本文来自腾讯微信支付AI设计负责人Neo（周航），与大家分享AI时代的设计。在本次分享中，Neo通过他在腾讯负责的“入口的设计”、“‘看见’的设计”等案例，结合服务设计的部分方法，为我们展示了AI时代设计的变化，定义新时代设计师的价值。
以下是分享精华实录（有缩减）：
一、AI时代的设计师
Neo认为，《呐喊》这幅画正是AI时代的设计师的一种写照。很多设计师对于即将来临的AI充满了焦虑和恐惧：AI会不会替代我们？
那么，《呐喊》中的“红色的天空”在现今意味着什么呢？第一个是前几年开始热门起来的物联网。根据调查显示，物联网设备一直在呈指数式生长，预计到2025年全球将有754亿物联网设备。物联网设备将万事万物数字化，包括人的行为，这种数字化势必会产生大量的数据，也就是大数据的来源。再者就是我们现在常常讨论到的AI（人工智能），也是基于大数据而产生的智能。
AI现在落地比较多的主要是人脸识别，深圳交警现在就大量应用这个技术去捕捉闯红灯等违规行为。前不久谷歌推出的Google Duplex，不仅能帮你打电话预订餐厅的座位，还能帮你预订理发。在这些领域其实谷歌已经通过了图灵测试，可见AI的发展越来越快。
这些技术的应用有一个很好的案例可以解释：Amazon Go（亚马逊智慧超市）。在智慧超市里，用户只需下载App注册，进门时刷一下二维码，这个商店就会知道是谁到访了。它要解决的问题有两个，一是谁拿起了商店里的商品，二是拿起的是什么商品。这里用到了蓝牙beacons的技术来检测用户的身份，通过摄像头进行图像识别来查看被拿起的商品的属性，另一方面还结合了重量传感器来判断商品是否被拿起。它将多种数据和技术进行融合，然后通过AI分析，打造了一种全新的体验，节省了用户排队结账的时间。
除了之前提到的几个技术，对设计有深远影响的技术还有很多。下图是2017年美国平面设计协会调研的结果。除了AI，还包括娱乐行业用的较多的AR/VR，Amazon Go中提到的使用各种传感器和摄像头对人的行为的跟踪建模，对工业设计和制造行业影响巨大的3D打印，基于区块链或AR/VR技术可实现的虚拟办公，更多为大众用户考虑的民主化设计，运算设计，众包和开源以及面部和声音识别等。
《科技中的设计》这份报告提出了一个TBD的概念，TBD指的是科技（Technology）、商业（Business）和设计（Design）的结合使得设计更有价值。那么在AI时代到来之际，我们设计师在未来应该具备哪些技能呢？
短期技能中商业被摆在了第一位，现在的体验设计和服务设计最重要的还是为商业服务，因为我们是做商业化的设计而不是艺术设计或工艺设计。而长期技能中则是写作被摆在了第一位。这里的写作是由报告中英文单词“writing”直译过来的，理解为“剧本”的写作（即策划）更为合适。正如辛向阳老师所说，服务设计的本质是创造一种有价值的连接，这种连接是通过编排好的“剧场”来让用户感受到服务的价值。此外，数据科学也排到了第三位，需要设计师在未来更加注重大数据所产生的影响。
事实上，即便AI到来了，设计师还是有很大的价值发挥空间。随着时间推移，技术将飞速发展，业务的发展滞后于技术，而产品和服务也落后于业务发展的需要，所以就会产生两个需要设计师发挥价值的空间：
一是帮助产品和服务满足业务未来发展的需要，比如我们现在正在做的用户体验设计；
二是Google等大公司在做的前瞻性的设计研究和技术匹配。
二、微信支付线下入口设计
