从0到100万用户，Netflix用了3.5 年，Twitter用了24 个月，Facebook用了10个月，Dropbox用了7个月，Spotify用了5个月，Instagram用了2.5个月。 而ChatGPT，只用了5 天。 没错，在ChatGPT诞生的

ChatGPT来也匆匆，去也匆匆。在火爆两周后，ChatGPT从讨论高潮到趋于平静。为什么短短两周就鲜有人讨论ChatGPT了呢？作者对该现象展开分析，解释该现象发生的原因，一起来看看。

从0到100万用户，Netflix用了3.5 年，Twitter用了24 个月，Facebook用了10个月，Dropbox用了7个月，Spotify用了5个月，Instagram用了2.5个月。

而ChatGPT，只用了5 天。

没错，在ChatGPT诞生的头一周，科技界对它的讨论达到了高潮，其CEO也很快宣布ChatGPT的用户超过了100万，其引发的讨论狂潮让沉闷的科技行业再次变得兴奋。

然而，短短两周之后，业界对于ChatGPT的讨论明显就下降了，当初泛起的惊涛骇浪已逐渐归于平静。

我观察了一圈那些当初极其热烈讨论ChatGPT的意见领袖和媒体，现在几乎鲜有讨论了。

我这么说是有数据支撑的，百度指数、微信指数、谷歌趋势三个指数热度断崖式下降证明了这一点：

百度指数

微信指数

谷歌趋势

同时，这几天几乎看不到ChatGPT网站反应卡顿，也证明了其流量或许已归于平常。

如何解释这个现象？

是因为ChatGPT还不够革命吗？是因为它对大陆用户不够友好吗？是因为ChatGPT其实没有什么用吗？

今天卫夕就和大家一起认真来聊一下这件事——

一、霍桑效应的一种解释：人们总是对短期的变化充满热情 首先，我想说：一个新的事物出现，人们在短期内对其热情高涨，但热情过后又归于平静是再正常不过的事。

我们从1930年代的一次工厂管理实验开始说起——

1924年至1927年，在伊利诺伊州西塞罗的西电的霍桑工厂，管理层为了提高制造继电器的工人的工作效率，决定对工人的光照条件进行改变。

结果发现，无论是灯光变的更暗还是变得更亮，工人们的工作效率在短期内都提高了，甚至仅仅是清除地板障碍物或者是重新安置工作站这类改变，都可以在短期内提高生产率。

这种因为不同改变导致短期生产力提升的现象后来被称之为“霍桑效应”（Hawthorne effect）。

对于霍桑效应，其中一种解释是：人们会因为改变带来的新鲜感产生了激励效应。

没错，人们总是喜欢新的东西，改变总会带来兴奋感，但这种兴奋感无法持续。

对于ChatGPT也是一样，ChatGPT改变了什么？

它改变了公众被小爱、小冰、小度这类号称人工智能但事实上基本属于人工智障产品的所建立起来的对人工智能的刻板印象。

这个改变是巨大的，是跨越式的，是远超预期的，它不是渐进式的改进，而是跳跃式的进步。

当一件事远超自己的预期时，人的多巴胺就会快速分泌，直观的表现就是“我去，我X，太牛逼了！”

但请注意：多巴胺这种神经递质的分泌并不能一直持续，它只在改变和外界的刺激中产生，稳定状态它就不再活跃。

当一个人第一次使用ChatGPT时，那种颠覆的感觉是巨大的刺激，这种刺激来源于现实对预期的巨大超越。

然而大脑很快就会习惯这种刺激和超越，因为改变不再发生，现实再次与预期一致，除非ChatGPT再一次跨越式进步。

心理学上的“新奇效应”（Novelty effect）其实也是在解释人类这种喜新厌旧的现象。

因此，对ChatGPT讨论的下滑是极其正常的现象，它只不过是人类这个物种天生对新事物更感兴趣的一种直观体现。

接下来我们需要讨论的是ChatGPT本身和它实际的价值。

二、回到现实：ChatGPT的实用价值目前没有你想象的大 我曾经写过一篇名为 《为什么炫酷的产品并没有流行起来的？》 的长文，其中有两个观点解释了为什么不少新奇产品最终并没有流行：

感知炫酷和用户价值并不能划等号。 一个产品的流行程度取决于产品目标人群的规模和使用频次。 事实上，这些天观察下来，目前阶段ChatGPT存在两个问题——第一，是实际的用户价值还比较有限；第二，存在隐形的使用门槛。

我相信过去这些天大家对于ChatGPT到底能干嘛已经有了非常多眼花缭乱的案例，据不完全统计——

它至少可以写小说、写诗、写通知、写检讨、写代码、写周报、写商业计划书、写提纲、做调研、做测试……似乎是无所不能。

然而现在我们现在来仔细审视一下，它的这些多样的功能中，到底有哪些能产生实际的价值？

我今天在朋友圈做个了一个小调研——“过去两周，你有用ChatGPT完成或者帮助完成什么实际的工作吗？如果有，是什么？”

我覆盖2.6万人的朋友圈总共仅收到了21条有效的回复，在具体如下——

“写了一些标书中要用到的废话、写软件工程课的作业、润色日报、问C语言的基本函数用法、写SQL语句、口播洗稿”等等。

这个极个人化的调研当然不太严谨，毕竟ChatGPT给大陆用户设置的门槛的确有些高，也存在别人用了但不愿意回复我的情况。

但有一点可以确定：“没产生实际价值”的人远高于“解决实际问题”的人。

这意味着大部分人其实想不起来再次使用它，至少在客观上，它目前还不太适合大部分普通人。

至于产生这个问题的原因，其实并不是ChatGPT不够强大，而是使用ChatGPT本身是存在隐形门槛的，使用者必须学会确切地提出一个具体的好问题。

很多人的实际使用体验是——简单地像调戏小爱同学一样调戏了几次ChatGPT，问了几个相对宽泛的问题，发现并没有想象中的智能，然后就丢到一边了。

事实上，善用ChatGPT的人往往问的问题都非常具体，并且会一步一步不断追问，或者换不同的方式提问并得到最终想要的答案。

这其实和搜索引擎很像，如果你越擅长使用搜索引擎，搜索引擎对你就越有用。

这个隐形门槛阻止了更多普通用户从ChatGPT得到自己想得到的价值。

换句话说，至少在这个阶段，ChatGPT对于普通人的实际作用比想象中要更小一些。

对于更多的人来说，ChatGPT还只是一个玩具，唯一的作用是用来发朋友圈。

作为一名作者，我自己尝试过让他辅助写作，但由于领域较为垂直，实际的效果非常不理想，我的直观感受是——

它能提供一些不少最基础的文本，但这些文本过于普通没有真正的洞察，并不能用。

对于一个科技作者而言，如果文章没有洞察，那是没有意义的，至于很多人用它扩写、缩写、校对、提炼要点，我由于风格原因，依然觉得这个作用聊胜于无。

而更加致命的是，正如不少人提到的那样，ChatGPT目前还有一个非常明显的短板—— 经常会出现事实性的错误。

这意味着它有些时候提供的不一定是正确答案。

在部分的问题的答案中，它是一本正经的胡说八道。

我问它巴菲特说过哪些著名的话？它回答一些明显不是巴菲特说的鸡汤。

我问它小说《基地》的作者，它回答是乔治马丁。（这其实挺匪夷所思的）

我问它深圳有哪些特产，它自信地回答，臭豆腐、白切鸡以及啤酒鸭。

阮一峰老师问它在云南一个小城有哪些景点，它瞎编了一大堆并不存在的景点：

正是由于这个原因，程序员问答网站 Stack Overflow从12月5日开始，就禁止用户分享ChatGPT生成的内容。

那么，现阶段ChatGPT具体可以产生哪些实际用处呢？

下面这个案例大家或许能得到属于自己的答案——

我认识的一个山东菏泽专门做网赚的草根大哥，他对于ChatGPT的用法大家感受一下，他使用ChatGPT专门生成——

“有一个不讲理的恶婆婆应该怎么办？”、“如何劝女朋友接受第一次？”、“老公出轨了，我该如何挽回？”、“如何追离异的女人？”、“如何劝大龄儿子结婚？”类似这样的问题。

