AI产品的成功不在于技术堆砌，而在于如何无缝融入用户原有的工作习惯。Lovart的创新之处在于它将AI能力自然嫁接在设计师熟悉的画布协作场景中，通过Touch and Talk功能重新定义了设计协作方式。本文深度剖析了AI Native产品的三大核心原则：交互的自然融合、体验的结构重塑以及商业站位的上游卡位，揭示出AI产品设计的深层逻辑与战略思考。
听完 Lovart（Liblib）创始人陈冕和罗永浩那期对谈，我最大的感受其实挺“产品/设计视角”的：
这期最值钱的不是创业八卦，而是他把一套交互设计思路和一套业务站位逻辑讲得非常清楚。
如果把整期内容压缩成一句话：
真正厉害的 AI 产品，不是堆功能，而是把新能力长在旧习惯里，同时把自己站在工作流的上游入口。
我最想分享的就是这三步判断：
- 新能力要长在旧习惯里（交互）
- 没有 AI，这个体验就不存在（AI Native）
- 别一上来卷下游（商业站位）
最后补一句：他“十年大厂通关”的跳槽逻辑，其实和这三步是一套。
01 Lovart 的交互让我服：新能力要长在旧习惯里
我这两年看 AI 产品看多了，会有一种疲惫：
很多东西能力很强，但你用着就是不顺。
不顺的原因往往不是技术，而是它从一开始就站在“技术能做什么”的角度去设计，忽略了用户真实的工作习惯：
用户原来怎么对稿、怎么协作、怎么推进一件事，它不管。
于是你学半天，最后还是回到老工具。
Lovart 的交互选择看起来简单，却很高级：
左边无限画布，右边对话。
这背后抓的是一个“永恒的现实”：
不管是不是 AI 时代，甲方和设计师、团队成员之间协作，本质都是围绕一个“东西”来沟通。
这个“东西”以前是：设计稿、参考图、版本方案。
它需要一个可以承载、可以摆开、可以对齐的空间——画布。
而 AI 带来的新能力，最自然的入口是什么？
对话。
所以 Lovart 做的其实是“融合式设计”：
不推翻旧结构，而是把新能力接到旧结构上。
用户不用为了 AI 换脑子，仍然用熟悉的方式工作，只是多了一个能听懂你、能接住你表达的“搭档”。
你会明显感觉：它不是在教你怎么用 AI，而是让 AI 学会你原来怎么沟通、怎么对稿。
02 我对 AI Native 的理解：没有 AI，这个体验就不存在
我印象最深的一句话，其实很简单：
真正的 AI Native，是“如果没有 AI，这个体验就不存在”。
这句话特别好用，因为它能帮我们区分两类东西：
- 一类只是把能力“加上去”，体验没变，用户只是多了一个功能
- 另一类是 AI 让体验结构发生变化，用户的工作方式因此被重新组织
Lovart 更像后者。
它的“无限画布 + Touch and Talk（边指边说）”在做的不是“更快地出图”，而是更像人类协作的那种对稿式沟通：
你指着画布上的某一块说——
“这里更轻一点”“这个颜色再暖一点”“人物往左挪一点”“整体更高级一点”。
你会发现，真正变化的不是某个按钮，而是：
表达方式变了、协作方式变了、对稿方式变了。
这时 AI 更像一个“会对稿的搭档/AI Designer”，而不是一个单点工具。
它接住的是你的模糊表达、你的审美意图、你的来回修改，而不是只接住一个“明确指令”。
从这个角度看，AI Native 的重点不是“更智能”，而是更贴近人。
03 别一上来卷下游：先站上游，才有活路
第三个让我觉得特别“清醒”的点，是陈冕讲的业务站位：
创业公司不要一开始就去下游硬刚成熟工具，而要优先卡住上游入口。
我理解的“上游 / 下游”可以这么拆：