2014年很多商家都还没接入微信支付，当时流行一个概念“互联网+”，即传统行业+互联网，其核心还是在传统行业，还是在线下。“互联网+”只是通过一些互联网的手段去帮助行业提升它的效率或者降低它的成本。在这一阶段，最重要的是转变用户的行为。
为什么呢？比如以前我们去买单，一般是掏出银行卡或者掏出现金，但是现在都是掏出手机并用手机来支付，这是用户行为的一个很大的改变。Neo的多数项目都是围绕转变用户行为这一目的去展开的，他将之统称为线下入口的设计。
案例1-商场停车卡
图中左上角是商家自己设计的一个停车卡，上面印有微信支付的二维码，本意是希望用户去停车的时候直接扫码缴停车费。但是该卡上线了一两个月，支付占比却一直徘徊在5%左右。为了让用户更多地使用微信支付缴停车费，Neo团队做了如右上角所示的优化设计。优化点主要有两个：
卡面重新排版，突出重点信息，让用户清楚地了解这张卡的实际用途；
改造卡片质感，吸引用户取卡后阅读卡面信息。
此外，通过调研发现，影响支付占比的另一个重要原因在于传统的商场停车优惠券并没有和线上支付打通，用户为了使用停车优惠，更倾向于用现金支付。现在很多商场和其中的商户是独立开来的收银体系，用户需要凭在商场消费的小票去服务台换停车优惠券。那么在服务台我们也可以设置一些设备，将用户的停车优惠信息导入到停车卡里，从而提高用户使用微信支付的占比。
案例2-娃娃机
很多商场将娃娃机联网，使得售币和投币的过程数字化，用户通过线上支付即可激活机器。为了让更多用户使用微信支付的方式激活娃娃机，上图右下角采用了低成本的荧光亚克力材料，让微信支付的入口变得更加醒目。这样的改造使得扫码量提升了一倍以上。
案例3-共享停车
广州有较严重的停车问题，尤其是在医院附近，因而出现了共享停车的服务。起初企业通过地推广告宣传共享停车，平均拉新成本高达20元每人。通过对服务场景的分析，Neo团队的其中一个解决方案是在路边设置如图所示的立牌，利用微信摇一摇引导用户找到医院周边小区最近的闲置车位，从而解决了用户的停车问题，也将拉新成本降到了几毛。
除了医院停车难，餐饮店也会因为缺少停车位而导致客流量下降。因此另一个解决方案是打通餐饮店和共享停车服务，一方面解决共享停车拉新的问题，另一方面也为餐饮店提供更多的停车位，实现双赢。
三、“看见”的设计
从去年开始，随着技术的发展，很多商户都接入了微信支付。现在出门已经不需要带现金和钱包，直接带一个手机就行了。因此也不需要再做太多入口的设计，因为大家已经形成了线上支付的习惯，尤其是在一二线城市。现在更多的是转为用新的技术来帮助商家提升，创造新的用户体验，Neo称之为“看见”的设计。
案例1-加油站自动支付
加油站自动支付的设计借鉴了高速公路ETC（不停车电子收费系统）的概念，在加油站增设了一条显眼的自动支付专用通道，让用户“看见”自动支付对加油效率的提升，使得开通自动支付的用户数量增加。
案例2-智慧试衣推荐
类似淘宝、京东等电商的个性化推荐，微信也联合服装行业尝试了大数据推荐服务，通过建立一些简单的概念上的关联，让用户自然而然地明白大数据对于他的价值。针对男装和女装两类完全不同的用户群体，Neo团队提出了不同的场景解决方案。
对于男生来说，大多数并不希望花太多时间逛街，但还是需要经过简单地挑选，选择适合自己的服装。所以针对男生的购物场景建立了“智慧试衣间”的概念。用户需要先注册，然后刷脸获取用户的微信ID及其背后的数据，包括用户的购买记录和喜好等，根据用户的数据“智慧试衣间”将给出5个推荐结果，选择完毕后自动呼叫导购送来搭配的衣服，进入试衣间试穿，如果试穿没问题则可以确认支付，完成购物。这个设计加速了男生挑选衣服的过程。