批量生成文本，然后用AI工具将文字变成语音，加一些影视片段发抖音，同时文字版同步发今日头条、百家号和企鹅号。

你别说，ChatGPT在回答这些问题的时候异常擅长，很多答案观点全面、有理有据，有着教科书般的质量，可谓上乘鸡汤——

他告诉我这么做目前数据和收益还不算太好，但已经逐渐有正循环了。

他说ChatGPT对于他而言最有用的地方在于： 你输入同一个问题，它每一次的答案都不一样，可以完美规避掉平台的查重算法。

从这个案例中我们能得到的一个重要信息是——ChatGPT生成的文本非常适合大众的、通俗的内容。

这背后的逻辑其实也非常容易理解，毕竟它在训练是通俗内容的数据量是最多的。

然而，一旦遇到过于专业的实际问题，在很多情况下它就歇菜了。

也就是它在提供“大路货”上非常擅长，但一旦遇到极其具体的垂直问题，它并不擅长。

此外，内容的实时性、答案中的偏见歧视问题也会给想要获得实际价值的普通用户带来不那么理想的体验。

三、潘多拉魔盒已开：ChatGPT只是一盘前菜 如果你认为我这篇文章只是吐槽ChatGPT现阶段多么没有用，那么你就错了。

让我们先简单回顾一下当年的阿尔法Go大战人类围棋的历史——

2016年9月，阿尔法Go打败欧洲围棋冠军之后，包括李开复在内的多位技术领袖都认为：阿尔法Go要进一步打败世界冠军李世石希望不大。

但后来的结果大家也看到了，仅仅6个月后，阿尔法Go就轻易打败了李世石，并且在输了一场之后再无败绩，这种进化速度让人瞠目结舌。

阿尔法Go的进化速度或许会在ChatGPT的身上再次上演。

目前的ChatGPT是基于OpenAI的GPT3.5的模型创建的，自2018年开始，GPT1、GPT2、GPT3的参数分别为1.17亿、15亿、1750亿。

这是一个指数级的增长，可以想象性能更加强大的GPT4会达到怎样的高度。

所以，尽管不可否认，现阶段ChatGPT的确有诸多局限性，这个结论不是我说的，是它的创造团队OpenAI的CEO说的——

但这丝毫不影响它的迭代版本在进化过程中不断解决和弱化这些问题，从这个意义上，ChatGPT或许只是一盘前菜。

我希望未来它可以非常轻易地——

帮财经人士极其智能地查询各种维度的专业数据； 帮法律人士极其智能查询各种维度的判例和条款； 帮广告人极其智能地创作真正可用的广告语； 帮音乐人创作真正脍炙人口的流行音乐； …….. 这些不同的AI宣称可以做，但很显然，目前这件事它还做的不够优秀，但毫无疑问，ChatGPT为代表的产品已经为AI打开了潘多拉魔盒。

我非常认可硅谷著名投资人保罗*格雷厄姆在Twitter上说的一句话——

“ChatGPT惊人的地方不在于有多少人被它震撼到，而在被震撼到的人是谁，这些人可不会随便对每一个新事物都感到兴奋，很显然，有大事正在发生。”

对于我们每一个人，的确该思考自己工作会不会被替代的问题了——

李开复曾经提过一个观点——思考不超过5秒的工作，在未来一定会被AI取代。

现在看，在某些领域，ChatGPT现在就已远远超过“思考5秒”这个标准了，而随着它的疯狂进化，其可能产生的潜力会超越不少人的想象。

奇点隐现，而未来已来，只是分布上还不够均匀。

最后以凯文凯利的一句话结尾——

“从第一个聊天机器人（ELIZA,1964）到真正有效的聊天机器人（ChatGPT,2022）只用了58年。所以，不要认为距离近视野就一定清晰，同时也不要认为距离远就一定不可能。”

专栏作家

卫夕，微信公众号：卫夕指北（ID：weixizhibei），人人都是产品经理专栏作家，2018年年度作者。一名兴趣广泛的广告产品经理，致力于用简单语言深度剖析互联网相关的逻辑。

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2022年，AIGC（生成式AI）是当之无愧的网红。 AI作画在各大社交平台刷屏，ChatGPT火爆国内外出尽了风头，依靠AI生成语音和表情、动作的数字人也频频露脸。2022年12月，Science杂志发布了2022年度科学十大突破，果不其然，AIGC入选。

2022，不少人都关注到了AIGC这个概念，从AI绘画火爆出圈，再到OpenAI旗下的ChatGPT刷遍全网，AIGC这一概念成功地让人们看到了技术的可拓展空间。只是，目前AIGC这一概念的商业空间又有多大？2023年，AIGC的商业化发展可以更加成熟吗？

2022年，AIGC（生成式AI）是当之无愧的网红。

AI作画在各大社交平台刷屏，ChatGPT火爆国内外出尽了风头，依靠AI生成语音和表情、动作的数字人也频频露脸。2022年12月，Science杂志发布了2022年度科学十大突破，果不其然，AIGC入选。

火爆背后，AIGC的商业化潜力还有待形成更清晰的路径。目前来看，应用范围最广、最出圈的AIGC能力，就是AI作画（以文生图），但可以看到，大量普通C端用户都是抱着尝鲜的热情玩一把就走，庞大的流量很少能转化为强劲的付费意愿。

而对于制作插画、辅助设计、生成海报等专业需求的B端来说，目前谷歌、OpenAl、百度、腾讯等各大厂开源的模型就足以提供支撑，这一市场能够激活多大的商业价值，还不明确。

另外，政府提供的扶持性采购，G端市场也是加速AI产业形成良性商业循环的重要组成部分之一，而这类需求主要集中在智慧城市、政务数字化、大数据平台等，AIGC能够在其中的哪些场景发挥作用，还有待挖掘。

将火爆的“虚名”转化为实实在在的money，进一步提升商业空间，是AIGC接下来的当务之急。让我们来梳理一下，AIGC究竟能通过哪些方法赚到钱。

一、AIGC经济，绘画领航 AIGC需要商业化，这是一个并不难做出的判断。但如何商业化，需要从技术逻辑来一步步推演。

我们认为，AIGC的商业化会首先发生在AI作画，也就是以文生图领域。目前，AIGC已经诞生了文本生成、代码生成、图像生成、语音合成、视频生成，甚至多模态的基础模型和应用场景。

之所以说AI作画会率先探索出一条商业化路径，源于AI商业化的三个基本规则：

第一，AI技术是不断演进的。

AI技术的商业化，与其他技术相比，有一个非常典型的差异：大多数AI系统在部署后不可避免地会出现错误或低效，都需要经历迭代和持续优化来发挥作用。所以，AI系统落地应用后，一些错误是可被容忍的，重点是其带来的生产力增益，以及自我迭代演进的速度（即与运行环境的适应能力），应该要能够抵消犯错所造成的麻烦。

而目前来看，只有AI作画，能够做到大幅提高内容生产力，同时适当的错误是可被允许的。

在DALL·E 2 、Midjourney、NovelAI、Stable Diffusion、文心一格、意间AI等图像生成模型，对于艺术创作、设计等工作的生产力提升是非常可观的。原本需要数天甚至数周才能完成的画作，通过AI就能一秒完成。而且这个领域的模型都非常卷，进化速度很快。因此，尽管一开始AI作画也会出现一些令人啼笑皆非的问题，比如将人画成狗、少女吃面却不会用筷子，但这些小麻烦，和为专业设计从业者节约的时间精力成本相比，确实不算什么。

与之相比，尽管文本生成更先进，ChatGPT一出现就让全世界为之震惊，但NLP自然语言要做到更高质量的输出、更具深度的垂直内容，还比较有难度的。

代码生成可能会在短期内对开发人员的生产力产生影响，但这一群体相对比较小众；语音、视频、数字人等AIGC应用场景十分值得期待，但目前还没有看到类似AlphaFold一样的颠覆性基础模型出现，目前阶段的应用还不够成熟，Meta发布的短视频生成系统Make-A-Video，谷歌的文本转视频工具Imagen Video等，都没有掀起较大反响。

所以说，在诸多AIGC应用领域中，AI作画有望率先进入商业化轨道。

第二，AI技术由数据驱动。

数据的重要性，这一点稍微了解人工智能的人都知道，而AIGC要取得优秀的生成效果，离不开大量高质量数据的训练。这也使得AIGC产品在进入市场时，必须面临来自技术、法律和伦理的约束。

技术层面，要解决数据来源、标注、隐私计算、训练资源等问题，其中文本、图像数据是更容易获得并使用的。

法律层面，AIGC产品商业化必须要解决数据授权的合规问题，而视频、音频的版权费用是比较昂贵的，相比之下，AI作画可以使用开源的图像数据集，向专业画师或艺术网站获得授权，成本上更可控；伦理层面，AIGC受数据驱动，所以最终产品可能会受到脏数据的污染，或原数据就带有偏见、歧视，要解决这类问题，一般来说需要在数据准备、数据标注上下更多功夫，图像数据标注目前产业链已经非常成熟，通过众包平台就可以完成。

