基于AHP的智能空調改良設計應用研究

韓軍　周力　劉少立

關鍵詞：AHP 改良設計 空調 智能家居 用戶需求

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2022）09-0138-04

引言

近年來，智能空調的發展程度相較于其使用場景和用戶需求并不顯著，伴隨著用戶需求多元化和產品功能場景化，傳統的空調功能已無法滿足智能空調的功能需求。如今空調的智能化仍然停留在遠程操作的階段，而對于其人機交互、學習成本、任務路徑等方面缺乏系統的思考[1]。真正的智能空調不應僅僅停留在實現通信連接，而應該在人機交互層面進行更深入地研究。人性化的設計不僅重視用戶的物質需求，更強調用戶心理層面的滿足。優秀的設計就是更加符合人的物質需求和心理需求，這也是設計師在產品設計過程中的出發點[2]。

在新冠疫情對日常生活的影響與日俱增的形勢下，設計師也應當通過室內外的規劃布局、產品設計、交互體驗來解讀如今的家居生活，通過設計的手段做到平疫結合，從功能的角度使空調對居家隔離和居家防治起到積極作用[3]。從智能家居產品的發展趨勢來看，智能空調應該在傳統功能實現的基礎上推動進階功能需求細分并加以滿足，提出更切實可行的評價標準來對于設計提出指導性建議，從具體功能的用戶體驗出發探索智能空調的改良設計方法。

一、 智能空調概述

（一）空調功能發展簡介

1902年，Willis H.Carrier發明了世界上第一臺現代空調系統，并用于印刷廠的溫度控制;1919年，位于布魯克林的Abraham & Straus商店成為第一家使用舒適空調的大型商店;1930年，出現了第一代一體窗式空調，其功能僅限于制冷且伴隨嚴重噪音問題;1961年出現了第二代分體式空調。而在我國，伴隨著我國改革開放的高速發展和社會變革，空調功能也在短短幾十年里出現了快速的變化：從80年代單一的制冷制熱功能，到1997年提出了針對工薪階層的變頻功能，針對2003年“非典”出現的光波殺菌功能等，2005年出現的針對消費者心理的外觀設計展現出了超空調的設計趨勢，即空調被賦予了超過自身基礎功能的附加價值[4]。

迄今為止，智能空調已經成為智能家居系統中的重要一環，對于構建家居環境的溫度和濕度具有決定性作用，但由于其在操作過程中易被忽略且無法可視化，在傳統智能家居設計中的設計優先級并不突出，相較于其現實重要性是嚴重不匹配的。智能空調相較于傳統空調，在交互方式升級的基礎上，需要對其具體功能實現進行更深入的探究和細化，并且強調空調與周圍環境的聯結，而非作為一個孤立的產品存在于家居環境中，同時在針對環境感知的基礎上及時作出調整，以用戶體驗為核心進行功能實現。當下的智能空調產品需要具有制冷、制熱、濕度調節、空氣凈化等主要功能，同時可能具備香氛、音響等輔助功能，主要安裝位置為家庭環境中的臥室、客廳等地點。

（二）智能空調設計簡介

智能化的操作方式、功能細分程度不足，以及對于人機交互體驗的關注程度不足是當下智能空調存在的主要問題，有別于電視、音響等其他智能家居產品，智能空調是家居環境中感知性較低但對于家居環境整體的影響最大的產品，也是家居環境健康的重要保證之一[5]。另辟蹊徑的人機交互思考會給人帶來不同的設計視野和設計策略，設計是與人密切相關的，與日常生活聯系最緊密的智能家居產品設計更是如此。智能空調作為智能家居應用場景的環境塑造者，更應當注重發掘其特有的使用情景[6]。

