一、AI 設計工具的崛起之勢
隨著人工智能的飛速發展，設計工具迎來了前所未有的革新。AI 正從根本上改變設計師的工作方式，為設計領域帶來了翻天覆地的變化。
一方面，AI 設計工具極大地降低了產品開發的門檻。以微軟 CEO 納德拉的觀點為例，AI 工具將降低軟件開發的準入門檻，并提高現有開發人員的工作效率。在編程領域，原本需要程序員協助的工作，如從 PDF 批量提取圖片、編寫運用在 Excel 的 VBA 代碼、編寫數據庫 SQL 語句等，現在都可以由 ChatGPT 完成。這使得業務人員無需具備基礎編程能力，就能完成一些簡單的編程任務。在外貿行業，AI 工具的使用也非常普遍，超過七成的賣家使用過 AI 工具輔助運營，如撰寫郵件、優化 Listing、售后服務等。山東銳圖激光科技有限公司創始人馬同偉表示，只需要輸入企業的關鍵詞等，AI 工具 10 秒就可生成高質量的客戶開發郵件，對業務員英語要求降低，同時小語種人才不足的問題也得到解決。
另一方面，AI 設計工具提升了設計在產品中的關鍵地位。未來，AI 工具的發展趨勢并不僅僅在于提高其智能程度，更重要的是要在功能多樣性方面進行拓展。例如，AI 工具可能會擁有更多的功能，如語音識別、自然語言處理、圖像識別等，使得這些工具能夠更加精準地滿足用戶的需求。此外，隨著技術的不斷發展，AI 工具還可能會融入虛擬現實、增強現實等新興技術，為用戶提供更加沉浸式、互動式的使用體驗，使人們能夠更好地享受到科技的便利。再者，AI 工具的自主學習能力也將得到進一步的提升，通過不斷的自我優化，這些工具可以更加準確地應對復雜的問題，并能夠自主地進行升級和更新，使得用戶在使用這些工具的過程中能夠享受到更加高效、便捷的服務。
總之，AI 設計工具的崛起之勢不可阻擋，它將繼續從根本上改變設計師的工作方式，降低產品開發門檻，提升設計在產品中的關鍵地位。
二、Figma 團隊的 AI 探索
（一）構建 AI 功能的嘗試
Figma 團隊在首次構建 AI 功能，嘗試生成 UI 初稿時，遇到了諸多挑戰。首先，他們意識到向 AI 傳授優秀設計的機制是一個核心問題。雖然大型語言模型在文本生成任務上表現出色，但要讓 AI 理解并生成高質量的視覺作品，尤其是 UI 設計，存在巨大鴻溝。一方面，設計的復雜性使得將 “好設計” 的每一個細節定義為有限的指導方針不現實。另一方面，AI 模型處理輸入的限制也使得向 AI 提供過多規則在技術上不可行。
為此，Figma 團隊選擇簡化優秀設計的原則，將其濃縮為一組小而強大的指導方針。例如，操作位置始終將主要操作放在屏幕底部，布局規范以 8px 的增量進行測量。通過傳達這些能夠最大化設計杠桿的原則，Figma AI 在短短幾周內顯著提升了生成設計的質量。盡管網站和應用程序的外觀千差萬別，但幾乎所有軟件都可以歸結為幾個核心布局模式，這些模式為 AI 提供了穩固的基礎。
（二）AI 帶來的變革
AI 的出現使設計師和開發者的職能邊界變得越來越模糊。設計師將需要掌握更多技術知識，了解 AI 工具的功能和局限性，而工程師則需要深入理解設計原則，以更好地創建用戶導向的解決方案。這種轉變類似于 “設計工程師” 角色，他們既具備設計能力又能編程，能夠利用 AI 工具快速實現愿景，簡化從設計到開發的流程。
AI 輔助搜索等實用功能為設計注入了新活力。設計師往往需要花費大量時間在查找設計資源、組件或資產上，而 AI 輔助搜索能夠通過簡單的語言描述，幫助設計師快速檢索所需內容。借助 Visual Search 功能，設計師甚至可以通過上傳截圖，定位團隊內部的相關設計，節省了大量時間。此外，AI 輔助搜索還能夠為設計探索注入新的活力，許多有價值的設計工作可以被重新發掘，成為靈感源泉，幫助設計師快速找到創造性解決方案。
總之，Figma 團隊的 AI 探索為設計領域帶來了深刻的變革，推動了設計與開發的融合，提升了設計效率和質量。
三、AI 生成 UI 初稿的指導
（一）選擇合適的模型
在 AI 生成 UI 初稿時，選擇合適的模型至關重要。以「即時 AI」為例，它提供了 JS-Inno 和 JS-UIbotics 兩種不同模型，以滿足不同的設計需求。
JS-Inno 模型在簡單的文字描述下，能夠生成內容豐富、風格多樣的 AI 設計，但排版隨意，缺乏細節，可用性不高，更適合作為提供設計靈感與思路時使用。
JS-UIbotics 模型生成的設計頁面擁有更規范的布局、組件、圖標、字體和結構功能。通過明確主題描述、頁面類型、主要功能、布局以及各個模塊的內容，可以快速生成多個設計初稿用于方案驗證。雖然設計稿不夠精致，但結構清晰，可組合多個設計稿內的組件形成設計初稿用于內部評審。
