2025 年 Figma Schema 剛落幕，我由衷佩服 Figma 團隊在產品功能發想與工程實現上的能力— 這正是他們的厲害之處。相較於 Adobe 這頭老牌設計哥吉拉龐大的身軀，Figma 顯得游刃有餘，完全扣合時代演變的節奏。新版 Figma Make 竟然還整合了剛發表的 Gemini 3.0，這種逆天般的創新讓人只能仰望。
在這次大會中，有兩則演講 How We’re Bringing Design Systems into Figma Make 以及 Empowering designers: AI, design systems, and quality 我花了一點時間深入觀看，它們都圍繞著同一個主題：Design System(設計系統)。
回想當初，互動設計開始強調 Design System，核心目的就是為了三個字 —「一致性」。過往，設計團隊往往在維護設計系統上投入了相當龐大的心力。而現在，AI 與自動化工具的發展，真的能讓設計師解放雙手嗎?
當工具不再是瓶頸，設計師的本質是否隨之改變？我們又該面對什麼樣的未來？是….
設計系統的轉變
AI 時代下，設計系統正在經歷根本性的轉變 — 從靜態的元件庫演變為能夠規模化品味和工藝的「活生生的框架」。這不再只是關於「統一按鈕樣式」那麼簡單，而是如何讓品牌的靈魂在快速迭代中不會消失。
根據 Figma Schema 2025 的觀察，設計系統主要發生了以下五個轉變：
1. 從 Guidelines 演變為工藝的承載
設計系統正在從「提供一致性參考資料」的功能，轉變為「創造辨識性的容器」。它的目標不再僅是確保每個按鈕長得一樣，而是成為工藝的主動承載，將團隊的品味徹底展現。
透過編碼這些細微差別，設計系統能夠確保產品在規模化時「不會失去其靈魂」，並保留使其與眾不同的特質。正如 Figma 產品設計師 Wayne Sun 所說：「直覺變成了實質，品味變得可重複。」
這意味著什麼？當 AI 能夠以毫秒級速度生成介面時，設計系統就是那個確保生成結果「有你們團隊味道」的關鍵。
2. 實現有依據的探索
AI 雖然能快速產生輸出，但若沒有基礎依據，這些輸出可能會偏離團隊的願景。設計系統讓 AI 驅動的探索保持實用性。
傳統上，探索多種設計方向需要手動創建每個變體，這限制了可追求的構思數量。但設計系統能讓 AI 驅動的探索「立足於系統」— 利用共享元件快速追尋多種符合系統的選項。
更重要的是，當探索立足於設計系統時，選擇方向就意味著「通往生產的路徑更短」。你不再需要擔心「這個很酷的設計稿做不出來」，因為 AI 生成的選項本身就是基於可實現的元件。
3. 為 AI 消費而建構
這是一個關鍵轉變。傳統的設計系統是為「懂得品牌和業務脈絡」的設計師和開發者建構的。但 AI 缺乏這種內在知識 — 它不知道「為什麼這個按鈕要用這個顏色」，也不理解「什麼情況下可以打破規則」。
因此，設計系統正在轉變：從為人類編寫，變成也為 AI 撰寫。設計師和開發者必須將隱性知識顯性化 — 填補文檔、程式碼和設計中的任何空白，明確記錄決策背後的推理邏輯、品質範例、約束條件和決策標準。
聽起來很麻煩？但這正是讓 AI 真正「懂」你們設計語言的唯一方法。
4. 擴展到治理範疇
設計系統團隊的角色正在擴大 — 不再僅僅是維護元件庫，而是轉向積極治理產品的建構方式。
透過將設計規則和約束直接嵌入 AI 工具中，團隊可以在創建之初就影響輸出，而不是事後審查工作。這讓設計系統團隊能夠「為 LLM 提供護欄」，同時使治理成為設計過程的積極部分。
這是一個微妙但重要的轉變：從「被動檢查」到「主動引導」。設計系統不再是事後的品質檢查工具，而是 AI 創作的起點。
