因此今天蘭亭妙微UI設計公司，來講解 B 端產品界面的視覺風格，聊聊在整個行業當中視覺風格的變化與目前的現狀。以及給大家說說未來應該如何選擇自己產品的視覺風格～
我們會將整體分為行業初期，萌芽期、成長期、野蠻發展期、新階段 ，每一個階段給大家總結一個最為流行的風格，并分析這個風格出現的原因，方便大家進行理解。
我們把時間拉回到 2012 年。在那時，Ant Design 還沒有出現，也沒有什么 Element、Semi Design，行業當中最早的 B 端系統都是以客戶端的形式進行呈現。
整體風格也非常老舊，像是那會兒的 Office、SAP、Salesforce，你可以看到都是他們青澀的模樣。
在經典傳統的設計風格當中，會使用大面積的白色作為底色，同時在頁面中用灰色進行分割，使得整個頁面散亂搶眼，導致整體的視覺很難被大眾所接受，總體感覺信息較散，難以進行聚焦。
而在早期，出現這些老舊風格主要有三個原因：
關于這類風格的產品，大家不要覺得這夸張，其實在目前依舊有很多產品會延續這個風格。比如 醫療類產品、工業生產類系統，對于他們而言，能用即可，不必糾結太多。
但隨著時間的推移，行業中對于 B 端設計的要求也在逐漸變高。
我們將時間推移到 2015 年前后，隨著行業不斷發展，在國外 Fiori、Salesforce 的出現讓大家意識到，這類型的 B 端產品也是需要設計的。
因此國內外的很多系統都是在這一時間面世，像是 Ant Design、Element 都相繼發布。
由于這些設計系統的誕生，你會發現大家對于整個 B 端設計有了一點自己的想法。
在設計上，會去考慮使用 區塊劃分，將整個頁面進行規整呈現。
比如 SAP 在使用了 Fiori 過后，就會使整個界面更干凈。
同樣非常老牌的 Salesforce 在 2015 年的時候。也帶來了相當大的視覺變化。整體都能感受到，整個頁面會通過不斷的分層、顏色的劃分、通過黑白灰的方式去呈現頁面當中的基本信息。
我們的時間來到 2018 年前后，在這個時間節點，很多產品都推出了自己的設計系統，對于 B 端設計風格而言，也會提出更高的要求。
比如 Teambition 產品當中，它們提供了自己的設計系統的內容去指導整個產品來進行迭代和優化。同樣 Ant Design 它們也推出了自己的 Ant Design Pro 來演示使用設計系統過后，能夠搭建出什么樣的產品。
同樣，這個時段很多產品也開始進行自己產品的視覺優化，這時候整體的風格是以：黑色側邊導航為主，然后內容形態進行延展。
比如像有贊、Coding、微盟、飛書，之前都是這樣的設計風格來進行呈現。
你會發現它們在整體的設計上都會更加重視頁面的分塊顏色的區隔，整體頁面的識別效率。同時這段時間爆發出來非常多的 B 端產品，隨后國內都會按照側邊黑色導航的樣式進行進一步設計，這一定程度上提高了國內 B 端設計的下限～
我們隨后將時間推移到 2019 年后，在這時誕生了新擬態設計風格。
它最早是烏克蘭設計師 Alexander Plyuto 在追波和 ins 發布的一副系列作品，隨后大家發現非常奇特，所以得到廣泛的關注。
新擬態的設計風格是以立體效果與浮雕元素，呈現更為三維立體的效果，會給人一種奇特、夢幻的界面體驗。
隨后就會有很多產品都開始進行跟進，比如 智能家居的產品、金融類產品都有所涉及，甚至很多 B 端產品也勇敢嘗試，但大多數設計師設計完過后，整體評價都不算太高。
為什么沒有大規模的推行，我覺得有 3 點原因：
現在還會使用新擬態風格的界面設計越來越少，大多數只會在官網設計的局部進行使用，這樣可以轉換視覺感受，給到用戶更好的視覺沖擊～
時間來到 2022-2024 年左右，你會發現很多產品都開始在這個時間節點進行更新。
像我們熟知的 飛書、有贊、微盟、ONES、Coding，再到 Ant Design、Salesforce，你會發現非常多的產品都在進行界面風格上的迭代。
對于這個風格，我們愿意叫它為 灰白風。
整體頁面是以 灰色和白色 進行的頁面劃分，在分布上灰色占據弱側信息，白色占據核心信息，進而形成對頁面內容的劃分。
