前一阵鲁班的新闻在朋友圈刷屏时，一个显然工作不饱和的前端朋友找我闲聊，言谈之间彼此都感受到了深深的危机感。

　　如果说每秒出图8000张只是计算性能的提升，出图质量和学习能力的进步则是实打实地让人感到可怕的地方。在人们以为鲁班只能撸banner时，它已经在更多的领域施展拳脚。

　　如果鲁班的输出质量和应变能力稳定下来，至少对品牌塑造和设计感要求不高的中小卖家而言，初级电商美工这个岗位的危机不是开玩笑的。

　　同事说，恐怕代码迟早也有这么一天，所以他下班已经开始学机器学习了。

　　这让我想起经常被问起的一个问题：

　　交互设计有没有标准化的流程?

　　答案很简单，如果真的有，那就等着这个岗位也迅速地被AI取代吧。

　　试想下，产品经理噼里啪啦输入需求，然后AI自动完成需求分解和流程设计，再对流程上每个节点搜索市面上所有App的对应界面，生成一套至少不犯大错的交互甚至视觉稿，再自动完成标注和切图交付开发，而出稿的质量还会通过自我学习不断进步……

　　举个最简单的例子，在 iOS 和 Android 的设计语言和交互规范已经充分沉淀的今天，看看各个App的设置页，你觉得只要算法大神们稍微关注一下这个领域，根据需求生成类似的界面不是很简单的事情么?

　　想一下，是不是下岗近在眼前?

　　我连名字都想好了，既然撸banner的叫鲁班，撸交互稿的就叫鹿角吧?

　　交互设计到底有没有标准化的流程?认真地回答的话，我的看法是：方法是有的，整体节奏也是有的，但流水线化的流程是没有的。

　　整体节奏而言，前期的目标沟通、资源排期确认、用户场景分析、需求拆解，具体交互设计过程中的信息结构与流程设计、交互文档产出(有需要的还要加上原型测试)、走查，落地后灰度验证和数据复盘，是交互设计万变不离其宗的大脉络。关于这点后面会有其他文章展开去讲。

　　△ 交互设计的常规阶段划分

　　至于方法论，在被奉为经典的入门书籍上，Persona、故事板、亲和图、卡片分类、用户体验地图……等设计方法，无论是从业者还是爱好者，在入门之初就已经耳熟能详了。有明确方法论的设计过程，容易通过输出物营造出一种专业感，看过的一些简历和作品集里，基本都有提及这些设计方法并附上照片。

　　这里想说的是，如果这种做法的初衷仅仅只是展示自己在亲历项目过程中的真实瞬间，显然无可厚非。

　　但越来越普遍的一个现象是，在简历和作品集里通过反复提及这些方法论并附上照片以体现过程的专业性，而列出的方法论、PO出的照片却和自己在项目中的具体贡献没有太大关联。

　　这就给许多入门中或者刚刚入门的朋友造成了一个误导，仿佛这些方法的并集和串联就是一个高大全的交互设计流程。

　　在国内互联网环境里摸爬滚打有一段时间的交互设计师可以试问自己下面这几个问题：

　　实际项目推进时，这些输出物很漂亮的方法在实际项目中能用到多少?

　　不经合理简化地套用，适不适合国内互联网行业的节奏和速度?

　　和业务方撕逼的过程有没有照片上这么轻松写意?

　　实际推方案的流程是怎样的，这些方法，是对项目特定瓶颈的特效药，还是普遍到居家必备程度的“板蓝根”?

　　我们的专业性是否需要用，或者说适合用这样的方式来证明呢?

　　一连串问题，绝不代表我有意挑战学院派方法的价值。

　　学院派理论方法和直接而快速的逻辑推演共同构成了完整的设计思考过程。其中，学院派方法相当于一套标准化的刀具，有菜刀、水果刀、剪刀。

　　在解决特定瓶颈的时候使用针对性的武器，可以切实地体会到对说服力带来的加成。但前提就是武器选对了，而不是误以为全套家伙都用上，就可以放之四海而皆准地作为一个「标准流程」套用。

　　比如，用户调研阶段，是精心准备问卷和量表，保证回收样本量达到具有统计意义的量级，回收后录入并进行数据分析，还是邀约少量典型用户进行深度定性访后做出快速决策，在上线后让真实用户用数据去验证并引导后续迭代?实际上会根据聚集问题的类型和项目所处阶段大有不同，强求用研同学采用成本高、规模大的调研手段并不意味着效果一定好。