖描繪了一個雕刻的人頭，其中大腦中有一個迷宮，抽象的線條象征著人類大腦為了適應人工智能的轉變而需要建立的新通路和連接。 — 圖片來源：麥肯錫公司——什么是人工智能代理？

正在發生的轉變：工具鏈、裁員和人工智能重置

雖然未來常常感覺只是理論上的，但當今的設計師已經在引領工作方式的巨大轉變。

野外的人工智能代理

早期的人工智能代理已然重塑工作流程。人工智能代理是一個能夠根據所獲得的信息進行推理、規劃和自主行動的系統，用于管理工作流程、使用外部工具并適應變化。n8n.io 等工具可幫助團隊輕松實現多步驟流程的自動化——從生成內容、匯總研究成果，到集成 API 和觸發提醒。這些并非科幻小說中的“助手”。它們是真實存在的，唾手可得，并且正在助力創造性工作。

我們不要把AI代理和自動化混為一談。我最近看了Futurepedia的Kevin Hutson對AI代理的分析，他提到：“自動化更像是預先定義的固定步驟，而AI代理是一個更具動態性和靈活性、能夠推理的系統。”

他在視頻中指出，代理商依賴三個關鍵要素：

大腦（法學碩士） ——大型語言模型，如 ChatGPT、Claude、Gemini 等，負責推理、規劃和語言生成。
記憶——這使代理能夠記住過去的交互，并利用這些背景做出更好的決策。它可以記住對話中的先前步驟，也可以從存儲的記憶源（例如文檔或矢量數據庫）中提取信息。
工具——代理如何與世界互動——搜索網絡或從文檔中提取信息、通過發送電子郵件、更新數據庫或創建日歷事件采取行動，以及呼叫其他代理、觸發工作流或融合操作的編排。

如今，設計師們正在嘗試使用各種智能代理來執行用戶測試、市場調研、標記可訪問性問題，或根據書面提示構建原型。問題不再在于智能代理是否會幫助我們，而是我們如何圍繞它們進行設計。

無代碼和氛圍編碼的持續興起

Webflow、Framer以及現在的Figma Make等無代碼平臺，讓設計師能夠繞過工程師，更快地將他們的愿景變為現實。結合 AI 輔助創作，“氛圍編碼”正在興起——一種將直覺與快速工程相結合，生成布局、內容和流程的實踐。

展示 vibe 編碼工具、v0、Superwhisper、Cursor、Bolt 和 Lovable 的不同標志。 — Vibe 編碼工具包

氛圍編碼不僅僅是一個新的流行詞，更是思維方式的轉變。Bolt和Lovable等其他工具是更專業的氛圍編碼工具，它們允許創作者通過感覺、基調和能量進行創作。設計師可以描述體驗的氛圍——俏皮、嚴肅、簡約、大膽——并使用 AI 工具將這種意圖立即以視覺形式呈現。它快速、直觀，并且與許多創意人員的實際想法高度契合。

這不僅僅關乎速度，更關乎權力的轉移。設計師現在可以更自由地進行實驗，更快地迭代，并掌控更多的生產流程。這種自由改變了我們的思維方式——讓我們更加注重表達和品味，設計師必須能夠清晰地、有品位地表達設計語言，向機器傳達產品需要的感覺、流程和功能。

AI重置和新團隊結構

據《福布斯》報道，“人工智能重置”正在引發科技行業的大規模裁員——這不僅僅是為了節省成本，而是為了打造更精簡、更“AI原生”的員工隊伍。各大企業正在裁員，重新思考團隊結構，并更加重視工具鏈而非員工數量。

圖示為會議室中人類和機器人面對面坐著的場景。 — 圖片來源：Getty via Forbes 文章

設計團隊被要求以更少的資源完成更多的事情。這種轉變要求設計師不僅要具備視覺技能，還要精通操作——熟悉自動化、系統思維和快速原型設計。

“我們不再只是設計產品。我們正在設計工作本身的方式。”

明天：UX 的不久的將來

谷歌 I/O 2025 大會上公布的眾多創新成果，預示著未來用戶體驗 (UX) 趨勢的到來。新產品的發布標志著人類與跨平臺和設備的人工智能系統交互方式的重大變革。設計師必須理解這些信號，并運用它們來打造全人類可用且包容的體驗。

人工智能驅動的個性化

想象一下，用戶界面能夠如此深入地理解你的行為，甚至預測你下一步會做什么。人工智能與日常工具的融合，實現了前所未有的個性化水平。例如，谷歌的Gemini AI助手在Gmail中提供“個性化智能回復”，模仿用戶的寫作風格，從而提高溝通效率。這種級別的定制通過提供直觀易懂的交互方式，提升了用戶參與度。

