-----------------    前言   -----------------

疫情期间出现了“无接触交互“这个新名词，身边也多了许多无接触的解决方案， 比如公司楼下无接触的代收外卖的柜子，比如杭州的苏堤上多了一座叫“兰心”的无接触交互的公共厕所。

其实，无接触交互的实现方式，大部分是通过传感器或者新的智能终端来实现的，这也同样说明我们的生活已经进入了物联网的时代。而我们设计师，也会逐渐成为物联网解决方案的设计者。

全新的智能硬件不仅可以改变原先人们的工作方式，也可以为消费者带来全新的体验。当我们去定义一个智能终端时，背后需要有一个明确的解决问题的思维方式，帮助确保产品的最优体验。

-----------------    正文   -----------------

- 什么是IO?

物联网是把物数据化的过程，实现身边所有的物都可以被计算，每一个物联网设备都是IO终端。

最近全球载人航天领域又出现了一个新的里程碑，Spacex飞船带来了驾驶舱的变革。其实驾驶舱就是由很多个IO终端组成的复杂控制系统。而Spacex做到了把这些IO终端打碎重组，把它们看作是一个完整的整体从而带来变革

- 智能设备为物流行业带来的变革

为了提升物流工作效率，仓库的工作人员开始同时操作多个IO终端设备，来完成他们每天的工作，他们的工作模式也类似在操控一个低复杂度的驾驶舱。

今后这种多终端的工作状态也会变得越来越普及。

就像家里的遥控器，随着科技的发展，我们要操作的遥控器也越来越多。有时候看个电视就需要操控多个遥控器，比如智能电视机本身的遥控器、加装信号盒子的遥控器、音响、公放等等外连设备的遥控器，这使得用户的操作行为变得复杂。

这种现象会成为物联网发展初期的普遍现象，而解决这些问题，也会成为我们设计师新的使命。

面向物联网，需要我们更加极致地考虑易用性，更加广义地思考设计的一致性，更加深度地处理设计的包容性。同时，全方位地从软件、硬件、空间等各个角度制定解决方案，创造变革。

IO设计思维：

· 是我们看待问题的视角

· 是我们拆解物联网终端构成的方法

· 是设计决策保持极简的理念

· 是理解数据的过程

以下将用图谱尽可能地来拆解IO设计思维背后需要解构的所有问题，共可分为三大层：

· 感知层             · 数据层             · 传感器

1、感知层：分析最终输出的数据，需要被人所感知的通道

2、数据层：分析能够收集什么样的数据，最终经过数据加工，又能输出什么样的数据

3、传感器层：用来明确数据输入和输出过程中，我们需要依赖的技术手段

其中可以把常规使用的传感器分为：「数据采集型传感器 」和 「数据输出型传感器」，帮助我们更好的判断和使用技术

将以上图谱整理成一个线性拆解的流程，这样就可以更加方便日常分析使用了。按照这个线性流程，可以帮助我们更加全面的理解一个IO终端。

接下来将通过具体的案例，用这个图谱的方式来分析每一个IO终端背后是如何思考的。

案例一：Google Home

从Google Home 开始，Google Home是一个以语音交互为核心的智能终端，它通过几个有序排列的MIC（麦克风）传感器，来多方位的识别语音指令，并通过扬声器输出语音内容，为了让用户能够更加精准的感知到设备运行的状态，还增加了LED灯来传递反馈。而作为用户核心触达的是听觉感知通道，其次是视觉。

我们可以设想一下，如果这个传递状态的传感器转换成一块屏幕，那么设备的输入和输出通道的复杂度就会大大增加，那产品的定位也会随之发生改变。

案例二：智能门锁

再比如，现在很多人家里已经用上了智能门锁。智能门锁显然是一个比较重视信息输入的IO终端，通过结合NFC+蓝牙+指纹识别+触摸式按键等方式，来拓展我们打开房门的方式；通过扬声器和LED灯的组合来更加精准地传递开门的状态。

如果我们再通过其他的传感器增加智能锁的联网能力，那么增加智能锁输出信息复杂度的同时，也打开了智能锁连接智能家庭的通道。

只是现在很多产品并没有为消费者带来更低成本的智能家庭解决方案，反而增加了很高的编辑门槛。

案例三：LEMO  TAG

阿里为物流行业定义的新的小巧IO终端：LEMO  TAG，设计师希望通过这样一个小巧的标签，来实现物流场景各种资产的实时定位。

同时还在这个tag上增加了一个物理按键，为tag增加了一个输入内容，也拓展了tag的使用范围。这个按钮在触发事件的同时，还可以结合使用场景进行快速定义。

比如仓库的工作人员在对大家买的商品进行打包的时候，发现纸箱没有了，这时快速地按下这颗tag按钮，就会有专人来进行物料补充。

通过以上三个简单的案例我们可以看出，当我们每增加一个新的输入或输出信息时，为产品带来了新的能量，同时也会增加新的交互复杂度。而我们设计师的职责就是处理好其中每一个环节的体验问题，并从IO的视角来进行决策。

