一、“人工智能”的概念

人工智能是通過對人的智能活動進行研究，對其規(guī)律進行總結(jié)，并利用計算機軟件等來模擬人的思維和行為，從而形成的一種科學的理論、技術(shù)和方法，屬于一門新型的學科。［1］

概括來講，人工智能就是通過對人的思維方式進行模擬，將這種思維方式運用到機器上，使機器可以像人一樣思考問題，并對問題進行回應。

人工智能技術(shù)從起初的探索到今天的日益強大，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展過程。如今，人工智能已經(jīng)走進人們的生活。尤其在設計領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛運用到視覺設計、產(chǎn)品設計以及藝術(shù)設計等領(lǐng)域。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、5G技術(shù)的發(fā)展，人工智能將具備更加廣闊的發(fā)展空間，對藝術(shù)設計的發(fā)展起到更大的推動作用。

二、人工智能和產(chǎn)品設計發(fā)展的關(guān)系

產(chǎn)品設計是一項融合多種學科知識的創(chuàng)新行為，包含造型、美學、材料、技術(shù)、商業(yè)營銷等多種因素?？v觀產(chǎn)品設計的發(fā)展，可以看出每一次技術(shù)革命都為產(chǎn)品設計和相應的設計理念帶來了新的發(fā)展空間。這足以說明技術(shù)因素對產(chǎn)品設計的發(fā)展有著直接的促進作用。新技術(shù)可以使產(chǎn)品內(nèi)核實現(xiàn)革新升級，從而改變產(chǎn)品的外觀和使用方式。以電視機為例，早期的電視機（圖1）由于內(nèi)部電子槍和顯像管的體積過于龐大，產(chǎn)品呈現(xiàn)笨重的長方體形態(tài)；到了20世紀，由于等離子技術(shù)的出現(xiàn)，電視機內(nèi)部采用了第一代自動發(fā)光技術(shù)，省去了原始電子槍的結(jié)構(gòu)，將更多空間留給屏幕，從而使電視機機身變薄了許多。隨著液晶顯示屏技術(shù)的發(fā)展，電視機屏幕變得更薄了，甚至可以達到幾毫米的厚度。超薄電視機（圖2）已成為目前電視機市場的主流。電視機從笨重的“體”的形態(tài)進化到超薄的“面”的形態(tài)，依靠的就是技術(shù)的推動。同時，人工智能技術(shù)又使電視機在與用戶交互方面有了新的發(fā)展，用戶可以通過語音對話實現(xiàn)操控的全過程。技術(shù)的不斷進步也使產(chǎn)品設計的方向更加多樣化。人工智能技術(shù)的高速發(fā)展不斷影響著產(chǎn)品的功能和形態(tài)，促使產(chǎn)品設計從基礎功能向綜合功能全面開發(fā)，打破了用戶使用產(chǎn)品的局限性，增強了用戶和產(chǎn)品之間的情感交互體驗。

圖1 老式電視機 圖片來源：https://m.haier.com/bbs/activity/2436233.shtml

圖2 超薄電視機 圖片來源：https://www.smzdm.com/p/25539047/

人工智能技術(shù)具備精準性、高效性和創(chuàng)新性，可以取代傳統(tǒng)的重復性或有危險性的人工操作。此外，人工智能技術(shù)可以依靠大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)采集更多信息，通過自我學習，為用戶帶來全新的情感體驗。如今，人工智能技術(shù)的落地再次驅(qū)使產(chǎn)品設計進入升級化時代，并在流程、方法等方面給其帶來了新的發(fā)展。

三、人工智能技術(shù)下產(chǎn)品設計的發(fā)展趨勢

（一）由單向的人機系統(tǒng)進化為共融的人機融合系統(tǒng)

人工智能技術(shù)打破了傳統(tǒng)設計的界限，擴大了設計領(lǐng)域，使藝術(shù)和設計可以更快速地進行交融。物聯(lián)網(wǎng)、5G以及大數(shù)據(jù)使傳統(tǒng)的機器具有了更高的“智慧”，從而成為設計主體，參與設計流程，與設計師一同完成設計任務。