5. 透過 AI 維護系統
最有趣的是，AI 不僅消費設計系統，也開始幫助維護設計系統。未來，AI 可以主動識別需要更新的地方，並提供進行這些更改的建議。這將使規模化最佳實踐變得「像拼寫檢查一樣容易」。
系統將不再像固定的元件集合，而更像是「自適應的生態系統」，能夠隨著團隊工作方式的變化而實時演變。設計系統將「退居幕後，成為團隊始終在線、無形的基礎設施」，讓設計師能夠專注於定義新模式和解決新挑戰。
這聽起來很理想，但也意味著：設計系統的維護不再是「更新元件庫」那麼簡單，而是一個持續學習、持續優化的動態過程。
設計師的角色轉變
Jakob Nielsen 預測，AI 創建的 UI 設計最遲將在 2026 年底超越人類，至少在相對簡單的設計問題上是如此。面對這個預言，設計師的角色正在經歷根本性的轉變 — 從「動手創造者」（Makers）轉向策略性的「策展人」（Curators）。
從執行者到策展人與策略領導者
AI 正在普及化技術技能，使得沒有高階技術熟練度的人也能創造出「夠用」的設計。因此，設計師的價值將轉移到需要審美判斷、策略指導和高層次願景的能力上。設計師不再只是「繪製螢幕」，而是成為「品味和倫理的仲裁者」。他們必須從 AI 生成的大量選項中進行策劃、提煉和選擇，運用審美判斷來提升產品的層次。
成為系統架構師與功能定義者
在 AI 增強的工作流程中，設計師現在需要納入元件行為、互動狀態、數據驅動的範例和用戶旅程邏輯，即「撰寫功能意圖」（Functional Intent）。這使得 AI 能夠生成功能性的第一個版本，而不僅僅是視覺模型。設計師的工作從「設計畫面」進化為「設計可立即運作的體驗」。
聚焦複雜問題與道德倫理
當 AI 負責處理重複、機械化和低風險的 UI 創建任務時，設計師將有更多空間專注於定義新的模式、解決新的挑戰。設計師必須成為確保 AI 系統在道德上保持一致和對所有使用者具有包容性的主要倡導者，主動解決偏見，並確保透過納入性數據實踐來平衡訓練數據。
總結來說，設計師的下一步不是與 AI 競爭誰畫的按鈕更好看，而是定義 AI 應該如何表現、它應該遵守哪些道德界限，以及它應該為哪些人類需求服務。
工作流程的轉變
AI 正在從根本上重塑產品開發的工作流程，將過去線性的、手動的過程轉變為自適應的、高效率的循環。這種被稱為「AI 增強工作流」的新模式，是將人類創意與自動化執行相結合的完全不同的建構方式。
從靜態設計到功能原型
如今，規劃階段感覺更像是原型設計。團隊可以透過簡單的自然語言指令，讓 AI 平台即時生成 UI 畫面、互動流程、顏色系統建議，以及讓產品運作所需的基本程式碼腳手架。這種「有依據的探索」使得利益相關者可以立即評估「真實」的東西，而不是僅僅依賴文件或幻燈片。
彌合設計與程式碼的鴻溝
當設計師在 Figma 中建構元件時，AI 能夠理解其佈局、層次結構、狀態和響應行為，並將其轉換為乾淨、可編輯的、可供生產的程式碼。Figma 的 Design Check 新工具會自動建議每個元素的正確變數，使設計與程式碼的對齊更容易、更準確。傳統的「交接」不再是一個漫長的階段，而是一個「瞬間」。
工程師角色的進化
當 AI 處理重複的 UI 創建時，開發者的角色從「佈局建構者」轉變為「系統架構師」。他們將精力集中於 API 整合、後端邏輯、性能優化、安全性和架構等具有最大影響力的領域。開發人員可以透過自然語言指令要求 AI 系統生成程式碼，但人類工程師仍需審計和調整程式碼，確保其符合架構和最佳實踐。
即時品質保證與快速部署
