科技獵猿輔導孵化的一支創業團隊，想用 AI 顛覆設計巨頭 Figma
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文 | 黎詩韻
編輯 | 靖宇
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最近，UI 界面設計軟件賽道出現了一款新的產品。這挺讓人意外的，因為看起來這個賽道的市場競爭已經飽和了。國外巨頭 Figma 成立 12 年，拿下了這一市場 70% 的份額；國內科技企業藍湖成立 5 年，對 Figma 緊追不舍。
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然而，這個新玩家不僅要同時做國外、國內市場，還稱 Figma 是自己唯一的對手、要跟它一較高下，并不畏懼這是一家價值 200 億美金（一年半前 Adobe 的收購價）的公司。這個新產品孵化自猿輔導，一家教育背景的公司。
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三年前，一場教育宏觀政策的調整后，猿輔導內部嘗試了羽絨服、月子中心、咖啡等多項業務，這款產品也是其中之一。
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當時 ChatGPT 引發的 AI 熱潮還未發生，但團隊
在考察完
UI
界面設計賽道后，就判斷 AI 會是自己逆襲 Figma 的機會。
之后，AI 大模型席卷全球，甚至間接「攪黃」了 Adobe 對 Figma 的收購案——除監管原因外，行業內普遍認為 AI 展現出了對傳統 UI 界面設計的顛覆實力、讓 Adobe 開始重估 Figma 的價值。
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為什么這支團隊會提前判斷 AI 能顛覆 UI 界面設計行業？一支教育背景的團隊又如何跨越行業壁壘做成這件事？AI 真的能給新入場者帶來挑戰巨頭的機會嗎？他們到底做得怎么樣？6 月 5 日，在經過兩年半的籌備后，團隊在新加坡全球首發了這款名為 Motiff 妙多（以下簡稱 Motiff）的產品。
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極客公園第一時間體驗了這款產品、并和幕后的創始團隊進行了交流。這些疑問有機會得到回答。
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01 為 什么是界面設計賽道？
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回到故事的起點。2021 年底，猿力科技 CTO、Motiff 聯合創始人楊元祖帶隊投入軟件應用方向。契機很簡單：當時團隊在用 AI 代碼助手 Github Copilot，盡管當時 AI 還沒有今天這么熱，但所有人都在用它寫代碼。這讓團隊意識到，如果能用 AI 結合效率工具，可能會帶來巨大的生產力變革。他們開始設想，能不能用 AI 來變革 UI 界面設計這個場景——
團隊很多人從 2018 年起就開始使用 Figma、也調研過國內的相關產品，但都感覺「可以做得更好」。
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UI 界面設計應個人電腦而生，只要有屏幕的地方就有 UI 界面設計，比如淘寶、美團、滴滴等 App 的每一個細節都是 UI 設計。而設計師的工作，對上要承接產品經理對業務的理解意圖，對下要呈現一版直接面向用戶的可交互界面。
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追溯 UI 界面設計領域的歷史，它大概經歷了從像素時代、矢量時代再到協同時代的切換。Photoshop 曾是網頁設計師人手必備的像素時代設計工具；后來，Sketch 結合矢量設計，打造了一個專為 UI 設計師使用的編輯器；而 Figma 則打造了一個云端設計編輯器，讓設計師及其上下游能實時協作，避免了過去來回傳輸文件協作的低效，因此拿下了 UI 界面設計 70% 以上的市場份額。
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Figma 解決了 UI 界面設計的云端協同問題｜圖片來源：Figma 官網
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而當時的 Motiff 團隊則看到還有很多低效的部分有待解決。
據極客公園了解，
UI
設計的工作流一般分為三個環節
：設計師先根據產品經理的需求設計相應的界面風格、確定后需要延續該風格以保持用戶體驗的一致性、不斷調整用戶界面以確保能實現最初的設計意圖。隨著分工的精細化，這個工作流中有大量重復性的、枯燥的工作。
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團隊判斷，可以用 AI 來解決這個問題——AI 最擅長的從相同中學習規律，從而實現自動化、提高人的生產力。
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「我們從第一天就想得比較明白，AI 是我們唯一把握的機會。」Motiff 運營副總裁張昊然對極客公園表示。在加入 Motiff 之前，他在猿輔導的斑馬負責產品和運營。
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這個 Idea 看起來跟集團其他方向有所不同，更偏科技屬性的創業。「但其實沒有什么不同，都是集團基于一套判斷選擇出來的方向。」張昊然說。
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他所說的這一套統一的判斷，是猿輔導母公司基于過去優勢的梳理，總結出的三條適合自己的方向：
