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色彩是我们感知世界的一扇窗户。在UI设计中，这更是真理。人对色彩的视觉感知，引导着人的思维，改变着大脑的预测、理解和决策过程。

这么说或许有点深奥。其实，从小开始，你就在潜移默化中，掌握了色彩背后的深层含义。走在路上，看到红色的标语，你会停下脚步；看到信号灯上的绿色数字，你会悠闲地通过。阅读时，你会先读黑色字体，再读灰色字体。上网时，你会点击界面的蓝色区域……这是我们对色彩的“直觉”。

这种“直觉”根深蒂固，用户体验产品时也离不开它的影响。

从表面上看，配色并不难。但是，在大规模的产品设计中，简单的问题也变得非常复杂。假设一家公司有数千名设计师，他们各司其职，各自为产品配色。要保证所有产品配色一致，公司的色彩系统“肩负重任”。而且，在设计师看来，配色这么简单的事情，一次性搞定就够了。所以想做到配色一致非常困难。

我对此深有体会，我所在的团队负责构建和维护Lyft的设计系统——“Lyft产品语言”。今年早些时候，我们几乎淹没在问题的海洋中：如何使用色彩？如何添加色彩？如何修改？如何快捷地配色……随着公司设计和工程队伍的壮大，问题的数量与日俱增。

很明显，Lyft现有的色彩系统已经不堪重负。唯有另辟蹊径，问题才有解决的可能。为此，我们决定打破对色彩系统的固有认知，重新构建色彩系统。

更系统地命名

在盘点用过哪些色彩时，我们发现了许多“历史遗留问题”，整个盘点过程如同考验眼力和脑力的考古挖掘。“月球色”、“石板色”和“骨头色”都属于灰色，“桑葚色”、“紫红色”和“紫罗兰色”都属于紫色，但我们很难根据名称进行区分。

对我们而言，这是一个大问题，尤其是Lyft标志性的粉色，我们在产品中总共发现了15种不同的粉色（如下图所示）。

首先，我们想搞明白为什么色彩命名如此碎片化。我们发现，不同的人（尤其是来自不同学科背景的人）描述色彩的方式存在根本差异。

如今看来，这个发现显而易见，但刚开始时并不是如此。所以，我们首先要做的是，让设计师和工程师在探讨配色问题时，能够使用统一的词汇。也就是说，色彩命名不是没有条理的，而是符合逻辑推断的。从本质上讲，我们需要一门有助于配色工作的语言。

我们发现，人们在谈论色彩时会传达两个基本信息。一个信息是色相（hue），对应于色相环上的某个部分。另外一个信息是色彩的亮度（lightness），起修饰作用。所以，你常常听到“淡蓝色”、“暗绿色”、“深红色”等说法。我们命名时也遵循这一原则。

我们深知，让这门新语言真正成为日常交流的一部分，才是最难做到的。因此，它必须有较高的性价比，或者说，简单易学，使用效率高。

因此，对于色相的命名，我们尊重人们已有的语言习惯。对于常见的色相，我们直接照搬色彩学术语，例如：蓝色、绿色和红色。对于更复杂的色相，我们选择较短、易于拼写、易学的单词，如薄荷色（mint）、鸭翅绿（teal）、玫瑰色（rose）等，一门能够长期使用的语言必定是严密的。

所以，我们不放过每一种可以想到的色彩，并找到相应的色相，力求全面。因为色相只有种，我们不必担心未来色相的数目会增加。我们可以把色相的名称进行组合，无须改动语言的基本结构（比如：霞红色（red-sunset）或粉紫色（pink-purple））。

（Lyft使用的16色色相环）

至于亮度的描述，我们没找到一个现成的很好的方法。于是，我们决定从0到进行赋值，0代表亮度最高，代表亮度最低。唯一要注意的是，赋值时要做到有据可循。例如：如果以后我们突然发现，存在比更低的亮度，有可能每一种色彩都要重新赋值，Lyft的每一个员工都要重新接受培训。所以我们必须准确定义亮度赋值方法。后文中我们会加以阐述。

现在，我们有了属于Lyft的命名系统。每一种色彩的名称都包含两个信息——色相和亮度。例如：“红色60”是中红色，“蓝色10”是一种非常亮的蓝色。简单易学，表述准确，这两个方面我们都做到了。

更精确地选择色彩

几乎全部的色彩系统都是相似的，或者说，用的是同一种配色方法。设计师会先用Illustrator、Photoshop或Sketch等工具选择一种色彩，再用叠加的方法调节亮度，获得想要的效果。这是一种被普遍使用的经典方法。

虽然这种方法短期内有效，但它的成果容易“过期”。例如：更换色系的时候，我们无法完全重复之前的操作。即使让同一个设计师来做，他也很可能做不到。这是因为我们配色时纯粹依靠肉眼，但人眼不是精确的机器。饮食、环境、配色工具或方法的变化，都会大大改变人的视觉感知。因为经典方法不是长期有效的，我们必须找到一种新的方法。

于是，我们转向更严谨的数学方法，尝试用编程解决问题。但是，我们对现有编程的效果并不满意，因为相同的编程方法应用于不同色相时，得到的结果时好时坏。

注：相同的编程方法，不同的结果：蓝色色系中有较多种可用的色彩，但黄色色系中，除了最上方的其他几种都不可用。

我们发现：这是由不同色域（colorspace）的巨大差异造成的。常见的编程方法算法单一，而色域的多样性要求我们用更灵活的方法。

正常肉眼可见的黄色和绿色的色域，比蓝色和红色的色域大

我们把这个难题看作一个改进数学方法的机会，问题的关键在于：我们希望配色时更有“控制感”，包括亮度、色相和饱和度三方面的控制。对于亮度，在界面中，我们不需要做到均匀分布，只会