交互设计考研 2018阿里巴巴交互设计盛会笔记 Alibaba UC_技术

今天为小伙伴们带来4月21日江南大学赵世峰学长，在2018alibaba ucan yuan设计的会议笔记。跟大家第一时间分享这场盛会，了解“交互设计”的未来~

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开幕词
张建锋 阿里巴巴首席技术官
一、ued的关键词
用户体验背景下ued未来的两个关键词是创意与智能。从产品的角度来说是与用户的交互和视觉表达，依赖于三个部分：
第一，信息架构的有效组织；
第二，交互过程的流畅和自然；
第三，视觉品牌的表达和传递。
好的产品不需要说明书，通过视觉设计有效传递。例如淘宝detail界面的品牌化，其他电商品牌通过对此的模仿也降低了用户的认知难度。
二、ued的变化
1. 从互联网领域拓展到更多其他领域。产品的交互愈加复杂，ai音响、wifi路由器、新零售等产品与传统产品不同，场景越来越丰富。
2. ued工作的工具化。ued的基础工作被工具化的技术所替代。例如鲁班可以从情感、交互的理解上做到千人千面。
3. 即使催生新的体验方式。文字——图片——视频的演变，是因为支撑工具发生了变化。创作视频的工具如faceu等app通过改善交互降低了编辑成本和门槛。智能化的技术与ued的架构、交互、视觉结合创新、深度融合。跨界融合能够催生一些过去难以想象的事情。ai+ued可以重新定义ued，可以扩展智能交互方法和更多接触界面。
三、ued的未来
1. 语音交互方式将成为主要交互方式，这需要技术推动和功能挖掘。
2. 达摩院对无人技术的研究，旨在推动人机互动的演变。
3. 新零售、互联网金融等场景的突破依赖于阿里对用户的行为洞察和重新定义。
4. 利用新的技术如生物识别、行为识别，综合起来变成下一代的人机交互界面，是未来阿里的突破方向。

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蜕变与重塑 新零售时代的设计产业升级
重塑自我，我们将重塑未来
青云 阿里新零售设计事业部资深总监
引子：移动支付的便捷性让儿童也可以做到无意识认知操作，也让下一代人对钱的物理含义的发生了改变。
1919年第二次工业革命的爆发，消费时代电气时代的到来。包豪斯倡导形式追随功能、技术结合艺术、设计以人为本。
1981年第三次工业革命，物理设计发展到信息设计，进入数字化时代，界面设计兴起
今天 人工智能、深度学习、vr、ar的出现，消费个性解放，设计应该发生ruhr的潮流和变化？时代与技术的变迁，孕育出设计产业新趋势。
一、新技术与设计 深度协同创新
1. 人工智能已经解决了基本层次的体验问题，极大地提高了设计产能。设计创新应对技术的研究方向做出影响和引导。例如，2017双十一4.1亿banner作品能力在p5-的水平。2016 1.7亿，p4水平；第一款中文ai智能字体诞生，降低中文字库创作成本；阿里云计算的思维做设计——计算之美。
2. 设计研究和设计体验
设计体验提出研究方向，设计研究与技术相结合，技术对模式进行针对性的探索和验证，如此协同构想未来体验。所以单一技术模式不如增加体验和研究的多维度模式。阿里成立下一代人机交互实验室（清华、达摩院）。
二、 新场景与设计——多元的场景将驱动多元的设计
1. 用户在经历一场体验变革。消费场景被移动互联网和高科技高度渗透，赋予用户全新的体验感受。盒马的普及，依赖于体验店内的自然交

