作者闡述：隨著大交叉、大融合時代的到來，生成式人工智能的飛速發(fā)展引起了設(shè)計方法的更新迭代，不斷涌現(xiàn)的新工具逐漸成為設(shè)計形態(tài)研究的新媒介，促進(jìn)了設(shè)計學(xué)核心領(lǐng)域的研究新范式。本研究從設(shè)計形態(tài)學(xué)理論出發(fā)，結(jié)合仿生設(shè)計、拓?fù)溲芯?、產(chǎn)品族研究等跨學(xué)科理論，協(xié)同生成式人工智能工具，如Midjourney、StableDiffusion、Chilloutmix等開展研究，并采用參數(shù)化設(shè)計、雙向漸進(jìn)拓?fù)鋬?yōu)化、遺傳算法與仿真分析等技術(shù)方法，總結(jié)了針對工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的AIGC關(guān)鍵詞公式，并結(jié)合雙鉆模型框架提出了以“找形”和“造型”為核心的七步設(shè)計形態(tài)研究方法。

同時，基于仿生設(shè)計理論，協(xié)同人工智能技術(shù)進(jìn)行珍珠貝設(shè)計形態(tài)研究并梳理知識圖譜，完成自主式水下航行器的全案設(shè)計，結(jié)合八叉樹算法、卡羅爾五邊形鑲嵌對航行器殼體、電池保護(hù)模組、照明系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計，運用遺傳算法、衍生設(shè)計開展?jié)摵狡鬟B接件設(shè)計，并通過定量嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腁NSYS流體仿真驗證了形態(tài)研究方法的有效性，為復(fù)雜形態(tài)研究提供了新思路。

導(dǎo)師點評：今年畢業(yè)設(shè)計的主題是“以設(shè)計為媒，對話未來”。設(shè)計形態(tài)研究是設(shè)計學(xué)的核心研究內(nèi)容之一，它并非設(shè)計學(xué)傳統(tǒng)內(nèi)容的細(xì)分，而是設(shè)計學(xué)的拓展與擴(kuò)充。人工智能技術(shù)的發(fā)展為設(shè)計學(xué)進(jìn)行跨學(xué)科研究與協(xié)同創(chuàng)新提供了新的路徑。設(shè)計學(xué)借助人工智能技術(shù)的協(xié)作是應(yīng)對設(shè)計形態(tài)復(fù)雜事物研究的有效辦法。

當(dāng)前基于人工智能的設(shè)計形態(tài)研究大多集中在可視化圖像生成研究，且研究成果多以案例形式呈現(xiàn)，缺乏系統(tǒng)的、可供參考的設(shè)計形態(tài)研究方法。順應(yīng)時代發(fā)展，探索一個人工智能協(xié)作下的形態(tài)研究和產(chǎn)品設(shè)計的方法，讓設(shè)計形態(tài)研究更具系統(tǒng)性、易用性、探索性與可操作性，填補(bǔ)“找形”階段的空缺，并在其中體現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作模式”的必要性，是研究的關(guān)鍵問題。

本研究從設(shè)計形態(tài)學(xué)理論出發(fā)，結(jié)合仿生設(shè)計、拓?fù)溲芯?、產(chǎn)品族研究等跨學(xué)科理論，協(xié)同生成式人工智能工具，如Midjourney、Stable Diffusion、Chilloutmix等對具體案例開展研究。為了提高形態(tài)研究的效率與準(zhǔn)確性，研究過程中還采用了參數(shù)化設(shè)計、雙向漸進(jìn)拓?fù)鋬?yōu)化、遺傳算法、衍生設(shè)計與仿真分析等技術(shù)方法，綜合開展設(shè)計實驗探索。本研究總結(jié)了針對工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的AIGC關(guān)鍵詞公式，創(chuàng)新性地提出了以“找形”和“造型”為核心的7步設(shè)計形態(tài)研究方法。該方法分為“找形”與“造型”兩大模塊，細(xì)分為7個步驟，分別是：選取研究對象、靜態(tài)研究、動態(tài)研究、形狀提取、實驗驗證、生成階段、總體設(shè)計，并利用“雙鉆模型”完成方法框架的構(gòu)建。

為了進(jìn)一步驗證方法的有效性，本研究選取珍珠貝這一常見物種進(jìn)行“找形”研究，錨定其水下抗壓的特性，在確保研究專業(yè)性的前提下進(jìn)行水下無人潛航器設(shè)計。綜合運用了圓弧插值算法、八叉樹算法、卡羅爾五邊形鑲嵌，協(xié)同人工智能技術(shù)對珍珠貝的殼體與眼睛進(jìn)行模擬，并通過定量嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠邢拊治龅贸隽?個形態(tài)學(xué)結(jié)論，并梳理成知識圖譜。同時，基于仿生設(shè)計理論，協(xié)同人工智能技術(shù)對潛航器的殼體、電池保護(hù)模組、照明系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計，在研究基礎(chǔ)上完成自主式水下航行器的全案設(shè)計，并通過流體仿真驗證7步設(shè)計形態(tài)研究方法的有效性。

本研究在理論、方法與實踐層面均有創(chuàng)新：（1）在理論上，本研究交叉性強(qiáng)，以設(shè)計形態(tài)研究為核心，從跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)等底層原理出發(fā)，結(jié)合人工智能、拓?fù)鋵W(xué)、仿生學(xué)等多方面知識，進(jìn)行綜合研究；（2）在方法上，打破了傳統(tǒng)設(shè)計形態(tài)學(xué)以往的案例呈現(xiàn)方式，結(jié)合生成式人工智能工具，構(gòu)建了系統(tǒng)的、可參考的設(shè)計形態(tài)研究方法，讓設(shè)計師定量、高效地開展設(shè)計形態(tài)學(xué)研究；（3）在設(shè)計實踐上，定性與定量研究相結(jié)合，順應(yīng)AIGC時代下的生成式人工智能發(fā)展，并通過遺傳算法、衍生設(shè)計補(bǔ)全了當(dāng)前人工智能技術(shù)在方案落地性上的短板，拓寬了設(shè)計形態(tài)研究的邊界。