AI 工具能夠在開發早期就生成單元測試、識別安全漏洞、自動執行程式碼品質檢查。AI 驅動的系統在可及性合規性驗證中能保持 97.2% 的準確度，並且自動修正機制成功解決了 86% 已識別的可及性違規問題。透過這種自動化的工作流程，團隊能夠「像穩定的心跳一樣發布功能」。
這種工作流程的核心目的是給予人類更多空間進行思考、創造和創新，讓團隊能夠以更快的速度交付更高品質、更個性化的產品。
AI 驅動設計系統的革命性效益
AI 驅動設計系統的益處是革命性且可量化的，它們不僅提高了產品開發的速度和效率，還顯著提升了產品品質、可及性，並重新定義了設計師與工程師的角色。
效率與速度的巨大提升
實施 AI 增強設計系統的組織，新功能上市時間減少了 56%，開發循環減少了 42%，在企業軟體平台中，UI 開發時間減少了 62%。更令人驚訝的是，快速原型設計能力提升了 157%，系統能以 91.8% 的準確度，在每小時內處理多達 450 種設計變體。
品質與一致性的提升
組織實施 AI 驅動的設計系統後，跨平台設計不一致性減少了 62%，跨多個平台和設備，系統可以維持 99.3% 的一致性比率。設計系統成為「工藝的主動載體」，確保產品體驗能夠保留使其工作與眾不同的特質，在加速開發時不會失去其靈魂。設計元件重用率提高了 94%，設計相關的錯誤報告減少了 43%。
成本效益與資源優化
總體設計和開發成本減少了 48%，維護費用減少了 71%，歸因於自動化更新和優化。品質保證自動化使測試成本降低了 65%。這些數據顯示，AI 不僅提升了效率，更在根本上改變了資源配置的方式。
增強可及性與用戶體驗
AI 驅動的輔助工具在合規性驗證中保持 97.2% 的準確度，這些系統在發布後，成功將可及性相關問題減少了 89%。AI 系統能夠根據用戶的即時數據、偏好或能力動態調整介面，機器學習模型現在能以 95.7% 的準確性預測用戶偏好。
總體而言，AI 驅動設計系統將產品開發從線性、手動的過程轉變為自適應、高效率的循環，這使團隊能夠在不犧牲工藝和品質的前提下，以前所未有的速度進行創新。
設計系統的未來願景：從工具到協作夥伴
如果說前面談的是「AI 驅動設計系統帶來了什麼」，那麼 Figma 設計經理 Matt 在另一場演講 The future of design systems and AI ，描繪了一個更具體的未來圖景——設計系統將如何從「被動工具」進化為「主動協作夥伴」。
核心挑戰：絕望鴻溝（The Chasm of Despair）
Matt 直指設計系統當前面臨的最大問題：設計與程式碼存在於完全不同的世界中。儘管團隊努力透過自動化來保持同步、更新文件，但它們從未真正保持同步。這種不斷擴大的差距被稱為「絕望鴻溝」。
這個鴻溝是系統無法被採用的敵人——它侵蝕信任、導致系統停止擴展，最終讓團隊又回到從頭開始建構一切的原點。更糟的是，現有的設計系統在建構時根本沒有考慮到 AI。如果想讓 AI 成功地幫助團隊建構產品，我們必須重新思考系統的結構。
Figma 的解決方案：讓設計系統成為 AI 可理解的語言
Figma 正透過一系列功能，將設計系統的上下文統一起來：
1. Figma Make 與生產級元件整合 團隊現在可以透過 npm 套件導入生產級元件，並在 Figma Make 中使用這些元件進行設計和原型製作。Make Kits 允許團隊根據其 Figma 函式庫檔案生成一整套元件，讓所有團隊成員都能使用實際設計系統來建構「由程式碼支持的原型」。
這意味著什麼？設計師在 Figma 中拖拉元件時，背後已經是可以直接上線的生產程式碼。設計與開發之間的「交接」，真正變成了「瞬間」。
