想做好AI产品设计？先掌握这个大厂高手总结的底层框架！

Hi，各位产品和设计的同学！

面对 AI 浪潮，我们都有一种“淘金热”式的兴奋和焦虑。但冷静下来会发现，很多产品引入 AI 的方式，就像给一辆马车装上了喷气引擎——看起来很酷，但体验却格格不入。

我们看过太多盘点 AI 工具的文章，也熟悉了“副驾驶”、“生成器”这些时髦词汇。但今天，我想带你跳出这些表象，深入一步，构建一个能系统性思考 AI 产品设计的底层框架。

这个框架，我称之为 “AI 产品设计二维矩阵”。

它能帮助我们清晰地解构任何一个成功的 AI 功能，并系统性地发掘自己产品中的创新机会。

准备好了吗？让我们开始构建这个强大的思维模型。

更多AI产品设计方法：

第一步：理解两个维度

任何一个 AI 功能，我们都可以从两个维度去剖析它：

① Y 轴（纵轴）：AI 核心能力 (What) - AI 到底在做什么？

这关乎 AI 的技术本质，是它能提供的核心价值。

② X 轴（横轴）：交互模式 (How) - AI 如何与用户互动？

这关乎用户体验，是 AI 能力被“包装”成什么样貌呈现给用户。

成功的 AI 产品，就是在这两个维度上找到了完美的交叉点。

Y 轴深度解析：AI 核心能力 (What) -AI 到底在做什么？

在眼花缭乱的 AI 应用背后，AI 真正能为我们做的事情，可以被归纳为四种基础且强大的核心能力。它们就像是 AI 工具箱里的四件“神兵利器”，决定了 AI 能创造什么样的价值。

理解与合成 (Understand & Synthesize)

一句话定义：让 AI 成为你的“超级大脑”，消化海量信息，并提炼出黄金。

想象一下，你面对的是一座由信息构成的巨大山脉——无数的文章、报告、邮件、会议记录、用户评论堆积如山。单凭人力，我们可能只能在山脚徘徊。

而“理解与合成”能力，就是赋予了 AI 一双“透视眼”和一双“巧手”。

1. “理解”是输入：AI 能像人类一样阅读和听懂这些信息。它能识别语言、理解语义、抓住上下文、甚至感知情绪。它不再是简单的关键词匹配，而是真正地“读懂了”。
2. “合成”是输出：在读懂之后，AI 能按照你的要求，对信息进行高效的重组和提炼。这就像一个顶级的咨询顾问，能从冗长的财报中，一眼看出核心风险；或像一个资深编辑，能将杂乱的访谈录音，整理成逻辑清晰的稿件。

这个能力主要解决的是「信息过载」和「认知效率」的问题。

经典应用场景：

1. 内容摘要：将一篇万字长文浓缩成 300 字的摘要。（如：Kimi 智能助手、夸克摘要）
2. 会议纪要：自动将 1 小时的会议录音，提炼成“核心要点”、“待办事项”、“关键决策”。（如：飞书妙记、钉钉闪记）
3. 情感分析：自动分析成千上万条用户评论，告诉你产品的正面和负面情绪分布。（如：各类舆情监控系统）
4. 智能翻译：不仅是字面翻译，更能理解文化和语境，提供更地道的译文。（如：DeepL、腾讯翻译君）
5. 信息分类与打标：自动给邮件、新闻、客户工单打上“紧急”、“投诉”、“咨询”等标签。

生成与创作 (Generate & Create)

一句话定义：让 AI 成为你的“灵感缪斯”，将你的想象力变为现实。

如果说“理解与合成”是处理已知，那么“生成与创作”就是探索未知。这个能力让 AI 从一个信息处理器，一跃成为了一个内容创造者。

它打破了创作的壁垒，让原本需要专业技能和大量时间投入的工作，变得触手可及。它就像一个拥有无穷技能的艺术家、作家、程序员和设计师的集合体。

1. 输入是“种子”：你的一个想法、一句话描述、一张草图，甚至只是一种风格，都可以作为创作的“种子”。
2. 输出是“作品”：AI 会围绕这颗种子，生根发芽，最终“长”出完整的作品——一篇文章、一幅画、一段代码、一首歌曲。

