在產品設計過程中，了解需求是產品落地的基礎之一，而在B端產品中，需求可能會涉及到業務需求、用戶需求及管理需求三個方面，具體該如何保障B端需求的快速洞察、快速實現呢？不妨看看作者的總結和梳理。
需求是產品存在的基礎，貫穿整個產品的整個生命周期。本文聊聊需求的管理方法論。需求管理方法論概念包含了，需求調研和挖掘、需求分析、需求管理（輸出需求文檔），也可以用一句話來說明，就是收集客戶想要什么，最終確定實際做什么。
本文會涉及到面試過程中問到的需求相關內容，可以先收藏后細品。
在我看來，B端需求主要分為業務需求、用戶需求和管理需求。
在下文中會用這三類需求進行詳細說明。
1）調研的8大科學方法已經前面寫過，這邊介紹一下調研時的幾個小技巧。
① 用圖形作為調研助手
用圖形會引導大家的討論方向一致，收斂，不易跑題。圖形會引起參與者的視覺共鳴，從而加速、加深理解的程度。圖形的邏輯清晰，可以避免討論結果似是而非的現象，為后續需求變動提供證據（甩鍋）。
② 找到調研的合適顆粒度
對于顆粒度的把握，是沒有一個定數，但如果調研結束后，不需要再向客戶進行咨詢就可以進行設計工作了，那么這個調研就做到位了。第一次調研現場，顆粒度盡量越細越好，因為后續的調研會增加更多成本。
2）業務流程優化的一個方法-ESEIA方法ESEIA流程優化方法是由五個首字母組成，包括E（Eliminate）清除、S（Simplify）簡化、E（Establish）增加、I（Integrate）整合和A（Automate）自動化，用來減少流程中的非增值活動，增加流程中的增值活動，然后進行整合和自動化，如圖所示。
案例：藍湖SaaS，是一款針對產品設計到開發階段的流程優化工具，從產品原型設計——原型上傳——UI設計師打開——根據原型設計——設計稿切圖——打包上傳——程序員下載——打開設計稿并查找相應切圖——開發時不定時查詢，一系列流程中找到可清除的不增值的活動，簡化相應活動，增加增值的活動（在線編輯和設計），整合后使流程連貫，數據上云，讓整個上傳下載自動化，提高流程處理速度和質量。
需求的來源會有各種不同的渠道，有內部同事、領導、自己產生的需求。也有外部市場、用戶、競品分析、行業規范等產生的需求。我們需要先把他們產生的需求分類，擺正位置，才能對癥下藥。不管是哪個渠道來的需求，在上文有說到，可分為三類，業務需求、管理需求、用戶需求。業務需求和管理需求分別來自于業務流程優化和管理流程方面，如圖（房產營銷部分業務流程）。
1）業務需求，那需要從直接相關方和上下游的間接相關方來看，比如房產營銷中的客戶鎖定期和解鎖期，就會可能影響到銷售、財務、采購、管理者等各個相關方，需要每個相關方都接觸了解后才能設計。
2）管理需求，主要在上層管理的需求，一般只需要針對相關領導的需求就行，但需要知道需求方真實的需求，和該需求是否能夠實現。由于管理流程是附加于業務流程之上的，所以如果業務流程沒有能夠產生這個管理需求的能力，那就需要從業務流程中去重新審視這個管理需求的真實性和可行性。
3）用戶需求，這個就比較簡單了，主要就是使用習慣，交互等事宜。可以從同一層級的直接相關方了解后進行分析。
1）方法一：邏輯演繹
當產品經理不清楚客戶的業務但又感到有問題時，可以用邏輯推演來判斷，通過邏輯推演可判斷客戶的需求是不是合理的、正確的。
例如：為什么需要做這個功能？缺少這個功能會如何？這個功能與其上游的工作流的關系，與下游的工作流的關系？思考新需求對現有業務邏輯的影響，會不會影響現有業務功能，當然也同樣要考慮到一些潛在的影響，這同樣是你對需求評估的一個重要標準。
2）多維度觀察
產品經理與客戶在專業知識方面是不對等的，客戶并不知道他提的需求將來在系統中會帶來什么后果，產品經理也未必聽懂了客戶的真實需求，因此對客戶提的“表面需求”要經過側面的判斷才能確定為“真實需求”。為了解決這個問題，可以參考使用5W1H分析法幫助做好判斷工作：
在需求調研中使用5W1H方法，首先要理解的是What、How，而作為判斷的重要依據的是Why，其他Where、When、Who是附屬信息，沒有經驗的產品經理只會從正面進行調研，即詢問“做什么”“怎么做”，但是最為重要的“為什么做（Why）”卻往往不問，這樣就會失去多維度觀察需求的機會，也同時失去了識別需求的虛實的機會。
3）價值判斷
對于復雜的、規模較大的需求，用簡單的、操作層面的能夠做評估的依據難以確定是否是真實的需求，可以用“目的、價值和功能”三要素來分析和判斷。目標，客戶的需求目標是什么？價值，確認該目標達成后，客戶可以獲得什么價值？功能，做什么功能可支持該價值的實現？
如果針對某個需求的判斷符合下述條件，那么它就可能不是真實的需求。
從各個渠道來的需求，經過上述的分析后，可以放入到需求池中。需求池里的需求主要有：
過濾了一些偽需求，通過挖掘知道了用戶的真實目的，確定了需求方意愿度，明確了需求價值點，根據需求價值來提供解決方案，整理出了需求池，接下來就是對需求的優先級排序：
1）從需求分類的層級來排序，在B端產品中，因為業務需求是所有需求的底層，所有業務需求是第一位的，然后才是管理需求，最后才是用戶需求。這就是為什么很多B端產品不講究交互設計，而在業務流程上做了很大的投入。
2）可以從兩個緯度四個象限進行劃分，一個是緊急程度，一個是重要程度。按照優先級劃分為重要緊急、不重要緊急、重要不緊急、不重要不緊急。
如果產品在0-1階段，那根據KANO模型的基本型需求>期望型需求>興奮型需求來判斷，如果產品在1-N的迭代期，根據，產品價值大實現成本低>產品價值大實現成本高>產品價值小實現成本低>產品價值小實現成本高來判斷（圖來自網絡）。
功能需求整理輸出產品方案，做需求文檔輸出時，為了全面考慮產品方案的邏輯完整性和流程的完整性，可用以下三個點來自查自檢。
1）前置條件：觸發該流程的前提條件，如領取優惠券的前置條件為“注冊且登錄賬號”，甚至還有其他比如是否是新用戶等等。
2）數據來源：流程中數據來源，如審核功能中：審核人員審批下級發起的審核單。審核人員的操作流程中，下部發起審核產生審批單就是審核人員的操作流程中的數據來源；數據來源通常是在發生數據流轉的場景下需要進行說明。
3）角色及權限：即用戶在系統中承擔的作用的抽象，是否已經把功能抽象到權限中去，這樣可針對權限的設置來分配某些角色可以用，某些角色不可以用。
1）事件：主要是指功能的交互規則及邏輯判斷。
這個模塊用來說明用戶和系統之間發生的交互。交互規則是泛指的交互規則，包含功能的頁面布局、觸發功能的動作及觸發后的交互效果；邏輯判斷則是指當用戶在前端發生行為，系統對用戶行為進行識別、判斷并返回相應的動作的過程。
2）觸發反饋：指用戶與系統完成交互后，用戶和系統會得到什么樣的反饋及產生什么樣的數據和結果。
3）異常處理：是對主流程補充，我們盡可能全的羅列并寫清楚異常流程時，可以有效避免在產品設計時的場景遺漏。異常流程的梳理建議是參考測試同事的正反例原則。
1）數據埋點：埋點就不多進行贅述，但不管是采用第三方系統還是自己的埋點體系，都要做好數據分類，后續提取數據時能減少很多功夫。
2）數據需求：主要為業務方和產品經理在使用和運營提供決策依據，在設計產品方案時一定要規劃相對的監控數據指標，以便于后續運營和迭代時有數據進行支撐。
3）數據字典：不要出現這個數據在這是姓名，到另外一個頁面成為了用戶名這樣的事情。以上，是我對B端產品（項目）的理解，后續會對業務需求、管理需求、用戶需求分別分析一下。
文章來源：人人都是產品經理 作者：pm老潘
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如今隨著互聯網不斷發展，各產品的數據體量都變得很大，數據分析體系就發揮了巨大的作用；搭建一個完整有效的數據分析體系，可以提高你的工作效率以及準確度。本文將整個體系概括為：一縱一橫。推薦對搭建數據分析體系感興趣的用戶閱讀。
新年伊始，很多公司都在制定年度計劃，有同學會問：數據分析的計劃該怎么定呢？
今天給大家一個最全面的數據分析體系，涵蓋了公司級全部場景。大家可以對著參照，看自己的發力點在哪里。
整個體系可以概括為：一縱一橫。話不多說，上干貨！
問一個簡單而關鍵的問題：數據分析，到底有啥用？
答：站在業務的角度，數據分析有6大用處
這六個場景，貫穿業務工作全過程，最能體現數據分析的價值。因此，當我們思考數據分析可以做什么的時候，可以先思考這六個場景，目前的工作滿足了多少需求？還有哪些是可以做的（如下圖）？
注意：數據并非不可替代！這6步即使沒有數據，業務方也能做。
比如，經典的場景是：
最有可能，只有過程監控，與發現問題以后的原因分析，是甩給數據分析做的。
但這樣的話，工作就太被動了。不清楚目標，不清楚業務基礎走勢，不清楚方法背后業務邏輯，光看一個數字是很難分析出原因的。
因此相當多數據部門退化成只能監控個數據。甚至只能提個數。
這種被動局面，是在年初定規劃的時候要盡力避免的。此時不爭，更待何時！
此時可以：
這樣做，就得認真研究企業內各部門分工情況，這就涉及到“一橫”概念。
問一個簡單的問題：是否各個部門對數據重視程度一樣？
答：當然不一樣！
從部門職責上看，部門可以分為四大類：
典型如：總裁辦、戰略發展部、財務部。
這些部門直接與公司最高層溝通，很多重大的發展計劃，年度KPI目標，經營任務，都是這些部門參與制定的。這些部門很重視數據！
因為所有的目標、任務、計劃都得量化。他們常見的問題是：知其然，不知其所以然，以財務部尤甚。算賬算得很精明，可對于業務細節不甚了解。
此時，想要和這些部門交好，可以從提供基礎數據突破。
