AI、決心和投入，或許是新入場者的信心和優(yōu)勢。

文 | 黎詩韻
編輯| 靖宇

最近，UI 界面設計軟件賽道出現(xiàn)了一款新的產(chǎn)品。這挺讓人意外的，因為看起來這個賽道的市場競爭已經(jīng)飽和了。國外巨頭 Figma 成立 12 年，拿下了這一市場 70% 的份額；國內科技企業(yè)藍湖成立 5 年，對 Figma 緊追不舍。

然而，這個新玩家不僅要同時做國外、國內市場，還稱 Figma 是自己唯一的對手、要跟它一較高下，并不畏懼這是一家價值 200 億美金（一年半前 Adobe 的收購價）的公司。

這個新產(chǎn)品孵化自猿輔導，一家教育背景的公司。三年前，一場教育宏觀政策的調整后，猿輔導內部嘗試了羽絨服、月子中心、咖啡等多項業(yè)務，這款產(chǎn)品也是其中之一。

當時 ChatGPT 引發(fā)的 AI 熱潮還未發(fā)生，但團隊在考察完UI界面設計賽道后，就判斷 AI 會是自己逆襲 Figma 的機會。之后，AI 大模型席卷全球，甚至間接「攪黃」了 Adobe 對 Figma 的收購案——除監(jiān)管原因外，行業(yè)內普遍認為 AI 展現(xiàn)出了對傳統(tǒng) UI 界面設計的顛覆實力、讓 Adobe 開始重估 Figma 的價值。

為什么這支團隊會提前判斷 AI 能顛覆 UI 界面設計行業(yè)？一支教育背景的團隊又如何跨越行業(yè)壁壘做成這件事？AI 真的能給新入場者帶來挑戰(zhàn)巨頭的機會嗎？他們到底做得怎么樣？6 月 5 日，在經(jīng)過兩年半的籌備后，團隊在新加坡全球首發(fā)了這款名為 Motiff 妙多（以下簡稱 Motiff）的產(chǎn)品。

極客公園第一時間體驗了這款產(chǎn)品、并和幕后的創(chuàng)始團隊進行了交流。這些疑問有機會得到回答。

01

為什么是

界面設計賽道？

回到故事的起點。2021 年底，猿力科技 CTO、Motiff 聯(lián)合創(chuàng)始人楊元祖帶隊投入軟件應用方向。契機很簡單：當時團隊在用 AI 代碼助手 Github Copilot，盡管當時 AI 還沒有今天這么熱，但所有人都在用它寫代碼。這讓團隊意識到，如果能用 AI 結合效率工具，可能會帶來巨大的生產(chǎn)力變革。他們開始設想，能不能用 AI 來變革 UI 界面設計這個場景——團隊很多人從 2018 年起就開始使用 Figma、也調研過國內的相關產(chǎn)品，但都感覺「可以做得更好」。

UI 界面設計應個人電腦而生，只要有屏幕的地方就有 UI 界面設計，比如淘寶、美團、滴滴等 App 的每一個細節(jié)都是 UI 設計。而設計師的工作，對上要承接產(chǎn)品經(jīng)理對業(yè)務的理解意圖，對下要呈現(xiàn)一版直接面向用戶的可交互界面。

追溯 UI 界面設計領域的歷史，它大概經(jīng)歷了從像素時代、矢量時代再到協(xié)同時代的切換。Photoshop 曾是網(wǎng)頁設計師人手必備的像素時代設計工具；后來，Sketch 結合矢量設計，打造了一個專為 UI 設計師使用的編輯器；而 Figma 則打造了一個云端設計編輯器，讓設計師及其上下游能實時協(xié)作，避免了過去來回傳輸文件協(xié)作的低效，因此拿下了 UI 界面設計 70% 以上的市場份額。

Figma 解決了 UI 界面設計的云端協(xié)同問題｜圖片來源：Figma 官網(wǎng)

