随着人工智能与自动化技术进入企业日常运营，一个新的挑战正在显现：如何让不懂编程的用户，也能使用原本只有工程师才能操作的复杂系统？马莲莲的设计实践正围绕这一命题展开。从国内工业设计教育到赴美深造，从高校讲台到硅谷科技前沿，她用十余年时间持续探索：如何让复杂技术变得易于理解和使用。
这种结构意识的源头，可追溯至她在扬州大学与南京艺术学院的本硕学习阶段。彼时的训练，不止于造型与美学，更在于建立对“结构—功能—人机关系”的系统理解。正是这种教育，让她早早掌握设计的核心语言：形式必须忠实于结构，创新需根植于系统逻辑。面对设计问题时，她习惯先判断症结是在界面层面，还是系统架构本身。
在安徽工业大学工业设计专业从事教学期间，她长期参与课程指导与设计评审。面对不同成熟度与方向的方案，需要在有限时间内判断其结构逻辑是否成立、是否具备优化空间。累计评审数千件设计作品的实践，使她逐渐形成一套相对稳定、可复用的评价方式。这种在大量案例中反复校准的判断能力，也成为她后来应对复杂系统设计的重要基础。
对系统本质的持续追问，自然推动她走向更广阔的领域。赴美攻读交互设计硕士，对她而言，并非职业转向，而是一次自觉的“从设计实体产品转向设计数字系统”。设计对象由实体产品，延伸至由信息流、操作路径与用户决策构成的数字系。这种“不可见性”使她更加关注系统关系的梳理与呈现。如何让复杂逻辑被理解、被操作，让非技术背景的使用者理解系统状态、预测操作结果，成为新的设计重点。此前形成的结构判断方式，使她在面对企业软件、自动化平台等复杂系统时，持续关注系统关系与决策路径，而非停留在表层界面。
如今活跃于硅谷，她在机器人公司Mantis Robotics担任交互设计师，参与自动化平台的架构规划与整体信息架构设计。此前形成的结构判断方式，也在企业级产品实践中得到延续。她的工作往往从流程梳理与角色关系的厘清开始。在企业级自动化系统的设计中，她尤其关注非技术使用者对系统状态与下一步操作的理解，通过清晰呈现流程状态与操作路径，使复杂系统在使用过程中保持可被理解与预期。她构建的可视化任务流与信息呈现方式，并非追求视觉新颖，而是将抽象逻辑转化为符合用户认知的操作路径，在技术团队与用户之间搭建沟通桥梁。
在快速迭代的技术环境中，马莲莲始终将设计视为一项需要长期训练与持续校准的专业实践。“技术工具会不断变化，但设计思维的底层逻辑是相对稳定的，”她说，“扎实的理论基础和结构判断能力，能够跨越不同技术浪潮。”从南京到旧金山，从讲台到硅谷，她走出了一条跨越不同领域、持续创造价值的设计之路。
王瑞婷
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