在提供數據的同時，主動幫他們梳理關鍵業務流程，清晰常規的業務基線，補齊他們在業務理解上的短板。這樣能有更多機會合作。（如下圖）。
典型如：銷售、投放、增長部門。
這些部門負擔主要的收入任務，是業績、利潤的主要來源。但是，這些部門一般都不重視數據。能看到任務目標、完成率就差不多了。
他們更喜歡看案例拆解，看操作指南，看具體做法。總之，手里用得上的才是好東西。
此時，想要和這些部門交好，可以從工具入手。
不要整復雜的報表，而是根據看表人關心的內容，分層級提供數據。越是基層的，給看的數據越少，最好只留關鍵KPI。
功能上，和CRM等工具打通，在提供數據的同時，直接提供可操作功能，這樣才受一線歡迎（如下圖）。
典型如采購、研發、設計。
這些部門基本都在消耗成本，很難直接見成效，萬一做不好了引發用戶討厭、產品積壓、庫存不足，還會影響銷量……而且，這些部門又受到銷售、營銷營銷，很難獨善其身。
這時候要區別對待：
對于采購、生產、供應這種容易產生硬損失的部門，重點做好數據滾動預測與數據監控。
對于來自上游供給、下游需求、大促活動等影響因素及時收集，結合供給進度與庫存情況，預報可能存在的積壓/缺貨問題（如下圖）。
對于研發、設計、產品這種容易產生軟損失的部門，重點最好測試平臺和測試服務。用常規監測發現問題，用好的測試來檢驗改善效果（如下圖）。
典型如營銷、運營部門。這些部門很喜歡看數據，且其工作效果，是疊加在銷售基礎上產生的，很難觀察。因此做分析的時候特別糾結。好在，他們的工作多是項目制的，可以逐個攻破。
常見的項目，包括：
這些在之前的文章已經有很多分享，這里就不贅述了。想洞察得深刻，想分析得到位，重點是培養業務部門的好習慣，打好數據基礎。
比如：
基礎工作做好了，事后大量數據可以分析。
基礎工作沒做好，事后分析個屁……
整體安排：分階段，做出標桿項目。
注意：上述的工作，在業務部門那里是有先后順序的。
清晰了業務部門行動以后，數據部門的整體安排就很清晰了：
輸出的目標，以每個月都能有一個項目上線/更新為目標。這樣每個季度的季報容易寫，來年年度總結也就不糾結了（如下圖）。
以上，就是數據部門規劃的整體思路。當然每個企業具體情況不同。同學們可以量體裁衣，根據自己面對具體情況做調整。
當然，可能有同學會說：“規劃這種高大上的事輪不到我，我就是一個小兵，日常都在跑數，咋辦？！”
碰到這種情況，等待別人施舍肯定不是好辦法。普通的日常工作，也能延伸出很多有價值的項目，這是數據分析工作的獨特優勢。
文章來源：人人都是產品經理 作者：接地氣的陳老師
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元宇宙的熱度持續不斷，許多品牌和企業加入了元宇宙的行列當中。但到底什么是元宇宙，元宇宙涉及哪些內容和模塊？為何品牌和企業如此重視元宇宙？本文圍繞元宇宙進行了深度解析。推薦對此感興趣的伙伴閱讀。
盡管距離Facebook改名為Meta已經過去了幾個月，有關元宇宙（Metaverse）的討論依然熱度不減。2022年1月18日，微軟宣布以687億美元的現金交易收購視頻游戲巨頭動視暴雪。
微軟CEO Nadella表示游戲在元宇宙發展中“扮演了重要角色”，動視暴雪CEO Kotick更是在內部信中向員工表示，游戲“元宇宙化”是公司接受微軟收購的主因。在當下，似乎沒有任何一個概念比元宇宙更宏大、更抽象、更模糊、更適合炒作。我們隱約感覺到元宇宙似乎代表著數字未來和互聯網的下一種形態，但是元宇宙的演進路徑和終局的形態為何，相信很多讀者仍然沒有讓自己信服的答案。
在參考了大量Metaverse相關資料后，本次Scale Partners 勢乘資本將分享我們對Metaverse概念的認識框架和相關思考。我們力求去偽存真、刪繁就簡，幫助讀者認識元宇宙這一概念最關鍵的要素，提升對各類元宇宙主題或概念討論的辨識力。
給元宇宙下一個邊界清晰的定義和描述移動互聯網是什么一樣困難。雖然如此，我們還是需要先要明確元宇宙大概是什么。著名哲學家趙汀陽從Metaverse這個詞本身入手進行的分析很有啟發：英文中Verse可以理解為“版本”，而Meta有兩個含義。
一是“在某種事物之外的另一片領域”；
二是“在某種事物的背后更為根本性的東西”。由于元宇宙的設想最終都需要真實世界的能量去支撐，元宇宙應該不是更根本性的宇宙，更可能是在真實世界之外的另一片世界，即元宇宙更像是一個“超世界”。
我們這里采納了MetaZ創始人、MIT Technology Review中文版前首席顧問陳序對元宇宙的描述，給出我們對元宇宙的理解：元宇宙不是與現實物理世界割裂或者并行的虛擬世界，而是人以數字身份參與和生活的數字世界。這里重點為讀者解釋三個要點：
如果接受以上的討論，那么相信各位讀者可以輕松地得出這樣的判斷：VR/AR、各種游戲、3D虛擬世界中的UGC平臺（比如Roblox）、英偉達的Omniverse平臺等等都不是元宇宙，就像是智能手機、移動App、抖音等視頻UGC平臺、應用開發工具等不是移動互聯網一樣。
當前很多關于元宇宙的討論之所以顯得“差異大于共識”，除了對元宇宙的內涵理解不一致外這個原因外，跟作者未明確討論的元宇宙是“狹義”還是“廣義”版本也有關系。因此，我們有必要了解一下“兩個版本”的元宇宙。
把線下的物理世界完全映射到數字世界里面，線上線下融為一體。人們在現實世界中是誰，在元宇宙里就是誰。可以看出，狹義的元宇宙本質是一個比現在映射更充分、更完備的虛擬世界，可以理解為數字孿生推向極致的一種情況。
廣義的元宇宙不滿足于只將現實世界充分映射到數字世界，甚至不強制要求數字世界需要體現現實世界中的全部或者部分要素。因此，理論上廣義元宇宙可以有無數個。
廣義元宇宙如果推向極致，某種程度上就是《黑客帝國》中生活在母體（Matrix）中的人類見到的情景（此處我們無意討論腦機接口的相關內容）。
有關廣義元宇宙的一個不可回避的疑惑是：如果真的有多個元宇宙，那么同一個人如何在元宇宙之間互聯互通呢？要知道，企業構建自己勢力范圍的問題即便在當下行政強力干預的情況下都沒被很好解決，在元宇宙中，誰有能力、有意愿、有資質來解決這個潛在的問題呢？
如果我們仔細思考就會發現，超過九成對元宇宙價值的討論本質都是在分析VR/AR行業的價值。那么元宇宙這樣一個宏大的敘事概念，其本身的價值是什么？此處給出我們的閱讀和思考成果：給人們創造自己想要的世界、構建或者更好地維護關系的機會，體會作為人的存在感。應該說，元宇宙讓人們對人生的設想有了落地的可能，具體體現為：
對一級市場的創業者和投資人來說，如何判斷項目跟元宇宙到底有沒有關系呢？結合第一部分中對元宇宙的內涵的探討，我們認為如下三個要素至關重要：
顯然，從實踐和落地的角度看，區塊鏈毫無疑問是元宇宙的核心支持技術：一方面，身份系統需要借助區塊鏈去中心化的特點來維持其獨立性；另一方面，基于區塊鏈的NFT（Non-Fungible Token）能夠實現讓數字世界的物品（游戲、藝術品、收藏品、數字音樂等等）具有不可分割、不可復制的特性（從而解決物品唯一性的問題），并追溯這個物品或者事物信息的所有權，便于人們交換和交易數字物品。
補充：區塊鏈上的數字加密貨幣分為原生幣（native coin)和代幣(token)兩大類，前者代表是比特幣、以太幣等，擁有自己的主鏈，使用鏈上的交易來維護賬本數據；代幣則是依附于現有的區塊鏈，使用智能合約來進行賬本的記錄。代幣又分成同質化代幣和非同質化代幣兩種，前者可以互相替代、接近無限拆分，而后者不可分割和替代，獨一無二。
元宇宙可能是繼智能手機之后的第二個巨大的整合式創新機會。從目前來看，實現元宇宙的難度可能和1980年代建設整個互聯網世界的難度在一個量級上。我們匯總整理了元宇宙的六大投資版圖，方便創業者和投資人更好地識別和把握機會。
元宇宙的沉浸式特性要求設備能夠提供三維的信息呈現和交互方案，而智能手機、平板電腦等電子設備通過一塊屏幕把人和信息世界隔離開，使得我們與外部環境只能間接交互。
因此，元宇宙概念下的硬件機會集中于能夠帶來優秀的沉浸體驗和仿真效果的VR/AR/MR設備上。在未來，一體式的XR設備上可能會適配更多配件，從而更好地給予用戶視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺五種感官刺激。操作系統是用戶與硬件之間的接口，控制和管理整個硬件和軟件資源。
從歷史經驗來看，XR設備的操作系統競爭烈度會遠高于XR硬件本身的競爭烈度。在操作系統之爭中，時間是不可忽視的影響因素，同時誰能夠更好地平衡開發者的創造性和消費者的體驗，誰就更有機會勝出。
（1）通信網絡
要保證巨量用戶在能夠實時、共享、持久地在虛擬環境中交互，需要保證大量數據能夠順暢地發送、接受，而4G網絡顯然無法處理如此大規模的數據負載。5G網絡讓元宇宙中高清圖像、視頻、海量數據等信息的順暢傳輸成為可能。同時，沉浸體驗和應用場景的特性對通信網絡的延遲也提出了很高的要求，而5G網絡的低延遲特性能夠滿足這一要求。
（2）算力/云計算與邊緣計算
由于元宇宙中信息以三維形態呈現，同時大量用戶會靈活化、個性化地參與其中，實現元宇宙會帶來歷史上對持續、穩定算力的最大規模需求。
解決這個恐怖的算力問題很有可能需要依靠量子計算領域的重大突破。另外，受限于網絡帶寬、計算吞吐量等因素，以及出于保護數據安全的考慮，目前來看將云計算和邊緣計算結合起來是必然選擇：云計算負責全局性、非實時、長周期的大數據處理與分析，能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢；邊緣計算更適用于局部、實時、短周期數據的處理與分析，能更好地支持本地業務的實時智能化決策與執行。
