人工智能技術在工業設計中的應用

劉慧瑩

關鍵詞：人工智能技術;工業設計;應用

自2006 年深度學習算法被提出以來，人工智能技術應用已取得突破性發展。數據的爆發式增長和計算機硬件的飛速提升，為人工智能技術發展提供了充分的“養料”，令人工智能技術在產業落地和商業化發展上成為了可能。隨著以人工智能為主要代表的工業4.0 時代的到來，人工智能技術已滲入人們生活及工作的多個領域，作為與人們生活息息相關的工業設計，人工智能技術在工業設計中的應用已成為現代工業設計發展的趨勢。

1 人工智能技術概述

1956 年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的科學家首次提出“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。人工智能是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，通過構造具有一定智能的人工系統來研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作。而人工智能技術是基于計算機網絡和電子信息系統，融合哲學、社會心理學等內容的一門綜合性很強的現代科學技術。人工智能技術作為一門新型應用型技術，主要包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術等。人工智能技術在這幾年得到了突飛猛進的發展，被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。隨著科學技術的發展，人工智能技術被逐漸應用到了工業設計領域，為人們生活提供了許多智能、便捷的產品，以滿足人們對生活產品的智能行為需求和使用體驗[1]。

2 工業設計概述

工業設計起源于1919 年德國的Bauhaus 學校，至今已有100 多年。1980 年國際工業設計協會聯合會在第十一次年會上公布了工業設計定義：就批量生產的產品而言，憑借訓練、技術知識、經驗及視覺感受，而賦予材料、結構、構造、形態、色彩、表面加工、裝飾以新的品質和資格。2017 年世界設計組織對工業設計重新定義：工業設計是驅動創新、成就商業成功的戰略性解決問題的過程，通過創新性的產品、系統、服務和體驗創造更美好的生活品質。在信息化和經濟全球化的當代，工業設計日益滲透到人們社會生活的各個方面，作為面向現代工業生產服務的工業設計是以工業產品為主要對象，綜合運用科技成果、社會、經濟、文化和美學等知識，對產品的功能、結構、形態及包裝等進行整合優化的集成創新活動。工業設計作為連接商業和用戶的載體，不斷向用戶傳遞著企業的價值理念和服務宗旨，其所擔當的角色是創新的探索者。未來，一定是通過設計讓科技變得更有人情味兒;通過設計，讓科技變得更加人性化、更加易用、成本更低，真正服務于用戶，這才是工業設計在未來的真正價值。探索“科技+ 設計”的具體應用，利用科技不斷放大設計的邊界，是未來工業設計的重要使命。

3 人工智能技術在工業設計中的應用意義

設計服務于用戶的產品是工業設計的主要目的。近年來，由于人工智能等前沿技術和工業設計的相結合，開創了制造業產品設計的新思維，掀起了一輪聲勢浩大的工業設計變革浪潮，同時引發了公眾對傳統工業設計的發展瓶頸和未來發展的深度思考。將人工智能技術融入工業設計，堅持以用戶體驗為核心，以市場與技術的迭代更新為導向，在充分考慮產品的使用環境、場景、人群、文化、商業模式等因素的基礎上，設計出更加符合用戶需求的智能化、個性化產品將是現代工業設計發展的趨勢。

現今社會正處在飛速發展之中，人們普遍注重效率、體驗和情感，伴隨用戶需求的多樣化，工業設計需要不斷的創新與提升。為給用戶打造更加便捷、舒適的全新生活方式，更需要設計師不斷創造性地解決問題。人工智能技術在工業設計中的應用意義主要在于兩個方面：首先，對設計師本身而言，利用人工智能技術能讓設計師快速了解和準確掌握客戶需求，創造出更有想象力的產品，更好地完成產品設計;其次，對于產品和用戶來說，利用人工智能技術可以提升產品的設計價值，不僅使產品在造型、功能、結構和材料等方面更加科學、合理，省去不必要的功能以及材料，又能使產品的整體美與社會文化功能得到大幅提升，同時還能有效增加用戶對產品使用體驗的良好認同感[2]。人工智能技術不僅給工業設計帶來了巨大的改變和經濟效益，還給人們的生活帶來了諸多變化和便利。伴隨人工智能技術的日益成熟，其在工業設計中的應用也將不斷擴大。

4 人工智能技術在工業設計中的應用思路

隨著社會的發展，人工智能技術已逐漸走進并融入人們的生活，計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術等在工業設計中得到廣泛應用。

4.1 計算機視覺在工業設計中的應用

計算機視覺實際是一種生物感官模擬器，通過視覺技術來模擬人類眼球的工作狀態。簡單說來，計算機視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。在進行視覺技術應用過程中，攝像頭將所采集到的圖像轉化為一種圖形信號，這種信號會交由專用的圖像處理器進行信息處理，處理系統會根據圖像的分布情況及物體的大小、亮度、顏色等信息，將其轉化為數字信號，之后圖像處理系統會根據這些信號進行目標特征分析工作。在產品設計過程中，計算機視覺的價值主要表現為：可視化和交互性。具體而言，可視化有助于把產品的三維設計模型與實際世界重疊，從而增強設計師的現實視覺感受;交互性則表現為設計師可以借助計算機視覺界面進行信息交流，通過交互式的溝通，修改設計模型、協同創作產品、進行數字優化體驗等，提升設計師對產品設計的創新與理解。

