Dreame APP 4.0 产品与体验探索
以空间和任务为核心,重构扫地机器人的控制与智能服务体验。
Dreame APP 4.0 面向下一代扫地机器人软件体验。项目基于用户任务、产品能力与品牌特征,重新组织首页、地图、清洁设置、消息和报告,降低操作成本,并让机器人的感知、判断与执行结果清楚可见。
- 角色
- UX 设计负责人
- 范围
- 产品规划 · UX · UI
- 领域
- AI · ROBOTICS · SMART HOME
- 阶段
- 概念设计
3.0 的问题不是功能不足,而是复杂能力缺少清晰的组织方式。
高频操作与重要信息缺少稳定位置,用户需要反复寻找。
清洁模式、目标房间与参数设置分布在多个页面,增加理解和确认成本。
任务状态、清洁设置与基站控制相互交叠,关键操作不够突出。
环境识别、策略调整与清洁结果缺少连续、可验证的反馈。
建议补充:用户任务 × 产品能力 × 信息层级的分析过程
让用户更快发起任务、更清楚理解状态,也能判断智能决策是否可靠。
以“空间—任务—反馈”三层框架,组织复杂的机器人能力。

系统不只接收指令,还要理解空间、识别任务意图,并在合适的时机提供可确认的建议。
空间层:建立统一的家庭模型
用 One Map 统一房间、家具、禁区、环境变化与设备位置,为所有任务提供共同空间基础。
任务层:围绕目标组织操作
先明确清洁目标和范围,再按需展开模式与参数,避免让用户从设备设置开始思考。
反馈层:解释过程与结果
统一任务状态、异常、策略变化和清洁结果,让用户随时知道发生了什么、为什么,以及能做什么。
建议补充:One Map、任务编排与消息反馈之间的关系
把体验原则转化为可以落实、可以取舍的设计判断。
任务优先,参数后置
首页优先支持高频任务启动;复杂参数在用户需要调整时再展开,减少首次决策负担。
状态集中,消息分级
任务状态保持连续可见;异常、待办和一般告知按影响程度进入不同层级。
建议可解释,也可调整
系统说明建议依据和影响范围,并把确认权留给用户,避免智能能力成为黑盒。
四个关键落点,验证框架能否贯穿任务的开始、执行与完成。

首页同时保留即时清洁与场景建议:高频任务一步启动,复杂参数按需展开。
首页:从设备入口转向任务入口
即时清洁与情境化建议并列呈现,高频任务一步启动,参数按需展开。
地图:从清洁工具转向空间模型
统一房间、家具、禁区、脏污和设备位置,并通过吸附与尺寸反馈提高编辑准确性。
过程:建立连续的状态与消息体系
将实时状态、过程事件、异常和待办分层呈现,避免状态栏、通知和消息列表重复表达。
完成:用结果解释任务价值
以覆盖范围、清洁变化、问题记录和节省时间完成反馈闭环,并支持后续任务调整。
将硬件的形态、材质与光感,转化为一致的软件设计语言。

提取圆角体块、精密线条、哑光材质和柔和光感,建立软件与硬件一致的视觉特征。
通过五组视觉方向,验证光感、秩序、材质和色彩的组合边界。

Lumina 光感智能、Vitalize 轻感秩序、Halo 微光智隐、Soft Light 柔光美学与 Dawn Whisper 晨曦微澜,从光、秩序、材质和色彩验证不同的品牌表达。
以光为语言,让设备状态被自然感知。
用暖金、留白与圆润形态建立轻感秩序。
低侵入的微光与环形结构,让智能在需要时显现。
用低饱和暖调和漫射光消解智能硬件的冰冷感。
以晨曦般的淡蓝、暖黄与淡粉表达从容生活。
从多方向探索中,收敛出统一、可扩展的界面体系。

最终方向以温暖中性色、清晰层级和克制的金色强调统一首页、地图、清洁设置与设备设置,并为更多设备和任务保留扩展空间。
设计成果不仅是一组界面,而是一套可复用的产品判断框架。
降低理解与操作成本
以任务为入口、以连续状态解释过程,并让智能建议可确认、可调整。
建立可扩展的体验骨架
One Map、任务层和反馈层能够承载更多设备、场景与 AI 能力,而不重新拆散信息架构。
统一跨团队判断依据
让产品、设计、算法、研发和硬件围绕同一套空间模型、任务逻辑与状态规则推进。
我负责问题定义、竞品与用户洞察、体验框架、设计方向和概念收敛,并与产品、研发、算法及硬件团队协同推进。本页面仅呈现可公开的方法与概念;设计价值为当前方案所建立的能力,仍需结合上线数据与真实用户研究持续验证。
让 AI 理解空间与任务,也让每一次判断保持可见、可控、可信。
下一阶段需要通过真实任务验证信息层级、建议触发时机和多设备协同,并持续校准主动服务与用户控制之间的边界。