这个能力主要解决的是「创意瓶颈」和「生产力解放」的问题。

经典应用场景：

1. 文案写作：生成小红书文案、营销邮件、广告口号、甚至小说章节。（如：豆包、文心一言）
2. 图像生成：根据文字描述，创造出照片级、插画级、甚至是超现实的视觉作品。（如：Midjourney、文心一格）
3. 代码生成：辅助程序员编写、调试、甚至解释代码。（如：GitHub Copilot、通义灵码）
4. UI 设计：输入一句话，直接生成 App 或网页的界面设计稿。（如：即时 AI、MasterGo AI）
5. 音乐/视频创作：生成符合特定情绪和风格的背景音乐或视频片段。（如：Suno AI、Runway）

预测与推荐 (Predict & Recommend)

一句话定义：让 AI 成为你的“水晶球”，从过去洞察未来，在迷雾中指引方向。

人类决策常常依赖于经验和直觉，但这些都可能存在偏差。AI 的“预测与推荐”能力，则是基于海量数据和复杂算法，进行概率性的推断。它可能无法 100%准确，但它能极大地提高我们决策的胜率。

它就像一个不知疲倦的数据分析师，能从看似毫无关联的数据点中，发现隐藏的模式和趋势。

1. 输入是“历史”：你的每一次点击、每一次购买、每一次停留，都成为了 AI 学习的数据。
2. 输出是“可能”：AI 会告诉你“接下来最可能发生什么”，或者“你最可能喜欢什么”。

这个能力主要解决的是「决策不确定性」和「个性化体验」的问题。

经典应用场景：

1. 电商推荐：“猜你喜欢”功能，根据你的购物历史推荐商品。（如：淘宝、京东）
2. 内容推荐：根据你的观看/阅读偏好，为你定制信息流。（如：抖音、今日头条、Spotify）
3. 智能导航：预测未来 15 分钟的路况，为你规划出最快的路线。（如：高德地图、百度地图）
4. 金融风控：实时判断一笔交易是否为欺诈行为。
5. 销售预测：预测下一季度的产品销量，帮助企业管理库存。

执行与自动化 (Execute & Automate)

一句话定义：让 AI 成为你的“万能管家”，将你从重复、繁琐的事务中解放出来。

我们每天的工作和生活中，充满了大量重复、机械、但又必须完成的任务：整理文件、预定会议、填写报销单、回复常规邮件……这些任务消耗了我们大量的精力和时间。

“执行与自动化”能力，就是让 AI 化身为一个可靠的数字员工，去精准、高效地完成这些任务。

1. 输入是“规则”或“指令”：你可以预设一套规则（例如“如果收到发票邮件，就自动存入‘报销’文件夹”），或者直接下达一个指令（“帮我预定明天下午两点和张三的会议”）。
2. 输出是“行动”和“结果”：AI 会跨越不同的应用和平台，替你完成一系列操作，最终只向你交付一个结果。

这个能力主要解决的是「重复性劳动」和「流程效率」的问题。

经典应用场景：

1. 智能家居：一句话控制全屋家电，执行“回家”、“睡眠”等场景模式。（如：天猫精灵、小爱同学）
2. 工作流自动化：自动将新收到的客户邮件，同步到 CRM 系统并创建任务。（如：Zapier、国内的“集简云”）
3. 智能客服：自动回答用户的常见问题，甚至完成查单、退款等操作。（如：各大电商和银行的智能客服）
4. 日程管理：自动扫描你的邮件，发现会议邀请并添加到你的日历中。

X 轴深度解析：交互模式 (How) -AI 如何与你互动？

如果说 AI 的核心能力是发动机的“马力”，那么交互模式就是这辆车的“驾驶舱”——它决定了你是开着一辆F1赛车，还是一辆舒适的豪华轿车，或是一辆全自动驾驶的未来汽车。