1）重產品和研發，過去猿輔導開發了斑馬、猿輔導等優秀產品，且 2014 年的時候就成立了 AI LAB，這是其優勢之一；
2）重品牌，過去公司打造了猿輔導等成功的教育品牌；
3）重規模化的業務，過去教育實際上是一個規模化的業務，團隊也在過程中鍛煉出了規模化服務能力。
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可以理解羽絨服、月子中心、消費品等方向符合這三點，但為什么界面設計方向符合？
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在張昊然看來，界面設計軟件本質上考驗的是產品能力，因為設計師們用起來的體驗是很直觀的；其次，它也重品牌，比如 Figma 就鎖定了設計師們的心智；再次，這是一個規模化的、可以長久做下去的大賽道。
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團隊算過一筆賬，Figma 一年大概向一位設計師收 4000 元左右，軟件付費還不及人力成本的 1%。團隊判斷，屏幕界面設計的數字化仍有增長空間。Figma 一年收入在上億美金，這個市場規模只會更大。
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那么一個不得不問的問題是，作為一個新團隊怎么能有實力挑戰 Figma？拿下 70% 以上市占的 Figma，幾乎沒有真正的對手。
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張昊然說，這正是「反直覺」的部分。
過去，Figma 的市場競爭是不飽和的，因為沒有團隊擁有足夠的人才密度、基礎設施、并施以足夠的注意力。但在 2021 年那個背景下，猿輔導這家估值近 200 億美元、手握數十億美元融資額、擁有教育大戰中卓越戰績和諸多資源積累的公司，盯上了這個賽道。他們試圖跟 Figma 掰一掰手腕。
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「AI 的出現讓這個行業不再是 Figma winner takes all（贏家通吃）。」張昊然說。
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02 A I 、決心和投入，或許是追趕的關鍵變量
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想在界面設計賽道跟 Figma 爭一爭高低，核心就看能不能拿出比它性能更優的產品。做出 AI 功能之外，還需要做出一個媲美 Figma 的具備云端協同能力的專業設計編輯器。這意味著，要追上 Figma 積累近十年的頂尖界面設計技術，對產研考驗巨大。
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這個目標看起來非常艱難，甚至不太能實現。但 AI 帶來了改變的可能性。
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在 AI 方面，團隊過往是有技術積累的。2014 年，猿輔導就成立了專注 AI 技術前沿探索與應用的 AI Lab。當時，這個實驗室研發了用于預測學生能力值的心理學 IRT（項目反應理論）模型，該模型的第一行代碼就是由楊元祖寫下。
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在 AI 技術積累之外，與團隊一起回顧過去兩年半的研發歷程，斗志和決心也是其追趕 Figma 的兩大關鍵因素。
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這似乎是一支基于某種共同「信念」聚集起來的產品研發團隊。
在過去多年的教育行業大戰中，猿輔導通過高薪吸引了許多優秀的產品研發人才。他們有更遠大的志向，希望做些不一樣的事情，不論是為自己還是為公司。
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有什么目標能比「挑戰 Figma」更吸引人呢？Motiff 正式立項后，猿輔導內部頂尖的工程師開始向其聚集。張昊然列舉了猿輔導過去的核心項目，如斑馬、猿輔導等，其負責人都已加入其中。有的從管理數百人轉為管理數十人，這表明團隊的戰斗力變得更為精悍。
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薪水側面體現了這群人才的實力。據了解，Motiff 工程師的薪水比同期大廠高不少。張昊然認為，這樣一支有戰斗力且優秀的產研團隊，是 Motiff 最重要的競爭力。
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本質上，這家公司大概相信這樣一件事情：召集一幫最優秀的人才，給他們一個清晰、遠大的目標，他們就會投入決心和斗志，讓不可能變成可能。
也許正因如此，他們覺得一支教育背景的團隊，跨越行業壁壘去做 UI 界面設計這件事，也并非不可實現。
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比如如何快速了解界面設計行業、懂用戶痛點？答案是努力學。張昊然的方法是幾個月內密集見了近 70 位各互聯網公司的設計負責人，最后對設計師的痛點如數家珍。比如團隊成員是這樣了解用戶痛點的：他們要將設計師們日常的工作錄屏，然后反復觀看；他們還要用自家軟件臨摹出某 App 的 UI 界面。
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又比如 Figma 沉淀了近十年的技術壁壘，要怎么追上？答案還是努力學。Figma 的核心獨家技術是云端設計協作，這對性能——即編輯器的流暢性、魯棒性（穩定性）等考驗極大。而國內相關研究屈指可數，「很多都是奧賽級別的難題。」張昊然說。而團隊的方法是，從行業公開的技術報告里一點點學、并不斷嘗試和「交學費」。
