本文來自騰訊微信支付AI設計負責人Neo（周航），與大家分享AI時代的設計。在本次分享中，Neo通過他在騰訊負責的“入口的設計”、“‘看見’的設計”等案例，結合服務設計的部分方法，為我們展示了AI時代設計的變化，定義新時代設計師的價值。

以下是分享精華實錄（有縮減）：

一、AI時代的設計師

Neo認為，《吶喊》這幅畫正是AI時代的設計師的一種寫照。很多設計師對于即將來臨的AI充滿了焦慮和恐懼：AI會不會替代我們？

那么，《吶喊》中的“紅色的天空”在現今意味著什么呢？第一個是前幾年開始熱門起來的物聯網。根據調查顯示，物聯網設備一直在呈指數式生長，預計到2025年全球將有754億物聯網設備。物聯網設備將萬事萬物數字化，包括人的行為，這種數字化勢必會產生大量的數據，也就是大數據的來源。再者就是我們現在常常討論到的AI（人工智能），也是基于大數據而產生的智能。

AI現在落地比較多的主要是人臉識別，深圳交警現在就大量應用這個技術去捕捉闖紅燈等違規行為。前不久谷歌推出的Google Duplex，不僅能幫你打電話預訂餐廳的座位，還能幫你預訂理發。在這些領域其實谷歌已經通過了圖靈測試，可見AI的發展越來越快。

這些技術的應用有一個很好的案例可以解釋：Amazon Go（亞馬遜智慧超市）。在智慧超市里，用戶只需下載App注冊，進門時刷一下二維碼，這個商店就會知道是誰到訪了。它要解決的問題有兩個，一是誰拿起了商店里的商品，二是拿起的是什么商品。這里用到了藍牙beacons的技術來檢測用戶的身份，通過攝像頭進行圖像識別來查看被拿起的商品的屬性，另一方面還結合了重量傳感器來判斷商品是否被拿起。它將多種數據和技術進行融合，然后通過AI分析，打造了一種全新的體驗，節省了用戶排隊結賬的時間。

除了之前提到的幾個技術，對設計有深遠影響的技術還有很多。下圖是2017年美國平面設計協會調研的結果。除了AI，還包括娛樂行業用的較多的AR/VR，Amazon Go中提到的使用各種傳感器和攝像頭對人的行為的跟蹤建模，對工業設計和制造行業影響巨大的3D打印，基于區塊鏈或AR/VR技術可實現的虛擬辦公，更多為大眾用戶考慮的民主化設計，運算設計，眾包和開源以及面部和聲音識別等。

《科技中的設計》這份報告提出了一個TBD的概念，TBD指的是科技（Technology）、商業（Business）和設計（Design）的結合使得設計更有價值。那么在AI時代到來之際，我們設計師在未來應該具備哪些技能呢？

短期技能中商業被擺在了第一位，現在的體驗設計和服務設計最重要的還是為商業服務，因為我們是做商業化的設計而不是藝術設計或工藝設計。而長期技能中則是寫作被擺在了第一位。這里的寫作是由報告中英文單詞“writing”直譯過來的，理解為“劇本”的寫作（即策劃）更為合適。正如辛向陽老師所說，服務設計的本質是創造一種有價值的連接，這種連接是通過編排好的“劇場”來讓用戶感受到服務的價值。此外，數據科學也排到了第三位，需要設計師在未來更加注重大數據所產生的影響。

事實上，即便AI到來了，設計師還是有很大的價值發揮空間。隨著時間推移，技術將飛速發展，業務的發展滯后于技術，而產品和服務也落后于業務發展的需要，所以就會產生兩個需要設計師發揮價值的空間：

• 一是幫助產品和服務滿足業務未來發展的需要，比如我們現在正在做的用戶體驗設計；
• 二是Google等大公司在做的前瞻性的設計研究和技術匹配。

二、微信支付線下入口設計

2014年很多商家都還沒接入微信支付，當時流行一個概念“互聯網+”，即傳統行業+互聯網，其核心還是在傳統行業，還是在線下?！盎ヂ摼W+”只是通過一些互聯網的手段去幫助行業提升它的效率或者降低它的成本。在這一階段，最重要的是轉變用戶的行為。

