人工智能下工业设计教育协同发展模式

2022-09-21 16:42:31 来源:写作指导

工业设计发展离不开技术革新,在人工智能驱动下的服务主导逻辑(SDL)促进设计教育为适应多元化用户需求、网络化运作模式而更新,探索与时俱进的教学方法和教学方向,培养适应时代需求的新型人才。通过“智创(智能创意发想)”“智联(智能功能联结)”“智造(智能产品制作)”三维度概述人工智能艺术设计的新现象,并从设计教育的教学目标、教学模式、教学学情、教学过程、教学内容和教学评价方式方面提出设计教育创新模式。《中国制造2025》提出数字化、网络化、智能化是新一轮工业革命下工业设计的发展方向。探索在人工智能时代工业设计及设计教育如何与时俱进是本研究的立足点。工业设计领域不论是产品创意发想、产品功能联结、产品原型制作都受到人工智能的影响。本文通过人工智能技术在工业设计“智创”“智联”“智造”三个角度的分析,并从工业设计教学目标、教学模式、教学学情、教学过程、教学内容和教学评价方式方面提出人工智能艺术设计人才培养的模式。

一、人工智能驱动下工业设计“智创”研究

(一)人工智能语义驱动的自动设计决策

工业设计是一门通过发现问题、分析问题到解决问题的以真实目标为导向的学科。工业设计的设计任务有两种路径呈现,一种是通过大量的用户研究发现问题及解决语义表征,第二种是设计委托方对设计任务的表达。但两者有一个共同点,都是以语言的形式表达设计任务或者设计概念。而如何将语义转化为针对特定目标人群认可的设计语言是人工智能正在介入的点。设计师接到设计任务时,常常用设计语义学的理论去界定未来感、亲和力等关键词如何在产品中表达,再从造型美学、品牌基因、人机工程,品牌战略、商业模式等方面考虑,将设计经验与设计需求紧密结合,从而将感性认知体现在一个产品的造型和功能上,这是一个知识内化的过程。对于关键词的界定,不同的人由于经验积累及造型敏感度的差异,在转换为造型语言时具有极大的差异。如何界定关键词是工业设计中设计精准度的关键。人工智能通过深度神经网络和语义映射打通语义与设计关键词之间的链接。如特赞使用深度神经网络技术开发的Mobo,通过学习图像的设计风格和文本之间的映射关系,可以对新输入的图像进行快速风格分类,大大减轻了设计师对个人灵感库的创建工作。这样的人工智能系统不但能打通设计师与委托方对于设计任务及其语义的视觉化认同,再次从视觉角度明确设计任务及设计方向。对于工业设计而言,通过语义驱动的用户研究可以给设计师节省时间、理清思路、增加准确度,让研究结果更有可行性。

(二)人工智能深度学习的设计自动生成

设计生成是根据用户研究聚焦问题,通过程序性劳动寻找灵感后的创意表达阶段,用最短的时间和成本做出解决方案是设计师工作效率的表现。得益于谷歌Tensorflow、微软DMTK、Facebook的Torch等提供的人工智能和深度学习算法的开源模块,形成了一系列设计人工智能系统。如智能标志生成系统withoomph、tailorbrands和Logojoy、智能网页设计服务wix和weebly、智能室内设计系统magicplan、阿里巴巴鲁班智能设计平台,冲击了具有重复性、程序化、简单化的设计任务,大大缩短了传统设计过程。如基于云的3D建模、CAD、CAM、CAE和PCB软件的Fusion  360产品设计和制造平台,通过输入材料、制造方法和强度等设计参数,为设计师提供了多种不同的设计选项以及针对可制造性和其他设置约束的预先验证结果,提高设计师生产效率的同时,也将完整的工作流程整合到产品之中(图1)。

二、人工智能驱动下工业设计的“智联”研究

在智能时代,工业设计的产品也趋于智能化与物联化。产品与网络、产品与产品、产品与人、产品与数据、产品与服务之间都在不断建立智能连接,在提升产品智能化水平的同时,对工业设计师来说面临了知识迭代的挑战,因此提出“智联——产品的智能功能定位联结”概念回应人工智能对于工业设计的冲击。在工业设计领域,与其说是产品智能化,不如定义为依据应用场景而形成的人与物、人与时间实体交互的媒介。自我学习系统的智能直升飞机、无人驾驶的汽车、拯救人类生命的智能手术器械、智能运输机器人、智能娱乐机器人、智能家庭终端等,数据成为连接物理实体世界和虚拟数字世界的设计媒介(图2)。与此同时,工业设计在设计范围上极大的拓展,不仅仅是物化的智能产品,智能端的交互界面、智能家庭中的空间规划等都将以产品的形式表现出来。以现在的智能家居为例,在物联网技术之下,设计师不仅仅需要将不同的产品智能化并连接在一个终端中,还需要产品应用场景连接用户数据,通过数据积累、挖掘与分析,迭代产品并推出更符合用户喜好与习惯的功能。