一个好的交互模式，能让强大的 AI 能力变得平易近人、恰到好处。目前，最主流和成功的交互模式，可以归纳为以下四种。

副驾驶 (Co-pilot)

一句话定义：AI 是你身边“眼疾手快”的助手，在你需要时，它才出手。

想象一下，你正在专心致志地开车（执行你的核心任务，如写作、编程、设计），“副驾驶”模式的 AI 就静静地坐在旁边看地图。它不会打扰你，但当你稍微偏离路线，或前方有更优选择时，它会轻声提醒：“或许，我们可以走这条路？”

它的核心哲学是「增强，而非取代」。 它尊重用户的主导地位，把控制权牢牢交在用户手中。

1. 触发方式：通常是上下文相关的、用户主动的。比如，选中一段文字、鼠标悬停在某个元素上、或在特定位置按下快捷键/输入特定符号（如/）。
2. 界面呈现：极其轻量和无干扰。可能只是一个浮动的小图标、一行灰色的建议文本、或一个下拉菜单。它绝不会用一个巨大的弹窗来打断你的心流。
3. 用户控制：永远提供清晰的“接受”、“拒绝”或“修改”选项。AI 只是建议者，用户才是决策者。

这个模式最适合「深度嵌入现有工作流」的场景，旨在提高专业人士的效率。

经典场景：

1. 在 IDE 里写代码时：GitHub Copilot 以灰色文本补全代码，按 Tab 即可接受。
2. 在 Notion 里写文档时：选中文字后弹出 AI 菜单，帮你总结或润色。
3. 在 Excel 里处理数据时：用自然语言命令它“帮我把这一列的负数标红”，它立刻帮你完成。

自动化管家 (Butler)

一句话定义：AI 是你“看不见”的贴心管家，在你察觉之前，它已为你打点好一切。

一个顶级的英式管家，绝不会在主人面前炫耀自己做了多少工作。他总是在你看不见的地方，把庄园打理得井井有条。你享受到的，只是一个完美、舒适、高效的环境。

“自动化管家”模式的 AI 就是如此。它的最高境界是 “润物细无声”。

1. 触发方式：几乎是全自动的，基于预设规则或后台的持续学习。用户几乎零输入、零操作。
2. 界面呈现：通常是“隐形”的，用户感知不到交互过程，只看到最终的结果。或者只在必要时通过通知或报告来体现它的存在。
3. 用户控制：控制权体现在“后台设置”上。用户可以开启/关闭自动化，或者调整规则，但不会在任务执行的当下进行干预。

这个模式最适合处理「高频、重复、有明确规则」的任务，旨在将用户彻底解放。

经典场景：

1. Spotify 的“每周发现”歌单：每周一自动出现在你的音乐库中，无需任何操作。
2. 智能家居的“回家模式”：当你开门时，灯光、空调、音乐自动为你准备好。
3. Google Photos 的照片分类：它在后台自动识别人脸、地点、事物，你只管享受搜索的便利。

生成式创造者 (Creator)

一句话定义：AI 是你的“神笔马良”，你给它一个命题，它为你画出一幅完整的画卷。

这个模式下，AI 不再是辅助，而是创作的主力。你扮演的角色，更像是一个导演或艺术指导，负责提出创意、给出方向、并对结果进行评估和调整。

它的核心是一个「指令 → 生成 → 迭代」的创造循环。

1. 触发方式：用户通过一个明确的输入框（Prompt Box）发起任务，输入详细的指令。
2. 界面呈现：界面中心通常就是输入区和输出区。它会清晰地展示生成的结果（通常是多个选项），并提供方便的迭代工具（如“重新生成”、“基于此图进行变化”、“高清化”等按钮）。
3. 用户控制：控制权体现在“Prompt 的精准度”和“对生成结果的筛选与迭代”上。用户的能力在于如何用语言精确地“驾驭”AI。

