校园寻宝
从“导航工具”到“探索游戏”
备注： 本作品展示的是设计前期的探索过程：没有最终的成品或Demo。这是一个两人团队项目，各环节紧密协作。其中项目方向变更、用户访谈、用户画像构建及原型测试方法均由我主导。
研究背景与问题定义
课题起点
大学校园是一个复杂的寻路环境。建筑分布分散、命名体系老旧、内部结构各异——对于新生和访客而言，“找到目的地”往往比预想的困难得多。我们的课题以此为出发点：设计一款帮助学生在校园中寻路的产品。
用户研究：亲和图揭示的真正需求
我们展开了一轮深入的用户访谈，并将反馈整理为亲和图（Affinity Diagram）。研究结果让我们看到了远比“找不到路”更丰富的图景。
痛点一：建筑识别困难
用户即使站在建筑面前，仍常常无法确认自己所在的位置——建筑上的标识牌太小，甚至有些楼根本没有显眼的名称标识。这意味着问题不全在路径规划，也在于物理环境本身的信息缺失。
痛点二：深层根源是“对环境不熟悉”
多位受访者坦承，迷路的根源在于尚未形成对校园的整体空间认知：
“最大的原因就是我对环境不熟悉……我甚至不知道学校里有好几个学习中心。”
这个发现在日后成为我们设计转向的基石：帮助用户建立空间心智模型，比提供一次单次导航更重要。
痛点三：通用导航工具在校园内水土不服
不少学生尝试过用 Google Maps 找路，但在半封闭的校园环境中体验很差：
“地图上有些楼根本搜不到；有时候它让我一直往前走，结果面前是一堵墙。”
通用地图在校园内部道路上暴露出数据滞后、精度不足的问题，既提示了单纯做导航的工程阻力，也留出了差异化设计的空间。
痛点四：建筑内部的“最后一公里”尤为棘手
相比于校园外部主干道，走进教学楼后的寻路更加混乱：老旧建筑的房间编号毫无规律、指示牌不在入口视线内，或是让人捉摸不透的箭头方向（比如用向下箭头代表“在身后”），让人一进楼就失去方向感。
对 AR 的复杂态度：期待与警惕并存
访谈还触及了大家对 AR 技术的双重态度。一方面，有学生主动畅想了 AR 的趣味潜力——这句话几乎预言了我们后来的设计方向：
“AR 可以用来帮我识别每栋建筑，甚至做成类似校园寻宝那样的游戏化体验。”
但另一方面，当把 AR 作为“严肃导航工具”时，大家的担忧非常强烈且具体：耗电太快、公共场合举着摄像头涉及隐私与安全、人多或环境变化时定位不准：
“万一它把我带到错误的地方，赶不上考试或者面试，后果很严重；而且我怕太依赖它，一旦失灵自己就彻底迷路了。”
研究总结
用户反馈推翻了我们的初始假设：学生们对现有的寻路工具缺乏信任，对高风险的 AR 实时导航更是充满顾虑。潜伏在“找不到路”之下的真正需求是：在没有压力的状态下，获得对校园空间的熟悉感与掌控感。
设计方向的关键转折
带着这些洞察，我们回头审视最初“做一款 AR 校园导航工具”的想法，问题非常明显：
- 用户抗拒高风险依赖：当走错路的代价是迟到或迷路时，任何 AR 识别偏差都会直接摧毁信任。
- 工程驱动而非体验驱动：单点导航的难点在于高精度地图测绘与室内定位，而非交互设计本身能解决的问题。
- 治标不治本：跟着箭头走完一次路线，下次换个教室依然不认识路，无法解决“对环境陌生”的根源。
因此，我们决定重新定义问题：
- 原问题：如何帮学生找到去某栋楼的路？
- 新问题：如何让新生有动力主动把校园逛熟？
这个转变意味着产品从“应急工具”转向“探索体验”，从“替用户认路”转向“激发用户自己去发现”。
重新设计方案：“校园探索者” AR 寻宝游戏
核心理念
如果新生很难在日常赶课中自然熟悉校园，那就给他一个专门去逛遍校园的理由。我们将产品重新设计为一款基于地理位置的 AR 校园寻宝游戏，让学生在游戏化探索中不知不觉建立起校园的空间心智图。
初版核心机制
整个游戏围绕“探索地标 $\rightarrow$ 收集线索与钥匙 $\rightarrow$ 开启终极宝藏”的循环展开：
- 游戏化地图与“？”盲盒点位：主界面是一张校园地图，上面分布着多个对应真实校园地标的“？”图标。在初版设计中，当玩家走到地标附近并点击问号时，会随机解锁两类内容之一——要么是该建筑的趣味冷知识与生活贴士，要么是通往宝藏的直接线索。
- 轻量 AR 任务与“钥匙”收集：拿到线索后，玩家需要前往指定地点完成一个轻量级的 AR 或问答互动——例如用摄像头扫描某座真实雕塑、在地标旁打卡拍照、或回答一道与刚才解锁的建筑历史相关的问题。每完成一项任务即可获得一把虚拟“钥匙”。