从数据层面考虑，AI作画也更容易解决数据瓶颈、实现数据合规，为后续商业化奠定良好的基础。

第三，AI技术基于云来使用。

从训练到推理，AIGC模型的计算量和所需的算力在不同阶段存在较大差异，要求极高的基础设施灵活性，因此，生成模型往往是通过云服务来开发的，在部署时，终端需求也存在一定的不确定性，有可能突然增加，算力需求短时期内膨胀；也可能快速退潮，用户过把瘾之后很快就失去兴趣，因此AIGC在提供服务时，云就成了最佳的输送管道。

AIGC作为一种云上的SaaS软件能力，让需求方只需要在使用时接入，承担一定的用云量或API服务费，就能够将AIGC引入业务当中，不需要自己训练开发或自建机房，这无疑是极为划算的。比如，现在的AI作画软件，用户输入一段文字，可以通过云端生成备选图片，而不需要本地GPU或高性能芯片，才能让普通大众都玩起来。

云+AI按量付费的商业模式，必然会影响到AIGC产品的前景，就拿云厂商来说，自然更愿意将图像、视频类AIGC应用整合到解决方案中，以提升业务收入。与之相比，文本生成想要靠云上接入付费软件来回收成本，就显得遥遥无期，比如GPT-3仅训练费用就高达1200万美元，但其四个商业化版本中，性能表现最好也最贵的Davinci，每token（大概是4 个字符）收费仅0.06美元，最便宜的版本Ada更是低至0.0008美元。

因此，AI作画更容易为云服务等产业链所关注，与广阔的产业相结合，通过带动模型API付费、用云量来完成商业价值的转换。

从诸多角度判断，AIGC尤其是AI作画，有望以超预期的速度进入商业应用阶段。这对用户当然是好消息，意味着很快会有更好更便宜的AI作画产品被“卷出来”。但对AI企业来说，事情可能就没那么简单了。

二、ToC/ToB/ToG？哪条大路通罗马？ 找到了AI作画的典型场景，是否就意味着找到了良好的商业模式？大no特no。

目前阶段，AI作画可以在三个领域发挥提升生产力的显著作用：

一是艺术生成，既可以让C端用户来生成绘画作品，也可以为游戏工作室、创意机构等生成服装纹理等艺术。

二是广告创意，也成为“甲方终结者”，通过自动化生成和设计创意草图，减少设计师与客户的沟通成本，快速明确设计需求，避免大量反复甚至返工。

三是专业设计，将AI作画与专业领域的知识相结合，如3D建模、建筑设计、医疗、工业设计等，从而减少这些专业领域制造效果图的繁重成本，先由AI根据提示制作粗略的草图，再由专业人员完成后续工作。

当然，还有元宇宙生成数字社区之类的应用，因为还比较小众，在此就不单独拿出来讲了。

针对上述有望规模应用的典型场景，我们会发现三波力量，它们的商业化情况是各不相同的。

一是研究机构及其衍生公司。

AIGC模型需要在大量数据集上进行预训练，耗费大量资源成本，这类基础模型（foundation models）的主要缔造者之一，就是科研机构，比如OpenAI（GPT-3、ChatGPT、DALLE等）这样的非营利性研究机构，或是中科院自动化所（紫东太初大模型）这样的科研院所。

这类组织几乎没有商业化的紧迫困扰，因此能够将主要精力放在技术突破上，从而缔造出强大的基础模型，后续可能像云服务商一样，采用按量或按需付费来提供服务。

对于这类组织来说，To C市场虽然流量庞大但付费能力有限，意义更多体现在帮助模型迭代与优化。真正可行的商业化，应该是通过ToB市场服务产业，通过提供API来实现规模经济；抑或是凭借研究型组织的中立性，承接一定的政府ToG项目，AI作画在数智化项目中的应用前景，承担一定的探索任务。

以中科院自动化研究所研制的紫东太初大模型为例，就具备“以图生音”、“以音生图”等多模态生成能力，目前主要应用在产业场景，如智能座舱、工业设计、文旅、手语服务等领域。

二是大型科技企业。科技巨头们积极投入大模型的研发，主要目的是看到大模型作为基础模型，将是AIGC经济的新一代基础设施，大型科技企业往往会因为拥有大量数据而在产品上占据优势，薪资和工作环境更容易吸引精英技术人才，因此，通用类生成模型越来越向头部企业集中，谷歌、Meta、百度、腾讯、华为等企业都在积极投入。

大型科技企业在AIGC领域的成功占位，能够吸引大量AI开发者和ISV服务商汇聚到自己的生态上来，构筑活跃的商业氛围。那么，在生态搭建起来之后，到底去哪里收钱呢？

目前来看，AIGC的商业模式非常符合AI to B模式的发展逻辑，甚至可以说是必然选择。首先，基础产品+项目制。

To B市场有各种层次，其中一些营收合理的项目，主要还是智慧城市、交通改造之类的项目，其中大型科技企业有着先天的技术优势、品牌优势、执行能力，由其作为牵引来为大型项目提供集成式、定制化的AIGC能力，从而实现研发回收。

另一种则是基础产品+云服务。通过API提供基础模型能力，将自身AI能力经由大量下游企业，嵌入到各行各业的应用场景中去，解锁更多AIGC的产业价值，也能带动科技企业自身的云服务、算法、技术解决方案的增长。

大型科技企业的商业化挑战，则来自其通常会吸引管理者的严格监管，以及来自大众的道德审查和伦理监督。

比如大型企业的AI作画软件如果出现违规使用艺术家的画作进行训练，必然会引发舆论的风波；在一些地区，谷歌、Meta都因数据的不良使用而被开出过巨额罚单，目前对大型科技公司开发和部署 AI的监管也在加强。

三是中小和初创企业。不是所有企业都需要自己训练和开发AIGC大模型，一家科技巨头也不可能通吃所有算法模型，随着上述两类组织将基础模型和资源开放出来，AI作画的部署成本逐渐降低，大量中小企业和初创团队可以在通用大模型的基础上，探索新的商业模式、产品或服务，形成单一平台/模型+大量企业+无数开发者的AI软件生态。

对于这类企业来说，由于时间和资源有限，通过调用API再创新，快速构建定制化的产品和服务，快速响应市场需求，获得收入。比如AI作画火爆之后，就有大量由个人开发者或初创企业开发的AI绘画小程序和工具相继上线。

这类企业容易产出明星应用，比如前不久的意间AI绘画小程序，11月11日单日用户增加 65.7万人，火爆程度可见一斑。但ToC应用的核心挑战是使用场景单一，一旦用户兴趣退潮，拉新和运营成本会陡然增长，产品必须重新探索增长方式。资本市场的退出通道，即通过上市/收购/多轮融资来完成退出，这条路径在今天已经变得非常艰难了。

（意间AI绘画平台的统计数据）

另一个可能率先火热起来的市场则是企业服务，与垂直行业相结合，基于基础模型形成标准化程度高、成本与回馈模型成熟的ToB垂类解决方案。从这一年来的市场反响来看，AI作画的垂类应用，会率先在创意设计、电商、工业设计、建筑、城市改造等行业火爆起来，主要表现在繁琐美工任务的自动化生成，通过软件收入、服务费、订阅费等形式来获得商业变现。

显而易见的是，当这三类企业：科研机构、大型科技企业、中小型及初创团队，都能够在B端产业场景中，找到适合自己的利基市场，形成规模效应，那么就意味着AIGC商业化周期真正打开了。

三、2023，AIGC能开始赚钱吗？ 2022年，一个个AIGC模型横空出世，获得了极高的活跃度，也孕育了一个新的市场版图。那么，2023年，AIGC模型们可以开始赚钱了吗？

今天来看，大模型持续涌现并不断迭代，AI基础设施愈发完善，技术企业和开发者的热情也非常充沛，但与广阔的产业世界还有着一定的信息差，不缩短二者之间的差距，AIGC商业化就不会到来。只有当AI作画模型的应用者数量，以及应用场景的深度，达到一定的规模，才意味着企业服务的To B长尾市场被彻底撬开。

从前文中大家可能看到，通过基础模型和API来构建新一代基础设施的机构和科技企业，是AIGC产业的根基，那么在接下来的2023中，这类机构和企业就需要承担起加速AIGC商业化成熟的任务。