2. Figma MCP：設計系統作為即時服務 搭配 Code Connect，Figma MCP Server 成為一個關鍵橋樑。它將系統的代幣（tokens）、屬性（props）和模式（patterns）作為即時服務進行同步，供其他工具使用。這不僅共享資產，還分享豐富的元數據、使用模式和元件屬性——開始同步「意義」，而不僅僅是同步工件。
AI 作為設計系統的協作夥伴：三個未來場景
Matt 描繪了三個令人期待的未來場景：
場景 1：自動治理 — Check Designs Check Designs 讓設計系統成為設計師的協作夥伴。它能夠在 Figma 內對設計決策進行實時驗證。當你錯誤地在同一個畫面中使用了兩個主按鈕時，系統不僅會標記出來，還會溫和地建議使用次要按鈕，並提供一鍵更新。
這就像是設計界的「拼寫檢查」— 不是限制你的創意，而是確保你不會在基本規則上出錯。當 Figma 掌握了系統的複雜細節後，設計師就不再需要成為「系統大師」了，因為 Figma 就是大師。
場景 2：系統的自動演化 更進一步的是，設計系統可能會隨著產品的建構而自動演化。Figma 有可能理解團隊的隱性知識——那些從未被記錄的間距網格、卡片元件的慣用佈局方式、甚至是團隊成員之間「約定俗成」的設計習慣。
系統將成為一個「相互關聯的有機體」，所有部分都能相互溝通,提供跨部門的共享真相來源。當新的設計模式出現時，系統能夠識別、學習、並建議是否要將其標準化。
場景 3：設計師專注於創造，系統淡入背景 在這個新世界中，設計系統將開始「淡入背景」，成為團隊始終在線的無形現實。設計師將能夠專注於定義新模式、解決未解決的挑戰,並再次投入創造，而不是配置。
想像一下：你不再需要記得「這個按鈕該用哪個 spacing token」，不再需要翻閱文件查找「這種情況該用哪個元件」。系統會在適當的時候提醒你、引導你、甚至主動建議更好的方案。你只需要專注於「這個體驗應該如何運作」、「使用者在這裡需要什麼」。
這不是黑箱魔法，而是設計系統作者的放大器
Matt 特別強調：AI 的作用是「放大設計系統的作者」。未來的設計系統不會是黑箱技術意外建構出來的，而是由深切關心賦予團隊工藝、品質和創造力的設計系統作者所建構。
這個願景回答了一個關鍵問題：當 AI 能做這麼多事時，設計系統團隊的價值在哪裡？
答案是：定義「什麼是好」、編碼「團隊的品味」、建立「AI 的護欄」。設計系統團隊從「元件庫維護者」進化為「品質標準的守護者」，從「提供工具」進化為「定義規則」。
這將使產品開發比以往任何時候都更具人性化、創造性和協作性。而這，正是 Figma Schema 2025 想要傳達的核心訊息。
慢點，不是說以後沒有 UI 了嗎？（Zero UI）
如果你關注設計趨勢夠久，一定聽過「Zero UI」這個概念——語音助理、手勢控制、環境運算，彷彿未來我們將不再需要螢幕和按鈕。既然如此，為什麼我們還要花這麼多篇幅討論設計系統、討論 AI 如何優化 UI 開發？這不是自相矛盾嗎？
Zero UI 不是「沒有介面」，而是「介面形式的演變」
讓我們先釐清一個關鍵誤解：Zero UI 從來不是指「沒有介面」，而是指介面變得更自然、更無形。當你對著 Siri 說話、用手勢操控 Vision Pro、或是讓智慧家居自動調整溫度時——這些都是介面，只是不再是傳統的圖形化使用者介面（GUI）罷了。
事實上，Zero UI 的設計難度反而更高。設計一個按鈕，你可以控制它的位置、顏色、大小；但設計一段語音互動，你必須考慮語境、語氣、錯誤處理、多輪對話的邏輯，以及如何在沒有視覺提示的情況下引導使用者。這需要更深層的系統性思考。