從用戶體驗的角度來看，這引出了更深層次的問題：個性化在什么時候會變成操縱？我們如何構建基于個人需求的用戶體驗，同時確保其透明度和用戶控制權？

語音、手勢和多模式用戶體驗

傳統的基于屏幕的界面正在不斷發展。如今，設備擁有更強大的功能，能夠處理并響應語音命令、手勢和視覺信號。“Gemini Live”的推出就體現了這種轉變。通過這項功能，用戶可以立即使用攝像頭與人工智能進行關于可見物體的對話，從而與周圍環境互動。

展示 Gemini Live 的移動交互，使用視頻與 AI 進行通信，提供視覺環境和實時響應。 — 圖片來源：谷歌

這帶來了新的用戶體驗挑戰：我們必須創建對話和手勢反饋循環，使其與點擊帶來的清晰度和可靠性相媲美。我們可以實施哪些策略來確保每種用戶交互方式的可訪問性？

系統勝過屏幕

跨平臺和設備的無縫集成是用戶體驗未來的關鍵。谷歌通過其“AI模式”搜索功能，用交互式聊天機器人體驗取代了傳統的搜索結果格式，使用戶能夠更直觀、更快速地收集信息。

谷歌推出了一款名為“Stitch”的互動編碼工具，它允許通過自然語言輸入和圖像提示進行應用程序開發，從而連接設計和開發流程。我很好奇這些發展將如何影響工程團隊。

Google Stitch 界面展示了該工具的一些主要功能，右側有一個側邊欄，用于快速協作和查看設計概念。 — Stitch的主要功能

這些工具的開發表明，行業正持續轉向人工智能增強的設計方法，將用戶體驗設計從單一的UI擴展到多個界面和情境。隨著人工智能成為日常交互的基礎層，設計師現在需要專注于系統編排而非構建，因為他們需要創建能夠帶來切實成果的隱形架構。

谷歌的最新進展揭示了未來的發展方向。這些新產品的發布表明，未來的用戶體驗設計將超越傳統的點擊，在用戶的整個環境中創造沉浸式體驗。

未來 5-10 年的用戶體驗

未來十年蓬勃發展的設計師將是那些傾向于模糊性、以同理心塑造新興技術并堅持技術人性化原則的人。

人工智能代理作為體驗伙伴

智能代理的興起意味著用戶不僅與界面交互，還會與界面合作。從個人日程安排到購物助理和創意協作者，智能代理將以越來越自主的方式執行任務。

在未來5到10年內，我們可以預見人工智能將從各自孤立的、特定任務的代理轉變為完全集成的多代理生態系統。這些系統將允許人工智能代理相互協作——協商日程安排、委派任務，甚至跨平臺學習共享的用戶行為。想象一下，一個項目管理人工智能與你的個人日歷代理、團隊研究代理和市場分析代理協同工作——所有這些代理共同努力，讓你保持專注和高效。哇！光是想想這場景，我的腦袋就疼。

該圖表展示了人工智能代理工作流程，其中顯示了人工智能模型、網絡和通信渠道之間的自動化層。 — 圖片來源：n8n.io | n8n 研究代理工作流程

大規模采用人工智能代理很可能成為職場常態。據Salesforce稱，人工智能代理的使用率預計將大幅增長 327%，預計生產率將提升高達 30%。對于專業人士來說，這不僅僅是一項競爭優勢，而是一項基本期望。就像我們今天被期望知道如何使用電子郵件或電子表格一樣，熟練地管理和與人工智能代理協同工作將成為標準。

對于用戶體驗設計師來說，這意味著不僅要創建用戶流程，還要創建代理框架。我們需要塑造代理之間的溝通方式，如何向用戶呈現決策，以及如何在每次交互中維護信任、情境和界限。

這挑戰我們設計出關系型而非交易型的體驗。我們如何與數字實體建立信任？優秀的“代理人格”是什么樣的？我們如何在不讓用戶感到不知所措的情況下賦予他們控制權？

正如經濟學家理查德·鮑德溫所說：“人工智能不會搶走你的工作——但懂得如何運用人工智能的人會。” 這正是設計師必須蓬勃發展的地方：打造能夠構建、協作和加速工作流程的智能體。人類的優勢就在于你。

無界面的未來

屏幕或許會消失，但設計將永存。正如Muhammad Zeeshan Asghar在LinkedIn 的這篇文章中所強調的那樣，未來十年的用戶體驗可能更多地取決于我們的感受和感知，而非我們點擊和滾動的內容。從神經接口到環境計算，交互將越來越多地通過空間、感覺和微妙的情境感知線索來促成。