如果顺利的话，我们会在未来一年中，看到：

1）AIGC产品工具化

目前，一些AI作画大模型的应用门槛依然偏高，大范围应用还有非常多的挑战，二手交易平台上还出现了“代跑AI绘画”服务，可以帮助客户使用海外AI作画软件来生成作品，抑或是优化关键词，来生成更准确、更合理的作品。而未来，AI作画这类大模型会将能力封装得更加完善、简单、易用，并与垂直行业知识、多样化算力资源等横向、纵向打通，以满足各类型开发者和企业的应用需求，以最低成本完成AIGC能力的调用。

2）大模型技术自主化

AIGC应用与数智化相结合，在目前阶段还非常新颖，也充满想象。比如基于AI大模型生成城市交通设计方案、城市绿地规划等。一旦进入产业规模化应用阶段，就需要面临一个问题，基础模型是所有AIGC应用的支撑，而一些海外大模型如OpenAI系列是不支持大陆地区访问的，当大家都在为GPT3.5、ChatGPT而感到震惊时，也不能忽视软件上“卡脖子”的味道。

2023年，AIGC要与产业智能化相融合，还要解决底层模型安全、可控、领先的问题，变得愈发紧迫。

3）产业链趋于完善和顺畅

2022年，我们看到的是各种AIGC模型的你追我赶、争奇斗艳，要将AIGC从小众需求变成大众需求，进一步提升AIGC的商业空间，靠的不是某一个模型的一呼百应，而是开发者、ISV服务商、云厂商、互联网公司、传统企业等产业链角色，都能够与AIGC对齐，知道自己应该如何用好AIGC，如何找到/卖出自己所需要的AIGC产品。

目前，AIGC领域的产业集中度还比较低，应用场景也较为单一，既需要基础模型的企业来教育市场、构建典型案例，也需要大量代理商、云服务商来推动供需匹配，开发者充分释放脑洞和创意，挖掘AIGC实际场景……这些都需要一个完善且顺畅的产业生态体系。

4）行业标准和伦理基本形成共识

一致认可的行业技术标准，是AI商业化的重要推动者。尤其是AIGC这样涉及个人创作的领域，在模型训练与开发过程中可能缺乏透明度和可解释性，必须采取额外的努力来培养公众的信心，避免因数据滥用、版权问题而造成AI技术的不信任。

对此，基础模型的开发者更有能力与责任去推动行业技术标准和市场规范的建立，一来，可以减轻后续商业化的长期风险，避免修改可能导致的成本；二来可以在早期就建立开发者/代理商/用户对AIGC产品的信任，确保产品符合伦理规范与法律法规；三来，技术标准也有助于竞争力的建立，为后续市场活动建立边界。

2022年，AI作画引发了大量个人艺术家的抵触和担忧，版权问题目前还没有明确的共识和定义，这一点有望在2023年通过行业标准、规范与共识而带来改变。

AIGC的商业化繁荣，本质上是构建一个从实验室到产业地带的AI落地通道。只有将上述基石一个个搭建好，完成商业化所需要的前期准备，才能真正迎来规模化大爆发的“奇点”。

作者：藏狐

来源公众号：脑极体（ID：unity007），从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头。

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在 B 类业务里，服务多产品、多角色、体验复杂，设计师该如何做好体验标准化，保障基础体验一致性？下面我将从实战案例同大家分享。更多B端设计干货：B端设计太复杂？

在 B 类业务里，服务多产品、多角色、体验复杂，设计师该如何做好体验标准化，保障基础体验一致性？下面我将从实战案例同大家分享。

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B端设计太复杂？掌握这三步帮你理清设计思路！ 写在最前 B 端界面的元素众多，视窗范围大，布局设计多种多样，为了简化布局思维，我们通常给界面添加三个方向上的轴-X、Y、Z。

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一、业务背景 以我们 CCO 体验设计 团队为例，主要服务阿里体系的消费者、商家、经济体等业务领域。随着业务不断扩大、用户角色多、体验复杂、设计师人力有限、定制化需求不断增加，设计面临严峻挑战。

业务多：30 多个产品应用 角色多：覆盖消费者、客服小二、服务管理、业务运营、中台管理、客户 6 大类用户群体。 体验复杂：设计师需兼顾用户和客户两个视角。

从组织上，85% 设计师纵向支撑业务，15% 设计师横向做标准化，反哺业务设计师。标准化实质解决的问题是保障基础体验一致性。

二、标准化怎么做 核心通过页面梳理、抽象、分发、衡量，保障基础体验一致性。

三、案例实战 以数据可视化场景为例，讲述如何做标准化。

1. 业务现状

共有 11 个应用，涉及 89 个页面。

2. 问题

体验不一致：各个工作台页面架构、组件、样式野蛮生长，缺少规范导致体验不统一。 低效：部分场景缺失，组件重复建设，大量定制；沟通协同内耗大，成本高。

3. 策略

体验统一：框架、组件、样式。

提效：代码化、工具、交付机制。

4. 体验统一

包括框架、组件、样式。

① 框架

现有页面收集

用户场景分析：

页面归类：

结合用户看数内容（例：概览、分析、详情）和交互形态（例：平铺、下钻），对页面进行归类。

通过统计高频复用形态，确定典型布局。

② 组件

页面结构分析

组件的收敛，需要先对页面分析，确定模块层内容。例：模块包含页头、筛选、图表、表格。

模块层分类

横向收集全部业务，将模块层分类。细分模块扩展形态，放到对应的篓子里。

模块专项治理

接下来，需要对每一个模块进行专项治理。比如图表模块，再拆再抽象成指标、图表、单选、多选 4 类场景。场景里再对主体和变体（也就是扩展形态）分类。

③ 样式

确定优化内容

围绕视觉凌乱，要做的便是完善设计语言。设计师需要结合自身技术底层，补充缺失规范。例如布局、色板、字体、动效。

确定组件范围

通过统计高频复用组件，确定需要梳理的组件范围。

布局

图例位置：线上有 9 种，通过从业务场景按阅读顺序划分，最终收敛成 2 种。

组件高度：真实线上情况，只能看 2 个指标，高度规范缺失。

需要根据用户分辨率调研，提炼典型分辨率。比如用户是 win 系统，包含菜单栏、任务栏等默认高度，再减去本身页面页头等默认高度，得到 3 档。确定组件建议默认行高 240px。

轴标签旋转角度：现状有顺/逆时针两种，通过分析标签类型，结合阅读顺序、轴与标签亲密度，确定默认角度为顺时针。

色板

通过场景梳理，确定不同组件使用的色板类型及缺失色板。

补充语义色板：从业务里抽象 2 类场景，指标和柱/饼/环场景，定义颜色。例如带正面语义，用绿色，比如升、已到岗、正常。带负面语义，用红色，比如降、旷工、失败。

字体

结合自身业务场景问题，从场景、版权、风格、识别、极值共 5 个维度选择字体。

举例场景一，纵向数据场景里，将市面上数据竞品用到的字体都横向铺开尝试，做排除法。比如 din 没版权，苹方非等宽字体，普惠 102 识别性弱。

举例场景二，在核心数据呈现中，helvetica 品牌风格弱，普惠在 1 亿以上极值过宽。

最终我们根据自身业务场景特征，用普惠和普惠 102，运用在对应场景里。并同前端提炼规则。

动效

首先，需要确定动效价值，明确动效需要解决的问题。这里围绕舒适度、活力、层级、反馈来讲。

通过动效场景链路分析，确定优化范围。

加载动效：围绕让用户认知过程更为自然。通过组件横向梳理、抽象图形、组合样式的思路，输出方案。比如这里共梳理 17 种组件类型，抽象成 9 类，包括点、线、面、饼、环、柱、文本、图标、词云，再进行组合产出方案。

出场动效：通过业务分析、提炼场景、优化效果。比如这里共提炼 3 类场景，有通用、监控、舆情。围绕过渡不自然、卡顿、缺少情感化表达来优化效果。

浏览动效：通过提炼场景，来强化元素之间的层级与空间关系。比如单个组件、联动、下钻场景下，围绕点击感知弱、重点不突出、缺少悬停态来优化效果。

沉淀速度参数：将优化动效场景的速度参数，同前端约定规则沉淀组件库。

5. 提效

包含代码化提效、工具提效、机制提效。

整体思路

从设计组内到技术产研的提效过程。

提效面向用户依次是：组件设计师、业务设计师、前端、产品。

搭建目前还在进行中，这里主要从交付-工具-代码化来分析。

交付内容

业务设计师：sketch/figma 物料 (样式、组件、区块、模板、规则 ) 业务设计师：kitchen 工具（样式、组件、区块、模板） 组件工程师：组件规范/组件官网