- 终极宝藏与排行榜激励：集齐所有钥匙后，最终宝藏会以 AR 形式在终点显现；同时排行榜会记录通关用时与答题表现，鼓励新生之间结伴挑战。
设计如何回应研究洞察
这套方案的每一处设定，都直接对应了前期访谈中的真实反馈：
| 用户研究洞察 | 设计回应 |
|---|---|
| “我对学校环境根本不熟悉” | 用寻宝目标引导玩家走遍关键地标，隐性构建校园心理地图 |
| Google Maps 在校内找不准、会撞墙 | 避开高精度实时导航赛道，转向“低压力空间探索” |
| 建筑标识牌太小、经过了也没注意 | 地标点位充当“活的标识牌”，结合冷知识加深建筑印象 |
| 访谈中提到“可以用 AR 做寻宝游戏” | 直接采纳用户的直觉期待作为核心玩法载体 |
| 担心 AR 导航一旦出错后果严重 | 将 AR 降级为趣味互动层——即便识别失败也不影响找路安全 |
| 教学楼内部结构复杂、缺乏探索契机 | 为后续引导玩家走进建筑内部完成打卡任务留出扩展空间 |
可用性测试与机制迭代
原型演进：从纸质原型到“绿野仙踪”实地测试
在投入开发前，我们需要在真实校园环境中检验这套玩法是否跑得通。
我们最初尝试了纸质原型——手绘校园地图，用贴纸和便签模拟点位解锁。这帮我们快速理顺了界面流转，但一拿到户外就暴露出短板：边走边翻换便签太繁琐，纸张在室外风吹下也很难单手操作。
于是我们改用 Figma 制作了极简可交互数字原型，导入 iPad 供测试者手持在校园里行走。
为了在零代码的情况下还原“走到地标附近自动触发解锁”的 LBS 体验，我们采用了 “绿野仙踪”（Wizard of Oz）测试法：测试者捧着 iPad 在前面逛校园，我拿着蓝牙手柄不远不近地跟在身后；每当他们走到预设建筑旁，我就悄悄按下手柄按键，远程触发 iPad 上 Figma 原型的状态切换——把对应图标从“未解锁”变成“可交互”。
测试发现：随机机制摧毁了探索动机
两位目标学生在校园里走完了实地测试。界面操作本身很顺畅，但他们都不约而同地指出了初版游戏规则里的两个致命漏洞：
- “随机掉落线索”削弱了走完校园的动力：在初版规则里，线索和冷知识是随机藏在不同问号里的。一位测试者当场提出质疑：
“如果我运气好，逛第一个问号就抽到了宝藏线索，那我为什么还要费劲去逛剩下的地点？” 随机盲盒机制与我们“让新生完整逛熟校园”的初衷产生了直接冲突。
- 知识获取的不确定性导致答题任务卡死：由于每个问号给的是线索还是冷知识全看运气，有些玩家根本没触发某栋楼的历史介绍，后续却在任务里抽到了关于这栋楼的考题，导致任务逻辑断裂且不公平。
关键迭代：从“随机盲盒”改为“里程碑必然解锁”
针对测试暴露出的机制漏洞，我们对核心规则做了结构性重构：
- 改变前（或然掉落）：问号随机开出线索或趣味知识，逛一部分地点就可能提前拿齐线索，导致探索不完整、答题任务缺前置信息。
- 改变后（必然里程碑）：
- 地图上所有“？”统一为必访兴趣点，每走近一处都会稳定解锁该建筑的趣味知识与冷门贴士，不再有“抽中线索就能跳过其他楼”的捷径；
- 寻宝线索不再藏在单个问号里，而是升级为探索里程碑奖励——例如每累计点亮 3 个校园地标，系统自动解锁一条宝藏线索；
- 因为每位玩家都会按节奏走完兴趣点并读到对应的建筑故事，后续基于冷知识的问答任务也变得公平自洽。
总结与反思
- 真正的洞察往往藏在“为什么”里：学生的表层痛点是“找不到路”，但深层原因是“对环境陌生”。回答“怎样让他们愿意逛熟校园”，比回答“怎样画一条更准的导航线”更有设计价值。
- 用产品定位化解技术风险：用户对 AR 导航的戒心源于“走错路后果严重”。当我们把 AR 从导航工具降级为寻宝游戏里的互动玩具后，哪怕识别偶尔失灵，也只是少看一个动画特效，不会把人带进死胡同——设计策略消解了技术的不确定性。
- 测试方法决定了反馈的真实度：如果只坐在室内看纸质原型，我们大概只会收到关于按钮大小和配色的意见；正是因为带着 iPad 和蓝牙手柄去校园里真走了一趟，测试者在真实步行的体力消耗下，才会一针见血地问出“如果第一个问号就拿到线索，我干嘛还要走去剩下的楼”。
- 设计是在推翻与重构中长出来的：过去我总下意识地觉得，好设计应该在动手前就一次性想周全。但这个项目让我切身体会到，从“AR 导航”被推翻后转向“寻宝游戏”，从纸质原型受挫后改用“绿野仙踪”测试，再到测试戳破“随机盲盒”的假象并重构为“里程碑解锁”——最初不完美的方案是必要的靶子，正是用户的真实质疑和实地反馈，推着方案一步步走向自洽。