AI 重塑用户体验：预测性设计与平台级 AI

01预测性设计：让界面先你一步

预测性设计是一种创新的设计理念：它通过深度整合人工智能、机器学习技术和用户数据分析，预测用户的需求和行为模式，从而创造出高度个性化和高效率的用户体验。这种设计方法要求设计师不仅深入理解用户行为，而且要能熟练运用 AI 技术来实现这一目标。

在提升用户体验方面，预测性设计扮演着核心角色：通过个性化服务，利用对用户偏好和行为的深入学习，提供定制化的内容和服务；通过提高效率，预测用户需求、减少操作步骤，迅速提供所需信息或功能；通过预防错误，提前引导用户避开可能遇到的问题；通过增强参与度，提供及时的相关服务，提升用户满意度。

想象一个具体场景：当你准备乘坐公共交通、需要展示乘车码时，传统的操作流程是解锁手机、打开应用、再点开二维码。而预测性设计可以借助手机内置的陀螺仪、加速传感器等识别你的动作和环境，判断你正在进站，自动为你调出乘车码——整个过程被压缩为「掏出手机」一个动作。

最好的交互，是在用户开口之前就已经完成的交互。

02技术构成：从数据到界面的五个环节

在技术层面，预测性设计的核心是机器学习和数据分析。实现它依赖几个关键的技术组成部分：全面的用户交互数据收集、基于数据构建的用户画像、运用机器学习算法的模式识别、根据识别模式构建的预测模型，以及能根据预测结果自动调整的自适应界面。

预测性设计的实施需要跨学科的专业知识和技能，涵盖心理学、认知科学、数据科学和人机交互等领域。设计师和开发者的紧密合作，对于创造真正能理解和预测用户需求的智能界面至关重要——这种合作能让产品和服务更贴合用户的实际需求。随着技术的持续进步，预测性设计将不断优化，为用户带来更加丰富和精准的个性化体验。

03平台级 AI：沉入系统层的智能

平台级 AI 通过与操作系统和硬件平台的深度集成，为用户提供了全新的体验。其关键特性包括：跨设备协同工作的能力、跨应用的协作、对用户行为和环境上下文的理解，以及自动化任务执行和个性化体验的提供——这些特性使用户在各种设备上都能享受无缝的体验。

自动化和智能化服务减少了用户的操作步骤，提升了效率；基于用户行为和偏好的智能推荐系统，使用户能更快接触到感兴趣的内容或服务。同时，平台级 AI 通过在本地设备上处理数据，增强了安全与隐私保护，让用户信息更安全。

平台级 AI 正迅速渗透到多个领域：在智能手机上，操作系统利用它提供智能助手、面部识别和语音控制等功能，极大丰富了交互体验；智能家居平台通过 AI 实现家居设备的自动化控制和能源管理；企业级解决方案通过 AI 优化资源分配和运营效率，提供智能决策支持；车载系统中的平台级 AI 则为驾驶者提供语音控制、导航建议和驾驶辅助，增强驾驶的安全性和舒适性。

AI 不再驻留在单个 App 内，而是沉入系统层，在所有应用与设备之间调度任务。

以上是关于预测性设计和平台级 AI 的概念性介绍。下面以荣耀 MagicOS 和苹果 Apple Intelligence 的技术及产品为例，更直观地了解这两种技术目前的实际应用和体验。

04案例一：荣耀 MagicOS 的「任意门」

荣耀在实践中打破设备间的界限，通过构建智能生态系统实现无缝协同工作。其操作系统 MagicOS 深度集成了平台级 AI 技术，提供智能场景识别、任务流转、个性化推荐和自然语言交互等功能，使用户在各种设备上获得一致体验。

4.1任意门：拖动即意图

MagicOS 8.0 上的「任意门」功能，基于 Magic Live 平台级 AI、多模态意图识别引擎和意图分析决策平台，实现了 App 之间的直接交互。例如朋友叫你聚餐、通过微信发来餐馆地址，以往你要么在滴滴里凭记忆输入地址，要么在微信里复制再粘贴过去；有了任意门，把微信里的地址直接拖到滴滴里即可，省去了传统复制粘贴的繁琐流程。再比如浏览小红书时种草了一款产品，无需打开淘宝搜索名字、或保存图片再用淘宝识图，直接按住图片拖到淘宝里就能完成。

4.2灵动胶囊与 Always On AI

MagicOS 新增的「灵动胶囊」功能，能在不影响当前操作的情况下显示用户想要的服务信息，提升消息的及时性；当不方便用手点击时，只需眼睛注视动态通知，就能进入应用。预测性设计加平台级 AI，让普通人也能体验到「意念操作」。荣耀的平台级 AI 愿景是创造一个 Always On AI——通过低功耗、跨设备的 AI 能力，使界面设计更智能、更个性化。

05案例二：Apple Intelligence 与 Ferret-UI

在 2024 年的全球开发者大会（WWDC）上，苹果展示了其 AI 技术 Apple Intelligence。它不仅是一系列 AI 功能的集合，而且贯穿于 iOS、iPadOS、watchOS、macOS 等多个操作系统之中。Apple Intelligence 能够理解并交互多种设备上的 UI，使 iPhone、iPad 和 Mac 之间的操作无缝切换，提供跨设备的一致体验。

5.1Ferret-UI：让 AI 看懂屏幕

这种跨平台的 UI 理解及交互能力，基于苹果的多模态大型语言模型 Ferret-UI。它的主要功能有三：一是引用和定位——理解并引用 UI 屏幕上的特定元素，如图标和文本；二是高级推理——进行详细描述、感知与交互对话、功能推断等高级任务；三是执行开放式指令——基于对 UI 屏幕的理解，执行用户的开放式指令。

相较于其他大模型，Ferret-UI 增强了识别小尺寸图像的能力，比如 icon、按钮、文本，并且不限于屏幕尺寸和比例；它还能理解屏幕变化和用户操作结果之间的关系，为 AI「看懂用户在做什么任务」以及「学习用户行为、自动执行任务」提供了支持。

5.2跨 App 的任务协作

Apple Intelligence 让不同 App 可以同时完成同一项任务、相互配合协作。往常我们要通过语音控制一款 App，只能依靠 App 自身的能力——并不是每个 App 都支持语音操作，而且所谓的语音操作往往也只是最基础的语音转文字或执行简单功能。有了搭载 Ferret-UI 的 Apple Intelligence，就可以通过 Siri 控制任何一款 App。使用场景将会是这样的：

「Hi Siri，帮我在携程预定这周六三亚的酒店一晚，评分 4.8 以上，去小红书参考热门酒店，最好是海景房，离机场近一些，价格不超过 800 一晚，备注无烟房和尽量安静，付款方式选离店后付。」

Siri 会借助 Apple Intelligence 的能力与各个 App 交互，自动完成整个预定流程——这正是预测性设计与平台级 AI 结合后，用户体验最直观的跃迁。

06结语：理解并预测，跨应用且跨平台

无论是 MagicOS 还是 Apple Intelligence，AI 技术带给用户的最大改变在于：理解并预测用户行为，实现跨应用、跨平台的指令理解和执行。随着 AI 技术不断发展，AI 处理将更多地在本地设备上进行，这将减少延迟并提高数据的隐私保护；平台也将变得更加个性化和自适应，能够根据用户行为进行智能调整，满足用户的个性化需求。对设计师而言，界面设计的对象正在从「响应操作的界面」转向「预判意图的伙伴」——这既是挑战，也是体验设计的新边疆。