GUI 不會消失，它會與其他模態共存
現實是，我們離「完全 Zero UI」的世界還很遠。即使在最先進的語音助理中，當遇到複雜選擇或需要精確輸入時，它仍然會呼叫出一個視覺介面。為什麼？因為某些任務天生就適合視覺化處理 — 比較多個選項、瀏覽大量資訊、精確編輯內容。
未來更可能是 多模態介面（Multi-modal Interfaces）的時代：你可以用語音下指令、用手勢操控、用觸控微調、用視覺確認。每種模態都有其最適合的使用情境，而設計師的工作就是定義這些模態如何無縫切換、如何協同工作。
設計系統在 Zero UI 時代更重要
當介面形式變得更多元時，一致性反而變得更難維持。想像一下：你的產品同時存在於網頁、App、語音助理、AR 眼鏡上——如何確保使用者在不同裝置、不同模態之間獲得一致的體驗？
這就是為什麼設計系統在 Zero UI 時代不會消失，反而會進化。它不再只是定義按鈕的圓角半徑，而是定義：
品牌的語音調性是什麼？
手勢互動的反饋應該如何設計？
從語音切換到視覺時，體驗如何保持連貫？
在沒有螢幕的情況下，如何傳達系統狀態？
設計思維永遠不會過時
Zero UI 的核心不是「消滅介面」，而是「讓介面更自然、更貼近人類本能」。但無論介面以什麼形式存在，設計師的核心價值始終不變：理解使用者需求、定義互動邏輯、確保體驗一致、平衡功能與易用性。
所以，當我們談論 AI 驅動的設計系統、談論設計師的角色轉變時，我們談的不只是當下的 GUI，而是任何形式的人機互動。技術會變、工具會變、介面形式會變，但設計思維的本質不會變。
Zero UI 的到來不是設計師的終點，而是設計師必須拓展思考維度的起點。你準備好了嗎？
設計師的未來，已經是你理想的樣貌
設計師的未來，其實已經變成各位設計師理想的樣貌 — 少了重複執行的勞動，多了策略思考的空間。但這並不代表工作變輕鬆了，反而需要更深刻的心態轉變。
設計的本質從來不是畫圖。只是過去，視覺化溝通的成效確實很大，我們必須透過精確的視覺表達來傳遞想法。但接下來的世代，AI 將能執行完成你的理念與想法。還記得日本設計師佐藤大（Nendo）嗎？他以「不擅長畫圖」聞名，卻創造出無數令人驚艷的作品。這讓我們不禁思考：設計的門檻真的降低了嗎？
從某種角度來說，是的——技術門檻確實降低了。任何人都能透過 AI 生成一個「看起來不錯」的介面。但從另一個角度來看，設計師的價值門檻反而提高了。當每個人都能做出 80 分的設計時，你憑什麼做出 95 分？答案不在於你的 Figma 技巧有多熟練，而在於你能否定義什麼是「好」、什麼是「對」、什麼是「有意義」。
設計師的職位需求會變少嗎？
實際上，市場已經在改變。那些只會執行、只會「把東西畫出來」的設計師職位確實在減少。但真正具備策略思維、能夠定義問題、理解商業邏輯、具備審美判斷力的設計師，需求反而更高了。
作為一位創辦設計顧問公司、同時也在開發自有產品的創業者，我深刻感受到這個轉變。我們需要的不是更多的「執行手」，而是能夠理解業務目標、定義產品方向、並且能夠與 AI 協作的「策略夥伴」。設計系統不再只是元件庫，而是品味與工藝的載體；設計師不再只是美化介面，而是定義 AI 應該如何表現、它應該遵守哪些道德界限。
我們正站在一個轉折點上
2026 年底，AI 在簡單 UI 設計上可能真的會超越人類。但這不是終點，而是起點 。
一個讓設計師回歸本質的起點。當工具不再是限制，當執行不再耗費時間，我們終於有機會專注於真正重要的事：思考、創造、創新，以及定義什麼是真正有意義的設計。
這個時代對設計師來說，既是挑戰，也是機會。準備好了嗎？