交付机制

新需求：通过评估复用性、抽象、内审、沉淀物料。

现有业务：通过页面梳理归类、抽象、内审、沉淀物料。

6. 衡量

从物理到行为层，包括样式、组件、框架、组件交互 共 4 个维度。通过一致性评分衡量标准化覆盖的好坏。

四、总结 回归课程，在 B 类业务里，服务多个产品、多用户角色、体验复杂的场景下，在定制化+标准化团队阵型里，标准化实质解决的问题是保障 60 分基础体验一致性。

总结：B 端体验标准化包括物料的产出、交付以及衡量标准。

产出：包括框架、组件、样式的收敛来梳理、抽象页面。

交付：面向 2 类用户群体，业务设计，需交付物料和工具。组件工程师，代码化需提供组件规范，组件线上化需助力组件官网的建设。

衡量：一致性评分包括样式、组件、框架及组件交互。

欢迎关注作者的微信公众号：「AlibabaDesign」

在我刚大学毕业时，每次遇到折页设计都有点无从下手，有一次，我的总监跟我说，你可以试下先用色块将信息进行分组。这么一来，思路果然清晰了很多，后来我知道，并不是设计折页就一定要用色块，但它确实是一种高效的排版方式。与色块相对应的是线框，我把这二者统称为图文框，即可以用来插入文字或图片的排版神器，这是在版式设计中运用非...

在我刚大学毕业时，每次遇到折页设计都有点无从下手，有一次，我的总监跟我说，你可以试下先用色块将信息进行分组。这么一来，思路果然清晰了很多，后来我知道，并不是设计折页就一定要用色块，但它确实是一种高效的排版方式。与色块相对应的是线框，我把这二者统称为图文框，即可以用来插入文字或图片的排版神器，这是在版式设计中运用非常广泛的手法，大家肯定也用过，所以，今天我们就来聊聊，如何通过正确使用图文框来使你的设计变得更优秀？

往期回顾：

高手的平面课堂！用「线」排版必须做好的6个细节 在做版式设计的时候，我们经常会用到一种元素来辅助排版——线，“线”具有区隔内容、强调信息、平衡版面、指引、组合、连接、装饰等诸多功能，能有效解决很多版式问题，但“线”的使用并没有表面上看起来那么简单，很多设计新人在用“线”排版时会出现：冗余、死板、不平衡、不美观等问题，所以，葱爷今天就来

阅读文章 >

一、图文框的种类 不同造型和形态的图文框，其气质以及用途也会有所差别，常用于排版的图文框有以下几种：

1. 几何图文框

几何图形是最简单的图文框，最常见的有矩形、圆形、椭圆形、圆角矩形等等，主要用于信息分组、信息强调。

2. 异形图文框

这类图文框常用于海报设计中，像一块补丁一样，把文字插入在画面中，有点拼贴艺术的感觉。

3. 对话框

对话框具有一定的指向性，常用于排版对话文案、海报标题、插入补充性文字等。

4. 爆炸框

爆炸框具有很强的视觉冲击力，以往最常用于商品价格之类的促销信息，近几年，爆炸框在海报设计中非常受欢迎，变成了一个很时尚的设计元素。

5. 立体框

即在平面图文框的基础上增加 3D 效果，这种图文框视觉效果更突出，而且可以加强版面的空间对比，是设计促销海报的不错选择。

6. 虚线框

虚线框比起线框在视觉上更精致、更可爱，如果你想用图文框进行排版，但又不想图文框很突出，或者是做与儿童相关的设计时，虚线框会是一个不错的选择。

二、如何选择合适的图文框 前面我们介绍了几种不同造型的图文框，但其实除了造型上的差异，图文框还有圆角和尖角、直线和曲线、填色和描边等方面的差异，我发现很多设计师经常会用错图文框，那么，该如何来选择正确的图文框呢？通常是根据视觉调性和内容的多少来选。

如果想要高级、简约的效果，适合用几何形图文框，如矩形、圆形、椭圆形、拱门形等，而且一般是用描边图文框，当然描边自然不能太粗。

如果想要时尚一点、酷一点，通常要用填色图文框，即我们平常所说的色块，而且图文框的轮廓最好是比较尖锐、硬朗的，比如直角矩形、平行四边形、尖角的爆炸框、像素图文框、不规则的多边形等等。

当然，这类图文框的色彩搭配也很重要，通常是使用饱和度较高的对比色。

如果想要视觉效果柔和一点、可爱一点，则更适合使用一些圆润、柔软的图文框，比如圆角矩形、圆形、云朵形、曲线异形等等。

如果想要复古或中国风的效果，用中式、港式的图形框很容易出效果，这类图文框通常是描边图文框，或者是填色加描边双效果图文框，而且描边通常较粗。

圆形、椭圆形、爆炸框之类的图文框，通常只适合文字比较少的情况，文字较多时，矩形框和异形框会比较适合。

三、图文框的使用小细节 图文框内的文字应该与图文框的边界保留一定的距离，通常来说，在文字是横排的情况下，文字离图文框的上下距离不得小于正文的行距，左右不得小于 1 个正文字符的宽度。

当然，重点是视觉要舒适，要便于阅读，如果文字比较多、字号比较大,那么通常会排得比较满，即文字与图文框边界的距离会比较小，反之，则会比较大。

如果想要视觉效果比较轻松、高级，那么图文框内的留白可以尽量多一点，比如网页和 UI 中的按钮设计通常就是这么做的。

文本框内的文字排列方式，要尽量与文本框的形状相呼应，视觉上才会比较和谐，即矩形框的文字也要排成矩形，圆形框的文字要排成圆形。在下方的长图中，文字排版的轮廓形状基本都是跟所对应的图文框轮廓相呼应。

四、如何避免版面变得死板? 图文框内的文字尽量不要左右两端严格对齐，可以采用居中对齐或者左对齐等方式，不要把图文框塞得太满，尽量多留一点呼吸空间。

给文字信息加上图文框还只是开始，如何排好框内的文字才是重点，要尽量把图文框内的排版做得精致一点。框内的文字必须有着丰富对比关系和清晰的层级关系，比如要有字号大小区分、颜色区分，可以给小标题增加小的图文框、用图文框突出某些重要词句、用线区隔信息、给信息进行分组、加一些装饰元素等等。

图文框之间可以错位排版和叠加处理，不要每个图文框都严格对齐和均等分布；

图文框之间也可以有大小对比、轮廓对比、方向对比、空间对比等，这样的版面才会有主次，有变化，视觉上不至于太单调。

可以对图文框进行适当打破，使一部分元素或文字冲出图文框，比如把部分文字或图片元素叠加在图文框的边界处，创造出框里框外的对比效果，也可以加强版面的灵活性。

注：最好不要把版面里的所有元素都放进图文框内。

使用不规则图形作为图文框，或者将图文框和文字一同做旋转和扭曲，也可以有效打破传统、常规的视觉效果。

结语 图文框真的非常强大，结合不同的设计需求和其他设计知识，你可以创造出无限的可能，基本上可以解决大部分的设计问题，以上葱爷分享的内容只是九牛一毛，这些所谓的方法也绝对不是标准，因为设计是不存在标准的，所谓的经验和技巧只是能帮助经验不足的设计师可以更快做对、做好，如果你够强，所有的经验都可以打破。

在我刚大学毕业时，每次遇到折页设计都有点无从下手，有一次，我的总监跟我说，你可以试下先用色块将信息进行分组。这么一来，思路果然清晰了很多，后来我知道，并不是设计折页就一定要用色块，但它确实是一种高效的排版方式。与色块相对应的是线框，我把这二者统称为图文框，即可以用来插入文字或图片的排版神器，这是在版式设计中运用非...