由于融入人工智能技術(shù)的機器具備了深度學習、思考和協(xié)作的能力，和用戶一樣具備智能思維，因而它和用戶同屬于認知主體。通過人對機器的使用，二者形成了更加復雜、精密、智慧的新型人機融合系統(tǒng)。這種人機融合系統(tǒng)不僅包含人、機器、物理環(huán)境，也包含其互相融合的關(guān)系。分別對人的認知屬性和機器的計算屬性進行研究，探究人機認知處理決策的差異性，是建立融合性人機系統(tǒng)的關(guān)鍵。

傳統(tǒng)的人機系統(tǒng)由人、機器、環(huán)境組成。機器屬于單純的物理體態(tài)，人機系統(tǒng)的運行要通過人對機器的控制來完成。而新型的群體智能系統(tǒng)則對人的身體、感覺和認知能力做了擴展和提升，并通過自然交互、智能交互與人和諧共處，從而實現(xiàn)人機融合。

例如廣州汽車集團股份有限公司推出的全球首款自動駕駛系統(tǒng)，人機交融主要體現(xiàn)在自動泊位和輔助駕駛功能方面。其車身安置了4個高清攝像頭和12個超聲波傳感器來探測車身位置。在6米的范圍內(nèi)，系統(tǒng)可以通過信號傳輸完成尋找車位、識別車位、泊入車位的全過程。此外，方向盤還安裝了預警系統(tǒng)，駕駛者雙手只需要輕搭在方向盤上即可；如果雙手離開方向盤幾秒鐘，系統(tǒng)就會發(fā)出警報。人工智能技術(shù)將傳統(tǒng)設計轉(zhuǎn)向更加友好的人機深度協(xié)作。

（二）機器人產(chǎn)品的升級

人工智能技術(shù)促使機器人產(chǎn)品快速發(fā)展。目前機器人分為兩大類。

一類是具備操作功能的工業(yè)機器人，如物流系統(tǒng)的分貨裝置、生產(chǎn)線上的裝配機器人等。這類機器人已經(jīng)運用到各種生產(chǎn)領(lǐng)域，不僅降低了生產(chǎn)成本，而且大大提高了工作效率。如京東的機器人分揀系統(tǒng)將原有的分揀系統(tǒng)從6個減少到3個，而單小時處理貨品的件數(shù)卻比以前大大增加。

亮相于2021年亞洲國際物流技術(shù)與運輸系統(tǒng)展覽會的極智嘉智能分揀機器人（圖3、圖4），外觀硬朗小巧、科技時尚。其機身自帶智能升降架，可任意調(diào)節(jié)高度，適應各種高度和不同尺寸的物流箱體，具備高柔性和很好的兼容性。這樣的設計既提高了機器人分揀物件的效率，又節(jié)約了物流存儲空間。

圖3 極智嘉智能分揀機器人 圖片來源：https://new.qq.com/rain/a/20211027a0bv8o00

圖4 極智嘉智能分揀機器人 圖片來源：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728255086162374864

這類機器人需要依靠專業(yè)技術(shù)人員進行操控，操作難度較大。一旦操作有誤，很可能給人群帶來損傷，并影響生產(chǎn)。為了提高安全性和工作效率，必須加強機器人的仿真設計，將人體結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)、尺度、原理以及運動規(guī)律等運用到機器人的設計中。此外，整體結(jié)構(gòu)還需更加簡化、合理，控制程序還需更加簡潔、宜人，以便使用者和機器人更好地協(xié)同工作，從而提高工作效率。這就需要我們對人形機器人加大開發(fā)步伐。

另一類機器人的外觀設計模擬人體形態(tài)，能夠完成人體動作，也稱作仿真人形機器人。這類機器人具備敏捷的思維，能夠思考、運算并作出判斷，以此完成使用者對它的指示，高效、安全地完成人機交互。

如日本W(wǎng)alker X機器人（圖5、圖6），經(jīng)過5年4次的產(chǎn)品升級，已經(jīng)從最初的結(jié)構(gòu)性機器人進化到仿人形機器人。該產(chǎn)品通過減輕自身材料的重量、降低重心實現(xiàn)單腿支撐，每小時步行距離提高到了3公里。而且，即使受到外力沖擊，其也能保持穩(wěn)定性。此外，該機器人還配備了三維立體視覺定位系統(tǒng)，通過多層算法，可以選擇最優(yōu)行動路徑，并且可以探測物體的位置和方向等屬性，完成多項復雜的抓取動作。這就是仿真人形服務機器人技術(shù)的突破。未來這類機器人將更加富有情感，并走向家庭生活。