下游：最终精修、最终交付、细节打磨、格式适配
这类环节通常已经有非常强的既有工具和用户习惯（比如设计、剪辑、排版、工程化输出）。创业公司如果直接从这里切入，等于正面撞上巨头生态 + 用户迁移成本 + 工具链惯性，胜率很低。
上游：从“意图产生”到“结构成型 / 初稿出现”
这一步往往是最痛的：用户脑子里有想法，但不知道怎么落到一个可推进的雏形；或者方向不清晰，来回沟通成本极高。
Lovart 的聪明之处在于：它没有把目标设成“替代某个下游工具”，而是先解决上游那一跳——
把‘表达’变成‘可被继续加工的初稿’，把‘沟通’变成‘可被追踪的协作过程’。
这带来两个战略收益：
- 避开正面战争：上游是新入口，下游是存量红海。先拿入口，创业公司才有生存空间。
- 更贴近决策时刻：用户最容易形成偏好和依赖的，其实是“我开始做事的那一刻”。你能否把第一步变得顺滑，决定了你能不能成为默认选择。
所以我越来越认同一句话：
不要急着替代旧世界的“最后一步”，先把新世界的“第一步”做出来。
04 我觉得 Lovart 的发展路径：先入口，后纵深
把上面三点放一起，你会发现 Lovart 的发展路径其实挺清晰：
- 交互：新能力长在旧习惯里 → 学习成本低、传播自然
- 体验：Touch & Talk → AI 因为“对稿”而成立，而不是因为“更强”
- 站位：先上游入口 → 避开巨头下游泥潭
- 延展：入口稳住后，再谈向下游纵深，把链路做全
它未必需要立刻替代所有工具。
它只要先做到：当你要开始做视觉/做设计时，你第一时间会打开它。
这件事一旦成立，后面才有资格谈规模、生态和更深的生产链路。
05 最后补一句：他十年“大厂通关”的跳槽逻辑，其实和做产品是一套
十年时间，陈冕几乎集齐腾讯、360、百度、滴滴、摩拜、美团、字节……像在收集“竞争样本”。
很多人看到的是“跳槽频繁”，但他自己把它定义为一种通关策略：
目标不是稳定，而是成为决策者；
每到一个地方，就是为了在最激烈的战场把商业逻辑看清楚、把样本收集全。
甚至在他“至暗时刻”（教育业务受政策影响关停）之后，Midjourney 和 ChatGPT 出现，像一种“救赎”。
他愿意放弃最后一年巨额期权去赌 AI 的时间窗口，本质也是同一套逻辑：
时间成本比现金更贵，机会窗口比舒适更重要。
你会发现，他做职业选择和做产品选择，都有同一种味道：
- 先找入口（先占上游）
- 不恋战下游泥潭
- 不迷信稳定叙事
- 用最短路径验证正确性
- 然后在窗口期里全速冲刺
结尾：我听完最大的收获
这期对谈对我最大的价值，是把“AI 产品到底该怎么做”讲得非常落地。
如果我只留三条带走的原则，大概是：
第一，交互要站在工作流里，而不是站在技术里。
AI 再强，也要先解决“人原来怎么协作、怎么对稿、怎么推进”。新能力不应该逼用户换习惯，而应该长在旧习惯上。
第二，AI Native 的关键是：体验结构因 AI 而成立。
当 AI 让“对稿式协作”成为可能——指哪里说哪里、边说边改、版本可追踪——这才是那种“没有 AI 就不存在”的新体验。
第三，站位比功能更重要：先上游，后下游。
创业公司先去解决“从意图到初稿”的那一跳，把入口站住；等入口形成，才有资格谈更深的链路、更完整的交付。
最后我挺喜欢用一句更直白的话收束：
很多 AI 产品看起来是在拼功能，其实真正拼的是：你把它放进了哪条工作流、站在了哪一个环节、成为了哪一刻的默认选择。
这也是我听完 Lovart 的最大收获。