而當時的 Motiff 團隊則看到還有很多低效的部分有待解決。據(jù)極客公園了解，UI設計的工作流一般分為三個環(huán)節(jié)：設計師先根據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的需求設計相應的界面風格、確定后需要延續(xù)該風格以保持用戶體驗的一致性、不斷調整用戶界面以確保能實現(xiàn)最初的設計意圖。隨著分工的精細化，這個工作流中有大量重復性的、枯燥的工作。

團隊判斷，可以用 AI 來解決這個問題——AI 最擅長的從相同中學習規(guī)律，從而實現(xiàn)自動化、提高人的生產(chǎn)力。

「我們從第一天就想得比較明白，AI 是我們唯一把握的機會?！筂otiff 運營副總裁張昊然對極客公園表示。在加入 Motiff 之前，他在猿輔導的斑馬負責產(chǎn)品和運營。

這個 Idea 看起來跟集團其他方向有所不同，更偏科技屬性的創(chuàng)業(yè)?！傅鋵崨]有什么不同，都是集團基于一套判斷選擇出來的方向?！箯堦蝗徽f。

他所說的這一套統(tǒng)一的判斷，是猿輔導母公司基于過去優(yōu)勢的梳理，總結出的三條適合自己的方向：

1）重產(chǎn)品和研發(fā)，過去猿輔導開發(fā)了斑馬、猿輔導等優(yōu)秀產(chǎn)品，且 2014 年的時候就成立了 AI LAB，這是其優(yōu)勢之一；

2）重品牌，過去公司打造了猿輔導等成功的教育品牌；

3）重規(guī)模化的業(yè)務，過去教育實際上是一個規(guī)模化的業(yè)務，團隊也在過程中鍛煉出了規(guī)模化服務能力。

可以理解羽絨服、月子中心、消費品等方向符合這三點，但為什么界面設計方向符合？

在張昊然看來，界面設計軟件本質上考驗的是產(chǎn)品能力，因為設計師們用起來的體驗是很直觀的；其次，它也重品牌，比如 Figma 就鎖定了設計師們的心智；再次，這是一個規(guī)模化的、可以長久做下去的大賽道。

團隊算過一筆賬，F(xiàn)igma 一年大概向一位設計師收 4000 元左右，軟件付費還不及人力成本的 1%。團隊判斷，屏幕界面設計的數(shù)字化仍有增長空間。Figma 一年收入在上億美金，這個市場規(guī)模只會更大。

那么一個不得不問的問題是，作為一個新團隊怎么能有實力挑戰(zhàn) Figma？拿下 70% 以上市占的 Figma，幾乎沒有真正的對手。

張昊然說，這正是「反直覺」的部分。過去，F(xiàn)igma 的市場競爭是不飽和的，因為沒有團隊擁有足夠的人才密度、基礎設施、并施以足夠的注意力。但在 2021 年那個背景下，猿輔導這家估值近 200 億美元、手握數(shù)十億美元融資額、擁有教育大戰(zhàn)中卓越戰(zhàn)績和諸多資源積累的公司，盯上了這個賽道。他們試圖跟 Figma 掰一掰手腕。

「AI 的出現(xiàn)讓這個行業(yè)不再是 Figma winner takes all（贏家通吃）?！箯堦蝗徽f。

02

AI、決心和投入，

或許是追趕的關鍵變量

想在界面設計賽道跟 Figma 爭一爭高低，核心就看能不能拿出比它性能更優(yōu)的產(chǎn)品。做出 AI 功能之外，還需要做出一個媲美 Figma 的具備云端協(xié)同能力的專業(yè)設計編輯器。這意味著，要追上 Figma 積累近十年的頂尖界面設計技術，對產(chǎn)研考驗巨大。

這個目標看起來非常艱難，甚至不太能實現(xiàn)。但 AI 帶來了改變的可能性。

在 AI 方面，團隊過往是有技術積累的。2014 年，猿輔導就成立了專注 AI 技術前沿探索與應用的 AI Lab。當時，這個實驗室研發(fā)了用于預測學生能力值的心理學 IRT（項目反應理論）模型，該模型的第一行代碼就是由楊元祖寫下。