圖5 Walker X機器人 圖片來源：https://www.163.com/dy/article/GEGJQ92L05318Y5M.html

圖6 Walker X機器人 圖片來源：https://www.sohu.com/a/476199932_100171209

四、人工智能技術(shù)下產(chǎn)品設計發(fā)展的策略

（一）建立虛擬智能角色形象

用戶在和智能設備交互的過程中，會通過綜合感知對交互過程進行一種情感定位，并將這種情感投入到一種虛擬的情景中。我們依據(jù)這種用戶感知，可以建立一種虛擬的角色形象，來滿足用戶對這種虛擬情感的期盼。這類智能角色形象將傳統(tǒng)語音交互模式擬人化，賦予了情感和性格，強調(diào)情感化交流。這種智能系統(tǒng)可以通過智能算法和用戶交流，完成各種任務?！爸悄苄邸本褪沁@樣的虛擬智能角色。它可以應用于各種系統(tǒng)化的家電產(chǎn)品中，通過和用戶友好對話完成用戶的各項指令。

我們可以將這種智能系統(tǒng)設定為朋友或助手的身份，也可以進行更廣泛的角色開發(fā)，如管家、長輩以及下屬的身份等。智能產(chǎn)品設計必須依托虛擬智能角色形象完成產(chǎn)品的交互過程。這樣的智能角色既可以使產(chǎn)品的交互過程變得更加生動有趣，又可以滿足用戶對情感的期望。

（二）構(gòu)建智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

在傳統(tǒng)產(chǎn)品設計流程中，設計師要通過調(diào)研來對企業(yè)、產(chǎn)品以及用戶行為等進行分析，以此作為產(chǎn)品研發(fā)的依據(jù)。研究人員將數(shù)據(jù)分為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)。內(nèi)部數(shù)據(jù)包含企業(yè)的管理資源、人力資源、管理決策、運營模式以及營銷數(shù)據(jù)等。它是由企業(yè)正常運轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的直接或間接數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)是指企業(yè)所處大環(huán)境的數(shù)據(jù)，包含同類競品信息、產(chǎn)品生產(chǎn)法規(guī)、國家政策條例、整體流行趨勢等。用戶信息是指消費者的人群特點、審美取向、生活模式以及消費模式等。

以往的工作中，設計師要通過人工對這些信息進行綜合采集和分析，從而完成對設計方向的預測。相關(guān)的調(diào)研工作相當煩瑣和龐雜，要消耗大量時間成本和人力成本。由于時間和空間的限制，這種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和分析不能做到精準，尤其是對產(chǎn)品的潛在創(chuàng)新突破口和用戶的個性化需求不能進行準確預判。這就需要有一種設計系統(tǒng)能將用戶和設計方進行鏈接，以達到用戶和設計方的無障礙溝通。

我們可以利用5G和大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)進行采集和分析，幫助企業(yè)進行產(chǎn)品設計規(guī)劃與研發(fā)預判。如針對用戶信息，可以將用戶喜好、生活方式等數(shù)據(jù)在云端進行存儲，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對市場用戶的特征價值進行數(shù)據(jù)整合、分析、計算，從而預測出未來的用戶喜好以及產(chǎn)品的流行趨勢。此外，還可以對消費者的文化背景、愛好以及生活品位等抽象要素進行分析，選取與匹配指標關(guān)聯(lián)性較高的特征值，為后期匹配提供服務。智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對大量基礎和復雜信息進行整合、分析，不僅能為后期的設計進階提供理論基礎，而且能減少設計師投入的時間成本，以便他們能夠集中精力投入創(chuàng)造性的活動，［2］最終達到數(shù)據(jù)的科學性和思維創(chuàng)新性的融合。有研究者將依靠人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法建立預測模型的工作分為準備數(shù)據(jù)并選取適當?shù)奶卣鳌⒂柧毮Ｐ筒⑦M行評估、優(yōu)化模型性能并評估三部分，［3］并提出利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對汽車造型流行趨勢進行預判。