在我刚大学毕业时，每次遇到折页设计都有点无从下手，有一次，我的总监跟我说，你可以试下先用色块将信息进行分组。这么一来，思路果然清晰了很多，后来我知道，并不是设计折页就一定要用色块，但它确实是一种高效的排版方式。与色块相对应的是线框，我把这二者统称为图文框，即可以用来插入文字或图片的排版神器，这是在版式设计中运用非常广泛的手法，大家肯定也用过，所以，今天我们就来聊聊，如何通过正确使用图文框来使你的设计变得更优秀？

往期回顾：

高手的平面课堂！用「线」排版必须做好的6个细节 在做版式设计的时候，我们经常会用到一种元素来辅助排版——线，“线”具有区隔内容、强调信息、平衡版面、指引、组合、连接、装饰等诸多功能，能有效解决很多版式问题，但“线”的使用并没有表面上看起来那么简单，很多设计新人在用“线”排版时会出现：冗余、死板、不平衡、不美观等问题，所以，葱爷今天就来

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一、图文框的种类 不同造型和形态的图文框，其气质以及用途也会有所差别，常用于排版的图文框有以下几种：

1. 几何图文框

几何图形是最简单的图文框，最常见的有矩形、圆形、椭圆形、圆角矩形等等，主要用于信息分组、信息强调。

2. 异形图文框

这类图文框常用于海报设计中，像一块补丁一样，把文字插入在画面中，有点拼贴艺术的感觉。

3. 对话框

对话框具有一定的指向性，常用于排版对话文案、海报标题、插入补充性文字等。

4. 爆炸框

爆炸框具有很强的视觉冲击力，以往最常用于商品价格之类的促销信息，近几年，爆炸框在海报设计中非常受欢迎，变成了一个很时尚的设计元素。

5. 立体框

即在平面图文框的基础上增加 3D 效果，这种图文框视觉效果更突出，而且可以加强版面的空间对比，是设计促销海报的不错选择。

6. 虚线框

虚线框比起线框在视觉上更精致、更可爱，如果你想用图文框进行排版，但又不想图文框很突出，或者是做与儿童相关的设计时，虚线框会是一个不错的选择。

二、如何选择合适的图文框 前面我们介绍了几种不同造型的图文框，但其实除了造型上的差异，图文框还有圆角和尖角、直线和曲线、填色和描边等方面的差异，我发现很多设计师经常会用错图文框，那么，该如何来选择正确的图文框呢？通常是根据视觉调性和内容的多少来选。

如果想要高级、简约的效果，适合用几何形图文框，如矩形、圆形、椭圆形、拱门形等，而且一般是用描边图文框，当然描边自然不能太粗。

如果想要时尚一点、酷一点，通常要用填色图文框，即我们平常所说的色块，而且图文框的轮廓最好是比较尖锐、硬朗的，比如直角矩形、平行四边形、尖角的爆炸框、像素图文框、不规则的多边形等等。

当然，这类图文框的色彩搭配也很重要，通常是使用饱和度较高的对比色。

如果想要视觉效果柔和一点、可爱一点，则更适合使用一些圆润、柔软的图文框，比如圆角矩形、圆形、云朵形、曲线异形等等。

如果想要复古或中国风的效果，用中式、港式的图形框很容易出效果，这类图文框通常是描边图文框，或者是填色加描边双效果图文框，而且描边通常较粗。

圆形、椭圆形、爆炸框之类的图文框，通常只适合文字比较少的情况，文字较多时，矩形框和异形框会比较适合。

三、图文框的使用小细节 图文框内的文字应该与图文框的边界保留一定的距离，通常来说，在文字是横排的情况下，文字离图文框的上下距离不得小于正文的行距，左右不得小于 1 个正文字符的宽度。

当然，重点是视觉要舒适，要便于阅读，如果文字比较多、字号比较大,那么通常会排得比较满，即文字与图文框边界的距离会比较小，反之，则会比较大。

如果想要视觉效果比较轻松、高级，那么图文框内的留白可以尽量多一点，比如网页和 UI 中的按钮设计通常就是这么做的。

文本框内的文字排列方式，要尽量与文本框的形状相呼应，视觉上才会比较和谐，即矩形框的文字也要排成矩形，圆形框的文字要排成圆形。在下方的长图中，文字排版的轮廓形状基本都是跟所对应的图文框轮廓相呼应。

四、如何避免版面变得死板? 图文框内的文字尽量不要左右两端严格对齐，可以采用居中对齐或者左对齐等方式，不要把图文框塞得太满，尽量多留一点呼吸空间。

给文字信息加上图文框还只是开始，如何排好框内的文字才是重点，要尽量把图文框内的排版做得精致一点。框内的文字必须有着丰富对比关系和清晰的层级关系，比如要有字号大小区分、颜色区分，可以给小标题增加小的图文框、用图文框突出某些重要词句、用线区隔信息、给信息进行分组、加一些装饰元素等等。

图文框之间可以错位排版和叠加处理，不要每个图文框都严格对齐和均等分布；

图文框之间也可以有大小对比、轮廓对比、方向对比、空间对比等，这样的版面才会有主次，有变化，视觉上不至于太单调。

可以对图文框进行适当打破，使一部分元素或文字冲出图文框，比如把部分文字或图片元素叠加在图文框的边界处，创造出框里框外的对比效果，也可以加强版面的灵活性。

注：最好不要把版面里的所有元素都放进图文框内。

使用不规则图形作为图文框，或者将图文框和文字一同做旋转和扭曲，也可以有效打破传统、常规的视觉效果。

结语 图文框真的非常强大，结合不同的设计需求和其他设计知识，你可以创造出无限的可能，基本上可以解决大部分的设计问题，以上葱爷分享的内容只是九牛一毛，这些所谓的方法也绝对不是标准，因为设计是不存在标准的，所谓的经验和技巧只是能帮助经验不足的设计师可以更快做对、做好，如果你够强，所有的经验都可以打破。

在 B 类业务里，服务多产品、多角色、体验复杂，设计师该如何做好体验标准化，保障基础体验一致性？下面我将从实战案例同大家分享。更多B端设计干货：B端设计太复杂？

在 B 类业务里，服务多产品、多角色、体验复杂，设计师该如何做好体验标准化，保障基础体验一致性？下面我将从实战案例同大家分享。

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B端设计太复杂？掌握这三步帮你理清设计思路！ 写在最前 B 端界面的元素众多，视窗范围大，布局设计多种多样，为了简化布局思维，我们通常给界面添加三个方向上的轴-X、Y、Z。

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一、业务背景 以我们 CCO 体验设计 团队为例，主要服务阿里体系的消费者、商家、经济体等业务领域。随着业务不断扩大、用户角色多、体验复杂、设计师人力有限、定制化需求不断增加，设计面临严峻挑战。

业务多：30 多个产品应用 角色多：覆盖消费者、客服小二、服务管理、业务运营、中台管理、客户 6 大类用户群体。 体验复杂：设计师需兼顾用户和客户两个视角。

从组织上，85% 设计师纵向支撑业务，15% 设计师横向做标准化，反哺业务设计师。标准化实质解决的问题是保障基础体验一致性。

二、标准化怎么做 核心通过页面梳理、抽象、分发、衡量，保障基础体验一致性。

三、案例实战 以数据可视化场景为例，讲述如何做标准化。

1. 业务现状

共有 11 个应用，涉及 89 个页面。

2. 问题

体验不一致：各个工作台页面架构、组件、样式野蛮生长，缺少规范导致体验不统一。 低效：部分场景缺失，组件重复建设，大量定制；沟通协同内耗大，成本高。

3. 策略

体验统一：框架、组件、样式。

提效：代码化、工具、交付机制。

4. 体验统一

包括框架、组件、样式。

① 框架

现有页面收集

用户场景分析：

页面归类：

结合用户看数内容（例：概览、分析、详情）和交互形态（例：平铺、下钻），对页面进行归类。

通过统计高频复用形态，确定典型布局。

② 组件

页面结构分析

组件的收敛，需要先对页面分析，确定模块层内容。例：模块包含页头、筛选、图表、表格。

模块层分类

横向收集全部业务，将模块层分类。细分模块扩展形态，放到对应的篓子里。

模块专项治理

接下来，需要对每一个模块进行专项治理。比如图表模块，再拆再抽象成指标、图表、单选、多选 4 类场景。场景里再对主体和变体（也就是扩展形态）分类。

③ 样式

确定优化内容

围绕视觉凌乱，要做的便是完善设计语言。设计师需要结合自身技术底层，补充缺失规范。例如布局、色板、字体、动效。

确定组件范围

通过统计高频复用组件，确定需要梳理的组件范围。

布局

图例位置：线上有 9 种，通过从业务场景按阅读顺序划分，最终收敛成 2 种。

组件高度：真实线上情况，只能看 2 个指标，高度规范缺失。

需要根据用户分辨率调研，提炼典型分辨率。比如用户是 win 系统，包含菜单栏、任务栏等默认高度，再减去本身页面页头等默认高度，得到 3 档。确定组件建议默认行高 240px。