互，让消费者在体验过程中感觉到消费体验本该如此——新一代消费群体的适应力惊人的快速。阿里通过诸如无人超市、淘咖啡、云零售快闪店等探索，发现用户不仅仅希望体验新的技术乐趣，更希望能够改善自己的体验场景，如排队。所以体验变革的过程应该人文在前科技在后。例如机器人餐厅robot. he（上海）的哇塞体验。
2. 人机交互设计师需要拥有全能力，如整合空间、平面、体验线上线下多维度设计能力。
传统互联网公司：创意、人机、产品、空间，在创意与人机的交集处为营销设计。但营销设计思维与人机设计思维不同，营销设计思维注重视觉的吸引和转化，人机思维注重任务的流畅和高效，在公司中笼统归到ued是不对的。
阿里解决方案：创意、产品、人机、空间，产品和人机交集为产品体验，人机与空间交集为空间体验。
3. 上述设计领域产生的交集和跨界会产生设计延伸，将诞生新的设计领域和方法。所以应注重新专业能力的拓展，设计师的能力将从技巧型向思维创造力型转型。
创意型设计——让设计师回归想象力。设计师最有价值的就是创造力。
探索型设计——探索技术边界，让技术为体验所用。
系统型设计——以更宽广的用户视角来解决全链路体验问题。是所有设计师都应该拥有的设计能力。因为用户完成一个任务需要完成多服务和工具的结合，所以设计单项服务的时候需要考虑全链路的服务。
三、新生态与设计——生态设计师与平台将产生更强的连接
1. 传统ued的概念已经不能完全代表这个时代的设计趋势，阿里ued将进行全面升级。alibaba ued变为alibaba design。愿景：立足阿里，赋能生态，带动设计产业升级。（做好自己的设计，与阿里涉及生态进行连接，最后带动产业升级。）
2. 从阿里经济体的生态来看待设计。阿里设计师1800+，服务市场设计师100000+，服务市场设计年产量57000000+，阿里生态设计师1700000+。未来五年将阿里生态与设计师产生连接：人工智能学习设计师创作风格，改变设计产能。
下游：亿万消费者、千万生态伙伴服务方
桥梁：设计平台（智能字体、智能文本、智能设计、素材中心、demo+）
上游：设计服务商（阿里设计师、设计机构、独立设计师、设计院校）
闭环：设计大数据，打tag，对涉及生态产生巨大效应
结束语：“我们将自己的设计注入这个视觉，一点一滴，让事物变得有用、医用、愉快、健康，这个工作真不赖。”——《如何成为一名交互设计师》

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改变。设计。
梁山鹰 蚂蚁金服设计总监
概念背景：mti设计创造力图谱：科学、工程、设计、艺术。四个方式不是单独存在，在社会中融合。
一、设计对社会的贡献
1. 业务导向，为企业创造价值。
2. 社会责任，国家和城市发生变化，处于文化象限的设计可以在社会变化中加强文化设计。例如设计师可以利用设计力量去做更多尝试，利用专业问题解决社会问题。例如关注特殊人群的包容性设计、平等可持续的民主设计、自然的可持续的可持续设计。
蚂蚁做了什么：蚂蚁森林的社会责任感去年年底前一千三百万树。蚂蚁庄园献爱心做公益捐赠。集五福，转变传统年俗为新年俗。蚂蚁公益设计将设计师、社会组织和公众、受助对象相结合。
二、设计领域向内的融合
1. 线上体验跨域到线下，丰富多元智慧+服务场景。
2. 跨域设计，如医院、公交、地铁、停车场等线下环境与线上环境完全不同，设计师利用服务设计的手段解决线下问题。例如利用热力图分析平面和店铺的用户心理轨迹和物理轨迹。
三、设计领域向外拓展
设计与艺术息息相关，设计与科技之间结合，设计与制造、工程的结合处于制造象限，当商业环境、社会经济重组的时候我们需要做设计工业化，需要构建系统和工具 助完成设计工业化，并以此孕育新型体验行为。
蚂蚁做了什么：蚂蚁企业级应用设计体系。

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2018设计和人工智能报告与应用发展
范凌 同济大学设计人工智能实验室主任
关键词：
设计智能x运算智能
（17年 人和机器的关系的共同发展，知识共赢为主题）
多元价值的系统
非结构的数据
有eq的人工智能
一、启蒙与纠结的并存
启蒙：人工智能的创造性被证实，机器可以计算人类的创造，通过算法去感知人类的创造力。
纠结：抵抗简化——复杂系统。纠结的物。抵抗简化宣言提到许多人发出“不就是……吗”的声音，提出简化的问题，但设计需要面对复杂性问题、问题的非线形与循环问题。
设计结合的背景是启蒙还是纠缠？设计物到设计事——从大数据到非结构数据。从设计创意的数量到非结构性的创意活动。所以启蒙和纠缠是并存的。
二、运算智能的设计
经典设计与运算智能设计的对比中，运算智能设计结果呈现的产能可以做到千人千面、大规模个人化、关注度经济。运用运算智能提升roi/kpi让设计对结果负责，设计导向的企业投资回报比比传统企业好21%（来自麦肯锡2018统计）。
设计是否是商业运作、数据经济中的一部分？运算智能提高工作流中角色之间的连接效率，设计业务中的产生的数据没有被利用，尚不形成数据经济。所以商业逻辑和设计逻辑之间的映射和迁移，需要更多自动化的工具与系统
三、机脑比2.0
75%以上人愿意在设计过程中使用人工智能，在未来，大规模个人化会产生巨大的潜力和机会。平面设计领域的风格从以机器为中心转变为以人为中心；智能产品领域的趋势是更多新的设计方式例如语音设计，算法进化高于硬件进化；ui/ux领域的关键词是设计工具的智能化；城市与空间是传统设计院的部分，城市的软件部分应当成为城市自然资源、基础设置的一部分，让数据计算创造更多的社会价值