聊到這里，可能有部分同學不太理解，這里我們以飛書管理后臺的迭代作為示例，給大家進行講解。
在 2018 年，飛書管理后臺的第一個版本，采取的就是沉穩側黑風，
在 2022 年，飛書的管理后臺開始改變為灰白風格
由于業務的疊加，2023 年時，在此基礎上增加了頂部導航的業務維度，最終形成了現在這樣的界面。
為什么這類型的風格會大受追捧，我覺得有以下幾個原因
關于設計風格，我們這篇只是講解了過去的風格內容，下篇文章我們講解當前整個 B 端產品的設計梳理，講解了更為重要的四種風格。
轉載：優設
蘭亭妙微（藍藍設計）www.rhtd16ji.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）www.rhtd16ji.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（藍藍設計）www.rhtd16ji.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。
今天蘭亭妙微UI設計公司，來講解 B 端產品界面的視覺風格，聊聊在整個行業當中視覺風格的變化與目前的現狀。以及給大家說說未來應該如何選擇自己產品的視覺風格～
我們會將整體分為行業初期，萌芽期、成長期、野蠻發展期、新階段 ，每一個階段給大家總結一個最為流行的風格，并分析這個風格出現的原因，方便大家進行理解。
我們把時間拉回到 2012 年。在那時，Ant Design 還沒有出現，也沒有什么 Element、Semi Design，行業當中最早的 B 端系統都是以客戶端的形式進行呈現。
整體風格也非常老舊，像是那會兒的 Office、SAP、Salesforce，你可以看到都是他們青澀的模樣。
在經典傳統的設計風格當中，會使用大面積的白色作為底色，同時在頁面中用灰色進行分割，使得整個頁面散亂搶眼，導致整體的視覺很難被大眾所接受，總體感覺信息較散，難以進行聚焦。
而在早期，出現這些老舊風格主要有三個原因：
1.技術框架限制：因為當中成熟的前端框架較少，沒有太多技術棧提供給到開發進行使用，因此沒有精力將頁面做得漂亮
2.認知不足：設計師對于客戶端、網頁端的設計理解認知本身不夠，做得較為粗糙，比如當時的 Office 的界面設計也大致是如此的模樣
3.風格一致：早期 Windows 系統就是這樣的風格，與 Windows 一致更容易被大眾所接受，因此就很難進行創新
關于這類風格的產品，大家不要覺得這夸張，其實在目前依舊有很多產品會延續這個風格。比如 醫療類產品、工業生產類系統，對于他們而言，能用即可，不必糾結太多。
但隨著時間的推移，行業中對于 B 端設計的要求也在逐漸變高。
我們將時間推移到 2015 年前后，隨著行業不斷發展，在國外 Fiori、Salesforce 的出現讓大家意識到，這類型的 B 端產品也是需要設計的。
因此國內外的很多系統都是在這一時間面世，像是 Ant Design 、Element 都相繼發布。
由于這些設計系統的誕生，你會發現大家對于整個 B 端設計有了一點自己的想法。
在設計上，會去考慮使用 區塊劃分，將整個頁面進行規整呈現。
比如 SAP 在使用了 Fiori 過后，就會使整個界面更干凈。
同樣非常老牌的 Salesforce 在2015年的時候。也帶來了相當大的視覺變化。整體都能感受到，整個頁面會通過不斷的分層顏色的劃分通過黑白灰的方式去呈現頁面當中的基本信息。
我們的時間來到 2018 年前后，在這個時間節點，很多產品都推出了自己的設計系統，對于 B 端設計風格而言，也會提出更高的要求。
比如 Teambition 產品當中，它們提供了自己的設計系統的內容去指導整個產品來進行迭代和優化。同樣 Ant Design它們也推出了自己的 Ant Design Pro 來演示使用設計系統過后，能夠搭建出什么樣的產品。
