Figma 和 Adobe 之间的第一轮博弈以 Adobe XD 祭天、Figma 拿到天价卖身契收尾。殊不知紧随其后的 AI 变革，将这场原本板上钉钉的收购案，拉扯到了另外一个方向。
重新分家的 Adobe 和 Figma 在席卷世界的 AI 浪潮中，唯一的牌桌上的竞争者，这一轮的大洗牌当中，AI 将设计、创作、 表达的权力再一次下放给更普遍的用户（虽然依然还不够成熟），Adobe 和 Figma 连同 Midjourney 、Stable Diffusion，乃至于最近刚刚发布的苹果智能（Apple Intelligence），一同加入了这场大逃杀，而这可能将是一场旷日持久的拉锯战。
对于 Figma 而言，选择是显而易见的。结合现有的 AI 技术，将大模型引入 Figma，为设计师和创作者提供更加沉浸式的 AI 功能，将 AI 和设计工作流无缝地连结到一起，赋予创作者更强地生产力，从而将设计师、设计团队和背后地大小科技企业，继续绑在 Figma 地战车之上，思路上和 Apple Intelligence 一样。
对于快速进化、一直处于某种生存焦虑中的 Figma 而言，这组感觉应该是很熟悉的。
如果你在工作中需要高强度地使用 Figma，也许你已经看过了 Figma 这次 Config 大会上所发布的新功能、新特性，如果你未曾了解，也可以查看彩云的这篇文章，汇总了这次几乎全部的功能更新：
不过，在每一次花团锦簇精心设计的发布会背后，总还是得「拷问」一下这些「新功能」，它们真的能达到那样完美的体验，那么优秀的效果吗？
比较极端的「动态极简」UI3
先从 UI3 开始说起。
对于越来越大的产品体量，Figma 选择来向 Zbrush 这类提供灵活自定义界面的设计工具靠拢。如果你见过其他人用 Zbrush，你会发现不同的用户自定义菜单截然不同，可以超级简单，也可以相当复杂。
UI3 就是 Figma 交出来的答卷，Figma 默认将越来越复杂的功能隐藏起来，进而替换成为更为极简的界面，大量原本默认处于左右两侧的边栏以及位于页面上下的菜单，都收缩一个极简的工具栏当中：
这种激进的 UI 修改方式，Figma 的解释是让宝贵的设计空间还给用户和设计内容，原本位于两侧和顶部的功能区则是在需要的时候再出现，可调整空间的菜单栏让用户可以按照自己的需求来调整。
此外，还有大量的功能区和控件是只有悬停的时候才会显示，以前熟悉的属性栏和设计师所习惯存在的面板也被迭代没了，整个界面更加「动态」。
按照 Figma 的解释，这种 UI 模式的改变是为了「平衡新手设计师和专业设计师的需求」，也是为了「以用户为中心，而不是以 Figma UI 为中心」，这些解释合理，但是全新的界面设计对于 新老设计师而言，都有着不低的学习成本。
Figma 这种「降低复杂度」的设计的初衷之一是「适应设计不断变化的本质」，加上新加入的 AI 功能，不少原本繁杂的功能确实可以淡化。Figma 想借此机会不断进化，为调整留出空间，从而「为未来奠定基础」。
这种堪称破坏性的重设计，对于 Figma 目前已有的丰富的插件生态而言，是否是一件好事？有多少既有插件要针对新的 UI3 进行重新调整？这里是存疑的，有待有序观察。
而为了保证 UI3 足够可用，新加入的 AI 功能也是 Figma 未来版图当中不可或缺的一部分，所以，它们也至关重要，也值得仔细审视。
深入到设计场景的 Figma AI
正如同我们现在所看到的，越来越多的产品选择粗暴地加入一个输入框，嵌入一个「AI」，这就算是给产品「人工智能化」来。这种千人一面的「AI」更多是为了跟上大环境趋势，增加产品的话题性，这无可厚非，只是在 2024 年下半年这个节点上，它只是一针短效强心剂。
实际上，Figma 已经在他们官方博客 Shotcut 中的这篇文章中 ，针对这一问题进行了探讨。文章的作者是 Andrew Hogan ，他正是 Figma 的 Insights 业务的负责人，文中他说道：