說明：邊緣計算是指在靠近數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺。它可以作為連接物理和數字世界的橋梁連接智能資產、智能網關、智能系統等。
（1） 區塊鏈
正如我們在第四部分中介紹過的，區塊鏈為元宇宙的身份系統和價值系統提供支持。盡管區塊鏈技術已經在一些場景中被應用了多年，但我們必須認識到，目前區塊鏈技術因為對數據存儲要求高、可擴展性差等原因，很難支持大范圍的應用（比如零售級別的支付）。這個行業有大量的創新和Libra式“中心化的分布式處理架構和區塊鏈技術線相結合的分層混合技術路線”這樣的實踐值得我們關注。
（2） 數字孿生
我們曾在第二部分中提到，元宇宙的構建可能需要將現實世界的全部或部分映射到數字世界中。在這個過程中，數字孿生是必不可少的技術。數字孿生指的是物理實體在數字世界的孿生，強調的是數字世界與物理世界的一體性，最早被應用于工業制造領域。目前，通過設備掃描環境形成數據點云，識別和提取物品模型的技術已經逐漸成熟，城市級別的超大規模三維重建也進入應用階段。
（3） 引擎與開發平臺
為了讓每一個人都有可能參與到數字世界的構建過程中，從而建設一個開放的元宇宙，我們需要有面向普通用戶的低門檻內容創作工具（如引擎、開發設計工具平臺等）。在這方面，海外相關廠商已經領先一步：例如，Unity把自己重新定位為“交互式內容創作引擎”，將引擎應用拓展到動畫、影視、建筑、制造等其他行業。
在未來，為了降低構建元宇宙的時間和人力成本，相比PGC、PUGC或UGC等方式，由AI生成的可供人類消費的內容或服務會越來越多；另一方面，依靠現有的方式處理所有元宇宙情境下的數據已經不現實，我們需要依靠具備自主學習和決策功能的AI來輔助，從而降低支持和維護元宇宙運行的成本。
預計元宇宙時代的內容消費端大體會經歷如下的發展階段：
（1）娛樂和社交內容先行，搶奪用戶注意力：游戲相比其他內容領域綜合準備度最高，是元宇宙內容的起點。而XR設備將元宇宙在社交方面的優勢體現得淋漓盡致，吸引大量用戶使用；
（2）生產、生活的多個領域被滲透：人們會逐步擺脫對元宇宙“高階游戲形態”或“高階社交形態”的印象，例如形成閉環的虛擬消費體系、與物理世界打通的虛擬化服務等會逐漸興起；
（3）出現新的內容和應用：元宇宙內可能也會出現房屋、家居、汽車等物品的生產商，游戲、藝術品展覽等傳統活動可能會有新的內容和呈現形式……我們甚至可以暢想建立在數字資產上的金融體系會如何運行。
元宇宙很可能會催生出很多新市場和新業態，孕育出新的偉大企業。這個過程中會有部分的技術方案、服務方憑借自身稟賦而充分受益，或者在新的競爭格局確定前與其他企業形成新的生態合作體系。
在上一部分中，我們分析了元宇宙概念下的六大投資版圖?？紤]到各個板塊并不會呈現齊頭并進式的發展局面，我們需要對這些領域之間的演進邏輯有一個大體的判斷，從而幫助創業者和投資人把握住恰當的時間節點入局：
XR硬件在未來幾年內的增長勢頭已經較為清晰，且與硬件配套的內容已經與硬件形成相互促進的正循環（我們后續將發布VR/AR行業研究報告，進一步探討這個要點）。
未來新內容／場景的制作、運行、交互都需要依賴底層架構的大力升級（游戲引擎／工具集成平臺等），底層架構在這一時期也會進入發展的快車道。
將在數據處理、內容合成等領域發揮巨大的功效。我們將看到AI將替代或輔助人類完成建設性的工作，成為元宇宙里的核心生產力。
板塊下的變數最大。新內容、新場景、新業態可能會重塑內容產業的規模與競爭格局。同時在這個過程中，會有大量繁榮整個生態的技術協同方、服務協同方一起發展壯大起來
從某種程度上說，關注元宇宙就是在關注中國在世界科技領域的未來。目前，中美引領全球元宇宙發展，日、韓、歐洲緊隨其后。短期來看，各國在移動互聯網時代積累的稟賦將影響各國在元宇宙領域的發力方向。這里我們簡單討論一下短期內中美元宇宙發展的大體方向：
（1）美國：在硬件與操作系統、后端基建、底層架構三個板塊內優勢明顯，同時在人工智能領域也具有較強的競爭力。從應用層面來看，美國企業已經在面向C端消費者的娛樂場景上取得了一定成績，在工業設計等給B端賦能的場景上也走在世界的前列。
（2）中國：龐大的人口基數、巨大的地域差異以及獨特的社會歷史階段，都是讓我們相信中國在內容與場景創新方面的想象力巨大的理由。我們期待中國的創業者能像在移動互聯網時代改造社交、出行、支付等領域一樣，在實現元宇宙設想的過程中，創造世界級的內容與創景創新，并誕生新的協同生態中長期看，存在很多變數，談論終局為時過早。當前，中國在底層架構板塊也有一定的積累，正在逐步縮小與美國的差距。
加之中國在基礎設施建設方面的投入意愿和力度巨大，我們樂觀地相信，未來中國在人工智能與后端基建領域存在彎道超車的機會。期待未來中國在元宇宙發展的歷史階段中逐步超越美國，引領世界。
結合我們在第四部分中對“元宇宙的三大要素”的討論，我們認為應當重點關注具備“區塊鏈技術應用”、“數字內容創作”和“消費硬件實力”的公司。這里我們將選取并介紹幾家國內外值得關注的公司，并闡述我們的理由：
目前，Facebook是全世界唯一一家在“區塊鏈技術應用”、“數字內容創作”和“消費硬件實力”三方面都做出成績的公司：? 通過Oculus產品線提供VR硬件，解決沉浸式體驗的問題；? 曾推出數字錢包Novi等應用，作為區塊鏈技術儲備；? 積累了運營區塊鏈交易的經驗，并有開發NFT產品的計劃；
如果我們把元宇宙比作一個全新的、有無限可能的“淘金浪潮”，那么除了某些公司作為”“幸運的淘金者”是贏家外，為元宇宙淘金者提供工具的企業也是贏家。英偉達給元宇宙的開發者提供生產力工具，比如通過顯卡和AI技術，簡化開發者進行3D建模和圖像渲染的難度。
這里建議大家重點關注英偉達的Omniverse平臺：這是一款可以下載到搭載了英偉達顯卡的設備的軟件。Omniverse軟件平臺在英偉達顯卡的計算、渲染逼真圖像的能力基礎上，添加了很多英偉達自研和第三方的軟件工具包，幫助人們更好地去設計元宇宙內的東西，或者用于一些場景下的數字孿生，如模擬工業制造、自動駕駛、虛擬建筑等。
騰訊對Epic Games、Spotify、Snap等公司的投資以及自身在社交領域掌握的資源，都可以看做是騰訊對元宇宙的關鍵布局。在2020年騰訊還提出要在未來5年，拿出700億美元加強自身在云、AI、區塊鏈、5G、量子計算等領域的能力。不過我們也看到騰訊在消費硬件領域有明顯短板，騰訊對國外公司的投資很可能面臨較大的政策不確定性。
當然，我們也可以按照第五部分中提供的投資版圖判斷大公司在元宇宙概念里的布局情況。這里我們列舉了一些公司和對其分析后的結果，供大家參考。
在本部分中，我們將先列舉一些圍繞元宇宙設想產生的爭論。不論是元宇宙的支持者還是反對者，我們認為都有必要思考這些問題，因為這些討論對元宇宙建設過程中形成價值共識至關重要。
人們很容易擔憂，元宇宙會讓大量人群沉浸于虛擬內容不能自拔。如果越來越少的人花費時間和精力去關注現實世界，現實世界中的問題被解決的速度，或者人類文明進一步的探索進度都會受到影響。
另一派則認為，發展元宇宙和探索外太空這類推動人類向前的活動并不是非此即彼的關系，因為元宇宙可以幫助我們更好地認識問題（比如借助VR設備激發孩子們對天文知識的探索熱情、學習知識），同時也可以為生活中受到物理條件限制的實踐提供解決方案（比如借助數字孿生技術模擬各種設想，最終得到可靠方案后再應用到現實的城市建設中）。
如果每個人通過VR設備都能輕松沉浸在一個虛假的美好生活場景中，那么我們很容易生發這樣的憂慮：元宇宙可能會讓人失去改變真實生活的動力。不過針對這個說法，反對一方認為元宇宙并不會導向這樣的結果，因為元宇宙中人們同樣必須付出代價（時間、創意等）才能夠交換想要的東西。
反對者進一步指出，人們可以通過參與創造新的經濟形式來把能力變現，并可能將虛擬世界中創造的價值帶回現實世界，從而為現實世界中的“失敗者”提供了改變命運的機會。 除了以上兩個主要爭論外，還有兩個擔憂是目前元宇宙的支持者沒有很好地給出回應的。我們在這里也將簡單介紹，以促進相關討論：
（1）元宇宙會不會給現實世界帶來巨大的能源負擔，甚至影響人類在地球的生存？
元宇宙想要運行，需要我們生活的實體世界穩定、持續地為之提供包括電能在內的一切能源。那么問題來了：如果元宇宙不能證明從實體世界搶占的資源創造的價值超過這些資源的機會成本，那么誰能保證元宇宙還將穩定運行或進一步發展，不被人“拔掉插頭”呢？
另外，即使元宇宙創造了巨大的價值，我們勢必也要進行成本收益分析，判斷元宇宙對地球資源和人類環境施加的壓力（例如碳排放）是否能被抵消。
（2）元宇宙中如何進行機制設計，或者構建價值共識？
如前所述，元宇宙不屬于任何一個國家或者企業，沒有任何提前寫好的劇情，沒有什么已經被制定好的角色，也沒有像游戲通關那樣的一個終點或者主線索。簡單來說，元宇宙是在用戶共創的過程中發展、壯大起來的。
問題是，這種對公平和創造力給予最大限度支持的元宇宙如果保證具備基本的秩序？我們如何相信和保證元宇宙不走向霍布斯所論述的“一切人對一切人的戰爭”局面？
目前有關元宇宙的討論中，對元宇宙可能放大網絡時代的匿名性，從而帶來更多道德倫理問題的風險討論得并不多，對實體世界中的權力機構在元宇宙中將以何種形式存在、履行職責的討論更是非常有限，這不由得讓人懷疑元宇宙是否只是一個承載了美好想象的概念，其設想必然部分或全部落空？
補充新聞：在“Horizon Worlds”測試期間，一名女性測試者報告她在虛擬世界里遭到了性騷擾。這名測試者稱，有一個陌生人試圖在廣場上“摸”自己的虛擬角色。她寫道，“這種（不適的）感覺比在互聯網上被騷擾更為強烈”。