轴标签旋转角度：现状有顺/逆时针两种，通过分析标签类型，结合阅读顺序、轴与标签亲密度，确定默认角度为顺时针。

色板

通过场景梳理，确定不同组件使用的色板类型及缺失色板。

补充语义色板：从业务里抽象 2 类场景，指标和柱/饼/环场景，定义颜色。例如带正面语义，用绿色，比如升、已到岗、正常。带负面语义，用红色，比如降、旷工、失败。

字体

结合自身业务场景问题，从场景、版权、风格、识别、极值共 5 个维度选择字体。

举例场景一，纵向数据场景里，将市面上数据竞品用到的字体都横向铺开尝试，做排除法。比如 din 没版权，苹方非等宽字体，普惠 102 识别性弱。

举例场景二，在核心数据呈现中，helvetica 品牌风格弱，普惠在 1 亿以上极值过宽。

最终我们根据自身业务场景特征，用普惠和普惠 102，运用在对应场景里。并同前端提炼规则。

动效

首先，需要确定动效价值，明确动效需要解决的问题。这里围绕舒适度、活力、层级、反馈来讲。

通过动效场景链路分析，确定优化范围。

加载动效：围绕让用户认知过程更为自然。通过组件横向梳理、抽象图形、组合样式的思路，输出方案。比如这里共梳理 17 种组件类型，抽象成 9 类，包括点、线、面、饼、环、柱、文本、图标、词云，再进行组合产出方案。

出场动效：通过业务分析、提炼场景、优化效果。比如这里共提炼 3 类场景，有通用、监控、舆情。围绕过渡不自然、卡顿、缺少情感化表达来优化效果。

浏览动效：通过提炼场景，来强化元素之间的层级与空间关系。比如单个组件、联动、下钻场景下，围绕点击感知弱、重点不突出、缺少悬停态来优化效果。

沉淀速度参数：将优化动效场景的速度参数，同前端约定规则沉淀组件库。

5. 提效

包含代码化提效、工具提效、机制提效。

整体思路

从设计组内到技术产研的提效过程。

提效面向用户依次是：组件设计师、业务设计师、前端、产品。

搭建目前还在进行中，这里主要从交付-工具-代码化来分析。

交付内容

业务设计师：sketch/figma 物料 (样式、组件、区块、模板、规则 ) 业务设计师：kitchen 工具（样式、组件、区块、模板） 组件工程师：组件规范/组件官网

交付机制

新需求：通过评估复用性、抽象、内审、沉淀物料。

现有业务：通过页面梳理归类、抽象、内审、沉淀物料。

6. 衡量

从物理到行为层，包括样式、组件、框架、组件交互 共 4 个维度。通过一致性评分衡量标准化覆盖的好坏。

四、总结 回归课程，在 B 类业务里，服务多个产品、多用户角色、体验复杂的场景下，在定制化+标准化团队阵型里，标准化实质解决的问题是保障 60 分基础体验一致性。

总结：B 端体验标准化包括物料的产出、交付以及衡量标准。

产出：包括框架、组件、样式的收敛来梳理、抽象页面。

交付：面向 2 类用户群体，业务设计，需交付物料和工具。组件工程师，代码化需提供组件规范，组件线上化需助力组件官网的建设。

衡量：一致性评分包括样式、组件、框架及组件交互。

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说起微短剧，相信大家都不会陌生。 相比传统网剧冗长的剧情，微短剧最大的看点，是时长短、高浓缩，顺应了当下用户娱乐时间碎片化趋势。其故事题材多为赘婿、霸道总裁、穿越、重生等看似夸张、无厘头，但却非常“上头”的虚构内容。 正因为这类微短剧制作上并不讲究剧情逻辑，不

微短剧这一形态一定程度上契合了用户们娱乐时间碎片化的发展趋势，而现在，在短视频平台之外，微短剧还搭载上了小程序，在小程序上观看微短剧也已经不是新鲜事。那么，微短剧为什么会选择奔向小程序？这背后隐藏着哪些原因？

说起微短剧，相信大家都不会陌生。

相比传统网剧冗长的剧情，微短剧最大的看点，是时长短、高浓缩，顺应了当下用户娱乐时间碎片化趋势。其故事题材多为赘婿、霸道总裁、穿越、重生等看似夸张、无厘头，但却非常“上头”的虚构内容。

正因为这类微短剧制作上并不讲究剧情逻辑，不重视拍摄手法，置景道具粗制滥造，甚至被称作“电子榨菜”——缺乏营养、却能让不少网友欲罢不能。

《经济日报》报道，今年芒果TV单部微短剧播放量，就已超过6亿；快手平台的微短剧，日活跃用户也增长到2.6亿。可见，微短剧已然呈现井喷发展，同时也跑出了新的创业风口——小程序短剧。

顾名思义，小程序短剧，指的是将本该投放在短视频平台上的微短剧，搬到独立小程序上，供用户观看，并在付费点播之余，衍生出广告投放、代理分账等多元变现手段。

有娱评人尝试在小程序的搜索框内输入“短剧”一词，竟找到超过200个提供微短剧的观看服务的小程序。

那么，当“电子榨菜”微短剧遇上了“即用即走”的小程序，将会碰撞出什么样的火花？短剧创作团队、运营者为何放着坐拥上亿用户的短视频平台不用，非要“另起炉灶”？

一、变现手段更“灵活”？ 对小程序稍微有些了解的人都知道，其所沉淀的，是一个私域流量池。要想从零到一，运营一个小程序，并不是一件简单的事情。那么，将微短剧搬到小程序上之后，运营机构该如何获取流量呢？

答案自然是从公域流量池当中引流。

张旭（化名）所在的创业团队，运营着一个微短剧小程序。据张旭透露，目前，几乎所有微短剧小程序的引流方式都是相同的，即在主流短视频平台上，投放微短剧的片段。

一旦用户被投放的片段吸引，点击相关链接后，就会跳转到独立的小程序上观看更多的剧集。换句话说，就是花一笔推广费用，从坐拥上亿用户的短视频平台上“蹭”流量。

既然微短剧颇受欢迎，短视频平台也有巨大的流量，并且也有成熟的付费点播机制，机构为何还要费尽心思，开发并运营一个独立、可投放微短剧的微信小程序呢？对此，张旭的回答是：自由。

运营独立的小程序，无论是点播收入的分账、用户流量的运营，还是微短剧内容的创作投放，都可以脱离短视频平台的限制，由小程序背后的运营机构一手把控。

“跟短视频平台上的微短剧一样，小程序短剧收入的大头，也是收费点播，绝大部分小程序短剧收费是1元一集，通常前几集会是免费的。整部剧看下来，用户往往要花费几十元、上百元不等。”

张旭坦言，尽管平台微短剧与小程序短剧定价类似，但在平台上投放短剧，收益自然要跟平台分账。如果将用户引导到小程序点播，则收益无须进行分账，全进了运营机构的口袋。

此外，脱离平台付费点播的规则后，小程序短剧还有更多的点播收费形式，可以逐集付费点播，也可用优惠的价格，整剧买断。甚至还可以包月无限点播，运营机构甚至可以根据实际的投放情况，制定套餐，提振用户消费的欲望。

“只要短剧的内容足够爽，公司花费推广费用，从短视频平台蹭到的流量，难免转化成小程序的私域流量，可以持续不断变现，同时，还不受平台的限制，等于是一次投入，长期受用了。”

张旭解释说，以短视频广告CPC计费方式为例，一次点击收费0.2~1元不等。只要用户被免费的短剧剧情吸引，花钱点播一集，小程序的运营机构即可回本。

除此之外，由于小程序所有权归运营者所有，因此还可投放商业广告内容，甚至开放代理，赚取代理费用以及二级点播分账，从而增加微短剧变现的形式，提高整体收益。

中研普华研究院调研数据显示： 有73.3%的国内网络视频用户认可“免费内容+商业广告”的消费模式；同时，有半用户表示，愿意为高质量的视频内容付费。

换句话说，用户一旦到了小程序上，无论是付费点播，还是商业广告，总有一种变现手段，能让运营机构赚到收益。

不难看出，小程序短剧是微短剧摆脱平台付费规则、沉淀流量的最佳利器。伴随着小程序短剧的兴起，大量参赛选手相继涌入赛道，一场关乎收益的厮杀，正在悄然上演。

二、摆脱“中间商”赚差价？ 微短剧经过两三年的发展，目前行业已经形成较为成熟的产业链路：即内容团队负责创作、输送短剧作品；拥有短视频平台资源的运营机构，负责剧集的运营、买量投流。