这个模式最适合「从零到一的开放式创作」场景，旨在引爆灵感和大规模内容生产。

经典场景：

1. Midjourney / 文心一格：你输入“一只穿着宇航服的猫在月球上弹吉他，赛博朋克风格”，它为你生成图像。
2. Suno AI：你输入歌词和音乐风格，它为你谱曲并演唱。
3. 即时 AI：你输入“设计一个冥想 App 的登录页，采用深色模式”，它为你生成 UI 设计稿。

对话式内核 (Conversational)

一句话定义：AI 是你“无所不知”的伙伴，你们通过一问一答，共同探索和解决问题。

这是最接近人类自然交流方式的模式。整个产品的核心就是一个对话界面。你不需要学习复杂的菜单和按钮，只需要像和朋友聊天一样，用自然语言提出你的问题和需求。

它的核心是「自然语言理解」和「多轮上下文记忆」。

1. 触发方式：简单直接，就是在一个输入框里打字或说话。
2. 界面呈现：类似微信或 iMessage 的聊天流。为了提升体验，回答会采用流式输出（打字机效果），并嵌入丰富的 UI 元素（如代码块、表格、图片、按钮），而不仅仅是纯文本。
3. 用户控制：控制权体现在“提问的艺术”和“追问的能力”上。通过不断追问和澄清，引导 AI 给出更精准、更深入的答案。
4. 这个模式最适合「开放式探索、信息查询、和需要多步协调」的任务。

经典场景：

1. ChatGPT / 文心一言：进行知识问答、头脑风暴、文案写作。
2. Perplexity AI：进行带信息来源的深度研究和探索。
3. 支付宝智能客服：通过对话帮你查账单、办业务。

第二步：构建AI 设计矩阵

构建 AI 设计矩阵：案例与洞察

现在，最精彩的部分来了。我们将两个维度结合，构建出一个 4x4 的矩阵。你会发现，那些顶尖的 AI 产品，都能在这个矩阵中找到自己的精准定位。

深度案例解析：用矩阵思维看懂 AI 产品

这个矩阵不仅是一个分类表，更像一张解剖台。让我们拿起手术刀，通过对比分析，看看同一个 AI 能力（Y 轴）如何通过不同的交互模式（X 轴）呈现出截然不同的产品形态。

剖析一：“理解与合成”能力的四重奏

这是 AI 应用最广泛的能力，几乎每个格子都有经典案例。

① 副驾驶 x 理解合成：Notion

选中文字一键总结、翻译。

② 管家 x 理解合成：夸克 App

当你只是在进行信息浏览时，你甚至不想主动点击任何按钮。“管家”模式的夸克 AI 摘要就体现了价值。它在你打开搜索结果前，就已自动将网页摘要呈现给你，主动服务，让你无感提效。

③ 创造者 x 理解合成：Kimi 智能助手

当你有一个明确、宏大的任务——比如需要学习一份上百页的专业材料并应用到项目中时，你会选择“创造者”模式的Kimi。你把文件“喂”给它，下达一个清晰的指令（Prompt），它为你“创造”出一份全新的、结构化的摘要，帮助你快速学习。这是一个目标导向、重度参与的交互过程。

④ 对话式 x 理解合成：百度文库 AI

当你不仅想“知道”内容，更想“理解”内容时，“对话式”的百度文库 AI 提供了可能。你可以上传一篇论文，然后像请教老师一样，就其中的某个观点进行多轮追问。这是一种探索式、可深挖的交互，将静态知识变成了动态对话。

剖析二：“生成与创作”能力的多样玩法

① 专业创作：WPS AI (副驾驶 x 生成创作)

在专业的办公场景下，创作往往是连贯的。WPS AI 的交互模式就非常克制。你正在写文档，输入/ai，它能帮你续写、润色，或基于大纲生成 PPT。它是你写作流中的一个“超级插件”，无缝融入，增强而非打断。