可參考MIT Technology Review報道：https://www.technologyreview.com/2021/12/16/1042516/the-metaverse-has-a-groping-problem/
在本部分中，我們將分享一些對元宇宙概念本身、元宇宙相關討論的看法和觀點，供各位讀者參考。我們無意為這些觀點背書，但我們認為這些觀點極具啟發性，希望能夠激發讀者對元宇宙更深層次的思考：
1. 如果我們梳理了時間線就會發現，關于元宇宙的解讀和討論基本都集中出現在Facebook宣布更名為Meta之后。我們需要對Facebook改名為Meta這件事的商業邏輯有所判斷，這有助于提升我們對各類關于元宇宙的討論的鑒別力。
2. 考慮到Facebook為元宇宙投入真金白銀（計劃投資超過100億美元），全世界恐怕沒有其他公司對元宇宙這個概念有超過Facebook的影響力。從某種程度上說，Facebook掌握了對元宇宙這個概念解釋的權利。在短期的3-5年內，創業者如果要以元宇宙為奮斗方向，緊盯Facebook相關的動作是很有意義的。
3. 元宇宙在今天似乎成為了“一個筐”，關于人類未來的任何設想、設施、計劃、工具等等都可以往里面裝。但是我們必須清晰地認識到，科技的發展有它客觀的路徑和速度。與其談論元宇宙本身，不如追根溯源，聚焦支持這個故事底層的技術演進和行業發展。
4. 趙汀陽認為，元宇宙是人類第一次把一個可能世界變成真實世界的努力方向。元宇宙與文學不同的地方在于，文學作品雖然是在描述可能世界，但它思考的其實都是真實世界的問題。而元宇宙會以全新形式爭奪每個人有剛性約束的資源——時間（或者壽命），很可能對真實世界產生“虹吸效應”，是一個從結果上說“非此即彼”的事：元宇宙越有吸引力，人們就會逐漸搬遷到元宇宙當中，體會現實世界中無法做到或者無法改變的事。
5. 有著“主體唯一性”的人很難承載起不同的身份設定以及與每種設定緊密關聯的一切（社交關系、行為方式、掌握的資源等等）。如果我們在元宇宙中有多個難以統一起來甚至是矛盾的身份（比如既是男人又是女人），那么按趙汀陽的說法，“最終結果可能不是我們擁有多重身份，而是哪個身份都不是我們”。從保持自我的角度來說，多個元宇宙的設想最終對每個人來說就是切割、放大每個人身份的不同側面，讓我們在一定范圍內去“瀟灑走一回”。
附錄：元宇宙公司生態圖譜
2021年，Newzoom.com發布了“元宇宙生態圖”。我們將圖譜附在此處，供各位讀者參考：
文章來源：人人都是產品經理 作者：光錐智能
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設計師需求中 3D 視覺平移到互動 H5 中的項目越來越多，three.js 和 PBR 工作流的結合卻一直沒有被系統化地整理。
和各位前端神仙一起做項目，也一起磕磕碰碰出了愛與痛的領悟。小小總結，希望 3D 去往 H5 的道路天塹變通途。
本手冊主要分為兩大部分：
Part 1 理論篇：主要讓設計師了解計算機到底是如何理解和實時渲染我們設計的 3D 項目，以及 three.js 材質和預期材質的對應關系。
Part 2 實踐篇：基于 three.js 的實現性，提供場景、材質貼圖的制作思路、以及 gltf 工作流，并動態討論項目常常遇到的還原問題。
本文主要面向剛接觸 3D 圖形學的設計師，僅截取了最常用的理論知識和大家一起學習；部分涉及技術美術或計算機圖形學的描述可能不甚嚴謹，希望大家多多交流討論哈。
其實無論 H5 開發用到的是哪種 webGL，設計相關的材質制作基本還是基于 PBR 思路進行的，所以這邊建議各位親可以先去閱讀一下 Substance 官方寶冊《The PBR Guide》。
設計師在還原 3D 類型的互動 H5 項目的時候一定想過這個宇宙終極問題：為什么 H5/Web 實現的 3D 效果和 C4D 里渲染出來的差異那么大？
其實這是我們對實時渲染引擎（UE、Unity、three.js 等）和離線渲染工具（Redshift、Octane、Vray 等）的差異存在誤解：一是離線渲染工具是基于真實光照環境來計算每顆像素的著色，實時渲染如果要實現這種效果需要耗費更多硬件基礎和算力去模擬光照（沒個好顯卡都開不動光追）。
雖然 UE5 的實時渲染技術和硬件兼容性已經讓大家大吃一驚，但在實際項目，尤其是需要兼容低端設備的 H5 來說，渲染能力還是相對有限的。二是對于游戲或 H5 互動網站實際應用來說，流暢的互動體驗優先級往往高于畫面精細度，所以犧牲視覺保性能也是常見情況。
圖 1-Octane 離線渲染效果 vs three.js 實時渲染效果：材質細節、全局光照及投影、以及抗鋸齒表現差距明顯
當實時渲染效果與設計預期差距過大時，設計師能多了解一些基礎的計算機圖形學，也許就能更好地和開發同學商討性價比更高的視覺實現和資源優化方案（以及更多 Battle 的籌碼）。
首先我們要知道計算機之所以能在 2D 屏幕上畫出 3D 的圖像，是因為有著色器（Shader）在繪制，它將我們三維空間里的模型與光照信息進行轉換，并光柵化為二維圖像。在計算機圖形學中，著色器是用于對圖像的材質（光照、亮度、顏色）進行處理的程式。
常用的著色器分為四種：像素/片元著色器（Pixel/Fragment Shader）、頂點著色器（Vertex Shader）、幾何著色器（Geometry Shader）、細分曲面著色器（Tessellation Shader）。
像素/片元著色器與頂點著色器（Vertex Shader）在 webGL 處理過程中都有使用，頂點著色器先將模型中每個頂點的位置、紋理坐標、顏色等信息進行轉換裝配，再由片元著色器對 3D 信息光柵化并轉換成 2D 屏幕信息。（關于著色器差異，感興趣的同學可以直接跳到附錄查看。）
著色器是怎么把頂點中所帶有光照、紋理等信息轉換并重建在二維圖像的像素中呢？GPU 中是透過不同的著色算法來實現的。
一種是獲取每個三角形的插值（Interpolate）來實現，這種方法稱作 Per Vertex Lighting，但是當三角型很大的時候，插值往往不夠精準。此時還可以引用另一種方法 Per Pixel Lighting，計算每個像素的光照信息，獲得更好的渲染效果，但是往往也帶來更大的計算量。
一般常見計算機圖形著色算法有三類：Flat Shading、Gouraud Shading、Phong Shading。這些算法雖然看起來和我們設計師沒啥關系，但事實上在后面了解 three.js 材質時，就會發現他們在呈現時的差異。
圖 2-Flat、Gouraud、Blinn-Phong 著色法比較 [ F1, ©?Stefano Scheggi ]
平直著色法 Flat Shading
這種著色法認為模型中所有面都是平的，同一個多邊形上的任意點的法線方向都相同。著色時，會優先選擇多邊形的第一個頂點或三角形的幾何中心計算顏色。這種著色法實踐上的效果很像低面模型，也比較適合使用在高速渲染的場景。值得注意的是，這種著色法難以做出平滑高光效果。
高洛德平滑著色法 Gouraud Shading
這是一種平滑的著色方法，在著色時會先計算三角形每個頂點的光照特性，利用雙線插值去補齊三角形區域內其他像素的顏色。這個著色法比起平直著色法增加了插值的細節，而且也比 Phong 著色法渲染單個像素的光照特性的性能要高。
但是在渲染高光時，可能會因為無法獲取精確的光照值而出現一些不自然的過渡（或 T 型連接容易被錯誤繪制），此時可以考慮對模型進行細分或使用漫反射材質。
Phong 平滑著色法 Phong Shading
與 Gouraud Shading 不同的是，它會對頂點的法線進行插值，并透過每個像素的法向量計算光照特性。這種做法能繪制出精致、精準的曲面，但是計算量較大。Blinn-Phong 是 Phong 的進階版，著色性能更好，且高光彌散更自然。
簡單了解計算機如何繪制 3D 圖形后，再來看看它要如何具體理解我們所設計的 3D 場景。
3D 轉換成 2D，也就是 3D 柵格化的過程中，每一個像素的顏色是需要基于它所在的環境計算出來，而基于被渲染物體表面某個點的光強度計算模型就被稱為光照明模型（Illumination Model）或光照模型（Light Model），透過計算光照模型所得到表面位置對應像素顏色的過程被稱為表面繪制（Surface Render）。
*請注意這里說的光照模型并不是指設計師理解的 3D 立體模型，而是指模型對象表面光照效果的數學計算模型。
影響光照模型的因素有兩大方面，一是本身給渲染物體材質設置的各種光學特性（顏色反射系數、表面紋理、透明度等），二是場景中光源光及環境光（場景中各個被照明對象的反射光）。
傳統光照模型都是對漫反射和鏡面反射的理想化模擬，如果要還原基于真實物理世界的效果，光照模型需要遵循能量守恒定律：一個物體能反射的光必然少于它接受的光。在實踐層面則表現為，一個漫反射更強且更粗糙的物體會反射更暗且范圍更大的高光，反之亦反。
圖 3-基于 PBR 的光照模型需要遵循能量守恒定律 [ F2, ©?Joe Wilson ]
光照模型與著色組合在不同的渲染需求下也會有不同的應用：
圖 4-真實感渲染及非真實感渲染對比 [ F3, ©?Autodesk ]
真實感渲染 Photorealistic Rendering