同樣，這個時段很多產品也開始進行自己產品的視覺優化，這時候整體的風格是以：黑色側邊導航為主，然后內容形態進行延展。
比如像有贊、Coding、微盟、飛書，之前都是這樣的設計風格來進行呈現。
你會發現它們在整體的設計上都會更加重視頁面的分塊顏色的區隔，整體頁面的識別效率。同時這段時間爆發出來非常多的 B 端產品，隨后國內都會按照側邊黑色導航的樣式進行進一步設計，這一定程度上提高了國內 B 端設計的下限～
我們隨后將時間推移到 2019 年后，在這時誕生了新擬態設計風格。
它最早是烏克蘭設計師 Alexander Plyuto 在追波和 ins 發布的一副系列作品，隨后大家發現非常奇特，所以得到廣泛的關注。
新擬態的設計風格是以立體效果與浮雕元素，呈現更為三維立體的效果，會給人一種奇特、夢幻的界面體驗。
隨后就會有很多產品都開始進行跟進，比如 智能家居的產品、金融類產品都有所涉及，甚至很多B端產品也勇敢嘗試，但大多數設計師設計完過后，整體評價都不算太高。
為什么沒有大規模的推行，我覺得有 3 點原因：
1.因為新擬態風格整體所占面積較大，比較浪費空間。像是一個按鈕，都需要使用較大空間才能呈現。
2.需要大面積的留白，但是對于 B 端設計來說無法做到，因此很難進行使用。
3.同時很多用戶剛開始覺得好看，但隨著時間的推移，出現審美疲勞，因此就不太喜歡。
現在還會使用新擬態風格的界面設計越來越少，大多數只會在官網設計的局部進行使用，這樣可以轉換視覺感受，給到用戶更好的視覺沖擊～
時間來到 2022-2024 年左右，你會發現很多產品都開始在這個時間節點進行更新。
像我們熟知的 飛書、有贊、微盟、ONES、Coding，再到 Ant Design 、Salesforce，你會發現非常多的產品都在進行界面風格上的迭代。
對于這個風格，我們愿意叫它為 灰白風。
整體頁面是以 灰色和白色 進行的頁面劃分，在分布上灰色占據弱側信息，白色占據核心信息，進而形成對頁面內容的劃分。
聊到這里，可能有部分同學不太理解，這里我們以飛書管理后臺的迭代作為示例，給大家進行講解。
在 2018年，飛書管理后臺的第一個版本，采取的就是沉穩側黑風，
在 2022 年，飛書的管理后臺開始改變為灰白風格
由于業務的疊加，2023 年時，在此基礎上增加了頂部導航的業務維度，最終形成了現在這樣的界面。
為什么這類型的風格會大受追捧，我覺得有以下幾個原因
1.減少信息層級，給用戶減負：之前沉穩側黑風格，會發現頁面明顯進行大面積的分割，導致視覺感受出現較大差異。現在只用灰色作為底，去區分主副信息這樣會更簡單的突出主要信息內容。
2.平臺型產品更容易嵌入：因為國內 B 端產品大多需要依附“釘釘、企微、飛書”三大平臺，因此使用灰白風能夠讓自己產品快速嵌入，不需要過多調整。如果你的產品是沉穩側黑風，那結果想都不敢想…
3.更容易進行適配：針對多產品的業務，也能夠使用同一套業務完整呈現才會更加合理。比如飛書的灰白風，在飛書的其他很多產品里面也會存在
轉載：人人都是產品經理
蘭亭妙微（藍藍設計）www.rhtd16ji.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。
Anthropic 內部文件意外流出，揭示了其最強模型 Mythos 的恐怖算力。該模型雖具備重塑行業的潛力，但也因可能被攻擊者用于挖掘系統漏洞而引發安全危機。官方聲明稱，在正式發布前需確保防御者已做好應對這種新型算力沖擊的準備。
圖源：Anthropic, Getty Images
此次泄露迅速波及資本市場，導致網絡安全相關股價劇烈波動。分析師指出，Mythos 揭示了 AI 技術在安全攻防中深度嵌入的現狀，反映出利用 AI 進行威脅防御已成常態，同時也暴露出單點泄露可能引發的系統性金融風險。
圖源：Anthropic, Getty Images
隨著 Mythos 的曝光，OpenAI 等巨頭的對標模型也浮出水面，預示著 AI 正從輔助工具進化為攻防核心。未來技術博弈將進入“以 AI 對抗 AI”的新階段，攻擊者與防御者在更高維度上的算力對決，將徹底改寫網絡安全的競爭格局。
