作者：步茗Neo

什么是量化设计

量化设计，是我提出来的一个说法。意思是：

在设计工作中，将一切设计过程和内容（特别是抽象的内容）对应到明确的数量、数据上，让设计过程准确、清晰、可度量。用精确的数值、公式、规则来描述一个设计原则或者一个设计产出。用数据、代码、结构化的文件来记录设计规则和设计内容。

形象一点的例子就是：

总之，就和菜谱一样，要精确到“克”，不要说“少许”。要把“小一点”、“深一些”之类的描述用量化的方式精确表达。其实，现在很多工具已经在帮我们做到这一点，比如 iOS 开发工具 xcode 中的基于约束的 layout 系统:

比如 zeplin 对于 sketch 或 Photoshop 设计稿的数据化结构识别：

这些都能帮助设计师通过量化手段、甚至是培养设计师通过量化思维来做设计。通过这些基础的量化设计辅助工具，设计师与工程师衔接时的沟通成本被大大降低了。

空间之间的边距、矩形圆角的半径、文本字号的大小……等等这些最基础的、设计师习以为常的量化方式，已经能够证明量化设计的方法是如何给设计工作提质、提效的了。然而其实还有一些深入到原理的量化方式，大部分设计师可能不了解。

更深度的量化设计

比如我们常提到的颜色，大部分设计师知道颜色的表达可以分为 RGB、RGBa、CMYK、hex 色值等等。也知道一些基本的应用思路，比如 RGB 其实是通过红（R）、绿（G）、蓝（B）三种原色通道组合出各种颜色，a 是指透明度，CMYK 适合用于印刷品颜色，等等。但是，据我观察，大部分设计师并不知道其中深层的原理。比如，同样一种颜色是如何在 RGB 和 CMYK 间转换的？RGB 为什么选这三个原色，自然界的三原色不是红黄蓝吗？为什么 RGB 色值和 hex 色值有什么关系？如何衡量两个颜色的区分度？等等。

这些更深层的问题，直达科学原理。只有对原理有深入了解，才能在更高级的应用场景中游刃有余。比如，如果要衡量两个颜色之间的区分度，最简单的方法就是计算他们的“距离”。假如在 RGB 色彩空间中，颜色的距离是可以通过欧几里得距离计算出来的。

除了这种简单的方式，还有一些更复杂的度量区分度的方法，这些都需要我们对色彩本身的科学性质有充分的了解。

但是，这些都只是对原理的了解，和量化设计有什么关系呢？比如我们在上一节举过的例子，我们在配色的时候，想要两个颜色之间有区分度，甚至想要多个颜色两两之间的区分度比较“均匀”，我们该怎么做呢？这种“两两关系”是牵一发而动全身的，设计师要靠自己对颜色的主观判断能力，去一次次调试各个颜色，最后可能效果还不太好。如果掌握了颜色间距离的度量方式，并且可以通过程序辅助来完成这个工作，效率和准确性就高得多了。

你看，本来以为，虽然颜色是一个量化数值产出，但至少配色是一件非常感性的工作。实际上，很可能连每个颜色的选择、颜色间的相互影响也是需要有量化的方式去定义、去度量的。这就是量化计算更深一层的体现。

为什么要做量化设计

有的设计师可能会问，设计本身是一件需要创意和灵感，比较感性和随性的事情呀，问什么一定要量化呢？

设计的科学性

首先，设计和艺术是不一样的。艺术以打破传统、发人深思为目的，而设计则应该遵循规律，以满足使用需求为目的。艺术的发展，是不容易看清规律的，很多人甚至认为当今的艺术远不如几百几千年前，艺术是可以倒退的。但是几乎没有人认为设计是在倒退的，当今的网站、app、生活用品、电子产品等等，都是越来越好看、越来越好用。为什么呢？

因为设计学本身作为一门专业学科，与特定的物质生产和科学技术密不可分，本身具有自然科学的客观性特征。工业设计和建筑设计之类的学科就不用多谈了，对物理和数学等能力的要求就已经很高了。哪怕是 UI 设计、交互设计，也是需要了解许多交互模式、布局规则、用户行为心理学等客观规律的。

我们还是拿颜色举个例子，为什么在配色工作中，想要用一种颜色来表示警告，你会选什么颜色呢？我猜绝大部分设计师会选择红色系的颜色。为什么呢？第一原因肯定是经验，因为日常生活中这种情况基本都是用红色来表示的，手机电量不足、红绿灯，等等。那么我们提出一种假设，红色是最适合让人感觉到警示的。但我们不能人云亦云啊，大家都用红色我们就要用红色吗？这背后有没有什么更通用性的道理，可以指导我以后在别的场景下选择颜色呢？这就是一种用科学方法研究设计的思路。

如果真的要研究，发现这也是挺有意思的。首先从心理学角度可以认为，红色是人类血液的颜色，往往让人自然地联想到死亡、受伤、恐惧，因此最有警告意义。那么，如果别的可以分辨颜色的动物，或者说外星人血液是绿色的，是不是对他们就应该用绿色做为警示色呢？其次，从光学角度来说，红色是光谱中波长最长的色段。波长越长，意味着可传播的距离就越长。那么比如说红绿灯，红色能让你在更远的地方看到，帮助你及时刹车。那种角度更接近真理呢？有没有实验方法来验证呢？一旦得出确切的理论，是否可以帮助我们在其他场景（比如“激发食欲”的颜色）下选择颜色呢?