考慮到真實感渲染對硬件的依賴，目前 webGL 中使用的一般以簡單的局部光照模型為主（只計算光源對物體的光照效果，不計算物體間的相互影響，我們看到的“假反射”通常透過貼圖來進行模擬），根據反射形態，經典的光照模型有下列幾種：
這種模型的粗糙表面（如塑料、石材等）會將反射光從各個方向反射出去，而這種光反射也稱為漫反射。理想的漫反射體我們通常稱作郎伯反射體（Lambertian Reflectors），也就是我們熟悉的橡膠材質。
圖 5-漫反射模型與其他光照模型對比 [ F4, ©?ViroCore ]
這是一種以實驗及觀察為合成基礎的非物理模型。它的表面反射同時結合了粗糙表面漫反射和光滑表面鏡面反射，但 Phong 模型在高光處的表現有過渡瑕疵。
圖 6-Phong 鏡面反射模型視覺構成 [ F5 ]
是在 OpenGL 和 Direct3D 里默認的著色模型，一種調優后的非物理的 Phong 模型，頂點間的像素插值使用 Gouraud 著色算法，比 Phong 著色算法性能更好，而且高光效果也更平滑。
圖 7-Phong 及 Blinn-Phong 鏡面反射模型對比 [ F6 ]
如果你用過 C4D 的默認渲染器，那么一定在材質的反射通道設置中見過它倆。
這是相對高級的光照模型，不同于 Phong 和 Blinn-Phong 模型僅僅對漫反射及鏡面反射進行理想化模擬，這兩個光照模型基于不同物理材質加入了微表面（Microfacet）的概念，并考慮到表面粗糙度對反射的影響，對鏡面反射進行了調優，使得高光的長尾彌散更加自然，也是目前 PBR 渲染管線（Unity、UE）中較常用的光照模型。
圖 8-Phong、Blinn-Phong 與 GGX 鏡面反射模型對比 [ F7, ©?ridgestd ]
終于有一個設計師們常見的概念了。次表面散射是指光穿透不透明物體時（皮膚、液體、毛玻璃等）的散射現象。現實生活中，大部分物體都是半透明的，光會先穿透物體表面，繼而在物體內被吸收、多次反射、然后在不同的點穿出物體。以皮膚為例，只有大概 6%的反射是直接反射，而 94%的反射都是次表面散射。
BSSRDF（雙向次表面反射分布函數）是用于描述入射光在介質內部的光照模型，目前也被應用在最新的虛擬角色皮膚實時渲染中；但由于 SSS 材質的計算需要依賴深度/厚度數據，所以 webGL 對這種高級光照效果的還原程度還是相對有限的。
圖 9-Unity 中模擬次表面散射光照模型效果 [ F8, ©?Alan Zucconi ]
非真實感渲染 Unphotorealistic Rendering
也就是我們常說的 3 渲 2，非寫實渲染風格也是從人們對 3D 場景套以 2D 繪畫或自然媒體材質需求而演化過來的。因此非寫實渲染技術實際上是不同光照模型+不同著色處理共同作用的風格化輸出，目前也被大量應用在動畫及游戲中，像《英雄聯盟：雙城之戰》《蜘蛛俠：平行宇宙》都是頂級三渲二大作。
圖 10-在不同通道中混合應用真實感渲染及非真實感渲染效果 [ F9, ©?Polygon Runway]
卡通著色，一種最常見的以 3D 技術模擬扁平風格的著色形式，通常以極簡的顏色、漸變及明確的外框線等漫畫元素作為風格特征。
圖 11-Blender 中不同類型的 Toon Shader 效果 [ F10, ©?Blendernpr]
日本創意編程師 Misaki Nakano 制作了一個非常有趣的 Toon Shading H5 互動頁面，大家可以體驗一下不同著色形態下非常模型的視覺表現。點擊體驗： https://mnmxmx.github.io/toon-shading/dst/index.html
圖 12-Misaki Nakano 的 Toon Shader 互動網站 [ F11, ©?Misaki Nakano]
目前越來越多渲染器可支持設計師及工程師根據項目需求對著色進行定制化處理，以產出更具風格化和藝術化的著色效果。例如工業界插畫常用的冷暖著色（Gooch Shading），以及更具繪畫質感的素描著色（Hatching）及油畫水墨畫等自然媒體著色，都已經深入到了我們日常的創作之中。
圖 13-在 Unity 中，基于真實感渲染的貼圖效果與 NPR 水墨風格化著色效果對比 [ F11, ©?鄧佳迪]
說完真實感與非真實感渲染差異后，我們再來看看 Three.js 中的材質。
和許多渲染引擎一樣，除了原生材質外，webGL 的材質和著色都是可以根據需求進行定制的，但這往往會也帶來較高的開發成本及兼容性風險?？紤]到 H5 項目的實際應用場景，下表羅列了 Three.js 原生材質的對比，包含了材質特性優勢、貼圖差異及適用場景，大家可以基于項目需求快速選擇并混合使用：
圖 15 – three.js 材質對比表
雖然著色、光照模型以及材質渲染對 3D 表現有著最為直觀的影響，但 3D 工作流仍有一個隱秘而關鍵的環節——色彩管理。
真實世界中按照物理定律，如果光的強度增加一倍，那么亮度也會增加一倍，這是線性的關系。理想狀態下，像素在顯示屏上的亮度也應為線性關系，才能符合人眼對真實世界的觀察效果（如圖 b：橫坐標為像素的物理亮度，縱坐標為像素顯示時的實際亮度）。
但是顯示器的成像由于電壓的影響，導致輸出亮度與電壓的關系是一個亮度等于電壓的 1.7-2.3 次冪的非線性關系，這就導致了當電壓線性變化時，亮度的變化在暗處轉換時變慢，如果顯示器不經過矯正，暗部成色也會整體偏暗（如圖 c）。目前大多數顯示器的 Gamma 值約為 2.2，所以也可以理解 Gamma2.2 是所有顯示器自帶的一個遺傳病。
圖 15-紅色上曲線=Gamma0.45=sRGB Space；綠色下曲線=Gamma2.2=顯示器真實成像缺陷；藍色斜線=Gamma1.0=Linear Space 真實物理世界線性關系
為了矯正顯示器的非線性問題（從圖 c 校正回圖 b），我們需要對它進行一個 2.2 次冪的逆運算（如圖 a），在數學上，這是一個約 0.45 的冪運算（Gamma0.45）。經過 0.45 冪運算，再由顯示器經過 2.2 次冪輸出，最后的顏色就和實際物理空間的一致了，這套校正的操作就是伽馬校正（Gamma Correction）。
而我們常見的 sRGB 就是 Gamma0.45 所在的色彩空間，是 1996 由微軟與惠普共同開發的標準色彩空間。當照片素材一開始儲存成 sRGB 空間，相當于自帶一個 Gamma0.45 的遺傳病抗體，當它被顯示器顯示時，就自動中和了顯示器 Gamma2.2 的缺陷，從而顯示出與物理世界相符的亮度。
另一個校正原因是因為人眼在接受光線時的敏感度也不是線性的，人對于暗部的感知更敏感，對高亮區域感知較弱，而且人眼感知光強度與光的物理強度也剛好是對數關系。為了在暗部呈現更多人眼可感知的細節，Gamma0.45 的色彩空間中（如圖 a），像素的實際亮度也會高于它的物理亮度。
圖 16-人眼感知光強度與發射光真實物理強度對比
上面那一大段確實有點繞，但也就說回來為什么建議渲染時使用線性空間（Linear Space）了。因為在計算機圖形中，著色器的運算基本上都是基于物理世界的光照模型來保證渲染真實性的，如果模型的紋理輸入值是非線性的（sRGB），那么運算的前提就不統一，輸出的結果自然就不那么真實了。
而在大多數工作流及渲染軟件中，大部分貼圖資源都是默認輸出 sRGB 的（設計師作圖環境一般也在 sRGB，所見即所得），而法線貼圖、光線貼圖等紋理（純數值類紋理，只用于計算）又是 Linear 的，這個部分就需要我們根據渲染引擎本身的特性，來判斷是否需要對不同的貼圖進行不同的“去 Gamma 化”處理了（WebGL、Unity、Octane 等）。
將所有貼圖進行去 Gamma 化，統一為 Linear 空間后，再在渲染輸出時由引擎統一進行 Gamma 校正，這個時候在顯示屏里顯示的就是接近真實世界的效果了。
更多色彩空間的實際效果比較，大家可以看下 Unity 的文檔：《Linear/Gamma 渲染比較》：https://docs.unity3d.com/Manual/LinearRendering-LinearOrGammaWorkflow.html
回到 H5 所用的 Three.js，它的著色器計算也是默認在 Linear 空間，如果最終渲染時不轉化為 sRGB，在設備顯示時可能會造成色彩失真。在 three.js 中色彩管理的工作流會根據導入模型 Asset 的差異而有所不同，如果貼圖與模型是分別導入場景，則建議可嘗試以下流程：
1. 輸入貼圖數據 sRGB to Linear: 含色彩的貼圖（基礎材質、環境、發光）設編碼為 sRGB（texture.encoding = sRGBEncoding），或將渲染設置 renderer.gammaInput 設為 True，可將原為 sRGB 的貼圖轉換為 Linear，而原純數值類貼圖（法線、凹凸等）仍舊保持 Linear；這一操作可保證貼圖輸入數據的正確性與統一性。
2. 刷新材質：當材質編碼類型被修改后，需要設置 Material.needsUpdate 為 True，以重新編譯材質。
3. 輸出渲染 Linear to sRGB: 校正渲染輸出值的 Gamma：
renderer.gammaOutput = true; renderer.gammaFactor = 2.2；以供顯示屏正確顯色。
《Part1-理論篇》就先告一段落啦，如果你偶發失眠，建議可以反復咀嚼延伸閱讀的內容。
《Part2-實踐篇》會繼續完善 three.js 場景、材質貼圖的制作思路、以及 gltf 工作流，并動態討論項目常常遇到的還原問題。