NVIDIA證實DLSS 5并非通過讀取游戲引擎的3D幾何或材質數據運行，而是僅憑2D渲染幀與運動矢量進行AI推斷。這意味著該技術本質上是通過分析圖像來“幻化”細節（如皮膚與光照），而非精確重建場景。
圖源：NVIDIA
雖然這帶來了驚人的視覺增強，但也導致AI會在早期預覽中產生原畫中不存在的細節“幻覺”，引發了外界對畫面真實性與藝術還原度的質疑。
Stitch 正在重構 UI 設計范式，推出 AI 原生無限畫布并引入“氛圍設計”概念。用戶不再受限于枯燥的線框圖，只需通過自然語言描述業
務目標或靈感，AI 代理即可理解設計意圖并并行處理多模態輸入，讓創意探索從底層邏輯轉向感官體驗。
圖源：Google
平臺實現了人機交互的自然化，支持用戶通過語音指令進行實時設計對話與方案篩選。同時，Stitch 能將靜態畫面瞬間轉化為交互原型，由 AI 自動推演點擊邏輯與用戶旅程，并支持通過 URL 提取設計系統，極大簡化了從規則制定到原型生成的復雜流程。
圖源：Google
時尚巨頭康泰納仕正式起訴惡搞雜志《Dogue》，指控其封面設計侵犯《Vogue》商標權。這本由獨立創作者創立的實體刊，因讓狗狗模仿人類大片而走紅。目前，康泰納仕不僅要求經濟賠償，更強制要求銷毀所有庫存雜志。
圖源：dogue
創始人 Portnaya 堅稱《Dogue》是基于對話與重新詮釋的藝術創作，旨在為獨立創作者爭取表達空間。然而，面對銷量微薄與高昂法律費用的懸殊對比，這場“大衛與歌利亞”式的博弈陷入僵局，創作者正通過眾籌尋求法律援助。
圖源：vogue
Johnson Banks 為愛丁堡皇家植物園（RBGE）打造的品牌重塑旨在整合四個園區的品牌感知，確立了“四處花園，一個植物世界”的品牌愿景，將愛丁堡、本莫爾、道伊克和洛根的花園融為一體。
圖源：johnsonbanks
還專門設計了邊框，可以用來框住作品，并提醒人們它們始終存在，而不是事后才想起來的。
圖源：johnsonbanks
這些標志首次展示了一款全新的定制字體，共有四種字重。它是Nomada Incise的定制版，線條棱角分明，優雅別致。最細的字重中包含一系列連字，呼應了西巴爾迪亞符號及其邊框的生動呈現。
圖源：johnsonbanks
劍橋地區以其創新和發現而聞名，而這一切始于其世界聞名的大學校園內，如今已發展成為環繞該地區的歐洲領先的知識生態系統——融合了 5000 家創新驅動型公司、60 家跨國公司、5 個醫院信托機構、36 個研究園區、2 所大學（劍橋大學和安格利亞魯斯金大學）以及蓬勃發展的初創企業和投資者群體。
圖源：johnsonbanks
以圖解為主題，并將其運用到代數、方程式、圖表和文字游戲中。這既充分利用了該地區的科學聲譽，又為方案增色不少，同時還創造了一種獨特的視覺和語言。
圖源：johnsonbanks
將自己最喜歡的創意與劍橋郡廣袤無垠的天空的靜態和動態影像相結合，打造出一套可應用于多種媒體的設計工具包。
圖源：johnsonbanks
轉載：優設
蘭亭妙微（藍藍設計）www.rhtd16ji.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。
大家好，這里是蘭亭秒微設計。作為專注 UI/UX 視覺體系搭建的設計團隊，我們在金融、科技、生活服務等多領域項目中發現：藍色是 UI 設計里適配性最強、容錯率最高的主色，但想做出高級、耐看、有品牌記憶點的界面，配色邏輯遠比 “選個藍” 更重要。
2025 是智能體的元年，2026 年將更加成熟和普及，應用程序的體驗方式因為智能體而逐步發生改變。
馬斯克和扎克伯格曾預言“在未來 5-6 年內，傳統的手機和應用程序（App）的形態將因為 AI 發生根本性變革”，蘭亭妙微ui設計公司與您一同學習。
以前的體驗設計經驗，已經跟不上如今 AI 能力逐漸普及的應用端設計開發趨勢。
如今，各產品研發團隊基于 AI 能力用戶體驗設計需求將會大幅增加。