在 AI 技術積累之外，與團隊一起回顧過去兩年半的研發(fā)歷程，斗志和決心也是其追趕 Figma 的兩大關鍵因素。

這似乎是一支基于某種共同「信念」聚集起來的產(chǎn)品研發(fā)團隊。在過去多年的教育行業(yè)大戰(zhàn)中，猿輔導通過高薪吸引了許多優(yōu)秀的產(chǎn)品研發(fā)人才。他們有更遠大的志向，希望做些不一樣的事情，不論是為自己還是為公司。

有什么目標能比「挑戰(zhàn) Figma」更吸引人呢？Motiff 正式立項后，猿輔導內部頂尖的工程師開始向其聚集。張昊然列舉了猿輔導過去的核心項目，如斑馬、猿輔導等，其負責人都已加入其中。有的從管理數(shù)百人轉為管理數(shù)十人，這表明團隊的戰(zhàn)斗力變得更為精悍。

薪水側面體現(xiàn)了這群人才的實力。據(jù)了解，Motiff 工程師的薪水比同期大廠高不少。張昊然認為，這樣一支有戰(zhàn)斗力且優(yōu)秀的產(chǎn)研團隊，是 Motiff 最重要的競爭力。

本質上，這家公司大概相信這樣一件事情：召集一幫最優(yōu)秀的人才，給他們一個清晰、遠大的目標，他們就會投入決心和斗志，讓不可能變成可能。也許正因如此，他們覺得一支教育背景的團隊，跨越行業(yè)壁壘去做 UI 界面設計這件事，也并非不可實現(xiàn)。

比如如何快速了解界面設計行業(yè)、懂用戶痛點？答案是努力學。張昊然的方法是幾個月內密集見了近 70 位各互聯(lián)網(wǎng)公司的設計負責人，最后對設計師的痛點如數(shù)家珍。比如團隊成員是這樣了解用戶痛點的：他們要將設計師們日常的工作錄屏，然后反復觀看；他們還要用自家軟件臨摹出某 App 的 UI 界面。

又比如 Figma 沉淀了近十年的技術壁壘，要怎么追上？答案還是努力學。Figma 的核心獨家技術是云端設計協(xié)作，這對性能——即編輯器的流暢性、魯棒性（穩(wěn)定性）等考驗極大。而國內相關研究屈指可數(shù)，「很多都是奧賽級別的難題?！箯堦蝗徽f。而團隊的方法是，從行業(yè)公開的技術報告里一點點學、并不斷嘗試和「交學費」。

為了解決性能問題，他們甚至把底層技術架構推倒重來。很多研發(fā)同事會在分享會上說，這是他們職業(yè)生涯做過最難、最強的項目。

張昊然說，之前團隊預期用一年把這事做成，結果發(fā)現(xiàn)工程難度實在太大。而解決辦法也是一樣的——就是投入更多的決心和資源。2022 年，在研發(fā)近一年后，團隊又在集團內部號召了第二波產(chǎn)研人才。內部做好了投入至少 3-5 年的決心。

「你無法逃避，就是需要破釜沉舟的決心?！箯堦蝗徽f。他認為在極度專注之后，很多看起來很難的事情，其實沒有那么難。

經(jīng)過兩年半這件事終于做完了。6 月 5 日，團隊向全球發(fā)布了 Motiff 產(chǎn)品。團隊介紹，這是繼 Figma 之后全球第二家、也是國內首家自研 Web 端圖形渲染引擎的產(chǎn)品，在多個性能方面逼近甚至超過 Figma。

Motiff 產(chǎn)品界面｜圖片來源：Motiff

以流暢度為例，Motiff 的 FPS（畫面每秒幀數(shù)）保持在 50 以上優(yōu)秀區(qū)間、Figma 為 40 左右。在魯棒性方面，Motiff 在超過 100 萬圖層元素的單畫布中依然可以順暢編輯，而同樣環(huán)境下 Figma 在達到 80 萬圖層時部分功能會受限。