語音、VR、AR 和感官交互等多模式媒介的圖示 — 圖片來源：Toptal | 多模態現實

這種轉變挑戰著設計師超越可見表面的思維。我們需要成為無形的編舞者——設計出無需依賴屏幕、按鈕或點擊即可直觀體驗的反饋回路。未來的用戶體驗層可能存在于我們的環境、可穿戴設備或神經信號中——但它仍然需要意圖、清晰度和人性化的觸覺。

設計師作為道德的協調者

隨著自動化逐漸取代人工，設計師的角色將變得越來越具有戰略意義。我們不僅要塑造用戶旅程，還要塑造其背后的道德架構。我們的工作將決定人工智能的功能、服務對象以及界限的劃分。

這是一幅非常詳細的數字插圖，描繪了一位人類指揮家在未來派玻璃圓頂音樂廳內指揮一支人工智能機器人管弦樂隊的場景。 — 作者使用 ChatGPT 制作

正如Design Bootcamp 的這篇文章所概述的那樣，人工智能時代的道德用戶體驗設計不僅僅是為了防止傷害，它還關乎預測意外后果、為極端情況進行設計，并將人類價值觀融入可擴展的算法中。僅僅問“我們能做到嗎？”已經不夠了，更重要的問題是：“我們應該做嗎？”

這需要與數據科學家、倫理學家和產品負責人進行更深入的合作。這要求人工智能決策的透明度，以及決策影響對象的公平性。隨著人工智能變得越來越自主，設計師必須在每一次體驗中維護用戶的信任、自主權和尊嚴。

道德設計不會只是一張幻燈片，而將成為基礎。

未來不會由那些僅僅適應人工智能的人所引領，而是由那些帶著意圖、責任感和人性引導人工智能的人所引領。

OpenAI 收購 io：用戶體驗的范式轉變

OpenAI 以 65 億美元收購了由前蘋果首席設計師 Jony Ive 創立的 AI 硬件初創公司 io ，這是一個里程碑式的舉措。此次收購標志著 OpenAI 戰略性地進軍消費硬件市場，旨在開發超越傳統屏幕和界面的 AI 原生設備。

OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和蘋果前首席設計官 Jony Ive 的肖像。 — 圖片來源：OpenAI—Sam & Jony 介紹 io

OpenAI 與艾維的設計公司 LoveFrom 的合作，旨在重新定義用戶與科技的互動。通過將先進的人工智能功能與標志性的工業設計相結合，此次合作旨在打造能夠感知情境、融入環境并無縫融入用戶生活的設備。

這一舉措凸顯了用戶體驗的轉變，這種轉變不僅注重用戶友好，更注重以用戶為中心——強調同理心、符合倫理道德的設計以及幾乎無形的實用性。據《紐約郵報》報道，這筆交易暗示了一種全新的交互設計類型：屏幕可選、多模式，并且由意圖而非輸入決定。

對于用戶體驗專業人士來說，這一發展預示著更廣泛的轉變：我們不僅僅是在設計軟件；我們是在設計智能的、具身化的體驗。這需要一套融合行為科學、交互設計和系統思維的混合技能，而這在以前是前所未有的。

用戶體驗 (UX) 正在進入一個新時代——它不再由工具定義，而是由各種張力定義。速度與深度、自動化與意圖、力量與同理心之間的張力。設計的下一個前沿并非控制，而是對話。對話關乎人與機器、意圖與結果、可能性與原則之間的張力。

我對設計師的建議是：每天學習新知識，在瞬息萬變的技術和體驗設計領域保持適應力。成為早期采用者，擁抱實驗。努力成為“超級IC”（Super IC），這個稱號由Meta 產品設計總監Garron Engstrom創造——在代理設計時代，他們能夠將商業目標、領導力、新興技術、產品和以人為本的思維融為一體。

我們所有人面臨的問題不僅僅是“我們能設計什么？”而是：

“我們的設計面向什么樣的世界？”

參考

UX 趨勢 2025 報告 — UX Collective：https://trends.uxdesign.cc/

2024 年頂級 UX 設計趨勢——UX 設計學院：https://www.uxdesigninstitute.com/blog/the-top-ux-design-trends-in-2024

Vibe 編碼綜合指南 — Madhukar Kumar：https://madhukarkumar.medium.com/a-comprehensive-guide-to-vibe-coding-tools-2bd35e2d7b4f