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智能时代的人机关系
吴春松 阿里人工智能设计实验室负责人
一、ai会不会取代设计师
平面设计的本质是传播，ai对抽象设计规律进行深度学习，通过强化学习和对抗学习重构设计图像，本质是以超人的效率重构众人的设计成果。但过程仍然依赖于大量的人类输入，需要源源不断的数据流，并且数据流需要设计师不断的更新。所以ai无法取代设计师，人机协同互相增强。
二、鲁班的进化水平
机器不懂设计，但建立了底层语义网络——设计知识图谱作为桥梁连接人类和机器。图片不再是单纯的图片，包含图片和设计的语义，方便未来应用的场景化、服务化。
助设计师智能升级，阿里智能设计——鹿班与驯鹿计划即将开放，是设计师脑力的延伸和体力的托管。提高设计生产力：一键生成、智能排版、设计拓展、智能创作。

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计算设计，在路上
王路平 阿里云计算设计中心负责人
设计进化是使用设计工具的历史的发展促成的，从用石头在岩壁上创作，到用笔墨在画布上创作，随着工业成熟和信息时代，设计可以被量化，设计工具不仅影响着设计师的设计思维，还改变着设计师的设计风格和设计价值。
阿里云九年的发展包含多种抽象的计算技术服务和解决方案，如城市大脑、et大脑等。通过设计将抽象数据具像化，让人更容易理解。
1+1=2包含：规则 数据 结果
一、规则
设计形式vs设计规则
利用形状语法规则去做设计，让树自然增长。而非通过思考设计形式得到设计结果，计算设计让设计更接近自然。
二、数据
数据人类无法直接感受，将数据映射为可感知的信息，扩大了人类对数据的感知边界。例如各种数据大屏、用户分析系统。
三、结果
社会数据指数型增长，阿里未来五年连接一百亿物联网设备，设备的增加导致单个物联网设备计算成本不断的降低，并且规则也在计算过程中不断进化。
移动设备的普及使得设计能力民主化、设计权利分散化，所以计算设计可以让设计去中心化。

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设计重构线下零售
范荣强 新零售设计事业部总监
货币还未出现的时候已经有了零售，实体零售在新技术的不断变化下不断拥有飞跃十的发展。90年代后线上零售进入消费者视野，养成手机和线上购物的习惯，让传统的线下零售拥有了危机感，促使其拥抱线上技术。
一、天猫品牌的新零售——衣食住行吃喝玩乐的不同场景下的新零售。改造线下门店。
基于lbs的推广服务、培养潜在消费者、扫码查看宝贝信息、智能导购设备让购买决策变得简单。线上购物线下提货，突破传统门店的限制，提高购买兴趣和转化率。智慧门店可以参与商圈活动，避免各自促销的乏力感。自动完成会员招募，并持续监测交易和运营情况，加强竞争优势。
二、新零售时代下设计师要做的三点
1. 消费者体验为中心
消费者体验的渠道不同，线上通过界面进行交互，线下通过接触点进行交互，包括人机互动、人与人互动，动线和环境影响因素，非常复杂。
解决方法：客户旅程地图的优化，关注用户全局体验
a. 全链路的设计让线上线下的消费设计完成闭环，实现转换。
b. 多触点包括物理触点和数字触点，需要触点的优化。
c. 多角色，多人接触下的服务触点。
2. 线上线下相结合
重点在于接触点如何确保线下人、货、场商业元素的数据化，建立数字化产品矩阵。
人——可触达、可识别、可运营：云店、地动仪、crm
货——范内容化，商品的数字化：云货架、ar互动、智能大屏
场——市场中交易、订单、服务、交付、导购的数字化：云pos、导购工作台
3. 大数据驱动的零售新模式
数字化是一种手段，用大数据驱动商业转化，通过数据看本质，解决零售的本质问题：aipl模型——认知、吸引、购买、忠诚
阿里数据银行通过计算线上线下的数据，进行人群定位+分析+运营策略，并能够根据消费者的变化不断自我更新。
结语：这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代——狄更斯

