前两天，一位朋友兴奋地告诉我，TA 的机会来了，终于可以在公司的产品设计流程中，尝试用 AI 来进行界面设计的生成了。
说实话，看到这个事儿能有进展我也挺开心的。
几个月前 TA 约了次咖啡，说自己正负责团队里的设计系统，想听听我怎么看，有没有什么方向可以尝试。当时我跟 TA 聊到一个思路：可以尝试着把 AI 与设计系统进行结合，让它来自动完成一些重复性的界面生成。TA 听得挺认真，觉得这个方向挺有意思，回去之后也开始做了不少的功课。
虽然主管当时觉得时机未到，这项工作后来被搁置了，但 TA 并没有放弃。正好最近公司内部架构调整，AI 被提到了战略层面，就顺势把自己平时的研究，做了个演示 Demo 找主管做了一次汇报。
这个 Demo 本质上和现在市面上常见的界面生成方式差不多，都是通过输入一段需求描述，让 AI 自动生成对应的界面。
上图为文章配图案例，与真实业务无关
但不同的是，它生成的结果从布局结构到视觉风格，再到字段内容的业务贴合度，都与他们的产品高度一致。看上去不是那种“拼凑感”很强的概念稿，反倒更像是我们在日常项目评审里会看到、可以直接拿来走流程的设计方案。主管和业务团队看完之后也觉得眼前一亮，如果这个 AI 能力能做到这样的程度，那还是非常值得投入的。
这事儿的可行性有多高？
从 Demo 来看，效果的确不错。但我们其实都清楚，这只是一个演示 Demo，从“能演示”到“能实现”之间，还有很多的问题需要一个个解决。
大家看到的是一个界面，但它其实是由数十个组件、数个 Pattern 的组合，再叠加上层层的业务逻辑，才拼出来的这个看起来“顺理成章”的结果。要把这么多复杂的因子结合起来交给 AI 来“操作”，并不容易。
“前台”的简单，其实是“后台”的复杂。AI 让界面生成这一步看上去变得轻松了，但真正难的部分，那些规则、逻辑依旧存在，只是被藏在了后面。客观来说，这个 Demo 只是用了更贴合业务的“包装方式”来让公司接受，而其背后需要解决的问题依旧存在，一直都没有变过。
产品界面的 AI 生成，不是一个新鲜话题了，每隔一段时间我们都会拿出来讨论一下。过去两年我陆续就写过一些相关的文章。那个时候，这个方向正热，无论是海外的 Uizard，还是国内的各大设计协同平台，大家都在推“用一句 Prompt 来生成界面设计”，似乎接下来这些界面设计的工作都可以交给 AI 来完成了。
看上去方向已经跑通了，行业共识几乎已经形成。但热闹了一阵子后，这些平台却都渐渐地没了声音。这有是什么原因呢？在我看来，核心在于在经过了初期的探索、兴奋之后，大家逐步意识到，从“能够生成”到“能够在业务中使用”之间，存在一条看不见的鸿沟，而这条鸿沟我们暂时还无法跨越过去。
如果把这个问题拆开来分析，你会发现其实背后卡住我们的，核心并不是某些技术上的难题，而是存在着三个不同层次的问题叠在了一起，导致了现在的“停滞”局面。
从“能用”到“能用”，中间隔着的三道坎
在这里，「能用」这个词其实有两层含义。
第一层含义是 AI 生成能跑通，大模型能够将界面生成出来，完成用户提出的一个需求。
第二层含义则是让生成能力能真正能在业务中发挥作用，能够嵌入到实际的工作流中，像一个设计师一样按照业务的要求，理解需求、交付设计。
在我们当前的技术实现中，AI 在生成界面时，虽然能够使用相应的 UI元素来构建界面，但由于缺乏对行业、业务的理解，生成的结果往往并不如人意。界面可能看上去有模有样，但逻辑不对、交互不合理、业务信息缺失，从而导致它无法真正服务于真实的业务场景。
简单点来说，第一种“能用”意味着界面能“生成”，第二种“能用”则是指生成的界面可以“被用”。这两个层面看起来很相似，但本质上差距巨大。事实上如果只是做到第一个“能用”，那么 AI 设计对于企业来说其实是没用的。
那么，AI 究竟要具备什么样的内容里才能真正“能用”呢？
在我看来核心在于生成质量、生成认知和生成结构三个核心要素，想要让界面设计的 AI 生成能力能真正跑起来，这三者缺一不可。
首先，是生成质量的问题。
AI 交出来的这份“作业”，在完整性、专业度和可用性上到底合不合格？但事实上，很多情况下，AI 生成的界面基本结构都不完整，生成的能力极度不稳定。
其次，是生成认知的问题。
通过 NLP，它可以理解我们需要的是什么，但是通用大模型，并不了解具体的业务逻辑。结果就是，生成的界面看上去形式对了，但语义和业务意图却完全对不上。
最后，是生成结构的问题。
这里讨论的不是界面生成质量好不好的问题，而是它是否具备稳定的输出。会不会同一个类型的需求，今天生成的结果是一个样，明天又是一个样？这就涉及到我们一直提到的「确定性」问题，但往往现在的大模型给我们的结果并不具备很好的确定性。
三个层级，卡在任何一层，最后生成的界面看上去都像那么回事，但实际上就是用不了。
如果真想让它前面的 Demo 得以实现，让 AI 能力能真正进入到业务流程，我们该从哪里下手？设计系统的 AI 化，到底该怎么做？什么样的抽象、封装与规则建立，才是真正可行的路径？
下半部分，我将尝试从这些问题出发，结合实际案例，聊聊一套“能落地”的界面生成能力，需要具备哪些条件。以及我们有哪些方法可以逐步推动它实现。
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