人工智能重置：裁員與工作新現實 — 福布斯： https: //www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/02/12/ai-reset-layoffs-rto-and-the-new-realities-of-work/

n8n.io — AI 工作流代理的實際應用 (YouTube)：https://www.youtube.com/watch?v =EH5jx5qPabU

Google I/O 2025 大會上宣布的所有內容 —《連線》雜志：https://www.wired.com/story/everything-google-announced-at-io-2025

Google I/O 2025：重大公告 — The Verge：https ://www.theverge.com/news/669408/google-io-2025-biggest-announcements-ai-gemini

UI/UX 和 AI 可訪問性的未來 - LinkedIn（Asghar Jafri）：https://www.linkedin.com/pulse/future-uiux-how-ai-accessibility-shape-next-decade-asghar-8epkf/

UX 的 Agentic 時代 — UX Collective：https://uxdesign.cc/the-agentic-era-of-ux-4b58634e410b

在人工智能時代探索用戶體驗設計的道德格局——設計訓練營：https://medium.com/design-bootcamp/navigating-the-ethical-landscape-of-ux-design-in-the-age-of-ai-25c12ad3ed6d

用戶體驗與人工智能：設計未來 — Qubika：https ://qubika.com/blog/ux-ai-designing-the-future

OpenAI 收購 io —《金融時報》：https://www.ft.com/content/8ac40343-2fd1-4035-9664-47c77017d0d3

OpenAI + Jony Ive 合作 — OpenAI： https: //openai.com/sam-and-jony

OpenAI/io 收購——紐約郵報：https ://nypost.com/2025/05/21/business/ex-apple-exec-jony-ive-joins-openai-in-6-5-billion-deal-for-ai-devices-startup/

Agentic AI 對勞動力的影響 - Salesforce：https://www.salesforce.com/news/stories/agentic-ai-impact-on-workforce-research/

用戶體驗

代理人工智能

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062025-8

用戶體驗設計中微投入設計：用戶不知不覺付出的 3 種方式

杰睿用戶研究

——拆解《Hooked》模型中的行為慣性構造策略

一、問題本質：留存不是靠激勵，而是靠“心理鎖定”

在互聯網早期，用戶活躍靠紅包、優惠券、簽到送禮，但代價高、復購差。

隨著《Hooked》模型的廣泛傳播，越來越多設計師開始意識到：

真正能形成行為慣性的，不是獎勵刺激，而是用戶對系統產生的“心理鎖定”。

而這類鎖定，很大程度來自一種你意識不到的過程：微投入（Micro-Investment）。

二、什么是“微投入”？為什么它會讓人留在系統中？

在《Hooked》模型中，Investment 階段強調：“用戶的投入行為，將增強下一次觸發的可能性。” 但大多數產品不會等用戶“全情投入”才給反饋，而是在設計上預埋“低認知負荷”的輕度操作行為，讓用戶在不設防的狀態下完成“自我綁定”。

我們稱之為——微投入（Micro-Investment）：

用戶在交互中不經意完成的、低成本但可沉淀的行為，這些行為并非直接追求結果，卻增強了用戶的參與路徑依賴。

三、三種常見的“微投入”類型及其設計原理

偏好標記型微投入：讓用戶教系統“理解他是誰”

關鍵詞：點贊、收藏、標簽、停留行為、點擊行為

特征：行為輕量、無強指令、可反映偏好路徑

設計原理：

每一次點贊/收藏/點開標簽，都會被系統記錄為“興趣信號”
用戶通過無壓力行為“訓練”推薦系統，逐步獲得“個性體驗”
這種行為沉淀具有高度的“路徑依賴性”——用得越久越貼近需求，離開就要“重新訓練”

典型案例：

產品	微投入行為	成果路徑
B站	點贊/一鍵三連	推薦更精準、自動續播算法更懂你
抖音	停留時長、劃走節奏	算法映射個性觀看偏好
小紅書	收藏 + “不感興趣”	精細過濾內容精度提升

核心設計啟發：微操作即標簽，行為即數據，體驗即反饋。

情感綁定型微投入：讓用戶在“自己動手”中產生歸屬

關鍵詞：頭像上傳、用戶名設置、初始問卷、興趣地圖

特征：界面嵌入、節奏自然、默認選項輔助完成

設計原理：

用戶完成設定動作的那一刻，心理上將“產品人格化”并“自我投射”
系統反饋會主動強調“你是誰” → 形成情緒綁定
即便用戶未進行深度內容貢獻，也已在潛意識建立情感鏈接

典型案例：

產品	微投入行為	情緒作用
Notion	設置頁面圖標 & 封面	強化“我空間”意識
飛書	頭像 + 團隊名 + 標語	成為“組織”的一部分
Keep	初始問卷：健身目標	引導目標綁定 + 路線個性化

