Figma AI 2026 新功能實測：設計師如何把它變成品牌提案加速器
打開 Figma，輸入一行文字，三十秒後一份可以點擊的品牌提案頁面出現在你眼前。這不是 2027 年的科幻場景——它是 2025 年 Config 大會之後，每一位使用 Full Seat 的設計師都可以直接體驗的現實。問題從「AI 能不能用在設計」變成了：你能不能讓 Figma AI 替你做對的事？
Figma AI 究竟新在哪？五大核心功能一次看懂
Figma AI 目前提供五個直接影響品牌提案流程的核心工具，分別是 First Draft、Figma Make、Figma Sites、Figma Weave，以及一整套 AI 圖片編輯工具。這五個工具各自解決設計流程中不同的摩擦點，組合起來才能最大化效益。
First Draft：從文字描述直接生成線框
First Draft 是 Figma AI 的入門功能，也是品牌提案的第一個加速點。你只需要在工具列點選「Actions → First Draft」，輸入描述，Figma 就會用自家的線框元件庫組出結構性初稿。初稿可以即時切換配色主題、調整圓角與字距，讓設計師把精力從「怎麼排版」轉移到「要傳達什麼訊息」。目前不支援直接套用客戶自訂設計系統，但 Figma 已表示會持續擴展。
Figma Make：從設計稿到可互動原型
Figma Make 是這一波更新中對提案流程影響最深遠的功能。它是一個 prompt-to-prototype 工具，底層運行真實的 React 程式碼，可以將設計稿轉換成具備互動邏輯的高保真原型，甚至是可上線的網頁應用程式。對品牌提案來說，這意味著你可以在客戶面前示範「點選後的實際體驗」，而不只是靜態截圖。Make 已於 2025 年下半年正式對全體用戶開放。
Figma Sites：設計稿直出可發佈網站
Figma Sites 讓設計師在 Figma 內部就能把設計原型轉換成具備響應式布局的正式網站，無需匯出程式碼。它的出現，讓「品牌視覺提案→登陸頁展示」這段流程的交付時間大幅縮短。目前 Sites 開放給 Full Seat 用戶使用（Beta 階段）。
Figma Weave：可視化 AI 工作流引擎
2025 年底，Figma 收購 Weavy 並以 Figma Weave 名義重新推出。Weave 讓設計師能在視覺畫布上建立可重複執行的 AI 工作流——例如「輸入品牌色票→自動生成一組社群版面」。對於需要大量視覺素材的 B2B 品牌提案，Weave 的批次生產能力值得深入研究。
AI 圖片工具：設計流程的最後一哩路
從 2024 年底到 2026 年初，Figma 陸續推出五個原生 AI 圖片工具：Remove Background、Erase、Isolate、Expand、Vectorize。這些工具直接嵌入 Figma 畫布，讓設計師不再需要開啟 Photoshop 做簡單的圖片修整。
品牌提案的三個真實痛點，AI 能解決幾個？
品牌提案流程中最耗時的三個環節，分別是「初稿排版」、「客戶版本迭代」、「跨媒體尺寸適配」，而 Figma AI 對這三個痛點的解題深度各有不同。
根據 Figma 2025 AI 報告（樣本 2,500 位 Figma 用戶），78% 的設計師認為 AI 讓他們工作更有效率，33% 已在使用 AI 生成設計素材，22% 用 AI 建立介面初稿。但同一份報告也指出，只有 47% 的設計師認為 AI 讓他們「做得更好」——這個落差揭示了一個關鍵事實：AI 提升的是速度，但品質的天花板仍取決於使用者的判斷力。（來源：Figma, Figma 2025 AI Report, 2025）
換句話說，First Draft 和 Make 能大幅加速初稿排版，版本迭代可以透過重新 prompt 快速調整，但跨媒體適配目前仍需要設計師手動確認比例與視覺焦點。
對於需要向客戶呈現雜誌級視覺質感的 B2B 創意服務，AI 生成的初稿更像是「概念起點」，而非可直接交付的成品。如果你正在評估 AI 輔助品牌提案的實際落地方式，Pearl Yule 珍珠娛樂的視覺整合服務提供完整的 B2B 品牌視覺解決方案。