即將到來的 2026 年金三銀四求職季，產品和開發設計崗的招聘必然會對求職者結合 AI 的能力提出更高要求。
率先掌握 AI 體驗設計能力的設計師，在求職時更有競爭力，在職場團隊 AI 設計這一塊也更有知識話語權。
換個角度看，AI 體驗設計對于交互設計師在一定程度上也是一次洗牌的機會。
1. AI 將重塑以往的交互方式
當 AI 能夠理解自然語言并主動完成任務時，許多傳統的 UI 組件：信息架構、導航設計、表單流程、數據篩選等交互方式將會逐漸被重構。
用戶與應用交互的過程將會改變。比如：
用戶發起交互，由原來的用戶主動操作+操作的路徑，變成了用戶的一句意圖表達+AI 直接推送入口。
再比如對于用戶輸入錯誤的處理方式，由原來的表單驗證與提示，變成了與 AI 的自然語言澄清，然后多輪對話修正。
再比如幫助決策上，用戶由原來的面對多選項，變成了 AI 根據情境理解目標，并直接推薦最優路徑。
3. 基于 AI 的場景設計與思考
根據尼爾森諾曼設計機構（簡稱 NN/g）在 2024 年的 AX 設計研究，優秀的 AI 體驗設計要有具備以下幾個素質：
① 來自大廠的 AX 設計原則與模式
來自 Google、Microsoft、Ant 公司的 AI 設計規范與原則。
理解設計原則背后的原因、場景，就像以往我們接觸過剛在技術窗口爆發期的「新穎」交互，比如 PC 時代的鼠標輸入、移動互聯網的觸屏輸入、虛擬現實時代等...交互模態各有差異。
② 建立 AI 交互設計基本認知框架
AI 的軟件分為：AI 能力應用軟件、各行業場景應用軟件的 AI 賦能。
AI 的交互形態：
AI 交互組件：Think 思考過程、ThoughtChain 思維鏈、Prompts 提示集、Conversations 管理對話、Suggestion 快捷指令......
Ant-design-x
③ 積累 AI 交互設計經驗
④ 嘗試理解 AI 大模型底層的技術原理
這是偏技術的知識，對于非專業人群來說，比較難啃，但回報是最高的。
因為它是我們認識 AI 的原理性起點，一旦掌握，做許多 AI 項目都能受益，比如：快速判斷 AI 能力邊界、規劃大模型訓練等。
而對于設計師來說，也包括能有效指導 AI 領域的設計。
就像以往我們落地自己的設計方案，最好提前摸清前端框架、組件、數據交互，才不容易在開發環節被卡脖子，更順利地實現設計方案。
了解方式：查閱關于 LLM 工作原理的科普類文章；相關大模型的官方網站查找文檔。
在現有設計項目中，多一層關于「AI 交互輔助」的思考
在做設計項目中，在傳統交互設計思路上，有意識地思考「假設現在有 AI 智能體的幫助，這個功能可以是什么樣的更好用法？」。
如果你想更好地驗證 Ai 設計模式的成果，可以做一些進階的學習研究：
首先像以往的項目一樣，拆解用戶操作；
然后針對每個環節思考“如果這里有 AI 能力，能否提效或者減負？
再將 傳統方案 vs AI 加持方案的可視化，并進行對比，量化提升的效率
基于上圖，我們把有 AI 協助退貨整個過程，背后的動作和實現原理拆解分析：
而以上這些動作，都需要設計師具備了理解前后臺的交互鏈路(前端如何自然地與用戶交流、后端對接哪些接口)、Ai 工具調用的能力、等等知識經驗，才能順利地完成 Ai 的交互設計方案，并落地。
戰略性參與有 AI 的項目：
如果你的團隊項目正好有 AI 智能體對業務場景賦能的規劃，那么對你來說，參與進來將是一個轉型的好機會。
其中，從 redesign 小的功能點中 加入 AI 的交互方案開始，比如：搜索功能智能化、表單自動填充、智能推薦卡片。這類功能點改造見效明顯，往往投入產出比高，易于快速驗證和迭代。
當然得在方案支撐足夠有理的前提下。比如：準備傳統交互 vs AI 加持的交互這兩套方案對比，用預期收益、技術可行性和數據說話。
主動創造機會和環境：
定期向產品團隊分享競品的優秀 AX 設計案例，進行團隊設計掃盲，同時也能提升隊內影響力，后面參與項目設計更有話語權。
進階到挖掘大的場景中，能夠利用 AI 重塑體驗方式的機會。