最终收益，则由内容团队、运营机构以四六、五五比例分账。

然而，随着微短剧越发重剧情、轻拍摄技巧，加上小程序短剧的诞生，运营方面摆脱了短视频平台的各种限制，运营机构与内容团队这对原本亲密无间的伙伴，开始产生嫌隙，各自暗度陈仓。

“除去推广所需成本，一部点播10万的短剧，收益通常在30~40万元，即便以四六比例进行分账，内容团队至少拿走12~16万，不是一笔小数目。” 但是据广州一家微短剧运营机构的负责人陆莹（化名）了解，短剧制作成本极低。

一部100集、每集不到10分钟的短剧，拍摄、剪辑周期大致在一个月内，由于短剧对拍摄、置景要求并不高，主要投入的成本，几乎是编导、演员、摄像、后期的工资，四、五万元已经顶天。

由此换算下来，每集微短剧的制作成本仅需要400~500元，相当低廉。而微短剧最吸引人的，往往是剧情推进。倘若运营机构招募到优秀的编导人才，则短剧内容创作环节，也能够一手包办，增加利润。

“现在很多运营（机构）发力小程序短剧，一边和现成内容创作团队合作，一边开始悄悄挖掘储备优秀的短视频编导人才，公司最近也在高薪招聘编导。”陆莹表示，短剧用手机都能拍，只要编导到位，机构即可独揽创作、运营工作。

伴随着微短剧大热、小程序短剧风口正盛，运营机构招兵买马，有短剧编导经验的人才，薪资待遇自然也水涨船高。目前，在主流招聘平台上，短剧编导岗位的月薪高达20~30K。

同样，缺乏主流视频平台资源、运营能力的内容创作团队，也不甘只会投流的运营机构拿走微短剧收益的大头，转而琢磨起了小程序短剧，尝试摆脱有“中间商”赚“差价”的现状。

“小程序短剧的引流方式相当透明，都在短视频平台投放推广，蹭流量。” 短视频编剧小松坦言，只是简单投放推广并无太多的运营技巧可言，门槛不高，内容团队可轻松胜任。

至于投放短剧的小程序，目前行业内已有大量现成的解决方案。据他了解，一个可实现微短剧付费点播、下滑连播的短剧小程序，开发费用仅需2~3万元，“很多小程序都有现成代码，让开发机构改一改不难。”

相对独立、开发门槛低、即用即走的小程序短剧，吸引不少内容创作团队、运营机构，甚至原本不属于内容创作领域的创业公司，涌入微短剧行业里厮杀。小程序是否会取代视频平台，成为短剧投放主流渠道？

三、昙花一现的伪风口？‍ 有行业人士表示，2022年，是微短剧真正发力的一年。

据《短剧产业现状、问题与发展趋势研究报告》显示： 2022年1-9月间，短剧备案量达2792部，约为2021年全年备案量的2倍。

然而，深耕内容创作领域的陆莹透露，如今，限制着微短剧发展的并非流量，而是剧情内容。根据各视频平台发布的微短剧榜单不难发现，当下受欢迎的短剧题材，仍然是“甜宠”与“爽剧”。

受限于主流视频平台的内容监管，无论是“霸总”还是“赘婿”的故事，显然已陷入高度同质化，难有新的创意：剧情过于夸张、脑洞太大的微短剧注定是无法在视频平台投放。

可一旦主流的短视频平台成了“引流工具”，投放在独立小程序上的短剧，自然也能绕过平台的内容创作限制，即便故事脑洞再大，剧情尺度再夸张一些，显然也不成问题。

换句话说，小程序短剧的出现，解开了微短剧内容创作上的“枷锁”。

陆莹坦言，目前，已经在筹划、等待制作的小程序短剧数量，或许是公开备案短剧数量十倍起跳。毕竟，每一个短剧小程序在投入运营之前，都需有10部以上的短剧作为储备。

“没有内容创作的限制，大脑洞、大尺度的剧情，是小程序短剧能够与短视频平台一争高下的最大优势。像拜金、猎奇一类话题，也可以放心大胆创作。” 小程序短剧得以流行的基础，与曾经“街边”的“野生爽文”可谓十分相似。

只不过，小程序也并非内容创作的法外之地。短剧创作团队尚未大施拳脚，相应的规范也已正式出台。在今年的11月底，小程序官方发布了《关于进一步规范小程序“微短剧”类内容的公告》。

公告显示，官方将整治宣扬不良价值导向，发布炫富拜金、渲染贫富对立、鼓吹暴力、通过打“擦边球”吸引眼球，以及发布隐晦表现性行为、具有挑逗性的内容，剧情虚假浮夸、题材低俗猎奇，剧中内容与现实完全脱节的短剧内容。

公告同时公布了部分违规的短剧小程序，并进行定向提醒，对于多次提醒仍不整改的，官方将根据违规程度，对相关小程序进行阶梯处置，包括能力封禁、下架等。

相信随着小程序短剧的流行，更多内容监管手段或将接踵而至。而截至目前，在小程序搜索框输入“短剧”一词已显示：暂无小程序相关结果，显然官方已经进行了针对性的屏蔽。

四、结束语 或许，想要绕开平台监管规则，异军突起的小程序微短剧，只是昙花一现的伪风口。一旦失去夸张剧情支撑，小程序微短剧很难维持较高的活跃度以及传播能力，在经历短暂的高峰之后，自然免不了被大众遗忘。

专栏作家

作者：神乐，编辑：秦言，微信公众号：懂懂笔记（ID：dongdong_note），人人都是产品经理专栏作家。多年财经媒体经历，业内资深分析人士。

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大家好，这里是和你们聊设计的花生~

今天给大家推荐一个收录了自 1880 年至今 140 年间平面设计海报的宝藏网站「Design Reviewed」 ，通过它既可以了解 平面设计 发展历史，也能从不同时期的作品中获得创作灵感，一起来看看吧~

往期回顾：

创意满满！超7000张海报的灵感网站Typo/graphic Posters 大家好我是花生~ 今天向大家推荐一个专注于文字排版和抽象图形类的海报的设计灵感网站 Typo/graphic Posters。

阅读文章 >

Design Reviewed 官网直达： https://designreviewed.com/

官方推特： https://twitter.com/DesignReviewed

官方 Instagram： https://www.instagram.com/designreviewed/

Design Reviewed 是英国 平面设计师 Matt Lamont 创办的个人公益网站。出于对平面设计的热爱，十几年来 Matt Lamont 一直在自费收集不同时期的平面设计资料并将它们数字化 ，致力于以此方式保存平面设计的历史，并记录上个世纪庞大视觉文化，于是便有了 Design Reviewed 这个网站。

网站收录了 1880 年之今 140 年间的平面设计作品。点击网站顶部的“archive（档案）”选项，可以以每 10 年一辑的间隔查看这些作品，其中以 1950-2000 年间的作品最为丰富。按年代一一看下来可以清楚的感受到不同年代之前设计风格的变化，非常有意思。

Design Reviewed 内收藏的不同年代的作品（部分）

除了按年代筛选，网站内的作品还按用途进行划分，如书籍、杂志、邮票、包装标签、海报、唱片等，还有现在非常少见的、充满年代感的火柴盒包装。单击进入作品的详情页可以看到作品的高清大图，以及它的设计日期、出处、设计者、尺寸等详细信息。从这些作品中我们不仅可以看到平面设计的风格变化，也能在一定程度上感受到不同年代 插画 风格的发展史。

看完了作品，我们还可以看看站内的采访及 Matt Lamont 对特定作品或书籍的解读。非常推荐看看他和其他优秀设计师的对谈，从中我们可以了解设计师的成长历程、受到了什么样的影响、以及一些具有借鉴意义的设计经验，对设计师本身的发展具有启发意义。

Design Reviewed 收录的采访内容（部分）

以上就是今天为大家推荐的平面设计灵感网站 Design Reviewed，它的特色在于：

收录了 1880 年代-2020 年代 140 年间的平面设计作品，帮助我们了解平面设计发展历史 站内资料都是高清大图，类型风格多样，可以获取源源不断的设计灵感 官网直达： https://designreviewed.com/

官方推特： https://twitter.com/DesignReviewed （需搭梯子）

官方 Instagram： https://www.instagram.com/designreviewed/ （需搭梯子）

Design Reviewed 的官方推特和 Instagram 每天会同步更新多张网站内作品，喜欢从媒体中获取设计灵感的小伙伴可以顺手关注一下~

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