2022，咱們需求再見。
像素著色器 Pixel Shader
也稱為片元/片段著色器（Fragment Shader）, 為二維著色器。它記錄了每一個像素的顏色、深度、透明度信息。最簡單的像素著色器可用于記錄顏色，像素著色器通常使用相同的色階來表示光照屬性，以實現凹凸、陰影、高光、透明度等貼圖。同時，他們也可以用來修改每個像素的深度（Z-buffering）。
但是在 3D 圖像中，像素著色器可能無法實現一些復雜的效果，因為它只能控制獨立的像素而并不含有場景中模型的頂點信息。不過，像素著色器擁有屏幕的坐標信息，可以依據屏幕或鄰近像素的的材質進行采樣并增強，例如，Cel Shader 的邊緣強化或一些后期的模糊效果。
頂點著色器 Vextex Shader
是最常見的 3D 著色器，他記錄了模型每個頂點的位置、紋理坐標、顏色等信息。它將每個頂點的 3D 位置信息轉換成 2D 屏幕坐標。頂點著色器可以處理位置、顏色、紋理的坐標，但是無法增加新的頂點。
幾何著色器 Geometry Shader
是最近新興的著色器，在 Direct3D 10 和 Open GL3.2 中被引用。這種著色器可以在圖元外生成新的頂點，從而轉換成新的圖元（例如點、線、三角等），而優勢也是在于可以直接在著色中增加模型細節，減低 CPU 負擔。集合著色器的常用場景包括點精靈（Point Sprite）生成（粒子動畫），細分曲面，體積陰影等。
細分曲面著色器 Tessellation Shader
在 OpenGL4.0 和 Direct3D 11 中出現，它可以在圖元內鑲嵌更多三角體。為傳統模型新增了兩個著色步驟（一是細分控制著色，又稱為 Hull Shader，二是細分評估著色，又稱為 Domain Shader），兩者結合可以讓簡單的模型快速獲得細分曲面。（例如，含細分曲面效果的模型加上置換貼圖就可以獲得極其逼真細膩的模型）
GL: Graphics Library, 圖形函數庫。
webGL：Web Graphics Library，Html 5 可接入的 3D 繪圖協議/函數庫，可以為 H5 Canvas 提供 3D 渲染的各類 API。
Z-Buffering：深度緩沖，3D 圖像在渲物體的時候，每一個生成的像素的深度會存儲在緩沖區中。如果另一個物體也在同一個像素中產生渲染結果，那么 GPU 會比較兩個物體的深度，優先渲染距離更近的物體，這個過程叫做 Z-Culling。當兩個物體靠很近的時候（16-bit），可能會出現 Z-Fighting，也就是交疊閃爍的現象，使用 24 或 32bit 的 Buffer 可以有效緩解。
Rendering Pipeline：渲染管線/渲染流水線/像素流水線，為 GPU 的處理工作流，是 GPU 負責給圖形配上顏色的專門通道。管線越多，畫面越流暢精美。
圖 17-渲染管道細節工作流 [ F12 ]
Rasterization：光柵化/點陣化/柵格化，就是將管線處理完的圖元轉換成一系列屏幕可視的像素，過程包括：圖元拼裝（Primitive assembly）-三角形遍歷（Triangle Traversal）- Pixel Processing-Merging。
文章來源：優設 作者：ISUX
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隨著媒體發展，品牌廣告演變出眾多創新十足、彰顯品牌調性的創意。廣告創意日益精進的同時用戶體驗閾值也不斷提升，如何實現創意突破、觸動用戶心弦、實現用戶體驗與商業價值的雙贏是品牌廣告面臨的挑戰。
百度品牌廣告為尋求自我突破，塑造對用戶有價值、對客戶強權益的新型廣告形態，從全局進行思考，打破現有樣式的局限，進行創新形態重構。我們將結合卡間聯動的創新實踐分享品牌廣告的創意探索。
超級品專是品牌廣告的重要產品形態，通過品牌廣告結合自然搜索結果，逐步幫助客戶構建在百度搜索生態的品牌運營陣地，同時給用戶帶來更完整的品牌信息獲取滿足（下圖左）。在實際運用中發現，超級品專在樣式上希望進一步做突破：
1）沉浸感：提升下方白色組卡品牌調性。
2）觸達率：提升下方組卡的觸達及感知。
基于以上分析，我們進行了系統性的樣式創新，推出卡間聯動創新形態，該形態的本質在于通過彩卡形態提升沉浸感，通過互動化的炫動浮層動效引導用戶下滑瀏覽探索，從而提升品宣和數據效果，達到品效雙贏的終極目標。
1. 整體視覺升級，沉浸式彩卡，突顯品牌調性
界面背景上做了多種設計嘗試，將白卡區升級為彩卡，提取頭卡物料進行智能取色，使頭卡和下方組卡更融合，強化整體性，提升沉浸感，將整體區域打造成“品牌運營陣地”。
2. 首屏強動效吸引，提升視覺沖擊力，增強品牌認知
首屏以動效形式展現品牌主推信息，加強用戶感知，使用戶快速理解品牌亮點，獲取品牌信息。此外，我們針對不同行業、不同營銷目標，以差異化的動效形式作為品牌服務的延伸，增強視覺沖擊力，突顯產品亮點，強化品牌認知。
3.下滑展現動畫，強化品牌賣點，激發用戶探索興趣
組卡區結合品牌信息，根據用戶搜索品牌的訴求和目標，強化品牌的 2-3 個賣點，通過用戶下滑操作觸發一段動畫，引導視覺動線持續向下，玩法上增加了驚喜感，激發了用戶的探索興趣，吸引用戶關注到價值信息后形成點擊轉化。
4. 控制展現時長與展現頻次，減少對用戶的干擾，注重用戶體驗
前續通過動效傳遞品牌信息價值，同時我們還以不干擾用戶操作為目標，控制動效展現時長及展現頻率，讓用戶更專注并沉浸于內容本身，體驗更加友好。
那么卡間聯動設計創新是否真正實現品效雙贏？實現商業價值與用戶體驗的共贏？我們通過線上數據分析和用戶體驗調研，來揭秘卡間聯動效果。
1. 數據分析顯示：有效提升轉化效果和停留時長
首發客戶來自汽車行業，通過該客戶投放超級品專和卡間聯動樣式的實驗對比，后者數據顯著提升，點擊率平均提升 11%，停留時長提升 20.2%。
2. 定性調研顯示：有效激發用戶興趣，增強品牌認知和記憶
在調研方法的選擇上，考慮到卡間聯動的設計創新效果與用戶視覺注視息息相關，因此，我們引入眼動追蹤技術，通過記錄用戶的視覺注視過程，獲取客觀數據，同時結合問卷評分和深度訪談，從主客觀全面了解用戶的真實體驗感受。
在調研用戶的選擇上，為了找到最具代表性的目標用戶，我們根據行業用戶畫像設定年齡和性別配比，同時結合百度 App 使用習慣進行篩選。
評估維度的選擇，重點參考了廣告效果評估理論模型（AIDMA 模型），該模型闡述了用戶對品牌從“注意”到“行為”轉變的心理過程，基于該心理機制，結合品牌廣告關注品牌吸引和印象增強的特點，從中提煉了注意興趣、情感偏好、記憶效果三個維度來衡量品牌宣傳效果。
關于這個模型的詳細介紹：
在實驗設計上，我們對比了超級品專和卡間聯動樣式。調研結果如下：
1. 注意興趣：卡間聯動吸引用戶關注，引起用戶興趣，可提升品牌宣傳效果
卡間聯動能有效提升用戶注意興趣，整卡的注視時長提升 37.5%。用戶在瀏覽整頁過程中，分配更多的時間在卡間聯動樣式區域，注視時間占比從 46.6%提升至 55.8%，增幅 19.7%，注意吸引提升效果明顯。
進一步細分數據發現，卡間聯動首屏和下方組卡注視時長均有所提升，其中首屏動效最先吸引用戶，提升效果更明顯。
2. 情感偏好：卡間聯動用戶主觀偏好更高，增強用戶對品牌的印象
整體上，用戶對卡間聯動表現出更高的情感偏好，其中，卡間聯動廣告設計感和驚喜感提升效果最好，評分提升高于 50%。
結合來自用戶的主觀反饋可以看到，卡間聯動提升用戶情感偏好的原因主要為動效生動形象，互動性強，能更好的突出品牌特征，傳達品牌調性。
3. 記憶效果：卡間聯動視覺沖擊力強，有互動感，用戶印象更深刻，品牌記憶效果更好
卡間聯動通過動效突出品牌賣點，用戶可回憶起更多的品牌細節，相較于超級品專，用戶記憶印象更深刻。
綜上，卡間聯動設計樣式，在效果數據和品牌宣傳上均有不錯的表現，是品牌廣告“品效雙贏”的一次成功嘗試。我們不僅考慮樣式的精品化，更注重行業的通用性和規模化，目前卡間聯動樣式已覆蓋了汽車、旅游、食品飲料、奢侈品等行業客戶的通用訴求，滿足新品宣發、賣點展示等多維度營銷訴求。
同時最大程度降低物料制作難度，賦能客戶低成本實現創意表達，如汽車行業客戶僅需提供汽車前視圖、側視圖、頂視圖三張圖片，即可生成炫酷的動效效果，快速投放。
在品牌廣告自我突破和創新發展的道路上，我們也將繼續探索、持續優化，始終不變的初心是，用設計創新的力量，提升用戶體驗，創造價值。
文章來源：站酷 作者：百度MEUX
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藍藍設計( www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的UI界面設計、BS界面設計 、 cs界面設計 、 ipad界面設計 、 包裝設計 、 圖標定制 、 用戶體驗 、交互設計、 網站建設 、平面設計服務
“時間”作為人機交互界面中經常出現的元素，本質上都是為了去傳遞時間維度的信息。但是我們平時在使用一些互聯網產品時會發現，關于“時間”的顯示狀態或形式在不同場景、不同頁面里往往是不太一樣的，這是出于怎樣的考慮呢？今天我們就來聊一聊，如何在產品設計中把握“時間”顯示的訣竅，讓其在頁面中發揮最大的作用。
按照“時間”元素在頁面中的出現場景和所起到的作用，可以大致歸為以下幾類：
時間作為描述整個事件的重要組成部分，缺失后會對原本所要傳達的內容產生嚴重的影響，進而影響用戶的使用預期和結果，比方說用戶可能不能以一個較低的價格完成商品購買，或錯過了產品發布會的時間。