比如：
傳統的進度條，用戶需要拖動查看逐個視頻幀尋找他想看的目標片段。
而 AI 播放器中，可以把識別到的字幕，加入到進度條中作為錨點，讓用戶根據具體的字幕內容，就可以精準定位并直達該進度點，找片段的效率大大提升，直接使體驗升維。
預計 2-3 年之后，AI 交互設計將普及為交互設計師的基本能力。那些率先掌握的設計師，將在 AI 重塑產品形態的浪潮中，找到屬于自己的新位置。
現在就是最好的開始時機。
你，做好準備了嗎。
轉載：優設
蘭亭妙微（藍藍設計）www.rhtd16ji.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。
蘭亭妙微作為國內頂尖的 UI/UE 設計領域標桿，深耕行業 16 年，始終以 “設計賦能業務、體驗驅動價值” 為核心，在工業制造、醫療健康、半導體、航天軍工等垂直領域，將當下前沿的 UI 設計趨勢與行業場景深度融合，打造出兼具實用性、美學性與行業適配性的設計方案今日頭條。從 3D 視覺的技術落地到個性化體驗的精準打造，從交互創新到品牌視覺的 UI 化表達，蘭亭妙微在每一個設計趨勢的實踐中，都堅持 “懂行業 + 懂技術 + 懂用戶” 的核心定位，讓設計不止于視覺美感，更成為解決企業業務痛點、提升用戶操作效率的核心抓手。未來，UI 設計必將朝著更多元、更智能、更貼合用戶需求的方向發展，而蘭亭妙微也將持續探索設計與技術的融合邊界，為各行業打造更具競爭力的數字界面體驗。
站在2026年的節點回望，數字設計領域正經歷一場歷史性的轉折。過去十年以“移動端優先”、扁平化設計與靜態設計系統為核心的范式，正被一股更具動態性、智能性與沉浸感的新浪潮全面取代。
2026年的設計趨勢，已不再停留于界面美學的修飾，而是深入至交互的底層邏輯重構。人工智能的角色，正從單純的效率工具，進化為“聯合設計師”乃至“實時的UI生成者”，驅動著“生成式UI”的興起。與此同時，硬件形態的突破——如空間計算設備的普及、車載顯示系統的革新——正迫使二維界面加速向三維空間拓展，催生了以“液態玻璃”為代表的新擬物美學與空間化敘事。
從技術與社會兩個維度來看，2025年是設計行業最為動蕩的一年。
技術層面，大型語言模型（LLM）與端側算力的深度融合，使“智能”不再依賴云端高延遲請求，而是內嵌于每一臺終端設備，為實時、個性化的界面生成提供了底層基礎。
社會層面，用戶對數字成癮的警惕達到頂峰，對隱私與心理健康的關注，迫使設計必須從“爭奪注意力”轉向“尊重注意力”。
這些深刻變化，正以不同形態融入2026年的設計趨勢與方法策略之中。
基于對這一轉型期的持續觀察，蘭亭妙微UI設計公司梳理出2026年真正值得關注的7大UI/UX趨勢。在后續內容中，我們將逐一拆解“是什么”“為什么”以及“如何應對”，為數字產品團隊提供可落地的方向參考。
2026 年，用戶界面正在經歷自 1976 年以來最深刻的變革。傳統 UI 設計依賴于設計師預先定義每一個界面、狀態與跳轉邏輯；而生成式 UI 的核心在于，界面不再是預先畫好的固定圖像，而是由 AI 根據用戶實時意圖、上下文環境與設備狀態，在毫秒級動態重組而成。這意味著，兩位用戶使用同一應用完成同一任務時，看到的界面可能完全不同。設計的對象正從「頁面」轉向「組件關系」與「生成規則」。
這一趨勢成熟的關鍵在于端側智能與組件化系統的深度融合。本地設備算力足以支撐復雜實時推理模型，解決了云端生成帶來的延遲與隱私問題。用戶操作——如語音指令、模糊搜索或點擊行為——被端側小模型解析為結構化意圖，AI 從設計系統中檢索符合品牌規范的原子組件，并根據屏幕尺寸、用戶偏好與任務優先級實時排布，生成一個「用完即焚」的臨時界面。
Figma Make、Google Stitch、妙多等產品，已是生成式 UI 的早期實踐，未來將逐步深入一線應用。傳統的 A/B 測試也將進化為「A/N 測試」，每個界面都成為對用戶當前需求的最佳猜測。從用戶體驗角度看，這標志著「學習成本」的終結。
在生成式 UI 時代，設計師的角色發生根本性轉變，工作重心聚焦于四個方向：
