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企业剖解 | 计算的旋律—阿里云视觉语言的探索

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-08-11  浏览:0次
企业剖析 | 计算的旋律—阿里云视觉语言的探索

本文来源于阿里云-云栖社区,原文点击这里。

 

云栖TechDay第37期,阿里云资深视觉设计师野一带来题为“计算的旋律—阿里云视觉语言的探索”的演讲。本文主要从回顾阿里云品牌设计的心路历程开始谈起,走过了很多坑,换了很多方向,从用户出发,从赋能触发,总结经验整合设计,探索出一条有想象力的阿里云视觉设计之路。

 

云计算品牌设计对于很多设计师来说是一个陌生的领域,作为阿里云设计ACD团队的一员,从2014年至今经历了阿里云品牌升级、官网改版等项目,通过挖掘品牌属性,总结整合设计模式库,从用户出发,从效率出发,探索出了一条有想象力的阿里云视觉设计之路。

 

多方向思考

我们从2009年发展到现在,对比淘宝天猫这些BU来讲,我们不管是从体量或者是业务上面来说,还是非常小的BU。但是我们发展到今天,一直随着业务发展一边设计一边探索。

 

阿里云去年8月份北京云栖大会时进行了一次品牌升级,更换了品牌LOGO,我们在接到这个品牌项目时,首先第一步,先回顾阿里云2009年每个阶段做的每一个LOGO 2009年的第一个LOGO就是阿里巴巴的云,不用做品牌背书。从2010年到2016年,我们一直用云的中文形状去代表品牌形象,在整个业务发展过程中,我们也遇到过很多问题,比如外国人不知道“云”到底是什么,包括随着整个业务的发展,体量越来越大,我们也会遇到云到底怎么去赋能业务,所以我们开始思考怎么样对品牌进行升级和调整。

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然后开始到飞机稿的阶段,一开始方向是想要在原来图形上进行升级,考虑到我们品牌一些历史关系,我们本来不希望直接把所有东西全部搞掉,所以能够看到我们也做了很多尝试,包括字形、图形上面多一些细节或少一些细节,我们发现当减到只剩下7个点的时候,基本没有办法聊下去了。

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我们又开始换方向去思考,去试一试别的图形的尝试。具像的云、抽象的云、一些线组成的云等。同时我们也看了一些竞品,包括腾讯云、百度云等,那么,当所有的友商都用一朵云去表达云计算的时候,我们是否还要这样去做呢?

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于是,我们开始寻找很多关于计算的关键词,比如一些数字、符号、包括一些天文等等,希望回到计算的最初去思考。最后我们发现,计算的本质就是获取信息的一种过程,而这个过程就是由二进制01组成,所以我们又去做一些关于01图形的尝试,另外我们希望除了01,同时整体LOGO形态又像一颗水滴,象征云计算将像水电煤一样成为IT的基础设施,整体LOGO向上的动势,寓意阿里云要做云计算行业的先进领导者。

 

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我们一度认为我们找到了设计的方向,但是我们忽视了两个非常重要的问题,我们沟通对象是谁,阿里云是什么?如果没搞清楚之前,我们永远在做无用功,我们发现沟通对象是阿里云现有用户和潜在用户,从这个图可以看出来,最下面一层是正在使用阿里云的公司,不管是央企、民企或者是中小型企业,中间部分用户是正在考虑云计算服务的潜在用户,而上面这些是云计算服务的一些观望者。我们认为中间部分是企业的先行者,而上面部分是企业大众。

 

那么到底谁是企业先行者?研究报告发现,有36%的中国CEO对未来市场前景非常有信心,而大部分企业主关注的是新技能出现、市场新品的出现以及新科技替换,而53%的中国CEO已经开始使用了这些数据分析来寻求更好的洞察。所以企业大众跟企业先行者的区别是什么?企业先行者是影响企业大众的一群人,企业大众会关注当前问题,缺乏一个完整的计划,而且不能完全明白洞察的力量,步伐缓慢缺乏对用户的理解,而企业先行者想法不断,计划不断,希望能够用洞察的力量灵活去为用户提供更好的服务。

 

从为企业找到高质的回报,到开始思考为用户和公众提供。包括他们洞察的点,不止于此,我希望能够为企业不断创造价值。作为一个云计算厂商,我们拿出所有方案去跟沟通对象去聊的时候,他们不能从这些图形里面理解,他们很难从这些图形里面找到代入感。

 

阿里云到底是什么?在DT时代,云计算是公共服务,更加是计算的引擎,而互联网是基础服、基础设施,数据是资源,在整个DT时代中,阿里云一直都是在发展中,目前阿里云在全球有600多个结点,覆盖了全国大部分的城市,包括美西、美东、欧洲、澳洲等14个地方都有飞天数据中心,去年一年我们在海外市场增速已经超过了400%,我们不断在帮助他们出海的同时也在为他们提供大数据云计算的服务,我们在国内的发展也非常迅速,阿里云在做这些事的同时,除了有很多的客户,除了可以挣一些钱,我们还可以给社会带来什么价值?

 

阿里云ET在赋能城市交通的时候,使得杭州市的部分交通路段车辆通行率提升了11%ET城市大脑通过跟城市进行数据结合,能够让城市进行自我调节跟人类进行良性的互动。ET在医疗中也有一些实践,通过ET的医疗大脑,我们让甲状腺的结节诊断准确率,从医生准确率60%70%提升到了85%

 

重大突破

 

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我们发现之前一些设计都太过于局限,无法讲清楚我们想讲的一些故事。接着我们重新换了方向,开始从程序员代码里面去找一些灵感,比如

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