（三）構(gòu)建智能設計系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及硬件系統(tǒng)的更新，如CPU并行計算技術(shù)的成熟，成就了深度學習的方法。深度學習的方法是更加接近人腦對數(shù)據(jù)進行解釋的方法，也是人工智能的重要實現(xiàn)路徑和發(fā)展方向。［4］杰弗里·埃弗里斯特·辛頓（Geoffrey Everest Hinton）等學者在2006年提出深度信念網(wǎng)絡訓練方法，促進了深度學習的迅速發(fā)展。深度學習的方法相對于以往的機器學習方法更具有先進性。面對不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，它可以采用相對統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)進行處理，輸入和輸出都具備較靈活的方式，不需要人工對特征進行篩選。按照某類任務訓練的特定神經(jīng)網(wǎng)絡，可以方便地適配到相似任務。［5］

深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過專業(yè)訓練，可以對各種數(shù)據(jù)提取相應的概念并進行分類，分類結(jié)果更加精準。深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)可以廣泛應用于圖像篩選、圖像組織、圖像辨識、風格塑造和創(chuàng)新設計等領(lǐng)域。我們可以利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加強圖像識別，構(gòu)建個性化的產(chǎn)品生成算法研究，從而構(gòu)建個性化的人工智能設計方案生成算法，生成具有創(chuàng)新性并能夠喚起用戶心理期望的產(chǎn)品樣式，使生成的產(chǎn)品具有個性化風格。

阿里公司推出的阿里鹿班平臺，憑借強大的AI智能算法和大數(shù)據(jù)的利用，使機器可以學習設計知識，從而擁有設計能力。同樣的技術(shù)原理我們完全可以應用到產(chǎn)品設計領(lǐng)域。國外一家汽車公司即利用人工智能技術(shù)，結(jié)合虛擬現(xiàn)實以及3D打印，開發(fā)出新的車型。［6］

在未來產(chǎn)品設計流程中，我們可以將草圖、配色以及形態(tài)樣式等要素搜集起來，建立不同屬性的資源庫；再結(jié)合用戶的指令進行搜索，通過機器學習算法，生成新的圖形、圖像；最后通過優(yōu)化模塊進行高精度的完善，從而形成最終的設計效果。

設計師菲利普·施密特（Philipp Schmitt）曾利用人工智能系統(tǒng)的自我學習能力完成一個設計項目。這個人工智能系統(tǒng)由兩個模塊組成：一個模塊可以檢索圖像，將上百件產(chǎn)品存入信息庫中，然后對其進行自主學習，從而生成新的圖像；另一個模塊為優(yōu)化模塊，可以對生成的圖像進行驗證，從而得到更加合理的圖形。最后，他根據(jù)這個圖形，結(jié)合新材料，制作出了成品（圖7、圖8）。［7］

圖7 素材資源庫 圖片來源：https://www.sohu.com/a/339587443_288591

圖8 菲利普·施密特利用人工智能設計的座椅 圖片來源：https://www.sohu.com/a/339587443_288591

設計師飛利浦·斯塔克（Philippe Starck）利用人工智能軟件平臺設計出的新型座椅已經(jīng)亮相于2019年的米蘭家具展。設計者根據(jù)自己的設想輸入材質(zhì)、形態(tài)、預期感覺等命令，AI程序在接到相應的命令后對其進行分析、提煉，最終總結(jié)出關(guān)鍵點，概括出設計者的意圖，從而設計出形態(tài)，并結(jié)合3D打印技術(shù)以及其他輔助成型技術(shù)制作出模型。

（四）機器人和操作者共融的工作模式

強調(diào)機器人和操作者共融的工作模式，還可以建立多機器人系統(tǒng)（Multi-Robot System，MRS）。多機器人系統(tǒng)就是將不同用途的多個單體機器人組合成系統(tǒng)。［8］它突破了單體機器人的工作局限，更注重群體智能系統(tǒng)協(xié)作，實現(xiàn)1+1＞2的功效。多機器人系統(tǒng)能在不同的領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢。［9］這也會成為未來機器人發(fā)展的趨勢。

五、結(jié)論

人工智能的發(fā)展為藝術(shù)設計活動賦予了新的生命力。尤其是產(chǎn)品設計，由于人工智能的助力而獲得了新的發(fā)展空間。作為產(chǎn)品設計師，我們要不斷更新觀念，善于利用新技術(shù)改變傳統(tǒng)的產(chǎn)品設計流程和方式；運用人工智能設計的新策略，推出具有新風尚的產(chǎn)品設計。