一、从技术迷信到业务深耕：一场认知觉醒
记得 2016 年刚开始在公众号写文章时，我就反复和读者强调一个观点：设计行业的核心竞争力，从来不在那些浮于表面的技术技巧。
当时很多设计师沉迷于研究动效插件、C4D 建模或是运营插画，却忽略了一个本质问题：脱离业务场景的技术钻研，不过是沙滩上的城堡。就像曾经需要耗费数小时绘制的文章封面，如今仅凭几句提示词就能让 AI 秒级生成 —— 当技术门槛被颠覆性拉低，我们该如何定义 “专业价值”？
二、超越工具层：建立 “产品 – 设计” 的底层思维
（一）重新定义 “做好设计” 的标准
真正的设计能力，体现在对业务逻辑的深度解构。
- 产品视角：不是被动执行需求，而是主动思考 “为什么做这个功能”” 用户场景是什么 “。比如 APP 改版时，比起纠结按钮颜色，更该研究用户行为数据背后的转化逻辑。
- 行业敏感度：市面上海量的设计参考早已泛滥，能从 “趋势表象” 提炼 “商业本质” 才是关键。今天流行的拟物化风格，明天兴起的极简主义，背后都是用户习惯与商业目标的博弈。
（二）打破岗位壁垒的跨界思维
曾被质疑 “越俎代庖” 的观点，如今正在被行业验证：
- 交互设计师研究产品逻辑，不是抢产品经理的工作，而是为了让交互流程更贴合业务目标；
- 视觉设计师理解用户运营，才能让设计语言真正服务于增长需求。
产品、交互、设计本就是一体三面，就像建筑设计师必须懂结构力学，优秀的设计师也需要建立跨岗位的认知坐标系。
三、AI 时代的生存法则：经验 × 工具的乘法效应
（一）被验证的行业观察
2017 年我曾 “嘲讽” 过 UXD、UED 等头衔之争，核心观点始终没变：头衔是泡沫，解决问题的能力才是硬核。那些当年听进去的读者，如今大多成为团队里的核心角色 —— 他们的共同点，是把精力放在理解行业、沉淀方法论上，而非追逐工具迭代。
反观执着于 “技能至上” 的人，在 AI 浪潮中反而陷入迷茫：当工具能替代 60% 的技术工作，剩下的 40% 凭什么不可替代？
（二）从 “工具使用者” 到 “价值定义者”
看看 “一人公司” 的典型案例 Dan Koe：他不靠精湛的设计技术，而是凭借对内容行业的深刻理解，用 AI 工具高效产出千万级传播的内容。这揭示了一个真相：AI 是效率杠杆，但支点永远是你的行业认知。
- 反面案例：只会用 AI 生成 “标准按钮” 的设计师，终将被模板替代；
- 正面示范：像那位 95 后插画师，用哲学思考滋养审美体系，再用 AI 实现风格突破 —— 她的核心竞争力，是 “美术素养 + 独特视角” 的复合能力。
四、警惕 AI 使用的认知陷阱
（一）被动索取 vs 主动对话
现在很多人用 AI 解读书籍，却从未读过原著；用 AI 生成方案，却不理解业务目标。这种 “投喂式” 使用，本质是认知懒惰。
就像 Google NotebookLM 能帮你梳理陌生领域，但如果你从未思考过 “该问什么问题”，工具只会输出碎片化信息，而非系统化认知。
（二）技术迭代中的不变量
美术生不会因 AI 绘画失业，因为他们的价值在于 “通过线条表达情感” 的认知能力；设计师不会被 AI 取代，前提是你能回答：
- 这个设计如何提升转化率？
- 用户痛点的本质是什么？
- 行业未来的趋势会如何影响设计策略？
五、写给从业者的三条行动建议
- 建立业务认知金字塔
- 底层：掌握基础工具（但不沉迷技巧）；
- 中层：深入理解行业规则、用户需求、商业逻辑；
- 顶层：形成 “设计驱动业务增长” 的方法论。
- 用 AI 做减法，用思考做加法
把重复绘图、参数调整等工作交给工具，专注于：- 需求拆解（What→Why）；
- 方案决策（权衡商业目标与用户体验）；
- 价值验证（数据反馈与设计迭代）。
- 培养 “不可计算” 的能力
- 审美判断力：AI 能生成 100 种配色，但 “高级感” 永远是人类独有的感知；
- 跨界创造力：从文学、艺术、哲学中汲取灵感，构建差异化的设计语言；
- 复杂问题解决力：在需求模糊、资源受限的场景中，给出创造性解决方案。
结语：设计的终局，是 “理解世界” 的能力
AI 不是设计师的对手，而是 “认知放大器”。当工具能帮我们快速实现想法时，人与人的差距，就体现在 “想什么” 和 “为什么想” 上。
真正的核心竞争力，是你用多年行业沉淀形成的思维模型，是你对用户、对商业、对人性的深刻理解。这才是 AI 无法替代的 “设计灵魂”，也是无论技术如何变迁，都能让你立于潮头的根本。
毕竟，设计从来不是炫技游戏，而是用专业能力解决真实问题的价值创造。当你学会用 “业务的眼睛” 看世界，AI 就会成为你最锋利的画笔，而不是悬在头顶的利剑。