定義約束：設定品牌風格、交互原則與安全邊界，確保 AI 生成的 UI 不偏離品牌調性；
提示詞設計：編寫與優化用于指導 AI 界面生成的提示詞；
系統架構：維護龐大而靈活的設計組件庫，保障組件在任何組合下均能正常工作；
設計兜底：處理例外情況，由設計師親手解決具體設計問題，為 AI 提供保障。
設計師的價值正轉向設計邏輯的健壯性與智慧程度，這或許是一個更「抽象」但必然到來的結果。
如果說 2010 年代的扁平化設計是為了適應低分辨率屏幕與性能受限的移動處理器，那么 2026 年的「液態玻璃」美學，則是硬件性能過剩與屏幕顯示技術飛躍的自然產物。這一趨勢由 Apple 在 2025 年 WWDC 上發布的系統更新（iOS 26、macOS Tahoe、visionOS 26）引爆，迅速蔓延至整個數字設計領域。
「液態玻璃」并非簡單的擬物化回歸，也不是「毛玻璃」效果的重復。它是一種高度動態、具有物理屬性的數字材質：與靜態半透明背景不同，液態玻璃界面是「活」的——背景元素在透過上層界面時，會根據距離、角度與運動速度產生實時光學扭曲與模糊。
這一趨勢的核心在于「深度感」與「響應性」。在 2026 年的界面中，光影不再是裝飾，而是信息層級的指示器：
動態模糊：用戶滾動列表時，底層內容不僅模糊，還會產生類似流體流過玻璃表面的拖影效果；
鏡面高光：按鈕與卡片邊緣根據設備陀螺儀感知的傾斜角度，呈現流動光澤；
層級重構：通過精確光學模糊與深度分層，在不遮擋背景內容的前提下，清晰呈現前景操作區。
實現「液態玻璃」效果高度依賴先進圖形渲染技術——在 iOS 生態中依托 Metal 圖形 API 的深度優化，在 Web 端則因 WebGPU 的普及，使瀏覽器能以 60fps 甚至 120fps 流暢渲染復雜實時光照與模糊效果。
對品牌而言，「液態玻璃」提供了扁平化時代一度缺失的差異化手段。通過調整「玻璃」的折射率、厚度感、色散程度與「液體」的粘滯系數，不同品牌可打造出截然不同的質感。「數字材質學」正成為 UI 設計師的新必修課。
2026 年的交互設計，正式告別以「點擊」與「滑動」為絕對核心的時代，進入多模態共生階段。隨著傳感器成本降低與 AI 語義理解的質變，語音、手勢、眼動追蹤乃至面部微表情，均成為標準的一級輸入方式。
這種轉變的標志是「輸入方式的流動性」。用戶無需顯式切換模式——在撰寫文檔時，可一邊打字，一邊用語音補充描述，同時用眼神注視角落喚起參考資料，系統流暢融合三種輸入，理解綜合意圖。
更進一步，「感知界面」成為最具未來感的趨勢。設備不再是被動工具，而成為具備情感計算能力的伙伴。通過分析用戶打字速度、語音語調變化，甚至通過攝像頭捕捉面部肌肉緊張度，界面可實時推斷情緒狀態（如焦慮、憤怒、困惑或專注）。如 Hume AI 等公司開發的語音接口，能表達與響應細微情感線索，使人機對話不再冰冷。
在汽車領域，多模態交互已成為部分車型標配。寶馬 Panoramic Vision、現代摩比斯全風擋全息 HUD 等設計，將整個擋風玻璃下沿變為顯示區域，結合增強現實（AR），將導航信息直接投射于路面。
傳統的「無限瀑布流」因易導致成癮與信息迷失而受到批判，取而代之的是「滾動敘事」。在這種模式下，滾動操作不再僅是移動視窗，而是驅動時間軸與敘事邏輯的引擎。用戶向下滾動時，界面元素并非簡單上移，而是根據預設敘事腳本進行復雜變換：
場景轉換：背景隨內容深入從清晨漸變為黃昏；
拆解展示：3D 產品模型旋轉、拆解以展示內部結構；
節奏控制：滾動速度決定故事流速，利用「智能吸附」技術讓用戶在關鍵敘事節點自然停頓，避免信息遺漏。
受 Apple Vision Pro、Meta Quest 等空間計算設備影響，即便在普通手機與電腦屏幕上，UI 也開始追求「空間感」。2026 年的設計廣泛采用「偽 3D」與「2.5D」技術：
視差效應：通過陀螺儀與光標位置，平面卡片與圖像產生視差移動，仿佛懸浮于屏幕后方不同深度；
光影互動：3D 卡片根據光標移動改變陰影投射方向，呈現近乎真實的物體存在感；