指用戶本人作為行為主體或行為的接收對象，在某一動作發生后為其所打上的時間標記，比方說“我”購買商品下單的時間或收到一封郵件的時間。
用戶在使用產品進行內容消費時，時間作為該條內容的附屬信息，起到補充說明的作用，比方說一條短視頻或新聞的發布時間。
在上面的案例中，我們會發現“時間”在對應場景里所發揮的作用不同，用戶在使用產品時往往對時間存在不一樣的關注程度。因此我們在做頁面設計時，要根據具體場景和用戶訴求判斷“時間”元素的重要性和優先級，通常情況下：時間作為事件的關鍵構成要素＞行為的時間標記＞內容的附屬信息，之后再思考用什么樣的設計形式去展示來達到我們的目標。
“時間”的呈現方式和運用技巧
在討論“時間”元素的設計之前，我們先共識一些有關時間的理解和概念。時間可以劃分為“時間點”和“時間段”兩個維度，類似我們高中物理時學過的“時刻”和”時間間隔“的概念。
拿開會舉例子：“下午 4:30 會議開始”、“下午 6:00 會議結束”描述的是事件開始、結束的時間點，而“整個會議持續 1.5 小時”、“會議時間為下午 4:30-6:00”描述的是事件過程的時間段；但是，我們在會議開始時也可以這樣講“會議將在 1.5 小時后結束”。
通過上面的例子我們可以發下，同樣是描述一件事情，運用不同的時間點、時間段的方式去表達，意思一樣但卻傳遞出不一樣的情感，并且兩者存在如下的“換算”關系：
1）時間段加上定語會變成時間點（但同樣是時間點，“下午 6:00”是絕對時間，而“1.5 小時后”是相對時間，剛好對應到我們設計時兩種時間戳類型）；
2）兩個時間點之間則表示時間段。
所以，我們在平時表達或設計時，要先想清楚用“時間”是想側重表達某一事件、動作發生的即刻時間節點？還是想描述其所持續的時間過程？之后我們再針對不同語境去選取合適的文案和呈現方式。
時間的呈現方式離不開：時間戳類型、時間顯示格式、時間顆粒度。其中，時間顆粒度指的是描述時間的最小單位，往往顆粒度越細，給用戶傳達的確定感越強（如轉賬時間是 12 日 15:15:20），對用戶的激勵作用越明顯（如距搶購結束僅剩 00 時 01 分 23.6 秒）。
1. 絕對時間戳
絕對時間可理解為事物發生時的確切時間，由具體日期（年、月、日）和時間（時、分、秒）組成。使用絕對時間戳的優勢是信息傳達精準，顯得正式，給人確定感和安全感，同時排布規整，便于形成認知習慣；但缺點是內容顯示過長不利于閱讀，并且占用空間較大。
在時間顯示格式的選擇上，為了避免混淆，推薦使用文字格式或“-”分隔符來分隔日期，而“/”分隔符在不同國家有不同的展示順序習慣，容易造成誤解，盡量少用。
時間顆粒度的選擇依情況而定，一般場景總結如下：
2. 相對時間戳
相對時間在產品設計領域通常是指內容生產、到達、或狀態發生改變時，距當前時間點的時間差值，多用于 push 通知、信息流產品，側重強調內容的時效性；而“倒計時”也算相對時間的一種，側重營造時間的緊迫感。使用相對時間戳的優勢是用戶辨識、理解成本低，不用通過計算來判斷時間過去或還剩下多久；缺點是不夠精確、正式，并很難衡量兩個時間點的臨近性。
在使用相對時間時，要注意格式友好。時間單位可隨著時間的推移自動改變；數字不要過多，盡量取整；并且可設置其與絕對時間轉換的臨界點。
在設計界面中的“時間”元素時，要遵循場景貼合、便于閱讀理解的總體原則；之后根據場景和目標，再選取合適的“時間”呈現方式（包括時間戳類型、時間顯示格式、時間顆粒度）。
當時間作為“A.事件的關鍵構成要素”時
一般情況下使用絕對時間，并且要看是為了強調某一關鍵時間節點，還是側重表達整個持續過程。此外，選用關聯場景的文案或者運用倒計時（相對時間）的形式，可一定程度上促進用戶更加集中注意力，提升對信息的關注度，并達到特殊的激勵作用和轉化效果。
當時間作為“B.行為的時間標記”時
該場景通常是為了追求確定感，通過提供精準的時間和日期便于用戶定位到過去或將來的某個時間點（段）去查找、回顧相應內容，因此大多數采用絕對時間，時間顆粒度依具體情況而定。
當時間作為“C.內容的附屬信息”時
如果所設計的產品供給內容的更新速度快，用戶活躍度高，并且此時內容的時間信息準確性不那么重要反而更側重于內容的時效性，那么通常會使用相對時間。部分信息流產品（比如新聞資訊類、社區類）會在列表頁使用相對時間，在詳情頁使用絕對時間，時間顆粒度也是依情況而定；并且會隨著時間推移，在某一時間節點前把相對時間轉換為絕對時間。
文章來源：優設 作者：VMIC UED
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表單在B端產品中是重要的組成部分，設計表單是比較考驗設計師綜合能力和設計細節的。一定程度上，表單設計的好壞也決定了產品的成敗。
在實際項目中隨著B端產品的復雜化，出現冗余的視覺干擾信息，降低信息傳達的效率，使得用戶認知成本高，操作難度大。那么對于表單如何提升表單的易用性又該如何數據量化易用性呢？本文從4大方面闡述全面提升表單的易用性并驗證。
表單由表單標簽、表單域、提示信息、操作按鈕組成。
在我們設計B端產品的過程中，總會遇到用戶信息填寫邏輯混亂、資料收集不全的狀況，導致用戶在瀏覽和編輯時的操作體驗大打折扣。主要反映在以下幾個方面：
1、用戶瀏覽信息順序混亂，信息層邏輯不清
2、不同信息內容風格及交互不統一，用戶難以建立統一心智
3、產研協作與資產沉淀之間有斷層，無法有效沉淀與跟蹤管理
4、整體頁面操作時間長，用戶跳脫率高
5、用戶客訴數據高
提升表單易用性的4大原則：易閱讀 、易操作 、安全感 、所見即所得
a、采用扁平化設計，化繁為簡，去除冗余的視覺干擾，使得頁面更加簡潔清晰。
如：當必填特別多時，就不用都標出來了，只需要單獨標出非必填項即可，最大化得信息降噪。
b、盡量采用單列布局，視覺動線流暢，不容易遺漏信息；按Enter換行，可以最大程度得提升表單的輸入效率。此處的用戶心智與操作效率比屏幕利用率更為重要。
c、面對多行或復雜表單可以采用邏輯分組+合適的折疊度，提高頁面有效信息的透傳，增加用戶填寫表單的效率，讓用戶快速填寫，快速離開。
a、為用戶提供合適的默認項，可以減少用戶操作步驟，提高填寫效率。
b、在表單中填寫上部分信息即可自動獲取下面信息，無需用戶再次填寫，也大大增加了操作效率。
c、根據搜索、聯想，自動現實匹配信息，大大減少用戶記憶和認知的負擔。
d、對于一些標準證件、文本信息的錄入，可以通過OCR識別文件內容。當用戶上傳圖片后，運用圖像識別技術提取關鍵信息并自動錄入。
如果圖片不清晰或存在水印，此時也應提供修正渠道，可逐一校對并修改。
a、操作前給予正確提示，避免用戶重復試錯，缺乏安全感。
b、操作中給予實時反饋，為用戶封閉不正確的道路。
c、操作后的提醒和糾錯，告訴用戶哪里錯了，而非簡單粗暴的錯誤警告。
邊設置，邊預覽，適合對移動端、小程序、H5的配置。
通過用戶點擊數據，輔助設計洞見。從4個方面量化體驗度量衡：任務完成率、任務完成時長、必填項目數、易用度評分
通過埋點獲取數據使用公式進行計算或讓技術搭建看板直接看。新版上線后，用戶會有一定的學習適應周期，最好選取一個月以后的數據，比較具有參考意義。
數據分析發現，任務完成時長數據呈現偽正態分布狀態，取眾數最具代表意義。
結合業務場景，減少不必要的必填項，只設置必要的信息填寫，能自動獲取則自動獲取，減少操作步驟，增加操作效率。
通過在產品后臺投放調研問卷，獲取真實的用戶，使用登門檻效應讓其進行評分。最后可把被篩選的對象圈到訪談對象池，有機會可以成為產品成長用戶。
以上就是對于提升表單易用性及驗證的思考，總結如下：
提升表單易用性可以提高信息內容理解和操作效率，更便于管理賬戶
提升表單易用性可以提升獲取用戶和企業信息內容的效率，優化企業框架結構，提升信息質量
提升表單易用性可以提升信息獲取效率，節約設計和開發成本
文章來源：站酷 作者：牛肉咖喱garry
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問卷調查，是定量分析過程中一種較低成本且能快速收集數據的工具，一般通過問卷來進行大樣本的數據收集（一般最小例子數要保持在300份左右），主要以用戶的基礎數據、行為數據和態度數據為主，問卷既可以作為獨立的調研項目，可以跟其他調研方式進行結合，比如說結合訪談、結合企業內部的數據橫向對比來看，可以得到更加可靠的調研結論，整個問卷設計的過程看似簡單，但是在整體設計的過程卻是需要很多的思考與技巧
老規矩！在做所有事情之前，通常我們都需問個為什么？為什么要做問卷調查？因為這會關系到設計問卷的核心內容是什么，所得到的的回答通常會影響后續問卷的構成，當然最后也會產出不同的結果
1、收集用戶基本信息
很多時候，我們或許知道理想目標用戶是誰，但是誰才是真正使用我們產品的用戶呢？了解真正使用的用戶，可以對用戶進行更針對性的分析和設計
2、了解用戶使用場景
了解用戶在什么場景下會使用產品，以及用戶的使用產品來進行什么類型的操作，這是很有必
要，也是驗證一個環境與功能定位準確與否的一種手段
3、獲取用戶相關問題
了解用戶對產品或某功能的滿意程度，從問卷中收集用戶的心聲，對于用戶不滿意的方面，可以進行歸納總結，并給出合理的解決方案
4、給改版或優化指明方向
產品有大改版前，或想要優化某功能前，由于之前缺乏相應的用戶調研數據，此時可以用問卷來評估當前對應產品或功能的體驗如何，以便在重新設計的方向上能更好聚焦
5、驗證需求是否合理