核心設計啟發：輕度設定不只是裝飾，是“身份綁定”。

路徑依賴型微投入：用“行為歷史”鎖定未來決策

關鍵詞：歷史記錄、任務進度、半完成狀態、保存草稿

特征：行為不可逆、進度顯性化、回退成本被感知

設計原理：

用戶一旦開啟某個行為路徑（如寫作/學習/課程/流程），系統記錄中斷點
下次使用直接跳轉該路徑，引導其“繼續完成”
若用戶中斷太久，系統主動提醒：“你已經完成 XX%，還差最后一步！”

典型案例：

產品	微投入行為	成果設計
網易云課堂	完成課程 1/3	下次默認續播，提示“進度完成 XX%”
知乎寫作	自動保存草稿	回訪提醒“上次未發布內容”
Notion	自動打開上次頁面	激活“未完成任務”的心理預期

核心設計啟發：進度本身即激勵，歷史即未來路徑線索。

四、設計師如何判斷微投入設計是否生效？

你可以使用以下評估模型：

評估維度	關鍵問題	指標或驗證方式
參與門檻	用戶是否在無指導下完成微投入？	操作完成率 & 平均時間
影響感知	用戶是否察覺到行為帶來的變化？	推薦相關性提升、回訪點擊率
路徑閉環	微投入是否影響下一次體驗路徑？	上次行為 → 本次起點的行為延續率

五、總結：讓用戶“無意識綁定”的，是產品長期成功的關鍵

微投入設計不是通過控制用戶來獲得粘性，而是：

通過“設計可沉淀的輕行為”，讓用戶逐漸塑造出對產品的依賴結構，形成行為慣性和自我投射。

關鍵回顧：

偏好型微投入 = 建立個性化體驗
情感型微投入 = 綁定身份與情緒
路徑型微投入 = 強化完成預期

對設計師來說，思考微投入的意義在于：

不只是完成任務

而是讓用戶“參與構建自己的體驗”。

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首頁

總結

設計，是創造情感共鳴

如何讓設計變得“有溫度”

從“好用”到“有愛”

外部化：用戶幫你把“說不清”的需求表達出來

對比：不同意見制造出的“張力”

共創：用戶的“半成品想法”觸發新的思路

怎么在實際工作里用好這些機制？

一、醫療界面可訪問性：不止于 “可用”，更要 “易用”

二、多用戶群體需求分析：從 “千人一面” 到 “千人千面”

（1）老年患者與殘障患者

（2）慢性病患者

（1）門診醫生

（2）急救醫護人員

三、實踐案例：可訪問性設計如何落地？

四、技術支撐：讓可訪問性設計 “有據可依”

五、未來趨勢：從 “無障礙” 到 “全包容”

一、AX的優勢：從效率到智能伙伴

二、AX的意義：不只是交互升級，而是范式轉移

三、設計師該怎么做，才能跟上AX？

對 UI 設計師的影響與建議

影響

建議

二、對 UX 設計師的影響與建議

影響

建議

三、對產品研發人員的影響與建議

影響

建議

AX 的提出背景

AX 與 UX 的區別

AX 的核心特征

為什么值得關注 AX？

一、引言

二、小程序作用與優點

三、小程序缺點及解決思路

四、AI賦能小程序

研究懷疑的科學家

綁架

扣除

就職

信念的用戶體驗

運用綁架法進行設計

通過 GenAI 進行溯因推理

所以呢？

今天：用戶體驗的現狀

大規模個性化

深度合作

默認道德與包容

正在發生的轉變：工具鏈、裁員和人工智能重置

野外的人工智能代理

無代碼和氛圍編碼的持續興起

AI重置和新團隊結構

明天：UX 的不久的將來

人工智能驅動的個性化

語音、手勢和多模式用戶體驗

系統勝過屏幕

未來 5-10 年的用戶體驗

人工智能代理作為體驗伙伴

無界面的未來

設計師作為道德的協調者

OpenAI 收購 io：用戶體驗的范式轉變

參考

一、問題本質：留存不是靠激勵，而是靠“心理鎖定”

二、什么是“微投入”？為什么它會讓人留在系統中？

三、三種常見的“微投入”類型及其設計原理

偏好標記型微投入：讓用戶教系統“理解他是誰”

設計原理：

典型案例：

情感綁定型微投入：讓用戶在“自己動手”中產生歸屬

設計原理：

典型案例：

路徑依賴型微投入：用“行為歷史”鎖定未來決策

設計原理：

典型案例：

四、設計師如何判斷微投入設計是否生效？

五、總結：讓用戶“無意識綁定”的，是產品長期成功的關鍵

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