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title: Salesforce 的生成式画布，证明了 AI 在产品界面设计中的可行性？
date: 2024-11-04
tags: [设计系统, 设计 AI, 生成式 AI, 工具产品]
description: 前两年，生成式 AI 一度在界面设计领域备受瞩目，但随着实验效果不佳，这种热度逐渐消退，许多国内设计工具产品也减少了关注。然而，Salesforce 的生成式画布却让我们看到了新的可能性。那么，它究竟是如何做到的呢？
author: 5key
source: https://www.thefivekey.com/salesforce-generative-canvas-proves-ai-ui-design-feasibility/
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# Salesforce 的生成式画布，证明了 AI 在产品界面设计中的可行性？
> 前两年，生成式 AI 一度在界面设计领域备受瞩目，但随着实验效果不佳，这种热度逐渐消退，许多国内设计工具产品也减少了关注。然而，Salesforce 的生成式画布却让我们看到了新的可能性。那么，它究竟是如何做到的呢？
**作者**：5key · **发布于**：2024-11-04 · **原文链接**：https://www.thefivekey.com/salesforce-generative-canvas-proves-ai-ui-design-feasibility/
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> **TL;DR**
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> Salesforce 的 Generative Canvas 给生成式 AI 在产品界面设计中找到了一条可行路径——它不是凭空生成 UI，而是基于成熟的 Lightning Design System 做约束式生成。这恰好回答了过去两年 AI UI 工具失败的核心原因：缺乏可依赖的设计标准、缺乏对业务逻辑的理解。设计系统才是 AI 生成 UI 的真正前提。
> 📎 **AI 设计系列**：本文是我追踪 AI 在 UI/产品设计中演进的系列文章之一
> - 2023-09 [半年过去了，AI 设计的进展如何?](/progress-of-ai-design-in-ui-interface/)
> - 2024-06 [一年过去了，AI design 的进展如何？](/current-trends-ai-design-in-interface-design/)
> - 2024-10 [产品界面的 AI 生成式设计，为什么没人关注了？](/why-generated-ai-ui-design-is-losing-interest/)
> - **2024-11 [Salesforce 的生成式画布，证明了 AI 在产品界面设计中的可行性？](/salesforce-generative-canvas-proves-ai-ui-design-feasibility/) ← 你在这里**
> - 2025-03 [从概念到落地，产品界面的 AI 生成究竟卡在哪儿了？](/ai-generated-ui-not-work/)
在上一期的专栏文章中，我们讨论了生成式 AI 在产品界面设计中遇到的问题（详见 [产品界面的 AI 生成式设计，为什么没人关注了？](/why-generated-ai-ui-design-is-losing-interest/)），以及为什么还无法运用到日常的设计工作中。
## 生成式 AI 在界面设计中遇到的问题
总的来说，主要体现在两个方面：
### 01.缺乏可依赖的设计标准
界面设计不仅仅是视觉上的创意，它更需要强有力的逻辑支持。
我们可以明确地定义一只猫或一辆汽车的外观，但对于购物车界面或下单支付流程，缺乏具体而明确的定义标准。在缺少这些明确规则的情况下，生成的 UI 可能只是各种组件的简单堆砌，缺乏逻辑性和良好的用户体验。
相比人类设计师的成果，生成式 AI 产出的界面往往不够稳定，难以达到企业级的需求标准。
### 02.缺乏对业务逻辑的理解
我们日常的设计工作都是围绕着具体的业务开展的。而如今现有的设计模型都只是通用模型，无法理解具体某个业务的特性和复杂度。这就导致 AI 的生成结果难以满足设计要求，无法直接应用到具体业务生产环节中去。
这两个问题是当前生成式 AI 在界面 UI 设计方面发展的最大挑战。然而，我们也注意到，生成式 AI 在一些特定的业务场景中已经取得了显著的进展。比如，Salesforce 的生成式画布就是一个很好的例子，展示了生成式 AI 在企业环境中应用的潜力。
本期的文章，我们将从 Salesforce 的生成式画布开始，与大家来一起看看当生成式 AI 与业务进行融合后，会给我们的设计带来哪些变化，给用户又带来哪些帮助。
## Salesforce Generative Canvas
Generative Canvas（生成式画布）是 Salesforce 今年 10 月发布的一个新功能。它能够在 CRM 系统中基于用户的提示词，结合系统内实时业务数据来动态生成 Dashboard 的界面 UI。
它为用户提供了一种全新的工作方式，更灵活也更有效。只需要输入一个简单的指令，系统便会自动整合相关的数据，生成相应的画布界面。这极大地减少了用户在数据汇总、整理和设计界面时的时间和精力。
## 生成式画布解决了什么问题？
举个例子，一位售前支持人员准备与客户进行例行的月度沟通会议。
在过去他需要手动从不同的系统中提取销售数据、沟通记录、会议纪要，再整理好会议要讨论的议题，形成一个文档或 PPT。对于一个没有设计相关经验的人员来说，这需要花费大量的时间和精力。
而借助生成式画布，他只需要输入一个「生成与 X 公司的月度沟通会议的准备材料」，系统便会自动聚合相关数据，生成一个整洁、直观且实用的画布界面。
如果有需要，用户还可以进一步输入指令，让系统动态添加信息模块，比如某个地区的销售趋势或客户反馈数据。同时，生成式画布会基于信息重新进行界面的排版生成。
在过去，这种报表界面需要由平台来提供，或是由企业的管理员来进行手动配置。使用体验上很难照顾到所有人的不同需求。而生成式画布为用户提供了一种全新的工作方式，更灵活也更有效。
只需要输入一个简单的指令，系统便会自动整合相关的数据，生成相应的画布界面。这极大地减少了用户在数据汇总、整理和设计界面时的时间和精力。
Salesforce 的生成式画布给了我们一个很好的案例，让我们看到生成式 AI 在产品界面设计中是具有巨大潜力的。然而，生成式 AI 在界面设计领域的成功并非偶然，其背后有着深层的原因和逻辑。在我的付费专栏中，我将从以下几个方面更加深入地讨论这个话题：
01. 为什么 Salesforce 的生成式画布能够取得成功？有哪些独特的策略和技术支撑？
02. 用 Salesforce 的思路，我们的日常 B 端设计会有哪些改变？生成式 AI 是否能够带来设计效率的革命性提升？
03. 生成式画布成功落地的关键因素是什么？它和设计系统又有哪些关联？
大家如果对生成式 AI 在界面设计方面的发展感兴趣
欢迎订阅我的付费专栏，来获得第 49 期的文章的付费部分内容，同时还将获取已更新的共 48 期付费专栏文章。
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