而对于女生而言则是另外一个场景。女生逛街的频次远高于男生，所以更关注自己喜欢的服装品牌上了哪些新品。因此女装店应用的概念是“智慧新款橱窗”，为用户推荐的都是符合用户喜好的新品。可以看出，同一个数据的推荐引擎在不同的场景下推荐逻辑是不同的。虽然表面上操作相同，但背后却包含了很多设计工作。
案例3-面包图像识别自助买单
现在有很多超市都有自助买单的机器，用户扫描商品的条码后用银行卡支付或线上支付即可自助买单。但在面包店自助买单存在一个问题——面包都是现做的，也不存在条码。微信的一个合作伙伴为了实现面包店的自助买单，做了一个触控屏用来和用户交互，还架了一个摄像头用来识别面包。当用户初次使用的时候，图中的设备让人感觉很不自然，认为学习成本很高、很难用。
为了让面包店的购买流程更流畅，需要设计一个自助设备，将几个不同硬件结合到一起。它的设计目标是“即取即走”，以符合面包店的需求，减少其在高峰时段的压力。用户首先要发现这个自助设备，所以这个设备应该是易于发现的。在买单时，用户往往是托着面包托盘，所以要使用户放置托盘并自动识别的过程衔接自然。确认订单后即可扫码或刷脸支付。最后通过打印小票凭证和打包等操作判断用户是否自助支付完成，帮助店家止损。
上图是我们目前设计的版本，后期落地还需要优化。首先它有一个很显眼的招牌表明它的功能——“面包识别自助买单”。然后我们设计了一个托盘凹槽，告诉用户要将托盘放在这个凹槽里。这个凹槽还加了灯带，这是因为一旦有屏幕，用户都会本能地去和屏幕交互，我们需要通过灯带吸引用户的注意力。
理想情况下，当用户靠近设备时灯带会自动闪动，屏幕中也会有箭头指引，让用户感受到应该先将托盘放在凹槽区域。托盘放上去之后，图像识别自动开始运行，并通过面包实体图片数字化的动效给用户带来一种直观的感受。此外设备还安装了照明光源，以保证面包在智能识别过程中处于良好的光照条件下。
四、总结
1. 交互设备
在AI时代来临前，交互设备比较单一、稳定，比如电脑和手机，需要设计的一般就是网页和应用程序。进入AI时代后，我们可以从前面的案例发现，交互设备已经不仅仅局限于手机，以后的刷脸技术甚至都不需要再用到手机。这类交互设备将会越来越多，越来越泛化。
2. 知识领域
我们之前都是基于GUI（图形用户界面）的设计规范和原理，如今我们其实已经超越了GUI的设计，进入了NUI（自然用户界面）的设计，使用语音等更自然的交流方式。此外还包括工业设计、空间设计、感知设计（用户看不见的设计，如大数据推荐逻辑）等。
3. 工作方式
以往我们一般都是建立用户画像，抓准场景和用户，通过标准化的解决方案去解决问题。那么现在在AI时代，大数据使得千人千面成为现实。我们需要做的是训练这些AI，并设定一些规则，让AI根据我们的规则，针对不同的人提供不同的服务。
4. 技术约束
技术约束即技术的可实现性，我们过去一般会在技术的边界里来做设计。而在AI时代，技术往往不是问题，制约我们的反而是想象力。
5. 商业机会
我们过去更多的是在做附加值的设计，比如提升用户体验以增加商业价值。如果说产品经理是将产品从0分做到7分，那么我们设计师做的就是把它提高到8分或9分，即附加值的设计。那么在AI时代，我们可以利用数据和算法来颠覆这样一种商业模式，形成新的商业闭环。
AI时代是一个让我们设计师困扰和面临威胁的时代，也是一个充满机遇的时代。我们需要做的是不断地提高自己，涉猎各种各样的知识，能够供设计师发挥的空间其实还有很多。
