U4.06.4Brand colours entering the data palette break perceptual uniformity设计
品牌色直接进入数据色板会破坏感知均匀性
别名: 品牌色冲突 · 感知均匀
概念解释
把品牌色原样塞进数据色板（比如品牌主色加几个随手补的颜色），得到的多半是一套感知不均匀的色板：品牌色与其他颜色的色距忽近忽远、明度参差，读者对"哪些类别差别大"的判断被扭曲。品牌色是按品牌识别选的，不是按感知距离选的；两套选择标准不同，直接混用就同时违背了彼此的专业约束。
机制
好的分类色板按感知均匀构建：色相在色轮上等距展开、明度错开、饱和度协调，使任意相邻类别的可区分度相近。品牌色进入这个空间时不带任何等距承诺——两个品牌色可能色距极近（互相挤压可辨性），可能与某个数据色几乎重合（读者分不清类别与品牌强调），明度也可能塌在同一档。色板一旦不均匀，图例匹配变慢、类别误读增加，而且问题随类别数放大。更隐蔽的是品牌色的"强调引力"：读者会不自觉地给品牌色类别分配更多注意，扭曲数据解读的权重。
边界
品牌与数据并非不可调和：可以在保持感知均匀的前提下，把品牌色相作为色板的一个锚点（以品牌色相为起点等距展开），或用品牌色的明度变体参与顺序色板；数据负载重、可辨性优先的场景则应允许图表层脱离品牌色板。判断标准不是"用不用品牌色"，而是"插入品牌色后，色板的感知距离矩阵是否仍然均匀"——用可量化的检查代替立场之争。
怎么落地
- 分类色板以品牌色相为锚点重新构建：从品牌色相出发在色轮等距取样，检查相邻色距与明度差，而不是直接取品牌色值。
- 每次把新颜色（含品牌新色）加入色板时重算感知距离矩阵，出现明显过近的对子即调整。
- 验证：请读者按色板排序"哪两个颜色最像、哪两个最不像"，答案若总是指向品牌色与某个数据色，说明均匀性已被品牌色破坏。