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為了解決性能問題，他們甚至把底層技術架構推倒重來。很多研發同事會在分享會上說，這是他們職業生涯做過最難、最強的項目。
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張昊然說，之前團隊預期用一年把這事做成，結果發現工程難度實在太大。而解決辦法也是一樣的——就是投入更多的決心和資源。2022 年，在研發近一年后，團隊又在集團內部號召了第二波產研人才。內部做好了投入至少 3-5 年的決心。
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「你無法逃避，就是需要破釜沉舟的決心。」張昊然說。他認為在極度專注之后，很多看起來很難的事情，其實沒有那么難。
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經過兩年半這件事終于做完了。6 月 5 日，團隊向全球發布了 Motiff 產品。團隊介紹，這是繼 Figma 之后全球第二家、也是國內首家自研 Web 端圖形渲染引擎的產品，在多個性能方面逼近甚至超過 Figma。
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Motiff 產品 界面｜圖片來源：Motiff
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以流暢度為例，Motiff 的 FPS（畫面每秒幀數）保持在 50 以上優秀區間、Figma 為 40 左右。在魯棒性方面，Motiff 在超過 100 萬圖層元素的單畫布中依然可以順暢編輯，而同樣環境下 Figma 在達到 80 萬圖層時部分功能會受限。同時，其價格比 Figma 更低。Motiff 面向全球市場統一定價，其中基礎版免費；專業版基礎功能價格為 24 元/月（國際版 4 美元/月），研發模式 6 元/月（國際版 1 美元/月）；企業版基礎功能價格為 90 元/月（國際版 15 美元/月），研發模式 18 元/月（國際版 3 美元/月）。
以此計算，企業采購的綜合價格相比 Figma 低 80% 以上。
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之所以定價更低——在張昊然看來，Motiff 定位在于 AI 設計，那么基礎的設計協作功能應該作為「標配」、最終收費的核心要靠 AI 功能。目前 Motiff 的 AI 功能限時免費。
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Motiff 各版本定價｜圖片來源：Motiff
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03 沒有業務歷史包袱， AI 設計跑得更快
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如果說追趕 Figma 已有的性能是起跑線，那么用 AI 技術改造界面設計軟件這件事，才是團隊真正重要的工作。
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Motiff 很接近今天我們常說的「AI Native」（AI 原生）企業。也就是說，它是一個生來就帶著用戶痛點、希望用 AI 來解決的企業，而不是已經有成熟業務、希望用 AI 來改造的企業。這是它和 Figma 的根本區別。
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但張昊然認為更準確的說法應該是「AI Driven」（AI 驅動）。跟那些先有 AI 技術、再尋找應用場景的企業相比，Motiff 是先找到了應用場景、再用 AI 解決問題。
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如果說在 Figma 主攻的云端協同方向，更像是前者已經交了一份 100 分的答卷，團隊要努力琢磨怎么追平分數；
而在團隊率先做的
AI
設計方向，這則更像是一道開放試卷，怎么解題其實沒有標準答案。
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這帶來的優勢是，在沒有過去業務歷史包袱的情況下，團隊對外既不用擔心加功能會影響用戶體驗、對內也不用擔心會面臨的組織溝通等掣肘。就像在一張空白的紙上作畫，輕松、容易施展開。
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通過觀察設計師日常工作行為，團隊發現了其中高頻的、高重復性的部分，這就是率先可以用 AI 來解決的。
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比如團隊發現，設計師們日常工作中有 50% 以上的動作是「重復」，即不斷復制、粘貼、修改；他們還要不斷調整頁面布局、拖拽移動、對齊，以保證整個頁面的有序；搭建一套統一風格的設計系統是很重要的，但很多企業沒有實力搭建、或者維護的成本過高……這些工作耗費了設計師們大量的時間、精力，也耗費了企業大量的成本。
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一個夸張的例子是，某大廠為了調整產品系列里兩個卡片的間距，總共 2000 多個界面的修改——花 10 個設計師兩周的時間。
