01
边调边看
调时间、温度、干燥度，旁边的预想图实时变化。
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烤箱交互 / 时间选择与状态预览 · 2024-2025
本科毕业后 · AI 家电交互探索
AI 预测图像烤箱：看着成品图调时间和温度
烤箱侧边是一块图像屏：按当前设定的时间、温度和干燥度，实时生成烤好后的样子。用户边调边看，凭直觉判断“就是这个”，机器随之得到合适的参数。
- 我的角色
- 独立完成：概念提出、界面设计、AI 图像生成、问卷设计与分析
- 方法
- 感觉的视觉化（颜色 / 形状 / 软硬）、AI 图像生成、PS 界面原型、三轮问卷设计、66 人概念调研
痛点与场景
烤箱要用时间和温度来设定，但人心里想的是“外皮金黄、里面松软”这样的结果。新手很难把想要的口感换算成参数，只能反复试错。
调研
66 人线上问卷（男 23、女 43，26–35 岁约占一半）：看过操作说明图后评价新方式，并与旋钮、按键比较。约 70% 表示基本看懂了操作。
N = 66
减少试错
43 · 65%
新手更少失败
32 · 48%
好处集中在“少走弯路”。
N = 66
需要适应新界面
37 · 56%
操作可能更复杂
32 · 48%
希望说明推荐依据
25 · 38%
下一版重点：降低学习成本、说明推荐理由。
N = 66
先选图像，再定参数
38 · 58%
先调参数，再看图像
28 · 42%
多数人更愿意从“想要的样子”出发。
N = 66
传统旋钮
25 · 38%
图标模式
19 · 29%
AI 预测图像
18 · 27%
视情况而定
4 · 6%
预测图像还不是首选。
说清双向调节
让人看懂改图像如何改变参数，改参数又如何改变图像。
补充推荐理由
66 人中有 25 人希望知道 AI 为什么这样推荐。
降低学习成本
最终选择没有偏向新方式，新操作要更容易上手。
设计方案
02
凭直觉确认
看到想要的样子就开始烤，参数由机器记下。
03
腔内监控
烤制中摄像头对照预想图，接近目标就调整或停止。
04
实验室数据
预想图来自企业大量烤制数据学成的时间轴。
分项设计
试错 · 一年里换了几次方向
从“用图像设定”到“看着图调参数”
起点是 2023 年 ALIVE 的微波炉：手机上的图像卡片贴到旋钮上传参数。之后先试着把味道、温度、触感翻译成颜色、形状和软硬，也走过“给做菜过程打分”的岔路，最后收回到一件事：让人看着成品图来设定烤箱。问卷前后改了三轮。
交互 · 边调边看
人凭直觉判断，机器记下参数
图像屏上方是预想图，下方是温度和时间。调参数，图跟着变；反过来点“火候”“硬度”“焦色”等特征再按 + / −，参数自动换算。干燥度这类感觉也做成可调的进度条。看到想要的样子，按开始。
- AI 同时给出几种结果：柔软到硬、白到焦，每种都带时间和温度
- 双向调节：从图到参数，或从参数到图
一体机 · 腔内监控
烤的时候，用摄像头对照预想图
放进生面团，腔内摄像头自动拍下食材，生成预想图。烤制中继续拍摄，和预想图对照，快到目标就调整或停止，而不是只按设定时间走完。高温下的腔内摄像有难度，但并非做不到。
数据 · 实验室烤制记录
把烤制过程学成一条时间轴
预想图不是凭空画的：设想由企业在实验室里大量烤制，记录不同时间、温度下食材的形状和颜色，让模型学成一条连续变化的图像时间轴。用户调参数，就是在这条轴上移动。
- 研究阶段先用 AI 生成图模拟，下一步计划用 3D 建模做可控的生 / 熟面包
设计要点
用户只管挑想要的样子，时间和温度由机器换算。
一年里换了几次方向，最后落在一个企业能为单款产品做的方案上，并写清了它的风险。
当前阶段
概念与问卷阶段 · 66 人调研反映的是理解与偏好；预测准确性、高温腔内摄像和实际烤制效果还没有用真实设备测试。