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人机自然交互畅想
达摩院人机自然交互
傅立民 阿里国际用户体验事业部负责人
消费心理、情感、决策等人因都影响着自然交互。人机交互有三个变化：
1. 交互场景的变化，从人机的交互转化为五感、情绪、物联设备的交互。
2. 五感技术的快速进步，伪3d视觉技术、纯语音的交互、超声波模拟触觉交互（ultrasonic公司）、克隆嗅觉受体嗅觉电子化技术（aromyx）。
3. ai的应用赋予机器感知人的能力，机器情绪识别、阅读理解。
阿里人机自然交互实验室通过数字和智能化，加强和延展人类感知真实世界的能力。案例：商品店视频智能生成、第一款ai字体

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新型消费驱动下的字体未来
马忆原
传统字体公司在设计的时候更多考虑的是字体的个性和字体的量级，但电商考虑的是环境中的信息关系与商业的转化。
新字体的三个特征：电商环境下的普适性、互联网上存在的展示时间非常短，注重对话性、知识图谱和场景标签下的场景适配。
自我定义：定义为产品而生的字体产品。

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自然交互的智能技术
史元春 清华大学 计算机系人机交互 教授
一、自然人机交互挑战
人机之间的信息交换在接口（1960键盘、1990键鼠、2010触屏、2010自然）的演变上带来了交互范式的改变。接口多模态、终端多种类、任务多场景的变化产生接口自然、交互智能的趋势。设计内容应逼近用户自身认知、降低学习成本、降低交互开销，但此对技术有一定挑战，例如交互自由度的增加大、交互的通道信噪比降低、技术——数据悖论。
二、建模理解交互意图
人机界面的结构分层建立了交互任务，困难的是对用户的精确建模。
贝叶斯方法。（非常学术和公式化，不再赘述。总体而言是通过实验评估用户的认知符合程度来不断优化设计。）
三、创新设计交互接口
除了原理的方法突破外，还需要硬件的实现任务。
线性回归分析。（非常学术和公式化，不再赘述。总体而言是通过实验计算行为操作误差，并通过算法矫正误差达到提升操作正确率的方法。）

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人工智能新维度下的设计范式挑战
孙凌云 浙江大学
范式是一个领域共同体成员所共享的世界观、概念、行为方式的集合。
范式迁移是在文学、设计等领域上共享的世界观、概念、行为方式的集合发生了根本性的改变。
第一范式：实验型，通过实验进行规律的研究。
第二范式：理论型，精心设计实验，对照实验的方法推理建模出实验模型，例如牛顿三大定律
第三范式：计算型，非常复杂的实验和数据通过计算机完成验证。
第四范式：数据密集型，由于互联网、物联网、大数据的产生，获取数据的成本降低，处理数据的能力变强，所以可以利用计算机建立人脑无法想象的模型。
一、设计范式是什么
通过用户研究观察用户了解需求，界定策略和功能，选择相应的媒介和场景去承载内容。其中通过抽样和统计学的方法进行的用户研究样本容量是有限的，设计师输出的功能和内容是有限的，媒介也是有限的，这就是目前的设计范式。
二、ai新维度
1. 可以利用ai进行体验计算，利用云用手机前置摄像头做眼动分析、基于深度学习的视觉注意力预测、新零售下的情绪检测与反馈。
2. 可以利用ai进行感知增强，故事可视化：复杂信息的低认知负荷呈现、新零售场景中如何用震动温度风等触感信息呈现数据、从一张照片实现立体视觉提升用户感知。
3. 可以利用ai进行智能设计，平面设计高精度数据集及自动增色不具审美评价算法、微动视频动画专场的生成设计、音画一致的旋律生成。
通过以上三种ai赋能，形成产品与用户的回路，新的范式下设计不断的更新，可为用户提供不断更新的产品内容。

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