- IO设计思维可以帮我们重构行业标准的智能终端

举菜鸟项目来说明：

1、菜鸟物流手持机

下方这个物流行业必备的掌上电脑PDA，物流工作者经常要用这个设备来完成各个场景的工作任务。然而就是这台被称为行业标准的设备，在大部分的场景中80%以上的功能是不会被使用的。

我们用IO的设计思维来看，设备包含了丰富的传感器，也带来了很多的能力，但是在信息的输入和输出上，这些能力是不工作的。

所以在2019年通过IO设计理念，阿里设计师重新拆解了PDA这台设备在物流场景中的使用情况，然后分析它必要采集的信息和必须输出的内容，对行业的标准设备进行了重构。

并且打造了极低成本和极致易用性的全新产品，帮助大量的物流工作人员更加轻松高效地完成物流工作。

这次重构对传统的PDA设备做了大量的减法：

· 从信息输入层面，只保留了激光扫码头和7个实体按键

· 从信息输出层面，降低了屏幕尺寸，但强化了LED灯和扬声器的能力，并且增加了震动马达的反馈能力

这些大大加强了设备的易学性和信息反馈，同时对于通过屏幕进行信息输出的界面表达，也做了大量减法。

保留了IO设计理念中输出信息的有效性，每个界面只强调最重要的，我需要做什么和我需要去哪里做的信息。

而通过对于仓库工作人员视、听、触觉全方位的反馈，帮助他们以最快的速度作出反应。把传统设备的30多个按键，简化为7个按键，并通过自研的十字输入法，确保了设备需要输入的能力，从而实现了仓库工作人员的盲操作业。

接下来通过IO分析图来详细看一下，这次打造的PDA设备背后所有和IO相关的思考：

从图中可以看出，在重构PDA设备的同时，还增加了两个关键数据采集：

通过蓝牙AoA定位采集的位置信息

通过陀螺仪采集的行为信息

通过定位数据：可以知道设备的每一个实时位置来判断它是否在工作区。

通过行为数据：可以知道每一个工作人员蹲下起来等行为的次数，从而判断每个人工作的疲劳度 

最终全面颠覆了行业的标准产品

2、菜鸟裹裹寄件机

同样在2019年推出的菜鸟裹裹寄件机，为广大消费者带来了更加便利的寄件服务。

通过菜鸟裹裹寄件机大家可以在小区物业、公司前台、校园宿舍、商场服务台体验到快速的寄件服务。消费者只需把要寄送的包裹放到寄件机上进行称重，并通过手机支付费用，不到一分钟就可以完成包裹寄送。

寄件机作为一个IO设备，同之前案例不同的是需要连接消费者的手机，通过两个终端来完成寄件。

手机代表了连接消费者个人信息的终端，在保护消费者个人隐私的同时，也确保了支付的安全。

面对多终端互联的IO方案设计，我们需要把两个终端能够进行的所有的数据的输入和输出的信息共同进行解构，并把要输出的信息合理地在两个终端中进行分配。同时用户如何在两个端之间进行交互方式的切换，也成为了产品体验的关键因素。

在裹裹寄件机中重点增加了重量传感器，帮助消费者更加精准地通过包裹重量来定义合理的寄件费用，为消费者带来更加安心的服务心智，帮助产品获得关键竞争力。

3、分拣工作台

最后一个分享的是专门为物流行业定制的极简工作台，这个工作台核心由4个IO终端模块组成。我们同样需要综合考虑到所有的IO模块对于信息采集和输出的全过程，同时有效地利用同个信息同时在多个端输出的价值。

比如在为仓库工作人员带来移动工作台的解决方案中：

· 可以通过摄像头识别工作人员的投篮行为，通过工作台的屏幕端和手持PDA的震动马达，对工作人员进行双向反馈输出，帮助他们实现精准拣货。

· 通过工作台的摄像头单元结合视觉算法，对每个打包行为进行深度学习，从而实现对于打包行为规范的实时提醒，这样也可以大大降低培训成本。

通过IO分析图对于不同场景工作台的需求不断进行重组，从而定义了物流各个场景的标准化智能工作台解决方案。

以上PDA+寄件机+工作台这三个解决方案，是在物流的不同领域，通过互联网智能终端带来的变革。

IO设计思维帮助我们充分地发挥信息输入和输出的价值，并确保了产品保持尽可能极简的形态的基础上，让产品的体验成为关键竞争力。

现在再次回到驾驶舱的变革，大家应该就能充分感受到这背后是一个多么复杂的工程。

最后再次回顾一下IO设计思维的图谱，加深对于感知层、数据层、传感器层的印象。

这篇文章分享的并不是如何设计，而是如何思考。

以上的图谱一定还不够全面，但背后核心想要传达的是：充分地去拆解数据输入和输出的过程

我们了解物联网每一个新数据的来源，我们才有机会更加合适地去表达每一个要输出的数据，甚至才有机会通过这些数据带来变革。

-----------------    最后   -----------------

本文出自Alibaba Design  Ucan2020 普惠公开课中，一位菜鸟体验设计师关于物流行业IO设备变革的演讲。听后受益良多，于是整理成了图文笔记。

帮助自己在今后的工作当中有一个清晰的思路，来考虑如何有效地传达讯息，让IoT终端不再成为感知负担。

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