「大规模炒作、高需求、低可用性，是曾经移动端 APP 刚刚诞生时的三大特点。多年以后，我们都看到了它的革命性。……人们往往高估了产品的短期效应，而低估了产品的长期效应。」
在 Andrew 的眼中——或者说在 Figma 的眼中，AI 在产品中的深入设计和长期布局是非常有价值的。
「如果将像聊天框这样简单的设计改进，结合到产品当中，起来就能产生如此大的影响，那么用户很容易看到通过精心设计的用户体验，在具体的用例当中到底有多大的潜力。」
他的这些说法，也同样基于 Figma 自己针对不同的用户所做的调研和访谈，其中有 2 个非常有意思的数据：
72% 在产品中添加人工智能的受访者表示，人工智能起的作用很小或不重要。只有不到三分之一的 AI 产品的提供者表示对他们的产品感到骄傲。
这些数据也反映出现有的许多 AI 产品，在「AI网红们」吹捧之外，并没有得到大众甚至开发者自身的足够认同，它们和移动端设计早期一样，处于「低可用性」状态——它们依然缺乏贴合场景、仔细打磨的体验。
这件事情对于很多头部企业而言，都是心知肚明的。我之前在《4500字深度思考！苹果如何用沉浸来重塑 AI 体验？》这篇文章当中详述了苹果的策略，而这同样也是 Figma 当前决策方向：沉浸式策略，深入设计流程。
当下的 AI 虽然四面开花，但是 AI 生成的内容类型大概也就那么几类，大家真正亟需的，是贴合真实使用场景的、高可用性的 AI 功能。（如果它真的好使，其实不提 AI 也会为用户所喜爱。）
优秀的体验通常是隐形的。
所以，Figma 目前主要提供了一系列 AI 功能，来弥合用户设计流程中的几个「空缺」。其中有几个非常容易理解，基于大量数据学习，帮助用户自动重命名图层的 AI 功能：
基于目前非常成熟的文本内容生成，直接用 AI 生成的文案来替换 乱数假文（Lorem Ipsum）：
基于如今成熟的 AI 扣图技术来实现的一键去背景的功能：
基于目前同样较为成熟的多语言翻译功能，结合 UI/UX 领域大量的产品数据，迭代出来的 UI 界面文案翻译功能：
接下来的几个 AI 功能，才是这次 Figma 更新中，极大提升设计师效能的拳头功能。
FigJam 的 AI 功能可以帮助设计师，迅速将复杂的想法，呈现为可视化的图表，对反馈和探讨进行分类，并自动执行繁琐的任务，这一点可以明显提升设计前期的搜集、整理效率。
而基于 AI 的视觉识别和搜索技术的「视觉搜索」，对于已经攒了大量设计资产的设计师、设计团队而言，可以节省大量的前期工作——尽快在已有的设计素材和源文件中，匹配出想要的类似的设计，这意味着设计师不用重新造轮子，无需每次都从零开始，而是以一种匹配机制尽快进入体系化设计环节。从零造一辆车，还是基于一辆近似的车尽快改造出来，在能效上有着巨大的差别，只是这种效率差异，很大程度上取决于前期的积累，这当中也可能存在马太效应。
如果面对完全没有设计过的界面，Figma 所提供的方案则是用 AI 生成，这个才是本次更新发布的大头，Make Designs。Figma 训练出可以生成成套 UI 界面的 AI，根据提示词一键生成，这才是广大UI/UX/产品设计师，真正期待的「魔法」，最重要的是 Figma 生成的可不是一张图，而是可编辑、调整、复用（且符合某些逻辑和规则的）的 UI 界面：
完成基础的静态设计之后，同样基于垂直到 UI 交互领域的 AI 功能 Make Prototype 则可以将静态的 UI 界面快速链接到一起，生成可以交互的原型！这意味着设计师到了这个环节，只需要基于 AI 生成的原型，进行微调，即可获得可交互的原型，尽快推进进程。
而面向开发者的 Code Connect 功能，则通过一系列功能，提升开发交互的效率。
如果 Figma 这些贯穿整个设计、开发的这组新功能，能够良好运行，AI 的训练数据和生成效果能够按照发布会预期来落地的话，数字产品设计的设计、调整、迭代的速率将会得到极大的提高。