同時，其價格比 Figma 更低。Motiff 面向全球市場統(tǒng)一定價，其中基礎版免費；專業(yè)版基礎功能價格為 24 元/月（國際版 4 美元/月），研發(fā)模式 6 元/月（國際版 1 美元/月）；企業(yè)版基礎功能價格為 90 元/月（國際版 15 美元/月），研發(fā)模式 18 元/月（國際版 3 美元/月）。以此計算，企業(yè)采購的綜合價格相比 Figma 低 80% 以上。

之所以定價更低——在張昊然看來，Motiff 定位在于 AI 設計，那么基礎的設計協(xié)作功能應該作為「標配」、最終收費的核心要靠 AI 功能。目前 Motiff 的 AI 功能限時免費。

Motiff 各版本定價｜圖片來源：Motiff

03

沒有業(yè)務歷史包袱，

AI 設計跑得更快

如果說追趕 Figma 已有的性能是起跑線，那么用 AI 技術改造界面設計軟件這件事，才是團隊真正重要的工作。

Motiff 很接近今天我們常說的「AI Native」（AI 原生）企業(yè)。也就是說，它是一個生來就帶著用戶痛點、希望用 AI 來解決的企業(yè)，而不是已經(jīng)有成熟業(yè)務、希望用 AI 來改造的企業(yè)。這是它和 Figma 的根本區(qū)別。

但張昊然認為更準確的說法應該是「AI Driven」（AI 驅動）。跟那些先有 AI 技術、再尋找應用場景的企業(yè)相比，Motiff 是先找到了應用場景、再用 AI 解決問題。

如果說在 Figma 主攻的云端協(xié)同方向，更像是前者已經(jīng)交了一份 100 分的答卷，團隊要努力琢磨怎么追平分數(shù)；而在團隊率先做的AI設計方向，這則更像是一道開放試卷，怎么解題其實沒有標準答案。

這帶來的優(yōu)勢是，在沒有過去業(yè)務歷史包袱的情況下，團隊對外既不用擔心加功能會影響用戶體驗、對內也不用擔心會面臨的組織溝通等掣肘。就像在一張空白的紙上作畫，輕松、容易施展開。

通過觀察設計師日常工作行為，團隊發(fā)現(xiàn)了其中高頻的、高重復性的部分，這就是率先可以用 AI 來解決的。

比如團隊發(fā)現(xiàn)，設計師們日常工作中有 50% 以上的動作是「重復」，即不斷復制、粘貼、修改；他們還要不斷調整頁面布局、拖拽移動、對齊，以保證整個頁面的有序；搭建一套統(tǒng)一風格的設計系統(tǒng)是很重要的，但很多企業(yè)沒有實力搭建、或者維護的成本過高……這些工作耗費了設計師們大量的時間、精力，也耗費了企業(yè)大量的成本。

一個夸張的例子是，某大廠為了調整產(chǎn)品系列里兩個卡片的間距，總共 2000 多個界面的修改——花 10 個設計師兩周的時間。

在 2021 年底，Motiff 試圖用 AI 來改造這件事的時候，大模型還沒有席卷全球，團隊更多是基于傳統(tǒng)的深度學習在做：即通過大量的數(shù)據(jù)訓練，讓 AI 能在這些重復的設計、行為中學到規(guī)律，最終實現(xiàn)自動化生產(chǎn)、達到設計工作的降本增效。

6 月 5 日，Motiff 展現(xiàn)了核心的五大 AI 功能：「AI 復制」、「AI 布局」、「AI 設計系統(tǒng)」、「AI 生成 UI」和「AI 魔法框」。

其中，「AI 復制」是把設計師日常工作中大量重復的「復制-粘貼-逐一修改」，一鍵用 AI 來完成，省去了繁瑣的調整步驟?！窤I 布局」則讓 AI 幫助設計師布局，讓他們能兼得自由設計和結構化設計的優(yōu)勢。張昊然介紹，經(jīng)過團隊測試，在諸多場景下，使用這些 AI 工具可降低設計師 50% 以上的重復操作。

