上千万用户的拍立淘，是如何做智能识别体验设计的？

手淘的两个摄像头识别口——「扫一扫」和「拍立淘」，很多小伙伴大概都使过？这两个属于强调智体感、自带神秘色彩的技术流派产，如今都已跨入千万户俱乐的行列。

实上，许多较大平台型APP 上都能见到扫扫身影，而过「以图搜图」，帮助用户找到相似款商品「立淘」，则从诞生开始打上了电商平台特殊印记。

为设计师，又该何在两个技术为王的产品中推进验升级的设计与落地？文就将为大家一一道来。

△ 手淘首页的两个摄像头智能口

机遇和挑战的博弈

扫一扫和拍立淘在近期经历一次为彻底的验升级，次升级恰逢应用场拓宽、产品转型以及技术提升的关键节点，既得益产品快速扩时期的试错积累，又需要系统决智能感不、新旧场替等棘手问题。

△ 扫一扫和拍立淘改版前对比

  1. 用户诉求不了

首要的一个变是，产的务对象再只是 C端的普通户，包含了行营、牌商、零售商和外合作方。从满足户识别二维码、寻相似同款商的基础诉求到尝试激发户参与互的扩展诉求，发现性变得尤为重要。

  2. 术是万能的吗？

识别精准度依赖于算法优化，图算法的核视觉相似性，通过不断训练可以获得持续提升，但时至今日仍需面临识别结果不用户的窘境。

△ 视觉相似性高不表识别结果符合预

究其根本，用户并不在图像的绝对相似，而是需要找图片背后对应的商品或物品，这者远存在一个无法动的间隙，而需要不断探寻缩短这个间隙的可行性方案。

△ 机会点洞察

  3. 机会点洞察到设策略型

从用户、技术、业三个度，我们梳理切的机点：智能感塑造无法单纯依赖图像识别技术的提升；现有产品框架无法承载新场和现诉求的扩展。

围绕切入点结合设思考行一的推演，从得出了具体的设策略：基于摄识别特性打造多元场景体验，突显智能体感；制统一分层框架，支撑新旧场景迭沉淀。

△ 设策略推导

智能识别的新尝试

极致的智能识别体验应如同科幻电影一般，对准识别的目标，无需多余操作就能立即获得预结果。但理实无法一转换到，因此实际项目推动过程中，我们采用了场景分级策略，实智能感的逐升级。

  1. 打通不同识别方式的应用场

识和应用场景是密不可分好基友，用户不知什么场景用「扫描识」，什么场景又该用「照识」，识花草和识普商品他们来说也没有什么本质区。

我们尝试重新梳理两者的匹关系，将识别方式的场边界逐渐模糊化，让一种识别方式尽能兼容种场。

△ 扫描和拍照两种识别方式的场逐步打通

  2. 找到场景划分塔规则

我们将分散的应场景聚拢成了2大类：确定性的精准场景和非确定性的通场景（泛场景）。

如下图塔分布所示，塔尖部分属于少量精准场景，率先提供实时、自动、准确智能识服务。

△ 场景分级识体验示例

基底的通用场则适用范围，以通设计时识别标签引导用户手动确认目标物，通大量练，逐步向塔尖验靠拢。

△ 通微动效现动态识别

「识别不准」怎么办？

「识别不准」，无论对用户还是对产品设计师而言，是最头疼的问题。结合台志和上传图比对，我们现，除法模型精准度因素外，误操问题也影响识别结果的准确。

拍摄主体模糊、摄距离过远或过近、视角受到遮档、多识别目标……分分钟用户掉入识别不准的神坑。理的况下，需历「镜识别目标→得到不良结果→返回调整取图或重新识别」多反复，可能获得的结果。

为降低误操作诱发非准结果的出现概率，采用了实动辅助的方案，帮助用户获得更好的搜索质量。在识别过程中，后通过户端模型做置度，前关值通过镜头提示来引导用户操作，为整个识别体验过程保驾护航。

△ 辅助用户正向操作，降低识别不准概率

△ 多个目标物的识别引导过程

创造新场景的体验环境

随着扫一扫和拍立淘的产品体验升，应用景也由淘宝优势的商品类目一扩展到了汽车、花草、宠新领域。作设师，不仅需吸引用户注意场景的新，还帮用户速手行体验。

通过以往的实践发现，简的引导提示容易被用户忽略，即使受吸引也会由于缺乏体验的环而放弃尝。所以一直在思考，如何能将功能引导和实际使用串起来，通过模拟真实景的「体验式教育」起上新提示和直体验用的双重作用。

△ 新景的体验式教育

框架统一升级路漫漫

扫一扫和拍立淘是个入不同却有着相同的功能模式，但同一模式下的识别体验不一致，用户认知产品迭代成本都高。

受户固有心智和产流量双重因素制约，两个入口合并具有长期确定性。因此统一产体验成为更可行的改目标，从而更好地为未来彻融合做足铺垫。

  1. 定义新的框架结构

新框架从横纵两方向行了结构分层，横向支撑不同模式的差异化体验，满足基础识别诉求；纵向控制同一模式内的识别互动分区，激发潜的发性诉求。

△ 新框架的分层结构

  2. 功能模式横向延展

功能模可按照识、互动技术、应用场景做不维度组合或拆分。

△ 实应用三模：AR、扫描、照

  3. 识别与互纵向分区

识别用于不同景识别的直体验，互动承载景上新、品牌活动、黑科玩法的推和引导，者从纵向进行离。根据景要求，可以动调配个域比例和互动坑位数量。

△ 识别互动域比例调配

△ 互动坑位数量和氛围调配

写在最后

如果把比作一座藏，计、产品、术都在从不同角度去挖掘这座藏，在相同位置挖掘久了难免会产生「好像没什可以再挖」的错觉，可能叹挖出的西不够有完整价值。此不妨转换下角度，蒙尘的可能就在地等候有心人的发现，经过仔细磨，最后仍有机会串成珍。

扫一扫和拍立淘早已过初创时期，设计师需要在产成熟进程中断挖掘体验进的机会。智互是个很有趣的研究课题，上分享的体验升级是感知层强和框架层改的初步尝试，后续会结合细分场景差异设计和互玩法做更多探索。

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