打破網格：空間化設計打破傳統網格布局，允許元素在 Z 軸堆疊與穿插。
借助 AI 的力量，2026 年的 UI 終于實現真正的超個性化。這超越了「猜你喜歡」的內容推薦，深入 UI 布局與功能邏輯層面。應用可根據用戶使用習慣、當前情境與生物節律，動態重組界面。例如，財務經理看到的是報表導出與審核功能，數據分析師則突出可視化圖表與 SQL 查詢窗口。
這種自適應布局依賴高度靈活的動態設計系統。UI 元素不再固定位置，而是根據權重算法實時排布，這對品牌一致性提出挑戰。設計師必須定義強大的「品牌基因算法」，確保無論 UI 如何變形，用戶仍能一眼識別品牌。這通常通過以下方式實現：
動態令牌：定義語義化顏色、間距與排版規則，而非硬編碼數值；
微交互簽名：無論布局如何變化，按鈕點擊反饋動畫、頁面加載的獨特「呼吸感」保持不變，成為品牌的指紋。
「最好的界面就是沒有界面」（Zero UI）的理念在 2026 年得到廣泛關注。在智能家居、HMI 與可穿戴設備領域，屏幕不再是交互中心，而退居二線成為輔助信息展示板。交互主要通過傳感器自動觸發：
接近感應：走近汽車時，通過藍牙與步態識別自動解鎖并調節座椅；
行為預測：從冰箱拿出牛奶時，手勢與重量傳感器自動記錄消耗量，在耗盡前加入購物清單。
Zero UI 的另一面是 AI Agent 的興起。用戶不再親自操作復雜軟件菜單，而是向 AI Agent 下達模糊目標，由 Agent 在后臺自動跨應用完成任務。
UI 設計的重點從「操作流」轉向「確認流」與「狀態流」。設計師需要設計清晰的卡片，展示 AI 的思考過程、決策依據與最終結果，讓用戶快速掃視并「批準」或「微調」，而非親自執行每一步。信任感設計成為核心——用戶需要知道 AI Agent 做了什么，以及為什么這么做。
在沒有屏幕的場景下，反饋需通過其他感官傳達。空間音頻利用聲音方向感引導用戶，觸覺反饋則通過不同頻率震動傳遞「成功」「錯誤」或「提醒」等信息。設計師不僅要「畫圖」，還要學會「編曲」與「編排震動」，這大大拓展了 UX 設計師的技能邊界。
2026 年，文字不再僅是承載信息的靜態符號，而成為具有生命力的視覺元素。動態排版成為主流趨勢：標題不再只是靜態字體，它們會根據鼠標懸停、頁面滾動或語音輸入產生變形、變色、拉伸甚至破碎重組的效果。
這一趨勢深受短視頻文化和高刷新率屏幕普及的影響。靜態文字被認為通過率低且乏味。設計師利用變量字體技術，讓字體的粗細、寬窄、傾斜與襯線形狀可無級調節，并與用戶交互行為綁定。
與此同時，微交互也被賦予敘事功能。一個簡單的「點贊」按鈕不再只是變紅，它可能爆發出彩色粒子，或像果凍般彈跳，甚至根據點贊次數展現不同等級的華麗動畫。
這些微小的瞬間不僅僅是反饋，它們共同構成產品的性格。通過精心設計的微交互，設計師在不增加額外內容的情況下，向用戶傳遞品牌的趣味、嚴謹或關懷——也就是情緒價值。
綜上所述，2026 年的 UI/UX 設計趨勢呈現出一種深刻的辯證關系：技術越是先進（AI 生成、空間計算），設計越是追求回歸人性（情感感知、神經包容、物理質感）。
對于企業與設計團隊而言，應對這些趨勢需進行戰略層面的調整：
技能升級：設計師必須從「畫圖員」轉變為「邏輯架構師」與「提示詞工程師」。掌握 AI 工具不再是加分項，而是生存技能。
倫理優先：在 AI Agent 與情感計算日益強大的背景下，設計倫理（隱私、包容性、防成癮）必須成為產品開發的第一性原理，而非事后補救。
系統思維：建立能夠適應生成式 UI 與多模態交互的動態設計系統，是企業在 2026 年保持競爭力的基礎設施。
2026 年的設計，不再是關于如何讓界面「好看」，而是關于如何讓技術以最自然、最尊重、最可持續的方式融入人類生活。
蘭亭妙微（藍藍設計）www.rhtd16ji.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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