計算機視覺最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在工業設計中，可將計算機視覺應用在一些不適于人工作業的危險工作環境中或者人工視覺難以滿足要求的場合中，用計算機視覺來替代人工視覺。如太空航行器和深海探測器的設計，通過計算機視覺能幫助設計師架起時空的望遠鏡，打破被局限在固定空間中的物理邊界，讓設計師在進行創作時有身臨其境的感受。由于計算機視覺擁有可嵌入性，可以與其他科學技術相結合，因此可以為設計師實現更多設計可能性提供技術上的支持。在工業設計向數字化發展的大背景下，受人矚目的無人駕駛汽車就是交通工具與人工智能技術相結合的典型設計案例[3]。設計師利用計算機視覺中的運動目標跟蹤技術，將計算機視覺、自動控制等技術相結合，通過自動識別和跟蹤對象，捕獲工作環境與運動空間，讓設計的汽車產品在物理世界和數字世界之間保持實時連通，以實現汽車的無人智能駕駛功能。

4.2 機器學習在工業設計中的應用

機器學習是研究實現人怎樣使用計算機模擬或類學習活動的科學技術，是人工智能中最具智能特征、最前沿的技術研究領域之一。自20 世紀80 年代以來，機器學習作為實現人工智能的途徑，在人工智能界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來，機器學習領域的研究工作發展很快，已成為人工智能技術研究的重要課題之一。未來機器學習將在工業設計領域得到更為廣泛的應用，因為一個工業設計產品是否具有學習能力已成為其是否具有“智能”的標志[4]。

傳統的工業設計往往依賴手工建模，存在工作量大、設計成本較高、以往模型內部的幾何形狀、關系等知識得不到重復利用等問題。在工業設計中，憑借機器學習提供的支持，就能有效解決上述問題，這將有助于設計師快速實現工業設計建模，大幅降低傳統工業設計中的人工工作量和經濟投入成本。機器學習的好處之一就是確保設計師使用更少的時間和費用來完成給定的設計任務。在工業設計中通過建立機器學習系統，可以幫助設計師完成比較繁瑣的數據搜集和整理工作，為產品設計提供實時的決策和支持，協助設計師完成產品方案的初步設計。具體而言，設計師只需要定義一些簡單的條件，機器學習就會在后臺運行，為設計師提供即時的動態設計反饋參考信息。工業設計方案的評定涉及到很多領域的知識，包括美學、人機工程學、社會心理學、加工制造工藝學、市場營銷學等，通過采用機器學習中的專家系統，可以獨立完成對工業設計方案的綜合科學評判，以減少人為因素對評定結果的影響，從而實現設計方案的最優化選擇。

4.3 自然語言處理在工業設計中的應用

人類語言經過數千年的發展，已經成為一種微妙的交流形式，承載著豐富的信息，這些信息往往超越語言本身。自然語言處理成為填補人類通信與數字數據鴻溝的一項重要技術。自然語言處理是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術。簡單來說，即是計算機接受用戶自然語言形式的輸入，并在內部通過人類所定義的算法進行加工、計算等一系列操作，以模擬人類對自然語言的理解，完成用戶所期望的結果。正如機械解放人類的雙手一樣，自然語言處理的目的在于用計算機代替人工來處理大規模的自然語言信息。

在工業設計中，設計師的服務對象是用戶，如何為用戶提供更加科學、合理、個性化的產品，是每位設計師都需要面對的問題[5]。情感分析和個性化推薦作為日常生活中常見的自然語言處理應用，可以讓設計師從大量的用戶數據中識別和分析相關產品反饋信息，依據大數據和歷史行為記錄分析，預測出用戶對使用產品的評價或偏好，以達到對用戶意圖的精準理解和快速匹配，從而實現產品的個性化設計服務，最終做到提升用戶粘性的目的。機器翻譯屬于自然語言信息處理的一個分支，能夠將一種自然語言自動生成為另一種自然語言又無需人類幫助的計算機系統。伴隨通信技術與互聯網技術的飛速發展、信息的急劇增加，以及工業設計國際交流合作的愈加緊密，機器翻譯能讓設計師更高效、低成本的跨越語言交流的障礙，快速準確地了解相關設計產品的各類信息。隨著互聯網的快速發展，網絡信息量的不斷增加，為設計出更好的產品，設計師需要獲取更多的設計知識。傳統的搜索引擎技術已經不能滿足設計師越來越高的需求，而作為自然語言處理應用之一的自動問答技術，成為解決這一問題的有效手段[6]。在設計師提出相關設計知識問題后，自動問答技術在正確計算分析設計師所提問題的基礎上，通過抽取其中關鍵的信息，在已有的語料庫或者知識庫中進行檢索、匹配，將獲取到的答案反饋給設計師，以滿足設計師對產品設計相關知識的需求。可以說自然語言處理適應了大數據時代的工業設計需求，彌補了人類交流（自然語言）與計算機理解（機器語言）之間的差距，實現了計算機在理解自然語言上像人類一樣的智能化夢想。未來，自然語言處理在工業設計上的應用，將使設計師可以面對更加復雜的情況、解決更多的問題，更有目的性地對現有產品進行更新換代，從而設計出更加符合用戶喜好、審美和使用需求的產品。