很多時候，產品需求可能沒那么明確，用戶和產品需求間始終存在著Gap， 我們有時對方案琢磨不定時，可能會試運行，后續看用戶反饋，通過合理設計問卷，我們也可以稍微窺探到用戶的真實需求，
但是對需求的驗證，單通過問卷調查的結論還是比較難確定其可靠性，問卷僅能窺探到比較淺的一層，最好后續可以對用戶進行訪談來做后續跟蹤，以便全面性的掌握問題本身
確認問卷調查的目的后，下一步就是設計問卷，在設計問卷前先不妨整理出對應的大綱，從而確保問卷的嚴謹性
問卷大綱的意義是在幫助我們設計問卷前，先梳理清楚本次問卷的意義，以及背后需要解決的核心問題是什么？
1、明確問卷對象
我們需要對目標群體有一定的了解，包括他們掌握的相關信息、習慣使用的場景等，才能夠提出合適的問題，設計者甚至可以通過目標對象，來確定投放渠道，以及用戶過濾
舉個栗子
假設我們本次要做一個關于”自由造型“環境的問卷大綱
那么問卷對象就是：”使用自由造型環境的用戶“
設計師是夠已掌握相關用戶的畫墻？若沒，則可將其一并加入至調查的問題中，如何將問卷精準曝光給”使用過自由造型的用戶“，對應的投放渠道也將清晰化
2、明確問卷目標
每次制作調研問卷前，都需要確定目標——明確知道「我們要調研什么」、「我們要從哪幾個方面調研」，之后所設計的問題，都必須是圍繞調查目的最必要的題目，可要可不要的題目最好不要列入問題，最有回收問卷后的報告可以總結目標是否達成
同樣舉個栗子
假設此次問卷的目標是：”掌握自由造型存量用戶的用戶畫像、使用場景以及定位的合理性“
那么問卷相關問題的范圍就必須圍繞這三點目標展開
一份問卷的基本結構包含標題、招募語、題庫，三部分組成
1、問卷標題
是對問卷調查內容的概括，簡明扼要，溢于言表，若能引起答卷者額興趣更佳
2、招募語
包括問候語、介紹說明，填寫說明，開場白往往會影響受訪者們決策，是否參加此項目調研，需要表述仔細，為調研打下基礎
3、問卷題庫
題庫原則：先易后難，開放題置后，時間一般控制在3-10mins，必須包含甄別題，已過濾掉不可靠的問卷
舉個栗子
您使用過以下哪些自由造型功能？(多選題)
□畫弧
□偏移
□陣列
□以上都沒有用過
若用戶選擇第四項的同時，有選擇了其他選項，則可將該問卷廢棄
問卷中出現的問題類型大致分為三類
1、封閉題
即指能夠讓調研對象用“是”或“否”來回答的提問，或是使調研對象的回答限制在可能的答案中
2、開放題
即指能夠讓調研對象自由回答的提問，一般多為文本框
3、半開放題
即指將可能的答案枚舉出之后，最后再增加一個自由回答的選項，以免遺漏可能的答案，一般開放式問題能夠引導受訪者采用更豐富的語言，或列舉，或講故事來作答，但回答成本較高，而封閉式問題往往限制了可能的答案，這時不妨采用半開放題目的形式試試
問卷問題的措辭需要好好設計，以避免不必要的測量誤差
1、問題的陳述要簡潔、清楚，避免模糊信息
圖中栗子
很明顯，正確示例由于加入的時間的范圍，從而將問題變的更加清晰
2、注意問題的嚴謹性
嚴謹性包括兩個方面，一是指設問的嚴謹性，即一個問題只包含一項內容，另外所涉及的答案選項能包括被訪者的所有情況
圖中栗子
錯誤實例中的”喜歡“一詞的內容范疇太大，從而可能導致用戶的理解發生偏差
3、最好不用或避免使用否定句
詢問問題的方式要恰當，平白直敘的疑問句，能夠獲得受訪者更直接的答案
圖中栗子
錯誤實例以及對應選項，會讓用戶很抓狂，短時間內無法理解與給出對應答案
4、避免使用引導性的語句
這樣的問題很容易引起從眾效應，可能受訪者本來覺得自由造型有問題要反饋，但是看到題目里，就會選擇和大家一致的觀點
5、注意問題的排序
熟悉問題在前，生疏問題在后；簡單易答問題在前，復雜難答問題在后；感興趣的問題在前，顧慮緊張的問題在后；行為問題在前，態度問題在后；封閉式問題在前，開放式問題在后
6、注意問卷的長度
一個好的用戶研究問卷，需要控制它的長度，超過20分鐘答題時間，會讓受訪者感受到焦躁的情緒，從而放棄回答或者是隨意填寫
1、保證問題的選項種類適合所有用戶
最好列出所有可能，如果無法做到，也可以提供一個「其他」選項給那些沒有被覆蓋到的用戶，避免強迫用戶選擇
2、保證選項的具體直觀
不要有含糊不清的表述，能夠用數字表達的盡量不用「很少、一般、經?！惯@類表述
3、保證選項的順序一致
如果一份問卷的選項需要遵循一定的邏輯順序，比如選項1-6永遠是一種漸進的過程，那么就不用輕易改變個別問題的排序，否則用戶可能沒有注意到或者習慣性按照原來的方向進行選擇，另外答案沒有邏輯順序，則需盡量做到隨機排列，順序可能會影響用戶的選擇，我們通過隨機的方式來降低這種影響
經歷了問卷設計這第一道關卡后，面對回收后的大量數據，我們如何獲取可靠成果？由于本人問卷多采用阿里UONE，本身自帶數據分析系統，回收、清洗、統計與報告所以目前這一領域本人并不專業，結合網上搜集相關資料后，總結大致分為四個步驟，分享給大家
剔除有效范圍外的數據：排除異常作答時間值（比如作答時間為 10 秒），判斷為作答不認真，可以根據題項來確定，一般 10 道題設置篩選出 60 秒之內的問卷
剔除連續重復值：在時間范圍內，再核查問卷是否出現連續重復值，出現的問卷予以刪除，如果問卷數量較大，可以使用 STATA 軟件編碼或 Excel 條件函數判斷進行處理
剔除違背邏輯一致性的數據：在時間范圍內，核查問卷是否存在前后邏輯不一致的題，比如總體滿意度打分為非常滿意，但后續題目都選擇了非常不滿意
剔除有缺失值的數據：嚴格來說應該將有缺失值的用戶予以刪除，但有時候回收樣本量沒有那么大，則可保留
數據分析方法有非常多，要在眾多的分析方法中選擇一種也是比較難的事，無論選擇什么樣高大上的方法都是其次，最重要的是選擇的分析方法能說明問題，能體現數據的價值
比較分析是一個簡單的、比較通用的、易于理解的數據分析方法，可以分成趨勢分析、特征重要性、分組分析三種
文章來源：站酷 作者：肉圓子
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大家看到我整篇文章里面，沒有提及市場調研分析，用戶分析等。網上很多文章講得特別全而大，我相信有部分設計師看完就很懵逼，怎么入手？因此今天給大家支一個曉招，聚焦一個點分析，但偶爾我們可以適當在拓寬一些維度。好了，本文就到這，大家還需要多去實戰練習，才能找到比較順手的方法。
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每個人，在處理自己熟悉的事物時，往往都會有 「思維定勢」。我們在設計頁面時，會去考慮用戶的思維定勢，而在處理設計問題時，也是同樣的道理。
在與許多 C端轉B端的資深設計師 交流過程中會發現，他們在去處理 “問題” 時，仿佛還是按照之前的思維定勢。也就導致在工作過程當中遇到諸多麻煩，比如：
究其原因是在C端時代，設計師的口中都是圍繞著用戶進行展開；
而到了B端時代，我們聊的就不再是用戶，而更多是營收，是流程、是業務。
因此在去處理B端需求時，設計風格就一個“表面工程”，并不是說它不重要，而更多是為了服務產品真正的“靈魂”。
回過頭去看作品集，我們要求的就不是：你作品集的排版究竟有多好、我選擇了什么好看的字體、用了哪些亮眼的配色，而更多是從你的作品集當中，看出你的思考，通過你在交互流程上的調整，產品進而得到哪些優化。
在自己的舒適圈，可以理解為 “安逸”。
安逸這個詞，在我一個成都人面前，簡直“不值一提”，它既能夠表達你對于當前狀態的一種贊嘆，同時也是對別人的一種羨慕。因為在說安逸時，我們往往只會說別人過得多么安逸。
很多人會認為，跳出自己的舒適圈不就是內卷么？
但是我更愿意把它理解成一種學習態度，因為剛接觸到的B端事物，一定是全新的，打破你之前認知的東西。比如 聊低代碼產品，我們肯定會去說 對象、布局、配置表單。
而這些東西，稍微延展都是非常多的內容，如果你從事多年B端設計過后，你會發現你越來越像一個產品經理，只是因為大家站的立場會有所不同，所產出的內容會存在些許差異。而如何了解業務？可以看看之前的文章《B端設計師如何快速了解業務》。
當你產生焦慮的時候，就特別想要跳出舒適圈。我自己也是一樣，之前上班工作時，每天早上10點到崗，我卻在6點50的天府三街沉浸學習，這也能夠有充足的時間去做工作以外的事情。
在B端產品當中，行業選擇是非常重要的一件事。因為想在這一行業深入發展，一定是需要陪伴企業走過 2-3 年，并且在后續的跳槽過程中，行業屬性是你非常重要的標簽?？梢钥吹礁黝愓衅感畔斨卸济鞔_指出行業的重要性。
因此選擇一個更有潛力的行業，能夠在后續的職業生涯當中，加分不少。這里給你們推薦一些出名的企業與前景廣闊的行業（感謝4群同學的分享~）：
想要高清圖片，可以查看公眾號原文， 點贊/在看 原文章，然后截圖私信CE青年的微信即可（vx：ceqingnian）。
看似與上一條重復，但是想要給大家講得關注點會有所不同。
這里的重點是深耕，因為在與一些工作 2-3 年的B端交互設計師的接觸過程中，會發現他們對于自身業務仿佛并不了解、甚至有些陌生。而深耕某一領域，也就意味著你在一個行業有著專家級的水平。而后續的跳槽，也可以通過你自身的實力，快速上手該行業的對應業務。
而深耕雖然會在職業發展的后期帶來諸多困境，但是不得不說在B端市場的前期，能夠教會你很多分析B端問題的道理。
B端設計與C端不同，業務形態上就會存在巨大差異。同時在工作的態度上，不建議大家過于浮躁，因為B端需要較長的研發過程，導致需要你能夠在某一個行業深耕，因此在職業發展上，希望能夠做出謹慎選擇！
原文鏈接：CE青年（公眾號）
作者：CE青年
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