三、人工智能驱动下工业设计“智造”研究

随着3D打印、4D打印、虚拟现实等技术的成熟,提升了工业设计的“智造”能力。这种“智造”能力不仅仅体现在物理空间,更是在虚拟空间的拓展。一方面,分布在高校、企业,甚至家庭中的3D打印机开始成为工业设计个性化定制的输出端,基于互联网的、面向服务的、协作的、可定制的、灵活的、社会化的智能制造系统,用于促进小批量生产和为用户提供个性化服务;另一方面,数字化技术形成了基于虚拟社会的数字孪生场景。设计师可通过数字孪生模拟设计兼容性,用于产品设计、实时测试、规定客户或最终用户将如何使用它们以及设计如何补充产品环境等的产品全生命周期。比如工具类产品设计,可以在虚拟环境中模拟使用者在不同极端恶劣环境中的产品使用情况,以便调整产品功能、外观、结构、受力点、材质耐候性、材料轻便性、表面纹饰防滑性能、涂装工艺的稳定性等因素,以符合不同使用方式、不同使用场景下的安全性、易用性与舒适性。

四、人工智能驱动下工业设计教育的变革

教育的目的是培养适应时展需要的新型人才,设计教育同样也需要紧跟时展。运用产品生命周期理论讨论设计教育在数字化时代的应对新需求的人才培养目标的调整(图3)。从设计教育的教学目标角度,层出不穷的人工智能技术在工业设计领域的应用,导致工业设计教育的人才培养从强调传统的设计表现技法到人机共存的训机师转变,国际一流的设计院校在过去三年间增加了以“人工智能”“机器学习”“生产式对抗网络”等为题的课程、实验室和相关专业方向,如麻省理工学院开设计算设计(Design Computation)专业、英国皇家艺术学院开设了设计与机器学习实验室(Laboratory for Design & Machine Learning)、美国帕森斯设计学院设计策略(PSDS)系开设了《人工智能的创造力》(Creativity With A.I.)、湖南大学与百度合作成立智能设计与交互体验实验室、同济大学与特赞合作成立设计人工智能实验室、浙江大学和阿里巴巴合作成立IDEA Lab智能、设计、体验与审美实验室、香港理工大学和皇家艺术学院联合成立A.I. Design Lab实验室。从设计教育的教学模式角度,通过MOOC和SPOC等网络教学模式与线下教学实现翻转课堂混合式教学模式,可快速与国际前沿设计思维对接,使设计教育模块化、高效化,通过智能算法、大数据使学生需求精准化;从艺术教学的教学学情角度,由于设计教育具有很强的经验传授性和感性成分,改变原有以教师为核心的教学体系,构建为以学生为核心,帮助学生构建学习关系的自适应学习系统,根据学生的状态、情绪、能力、已掌握知识等调整教学策略,从而保持学生的专注度与高效接受性,使设计教育个性化、精准化;从设计教育的教学过程角度,运用VR技术、物联网及计算机视觉的智慧教室、智能教具等切入整个艺术教学过程中,真实与虚拟的结合让课堂变得简单化、高效化、智能化、游戏化,有助于开发学生的创造力与想象力,提高学生的学习效率,使设计教育直观化、可视化;从设计教育的教学内容角度,由于计算机、互联网等媒介与设计艺术的高度融合,市场需求也从传统行业逐渐向数字媒体、交互设计、智能设计等领域拓展,需求的转变要求设计教育的教学内容中加入编程及传感器相关的知识;从设计教育的教学评估方面,通过自动内容识别、图像识别等系统,使艺术教学的评估与管理可控化,通过智能匹配和深度学习技术,使艺术教学的评分更为公平化、理性化;通过云存储及云共享平台服务,使艺术教学知识数字化、可量化。

五、结语

随着“中国制造2025”计划的稳步推进,工业设计与人工智能两个词都成为了现代网络的热门词汇。工业设计领域不论是产品创意发想、产品功能定位、产品模型建模及制作都受到人工智能的影响,本文从人工智能技术在工业设计“智创——智能创意发想”“智联——智能功能联结”“智造——智能产品制作”三个角度的影响分析,人工智能语义驱动的自动设计策略和人工智能深度学习的设计自动生成,引导工业设计在智能创意发想领域的更新;实体交互、万物互联、数据虚拟化改变了工业设计领域原有的产品功能及定位,形成“智联”的工业设计特性;而目前广泛应用于工业设计模型制作的3D打印及虚拟的数字孪生技术对工业设计全生命周期的影响,改变了工业制造模式,形成了以个性化定制为主导的智能互联制造。面对工业设计应用领域的一系列变革,设计教育也不应该墨守成规,主动迎接人工智能时代的挑战。本文从工业设计教学目标、教学模式、教学学情、教学过程、教学内容和教学评价方式方面进行思考,提出在人工智能时代设计教育的发展方向与变革趋势。

作者:章文 单位:无