為什么呢？比如以前我們去買單，一般是掏出銀行卡或者掏出現金，但是現在都是掏出手機并用手機來支付，這是用戶行為的一個很大的改變。Neo的多數項目都是圍繞轉變用戶行為這一目的去展開的，他將之統稱為線下入口的設計。

案例1-商場停車卡

圖中左上角是商家自己設計的一個停車卡，上面印有微信支付的二維碼，本意是希望用戶去停車的時候直接掃碼繳停車費。但是該卡上線了一兩個月，支付占比卻一直徘徊在5%左右。為了讓用戶更多地使用微信支付繳停車費，Neo團隊做了如右上角所示的優化設計。優化點主要有兩個：

1. 卡面重新排版，突出重點信息，讓用戶清楚地了解這張卡的實際用途；
2. 改造卡片質感，吸引用戶取卡后閱讀卡面信息。

此外，通過調研發現，影響支付占比的另一個重要原因在于傳統的商場停車優惠券并沒有和線上支付打通，用戶為了使用停車優惠，更傾向于用現金支付?，F在很多商場和其中的商戶是獨立開來的收銀體系，用戶需要憑在商場消費的小票去服務臺換停車優惠券。那么在服務臺我們也可以設置一些設備，將用戶的停車優惠信息導入到停車卡里，從而提高用戶使用微信支付的占比。

案例2-娃娃機

很多商場將娃娃機聯網，使得售幣和投幣的過程數字化，用戶通過線上支付即可激活機器。為了讓更多用戶使用微信支付的方式激活娃娃機，上圖右下角采用了低成本的熒光亞克力材料，讓微信支付的入口變得更加醒目。這樣的改造使得掃碼量提升了一倍以上。

案例3-共享停車

廣州有較嚴重的停車問題，尤其是在醫院附近，因而出現了共享停車的服務。起初企業通過地推廣告宣傳共享停車，平均拉新成本高達20元每人。通過對服務場景的分析，Neo團隊的其中一個解決方案是在路邊設置如圖所示的立牌，利用微信搖一搖引導用戶找到醫院周邊小區最近的閑置車位，從而解決了用戶的停車問題，也將拉新成本降到了幾毛。

除了醫院停車難，餐飲店也會因為缺少停車位而導致客流量下降。因此另一個解決方案是打通餐飲店和共享停車服務，一方面解決共享停車拉新的問題，另一方面也為餐飲店提供更多的停車位，實現雙贏。

三、“看見”的設計

從去年開始，隨著技術的發展，很多商戶都接入了微信支付?，F在出門已經不需要帶現金和錢包，直接帶一個手機就行了。因此也不需要再做太多入口的設計，因為大家已經形成了線上支付的習慣，尤其是在一二線城市?，F在更多的是轉為用新的技術來幫助商家提升，創造新的用戶體驗，Neo稱之為“看見”的設計。

案例1-加油站自動支付

加油站自動支付的設計借鑒了高速公路ETC（不停車電子收費系統）的概念，在加油站增設了一條顯眼的自動支付專用通道，讓用戶“看見”自動支付對加油效率的提升，使得開通自動支付的用戶數量增加。

案例2-智慧試衣推薦

類似淘寶、京東等電商的個性化推薦，微信也聯合服裝行業嘗試了大數據推薦服務，通過建立一些簡單的概念上的關聯，讓用戶自然而然地明白大數據對于他的價值。針對男裝和女裝兩類完全不同的用戶群體，Neo團隊提出了不同的場景解決方案。

對于男生來說，大多數并不希望花太多時間逛街，但還是需要經過簡單地挑選，選擇適合自己的服裝。所以針對男生的購物場景建立了“智慧試衣間”的概念。用戶需要先注冊，然后刷臉獲取用戶的微信ID及其背后的數據，包括用戶的購買記錄和喜好等，根據用戶的數據“智慧試衣間”將給出5個推薦結果，選擇完畢后自動呼叫導購送來搭配的衣服，進入試衣間試穿，如果試穿沒問題則可以確認支付，完成購物。這個設計加速了男生挑選衣服的過程。