4.4 機器人技術在工業設計中的應用

機器人技術是綜合了計算機、控制論、機構學、信息和傳感技術、人工智能、仿生學等多學科而形成的一項高新技術。機器人并不是在簡單意義上代替人工的勞動，而是綜合了人的特長和機器特長的一種擬人的電子機械裝置，既有人對環境狀態的快速反應和分析判斷能力，又有機器可長時間持續工作、精確度高、抗惡劣環境的能力，從某種意義上說它也是機器進化過程的產物。

眾所周知，機器人的內外部都有各種傳感器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺，還包括效應器，可以使手、腳、長鼻、觸角等動起來。早期的機器人技術難以滿足實際工業設計的需求，但隨著科技水平的不斷提高，機器人技術在工業設計中的應用日益豐富。機器人能夠模擬人類思維方式來解決工業設計中遇到的問題，通過自動發出類似基于人類的各種行為控制指令，在無人工干預的前提下自動做出并實施正確決策[7]。由于機器人具有質量穩定、速度可調節、抗疲勞等優勢，它能輔助設計師完成對產品設計的各種常規操作程序，還能替代設計師完成危險系數較高的工作任務。與傳統工業設計相比，在工業設計中應用機器人技術，能夠有效地降低設計產品的故障率，提高設計產品的質量，同時還能降低生產成本，預防惡劣工作環境對設計師造成的傷害，減輕設計師的工作壓力，大幅提高工業設計的效率及質量。如先進海洋機器人的引進，可以使深海探索成為可能，為設計師進行產品設計時提供更多的真實場景;多功能無人地面機器人的使用，可以取代設計師在風險較大的工作場所執行危險任務，完成更多復雜的作業。伴隨機器人技術的逐漸成熟，使得設計師的設計潛能被不斷發掘，與此同時借助機器人技術，設計師的奇思妙想也不再是天馬行空，而是變得更加易于實現，這將有助于設計師更快、更好地構建產品，加快產品設計開發的創新步伐。

4.5 生物識別技術在工業設計中的應用

生物識別技術是利用生物個體自身擁有的、并且能夠唯一識別其身份的生理特征或者行為特征，將光學、聲學、生物傳感器等技術手段與計算機信息技術相結合，進行身份自動辨識或認證的數字化識別技術。生物識別系統一般由信息采集、信息數據庫、信息特征提取、信息匹配識別等部分組成。其中指紋識別技術因具有唯一性、終生不變性、安全性、可靠性、非侵害性等特性，已成為工業設計中應用最廣泛的生物識別技術之一。

生物識別技術的出現提升了人們對產品功能的要求，方便快捷的操作體驗是工業設計的重要前提，利用生物識別技術可以建立起人機之間的感性認知與交互功能，用戶在進行操作時，只需輕輕一按或眼睛一眨、或輕聲一說，即可完成操作[8]。生物識別技術在工業設計中進行應用時，需要從安全性、易操作性、美觀性、經濟性等方面進行統籌考慮。如當下，人臉識別技術已經非常成熟，在實際應用場景下，具有操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。根據富士通方面的數據，虹膜識別的錯誤識別可能為1/1500000，而蘋果TouchID 的錯誤識別可能為1/50000，虹膜識別的準確率高達當前指紋識別的三十倍，且虹膜識別屬于非接觸式的識別，識別方式非常方便高效。此外，虹膜識別還具有唯一性、穩定性、不可復制性、活體檢測等特點，綜合來看，安全性能上虹膜識別占據絕對優勢，安全等級來說是目前生物識別中最高的。因此，在未來虹膜識別將會憑借其超高的精確性和使用的便捷性、安全性，被設計師廣泛地應用于工業設計之中。隨著物聯網時代的到來，生物識別技術在工業設計中將擁有更為廣闊的市場應用前景，它不僅提高了人們生產生活的效率，同時也給人們的生活增添了更多的趣味。

5 結語

當前人工智能技術已進入快速發展階段，以人工智能技術為代表的高新技術開辟了工業設計的嶄新領域，為未來產品設計注入了新的動力。人工智能技術與工業設計的共同發展與相互結合，將有利于設計師擺脫既定的思維框架，借助人工智能技術提供的各種支持，可以激發設計師的創作靈感，開拓設計思路，使他們設計出的產品更加多樣化與全面化。文章針對計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術在工業設計中的應用進行了探討與研究。筆者認為，隨著人工智能技術的不斷進步，其在現代工業設計上的應用也將會越來越廣，未來借助人工智能技術，設計師可以創造出更多經濟、便捷、舒適的智能化產品，以滿足人們對產品設計的個性化需求和定制化要求，從而更好地實現工業設計為用戶服務的理念與宗旨。