（二）提高生成質量的技巧
除了選擇合適的模型，還有一些技巧可以提高 AI 生成 UI 初稿的質量。
首先，描述語最好包含 “主要內容”，避免直接描述 “希望實現的效果”。例如，正確的描述方式是 “生成一個服裝商品詳情頁，包含商品圖片、商品標題和描述、商品價格和促銷信息、商品屬性、商品評價和評分、相關商品推薦等”，這樣生成的頁面元素會更準確且豐富；而錯誤的描述如 “生成一個服裝商品詳情頁，要能幫助用戶快速了解產品”，頁面元素隨機性強，難以一次達到預期目標。
其次，多用描述位置的詞 “上下左右”，少用風格形容詞。UI 設計稿以高效展示信息與功能為主，不會過分強調視覺風格，所以使用 “XX 模塊左邊是 XX 圖標” 這類描述可以提高頁面布局的準確性。
最后，合理使用 prompt 讓 AI 更懂你。無論是哪種 AI 設計工具，研究 prompt 都是關鍵。例如，明確頁面類型是首頁、引導頁、詳情頁還是登錄注冊頁，可以幫助 AI 鎖定創作范圍。同時，當想控制頁面內各個模塊的樣式和生成效果時，可以使用頂部欄、導航欄、底部欄、搜索框等 prompt。
雖然當前 AI 生成的設計稿都需要設計師進行細化，但在 UI 設計流程中，AI 可以為前期的風格與布局探索提供幫助。平均 30～60s 的生成速度，可以快速生成多張不同布局的高保真圖，提供除競品以外的頁面參考，降低試錯成本。隨著 AI 的不斷自我學習和工具的不斷完善，如學習已有設計系統并生成符合規范的頁面、根據同一主題生成多個相關聯頁面等更有價值的功能也值得期待。
四、設計工具中的 AI 發展前景
AI 在設計工具中的應用潛力巨大，正逐漸成為設計領域的重要驅動力。
（一）提升效率
AI 能夠極大地提升設計效率。例如，在 3D 打印領域，生成式 AI 可以優化設計以提高資源效率、減少浪費以及創建復雜且輕量級的結構。據麥肯錫分析，未來三到五年，生成式人工智能可為服裝、時尚和奢侈品行業增加 1500 億美元的營業利潤，最高可達 2750 億美元。在設計流程中，AI 可以快速處理和分析大量數據，為設計師提供準確、可靠的設計參考，縮短設計周期。如即時 AI 只要輸入文字描述，就能一鍵生成 APP 原型圖和網頁設計，大大減輕了設計師的工作負擔和動手壓力。
（二）創造新商機
AI 為設計領域帶來了新的商機。隨著 AI 設計工具的不斷發展，越來越多的企業開始關注并使用 AI 工具。美圖公司創始人、CEO 吳欣鴻表示，未來的 AI 設計就是設計師的想象力加上 AI 的生產力，AI 工具將作為得力助手，輔助設計師創作出更驚艷的作品。在電商行業，設計師已經初步實現了用 AI 來交付成品。此外，AI 設計工具的發展也吸引了更多人參與到設計領域，如騰訊未來城市 AI 創意設計大賽征集活動，面向公眾征集具有豐富想象力與創新性的設計作品，為更多人提供了表達創意的機會。
（三）未來前景廣闊
虛擬現實方面：AI 在虛擬現實設備中具有廣泛的應用前景。AI 可以輔助設計師進行虛擬現實場景的構建，通過機器學習算法，從現有的數據集中識別并提取相關元素，自動生成虛擬場景。在虛擬現實設備中，AI 還可以優化渲染過程，提高渲染效率，降低渲染延遲。同時，AI 可以幫助識別用戶的手勢、眼神等動作，并將其轉換為與虛擬物體的交互指令，為用戶提供真實的交互體驗。此外，AI 可以根據用戶的興趣和需求，為用戶推薦個性化的虛擬現實內容，提高用戶體驗。
可持續設計方面：AI 在綠色產品設計中發揮著重要作用。AI 技術可以幫助設計師在海量材料庫中快速篩選出符合綠色標準的材料，通過深度學習和大數據分析，評估各種材料的環境影響、成本、性能等因素，為設計師提供最優的材料選擇方案。AI 還可以對產品的能效進行精確分析和優化，降低產品的能耗，提高產品的整體性能。同時，AI 可以模擬產品的整個生命周期，為設計師提供針對性的改進建議，確保產品在整個生命周期內都具有較低的環境影響。
設計方面：生成式 AI 的進步用于可持續 3D 打印的協作生成，將技術公司、制造商和可持續發展組織聚集在一起，共同塑造可持續制造的未來?？萍脊菊谕顿Y研發，以增強生成式 AI 算法的適應性和效率。AI 專家、3D 打印專家和可持續發展倡導者之間的合作正在努力優化設計，以實現資源效率和更廣泛的環保目標。制造商和生成式人工智能開發商之間的合作，正在促進材料利用、減少浪費和實施生態意識實踐方面的創新。AI 在設計工具中的應用前景廣闊，將繼續為設計領域帶來更多的創新和變革