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一种平衡「用户诉求」「业务策略」与「品牌定位」的艺术

自阿里云 2009 年成立以来，已经走过了 11 个年头；官网作为它的载体，这 11 年间我们交出过很多份关于首页的设计答卷；但看得见的设计背后，更多的是看不见的设计思考，是我们对于用户体量、业务体系不断升级的回应，是对品牌的精细化雕琢与受众的精准化匹配。ai互动

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① 用户研究与设计策略设定

项目启动后，我们并无意于仅做表层视觉的优化，而是希望切实地紧跟用户诉求，让设计策略为用户服务。chatbox

对于用户行为数据的观察，如果仅局限于页面内部，无异于管中窥豹，因为多数情况下的页面数据都是受页面当前信息结构深度制约的。对比首页内容本身，我们更加关注不同客群以首页为起点，在整个网站内部的流转行为链路，从而进一步分析深层诉求。通过对于典型用户的时序路径数据分析，我们发现不同客群的确存在行为上的显著差异。为了客观的提取差异化行为成因，我们采用深度访谈、电访/问卷相结合的方式，针对已有的数据结论，进行定性深度解读，辅助数据判断，并形成初步的客群模型。aicc人工智能

— 2020版全新官网首页

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② 围绕阿里云进化设计语言展开的视觉升级

— 从云产品形象到粒子化的互动模型

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③ 技术×设计 GPGPU Particles

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GPGPU计算的粒子可承担到100万级+（e.g FBO帧缓冲区 1024 x1024+）的粒子数量高速计算渲染，目前我们根据用户的显卡设备进行自动检测、适配和分层，开放到约9 ～ 29万粒子实时渲染，用技术的设计方式去演绎云计算公司的首页焦点动画。猫箱免费下载

FBO帧缓冲区对象的原理，即通过显存缓冲区里不断更新与计算的一张动态位图，e.g 512×512即26万像素，每一颗像素的RGBA通道可存储每一个粒子的XYZW三维空间讯息，以达到CPU无法承担的如此多粒子的高速计算负荷。

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作者：阿里云设计中心aicc人工智能