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在 2021 年底，Motiff 試圖用 AI 來改造這件事的時候，大模型還沒有席卷全球，團隊更多是基于傳統的深度學習在做：即通過大量的數據訓練，讓 AI 能在這些重復的設計、行為中學到規律，最終實現自動化生產、達到設計工作的降本增效。
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6 月 5 日，Motiff 展現了核心的五大 AI 功能：「AI 復制」、「AI 布局」、「AI 設計系統」、「AI 生成 UI」和「AI 魔法框」。
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其中，「AI 復制」是把設計師日常工作中大量重復的「復制-粘貼-逐一修改」，一鍵用 AI 來完成，省去了繁瑣的調整步驟。「AI 布局」則讓 AI 幫助設計師布局，讓他們能兼得自由設計和結構化設計的優勢。張昊然介紹，經過團隊測試，在諸多場景下，使用這些 AI 工具可降低設計師 50% 以上的重復操作。
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Motiff 的 AI 復制功能｜圖片來源：Motiff
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Motiff 的「AI 設計系統」則既可以讓設計師在創建和維護「設計系統」時，一鍵找出需要的組件和樣式；也可一鍵對「設計系統」進行一致性檢查。
它把過去需要設計師花費至少幾周才能完成的工作，縮減到只要幾分鐘。
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而 2022 年底爆火的大模型技術，則主要影響了這項「AI 生成 UI」功能。
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很多人都看到過 GPT-4 的驚艷展示：僅僅在紙上畫下 UI 界面的草圖，ChatGPT 就能直接生成 UI 界面。外界討論甚多的是，大模型是否就此讓 UI 設計從 GUI（圖形交互界面）轉向 LUI（語言交互界面），從而顛覆整個 UI 行業。甚至從這個角度來說，具備這項能力的大模型公司也可能會顛覆 UI 設計軟件公司。
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張昊然說，在最開始看到 GPT4.0 的演示時，團隊內部也感到震撼、甚至害怕。「你會覺得自己過去的（AI）嘗試沒有意義了。」然而，在慢慢意識到技術的邊界后，這種恐懼感在慢慢減退。「其實做出一個看似可用的東西和實際可用的東西之間，有著巨大的 gap。」他說。
但這的確是 UI 行業最重要的變量，gap 彌合的拐點不知何時到來，團隊必須現在先跟上——因此團隊也抓緊推出了「AI 生成 UI」這一功能。用戶只需要文字輸入一段話，Motiff 就能呈現一版設計圖稿。
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Motiff 的 AI 生成 UI 功能｜圖片來源：Motiff
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張昊然介紹，Motiff 的所有 AI 功能都比 Figma 做得更快。而之所以能更快，沒有業務歷史包袱是一個很重要的原因。在他看來，傳統玩家對已有工具做迭代是痛苦的，這是所有的老產品在遇到新技術時都會陷入的陷阱，很難克服。
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他認為，抓住先發優勢、并且積累出品牌價值，將會變成 Motiff 的競爭優勢。目前，團隊依然對這位強大的對手保持密切關注。
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不過衡量產品有沒有價值，核心是看有沒有人買。一個讓團隊振奮的案例是，就在產品發布之前，某家大型企業在 Figma 訂閱到期之際，在試用 Motiff 之后，決定從 Figma 遷移到 Motiff。這給了他們很大的信心。「我們就是要在比較下勝出。這種勝出一旦出現 4-5 個，PMF（產品符合市場需求）或許就出現了。」他說。
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他們的目標比 Figma 更大。在張昊然看來，Figma 主打協同，本質解決的是效率問題（降低溝通成本）。而 Motiff 主打 AI，本質解決的是生產力問題，「這個價值遠大于協同。」
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在一年半的全球 AI 熱潮下，新 AI 產品層出不窮，Motiff 的故事算是很有代表性、又極為獨特的那一類。這是一個有明確市場需求、并極早投入 AI 技術的企業，一個在外力推動下誕生的企業，一個巨頭的零基礎追趕者。它身上展現出了這樣一種可能性：一家企業如果清晰地知道自己擅長什么、并能把握明確的市場機會，再投入罕見的決心和意志，或許就能打穿不同賽道壁壘、持續拿到贏的機會。而 AI，也可能成為很多新入場者重構行業舊秩序的那道縫隙。
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大模型為這個過程按下了加速鍵。張昊然說，兩年半前創業時，團隊提 AI 生產力工具還沒有人信。而今天再提，聽起來像是在蹭熱度。不過他不覺得這是壞事。
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「你非常怕的一件事是，你所期望的那個未來，做了十年都沒有達成。你需要一個外界變化的機會拐點。」他認為，現在這個機會拐點已經來了。
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