② 大众娱乐：文心一格 (创造者 x 生成创作)

而对于绘画这种从零到一的创作，则更适合“创造者”模式。文心一格提供了一个画布，你用语言作画，通过调整 Prompt 来“炼丹”。这是一个开放式、高自由度的创作游乐场。

③ 日常沟通：豆包 (对话式 x 生成创作)

当创作需求更偏向日常沟通，如写一篇小红书文案时，“对话式”的豆包就显得格外亲切。你可以跟它说：“帮我写个探店笔记，要俏皮一点的风格。” 这种拟人化、风格化的交互，降低了创作的心理门槛。

剖析三：“预测与推荐”能力，润物无声

这个能力的案例，完美诠释了“管家”与“副驾驶”的细微差别。

① 极致的管家：淘宝/抖音 (管家 x 预测推荐)

你打开 App，推荐系统这位“管家”早已为你布置好了一切。它基于海量数据进行预测，你无需任何操作，只需享受个性化内容带来的沉浸体验。这是完全由 AI 主导、旨在提升用户粘性的模式。

② 适时的副驾：高德地图 (副驾驶 x 预测推荐)

你在开车时，AI 预测到前方拥堵，高德地图会弹出一个小提示：“发现一条更快路线，可节省 10 分钟，是否切换？” 它在关键节点给出建议，但最终决策权依然在你手中。这是为了辅助用户做出更优决策。

剖析四：“执行与自动化”能力，从虚拟到现实

① 解放双手的管家：天猫精灵 (管家 x 执行自动化)

“我回家了。” 一句话，灯光、窗帘、音乐全部自动开启。这是典型的“管家”模式，它在后台执行一整套预设的动作流，为你提供无缝的智能生活体验。

② 精准提效的副驾：剪映 (副驾驶 x 执行自动化)

在剪辑视频时，你点击“智能字幕”，AI 自动帮你完成识别语音、生成字幕、对齐时间轴这一系列繁琐操作。它替代的不是你的创意决策，而是流程中最机械、最耗时的部分。

③ 面向开发者的创造者：Coze (扣子) (创造者 x 执行自动化)

更进一步，Coze 让普通人也能“创造”能执行任务的 AI。你用自然语言描述希望 AI Bot 做什么（比如“帮我创建一个能查询天气并发送到飞书群的机器人”），Coze 就能帮你自动编排出工作流和 API 调用。这是一种元自动化，即“创造自动化工具的自动化”。

通过这个矩阵，我们可以清晰地看到：

1. 对角线趋势：“理解”能力更适合“副驾驶”和“管家”模式；而“创作”能力则天然与“创造者”和“对话”模式契合。
2. 创新空白区：矩阵中的空白或案例较少的格子，往往是潜在的创新机会点。比如，“自动化管家”模式下的“生成与创作”，是否可能？（也许未来 AI 可以根据你的日历和邮件，自动为你起草会议纪要初稿？）

给产品设计师的行动指南

这个二维矩阵，不仅仅是一个分析工具，更是一个 创新地图。当你为自己的产品规划 AI 功能时，可以这样使用它：

第一步：定位核心能力 (Y 轴)

思考你的产品场景中，用户最需要 AI 解决什么问题？是信息过载（需要理解与合成），还是创作瓶颈（需要生成与创作）？

第二步：探索交互模式 (X 轴)

确定了核心能力后，遍历四种交互模式，思考哪种方式最符合你的用户习惯和产品调性？

“我能否用‘副驾驶’模式，无缝地将这个能力集成到现有流程中？”

“这个功能是否能做成‘自动化管家’，让用户彻底解放双手？”

第三步：寻找最佳交叉点

在矩阵中找到那个最能创造价值、且用户体验最好的点，那就是你的 AI 功能应该落地的方向。

忘掉那些零散的 AI 功能点吧。从现在开始，用“二维矩阵”的系统性思维，去构建真正优雅、有效、且深入人心的 AI 产品体验。