而對于女生而言則是另外一個場景。女生逛街的頻次遠高于男生，所以更關注自己喜歡的服裝品牌上了哪些新品。因此女裝店應用的概念是“智慧新款櫥窗”，為用戶推薦的都是符合用戶喜好的新品?？梢钥闯?，同一個數據的推薦引擎在不同的場景下推薦邏輯是不同的。雖然表面上操作相同，但背后卻包含了很多設計工作。

案例3-面包圖像識別自助買單

現在有很多超市都有自助買單的機器，用戶掃描商品的條碼后用銀行卡支付或線上支付即可自助買單。但在面包店自助買單存在一個問題——面包都是現做的，也不存在條碼。微信的一個合作伙伴為了實現面包店的自助買單，做了一個觸控屏用來和用戶交互，還架了一個攝像頭用來識別面包。當用戶初次使用的時候，圖中的設備讓人感覺很不自然，認為學習成本很高、很難用。

為了讓面包店的購買流程更流暢，需要設計一個自助設備，將幾個不同硬件結合到一起。它的設計目標是“即取即走”，以符合面包店的需求，減少其在高峰時段的壓力。用戶首先要發現這個自助設備，所以這個設備應該是易于發現的。在買單時，用戶往往是托著面包托盤，所以要使用戶放置托盤并自動識別的過程銜接自然。確認訂單后即可掃碼或刷臉支付。最后通過打印小票憑證和打包等操作判斷用戶是否自助支付完成，幫助店家止損。

上圖是我們目前設計的版本，后期落地還需要優化。首先它有一個很顯眼的招牌表明它的功能——“面包識別自助買單”。然后我們設計了一個托盤凹槽，告訴用戶要將托盤放在這個凹槽里。這個凹槽還加了燈帶，這是因為一旦有屏幕，用戶都會本能地去和屏幕交互，我們需要通過燈帶吸引用戶的注意力。

理想情況下，當用戶靠近設備時燈帶會自動閃動，屏幕中也會有箭頭指引，讓用戶感受到應該先將托盤放在凹槽區域。托盤放上去之后，圖像識別自動開始運行，并通過面包實體圖片數字化的動效給用戶帶來一種直觀的感受。此外設備還安裝了照明光源，以保證面包在智能識別過程中處于良好的光照條件下。

四、總結

1. 交互設備

在AI時代來臨前，交互設備比較單一、穩定，比如電腦和手機，需要設計的一般就是網頁和應用程序。進入AI時代后，我們可以從前面的案例發現，交互設備已經不僅僅局限于手機，以后的刷臉技術甚至都不需要再用到手機。這類交互設備將會越來越多，越來越泛化。

2.?知識領域

我們之前都是基于GUI（圖形用戶界面）的設計規范和原理，如今我們其實已經超越了GUI的設計，進入了NUI（自然用戶界面）的設計，使用語音等更自然的交流方式。此外還包括工業設計、空間設計、感知設計（用戶看不見的設計，如大數據推薦邏輯）等。

3.?工作方式

以往我們一般都是建立用戶畫像，抓準場景和用戶，通過標準化的解決方案去解決問題。那么現在在AI時代，大數據使得千人千面成為現實。我們需要做的是訓練這些AI，并設定一些規則，讓AI根據我們的規則，針對不同的人提供不同的服務。

4.?技術約束

技術約束即技術的可實現性，我們過去一般會在技術的邊界里來做設計。而在AI時代，技術往往不是問題，制約我們的反而是想象力。

5.?商業機會

我們過去更多的是在做附加值的設計，比如提升用戶體驗以增加商業價值。如果說產品經理是將產品從0分做到7分，那么我們設計師做的就是把它提高到8分或9分，即附加值的設計。那么在AI時代，我們可以利用數據和算法來顛覆這樣一種商業模式，形成新的商業閉環。

AI時代是一個讓我們設計師困擾和面臨威脅的時代，也是一個充滿機遇的時代。我們需要做的是不斷地提高自己，涉獵各種各樣的知識，能夠供設計師發揮的空間其實還有很多。

作者：Neo（周航），騰訊微信支付AI設計負責人。

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