Motiff 的 AI 復制功能｜圖片來源：Motiff

Motiff 的「AI 設計系統(tǒng)」則既可以讓設計師在創(chuàng)建和維護「設計系統(tǒng)」時，一鍵找出需要的組件和樣式；也可一鍵對「設計系統(tǒng)」進行一致性檢查。它把過去需要設計師花費至少幾周才能完成的工作，縮減到只要幾分鐘。

而 2022 年底爆火的大模型技術，則主要影響了這項「AI 生成 UI」功能。

很多人都看到過 GPT-4 的驚艷展示：僅僅在紙上畫下 UI 界面的草圖，ChatGPT 就能直接生成 UI 界面。外界討論甚多的是，大模型是否就此讓 UI 設計從 GUI（圖形交互界面）轉向 LUI（語言交互界面），從而顛覆整個 UI 行業(yè)。甚至從這個角度來說，具備這項能力的大模型公司也可能會顛覆 UI 設計軟件公司。

張昊然說，在最開始看到 GPT4.0 的演示時，團隊內部也感到震撼、甚至害怕。「你會覺得自己過去的（AI）嘗試沒有意義了?！谷欢诼庾R到技術的邊界后，這種恐懼感在慢慢減退。「其實做出一個看似可用的東西和實際可用的東西之間，有著巨大的 gap。」他說。

但這的確是 UI 行業(yè)最重要的變量，gap 彌合的拐點不知何時到來，團隊必須現(xiàn)在先跟上——因此團隊也抓緊推出了「AI 生成 UI」這一功能。用戶只需要文字輸入一段話，Motiff 就能呈現(xiàn)一版設計圖稿。

Motiff 的 AI 生成 UI 功能｜圖片來源：Motiff

張昊然介紹，Motiff 的所有 AI 功能都比 Figma 做得更快。而之所以能更快，沒有業(yè)務歷史包袱是一個很重要的原因。在他看來，傳統(tǒng)玩家對已有工具做迭代是痛苦的，這是所有的老產(chǎn)品在遇到新技術時都會陷入的陷阱，很難克服。

他認為，抓住先發(fā)優(yōu)勢、并且積累出品牌價值，將會變成 Motiff 的競爭優(yōu)勢。目前，團隊依然對這位強大的對手保持密切關注。

不過衡量產(chǎn)品有沒有價值，核心是看有沒有人買。一個讓團隊振奮的案例是，就在產(chǎn)品發(fā)布之前，某家大型企業(yè)在 Figma 訂閱到期之際，在試用 Motiff 之后，決定從 Figma 遷移到 Motiff。這給了他們很大的信心?！肝覀兙褪且诒容^下勝出。這種勝出一旦出現(xiàn) 4-5 個，PMF（產(chǎn)品符合市場需求）或許就出現(xiàn)了?！顾f。

他們的目標比 Figma 更大。在張昊然看來，F(xiàn)igma 主打協(xié)同，本質解決的是效率問題（降低溝通成本）。而 Motiff 主打 AI，本質解決的是生產(chǎn)力問題，「這個價值遠大于協(xié)同。」

在一年半的全球 AI 熱潮下，新 AI 產(chǎn)品層出不窮，Motiff 的故事算是很有代表性、又極為獨特的那一類。這是一個有明確市場需求、并極早投入 AI 技術的企業(yè)，一個在外力推動下誕生的企業(yè)，一個巨頭的零基礎追趕者。它身上展現(xiàn)出了這樣一種可能性：一家企業(yè)如果清晰地知道自己擅長什么、并能把握明確的市場機會，再投入罕見的決心和意志，或許就能打穿不同賽道壁壘、持續(xù)拿到贏的機會。而 AI，也可能成為很多新入場者重構行業(yè)舊秩序的那道縫隙。

大模型為這個過程按下了加速鍵。張昊然說，兩年半前創(chuàng)業(yè)時，團隊提 AI 生產(chǎn)力工具還沒有人信。而今天再提，聽起來像是在蹭熱度。不過他不覺得這是壞事。

「你非常怕的一件事是，你所期望的那個未來，做了十年都沒有達成。你需要一個外界變化的機會拐點?！顾J為，現(xiàn)在這個機會拐點已經(jīng)來了。

*頭圖來源：Motiff

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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