五步驟實戰工作流：從空白畫布到完整品牌提案
結合 Figma AI 的五大功能，可以建立一條標準化的「AI 輔助品牌提案」流程，有效壓縮初稿製作時間，讓設計師把精力集中在高價值的策略判斷環節。以下是一條可直接套用的五步驟工作流：
Step 1：用 First Draft 快速建立提案骨架
在新的 Figma 畫布上啟動 First Draft，描述提案結構（例如：「一份 B2B 品牌識別系統提案，包含封面、品牌主張、色彩系統、字體規範、應用範例」）。AI 會生成可點擊修改的線框骨架，讓你在幾分鐘內確認整體架構，而不是從零開始拖拉元件。
Step 2：套用客戶品牌 Token，調整視覺風格
把客戶提供的 HEX 色碼、字體規格輸入 First Draft 的樣式控制面板，或直接在 Figma Library 中建立品牌 Token 並套用。這個步驟是 AI 生成內容與真實品牌識別銜接的關鍵，需要設計師親自把關。
Step 3：用 Figma Make 把靜態提案轉成互動原型
選取完成的提案頁面，呼叫 Figma Make，輸入互動邏輯描述（例如：「點擊色票後出現應用情境圖，點擊字體展示不同 weight」）。Make 會產出可即時示範的互動原型，讓客戶簡報不再只是靜態截圖。
Step 4：用 AI 圖片工具快速處理情境素材
提案中需要的情境圖（產品包裝 Mockup、名片去背、品牌應用場景延伸）可以直接在 Figma 內用 Erase、Expand、Isolate 處理，省去來回切換工具的成本。
Step 5：用 Figma Sites 輸出線上提案連結
確認提案內容後，透過 Figma Sites 一鍵發佈成可分享的線上頁面。客戶不需要安裝任何軟體，用瀏覽器就能審閱並標記回饋。這個環節特別適合需要多輪遠端溝通的 B2B 提案場景。更多關於打造具說服力的品牌視覺，可參考 Pearl Yule 珍珠娛樂 的完整服務介紹。
四個你必須知道的現實限制
Figma AI 目前仍有四個在品牌提案情境下會明顯感受到的邊界，認清這些限制才能做出合理的工作流分配。
- 不支援直接套用客戶設計系統：First Draft 以 Figma 自家元件庫為基礎，若客戶已有嚴格的企業 CIS 規範，生成的初稿需要較多手動修正才能符合規格。
- Make 的程式碼品質因複雜度而異：簡單的展示原型效果良好，但複雜的多狀態互動邏輯可能生成難以維護的程式碼，直接用於正式開發前建議工程師審查。
- AI 圖片工具的邊緣處理精度有限：Erase 和 Isolate 在複雜背景或細節豐富的圖像上，邊緣品質不及 Photoshop 的 Neural Filters，高品質商業攝影精修建議搭配專業工具。
- Weave 與 Sites 仍在持續演進：部分功能尚在 Beta 階段，建議在正式提案交付前預留測試與調整的緩衝時間。
AI 時代設計師的轉型方向：速度之外的品牌判斷力
Figma 2025 AI 報告最值得深思的數字，是「效率 78%」與「品質感知只有 47%」之間的落差——它說明 AI 放大的是執行力，但決定提案成敗的品牌判斷力仍是人的核心優勢。（來源：Figma, Figma 2025 AI Report, 2025）
同一份報告指出，超過 80% 的設計師與開發者都認為「學習與 AI 協作是未來成功的必要條件」。這不是威脅，而是轉型的方向指引：設計師需要從「手工製圖者」進化為「品牌策略的視覺決策者」。
Figma AI 提供的五大工具，在這個轉型過程中扮演的角色，是幫你把重複性的視覺搭建工作自動化，釋放出更多時間用在真正需要創意判斷的環節：理解客戶的品牌溢價感從哪裡來、哪些視覺語言能在目標受眾心中留下印記，以及如何在 AI 生成的初稿上注入設計師獨有的美學品味與策略思維。
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