量化是科学的前提

什么是科学？科学是一种知识系统，里面的知识一定是可以论证、可以解释、可以检验、可以提升的。我们对经验提出假设，然后用可以复现的实验方式论证假设的正确性。得到因果关系后，进一步尝试解释其底层的原理，使经验成为知识。一旦我们发现知识的正确性的不足，或者有更确切的知识或原理，我们还可以推翻旧知识，建立更准确的新知识。本质上，这是一种不断深究、打破砂锅问到底的研究方法。

科学研究过程中的手段，想必大家也了解。讲究的是定量分析和定性分析，又有各种抽样、测量、实验设计方法等等。首先来说，定量分析，就需要你先把各种条件和因素给“量化”了。所以说，量化方法是进行科学研究的前提。哪怕我们今天要研究的是用户更喜欢“拟物风格”的设计还是“扁平风格”的设计，我们也需要精密地设计一份问卷，然后严谨地选择做问卷的用户样本，最后计算出问卷选择的统计结果，才能给出一个确定的回答。这一系列方法，都需要“量化”方法的指导。

将经验提炼为知识

设计行业发展到今天，我们已经掌握了很多设计经验。但是只有经验是不够的，因为经验可能是不准确的，也可能难以总结、难以沉淀、难以通用。我们需要科学的方法，将经验转化为知识。一来我们有了确定性，二来我们有了不断通往真理的方法论，三来我们可以举一反三地把知识用到更多地方去。

中国古代有很多伟大的发明、技艺，因为缺少科学的方法论，遗憾的未能提早总结为知识。无论是四大发明，还是能工巧匠的手艺，都停留在一个很小的领域里，很浅的层面。没有深入研究原理，只是靠祖祖辈辈口口相传，以至于大部分手艺失传了，而科技水平则被西方逐渐赶超。只有技术、只有经验，而没有科学方法、没有知识沉淀，是很可惜的。

再看西方现代医学的发展，本来也都是玩了几百年的放血疗法，直到发现了对照试验的科学方法。林德医生开始在英国海军中做实验，将坏血病人分成若干组，每组用不同的民间验方医治，再做量化统计结果。最后发现，只有喝橘子汁的疗法总能奏效。虽然当时的科学水平还远不足以发现维生素 C 这种东西，但科学的方法论已经奏效。西方人开始用对照试验这个小刀子，砍倒了一颗又一颗迷信的大树，逐渐建立起了现代医学，并且至今仍然在发展。

回过头来反思一下我们现在做设计、学设计、提升自我设计能力的方法，是确切的知识和科学方法论，还是靠主观臆断或口口相传的经验？为了能获得确切的知识，我们必须先开始使用科学的方法论，必须先掌握量化设计的思维习惯。

量化设计的未来

量化设计只是一个基本的思维方式。在它的基础上，我们还可以建立起更高级的设计方法论。比如计算设计、工程化设计、动态设计等等。

我们来举个小例子，还是颜色的例子。如今设计师在给出配色方案的时候，经常会直接给出一套设计规范（这就已经是比较好的方法了），其中包含了 n 个 hex 色值，甚至还有一些应用规则。这样的 n 个色值，交到工程师手里，他们就可以去进行开发了。但是，n 个静态的色值、死的颜色，往往不能应对很多复杂的情况。

比如，当界面的背景色是浅色时，这些颜色可能没有问题。如果界面的背景色变成深色，可能你之前给的颜色就看不太清楚了。这时候，可能需要在保持原先的颜色色调尽量不变的前提下，稍微拉高一下每个颜色的亮度。甚至是，根据背景颜色的色值，实时计算出之前的这些颜色要如何变化。

在计算机辅助设计系统的帮助下，设计师给出的配色方案可能不再是几个静态的色值了，而是一个函数，一个数学公式。直接把这个函数给程序员，程序员可以安排系统将一些信息（比如背景颜色）输入给你提供的这个函数，函数会自动生成出几个色值，对接给系统使用。这就是一种更高级的动态设计的应用，而这一切的前提，都是源自量化设计的基本四维方式。