在家居產品的設計中，外觀設計往往占有重要的權重，但其家居功能的實現才是其產品屬性的實現方式，這二者并非獨立的，而是相互影響最終實現自身價值。本文通過分析智能空調產品的發展概況與更新模式，在智能空調的設計流程中融合了AHP層次分析法，以智能空調產品設計為案例。根據其主流價位和設計需求匹配其用戶群體和目標受眾，運用AHP方法進行功能需求分析與相關指標權重計算，以用戶需求為導向進行客觀高效的設計分析與評價，最終將產品功能體現在外觀設計上，避免了盲目追求科技感的過度設計，提高智能空調設計的普適性和高效性。

二、層次分析法的評價模型

（一）層次分析法

層次分析法（AHP），是由美國運籌學家在上個世紀70年代提出的解決多個目標、方案的優化并對問題進行判斷、評估和決策的一種有效方法，近年來多運用于各個學科領域，涉及范圍較廣[7]。AHP是對定性問題定量分析的系統分層分析方法。目標層：研究問題的主要實現目標;準則層：研究過程中根據目標問題設立多項構成要素;子準則層：將各項要素劃分為多個要素水平，進而構建多層次的分析模型。

（二）智能空調用戶功能需求調研

為了最大程度地保證目標調研對象的精準覆蓋，本次問卷選擇的調研人群除了擁有智能空調使用經驗的存量用戶外，同時包含部分未使用智能空調的新房購買者、高收入白領、科研工作者、設計師等潛在用戶。最終對一百五十名用戶進行問卷調研。問卷形式采用標準化設置，針對每項功能需求均進行了簡要說明，并由用戶對于問卷中的功能需求進行選擇。經過克隆巴赫系數公式（1）計算后為0.859，表面問卷結果十分理想。本研究最終回收有效問卷一百四十七份。

一般來說，該系數愈高，即工具的信度愈高。在基礎研究中，信度至少應達到0.80才可接受，在探索性研究中，信度只要達到0.70就可接受，介于0.7-0.98均屬高信度而低于0.35則為低信度，必須予以拒絕。用戶選擇的主要空調功能需求如表1。

（三）構建智能空調層次分析模型

智能空調用戶需求的層次分析模型如圖1所示

（四）構建判斷矩陣，確認權重

判斷矩陣是本層中的所有判斷指標，對上一層某項指標的重要度進行兩兩比較。并確定目標層的指標為 R，B 為本層中的因素，則根據本層中B₁，B₂，...，Bm針對 R 的重要性可以構造判斷矩陣，如表2：

表中bij代表準則層中的各要素在對 R 目標層的重要性進行對比，要素Bi對比于要素Bj 的重要性評價，可表示為b_ij=B_i：B_j，則b_ji=1/b_ij，在判斷矩陣中的b_ij可以用 1-9標度表及 其倒數表示，如表3所示。

對于智能空調改良設計的層次分析模型中目標層為用戶需求，用A表示;準則層的評價指標分別為柔風，外觀，濕度，隱私，新風，用A1、A2、A3、A4、A5代表，隨機選取50名調研對象，對目標層及基準層各指標進行評定得出判斷矩陣及權重，如表4所示。

為了避免決策者的主觀性為結果帶來較大的誤差，常用CR值來檢驗矩陣結果一致性。當CR的指標在一定范圍內時，即可以認為此次獲得的結果受決策者主觀因素的影響程度是可被接受的。在一般情況下，當CR的值小于0.1時，即可通過結果一致性檢驗，且CR的值越小說明結果一致性越好。CR值的計算公式（2）如下：

根據計算CR值為0.0037且小于0.1

其中，λ_max指的是矩陣的最大特征根，n為矩陣階數，RI為隨機一致性指標，RI在不同階數矩陣的數值如表5：

將根據權重計算得出的關鍵設計要素按重要度排序，能夠清楚地看出在智能空調功能需求中柔風功能是最重要的，隱私功能以及外觀次之，新風功能又較空調加濕功能稍顯重要，其重要性排序如表6：

（5）空調功能需求優先級層級塔建立

根據智能空調功能重要性排序建立空調功能需求優先級層級塔，如圖2：

三、智能空調設計改良方法應用與驗證

（一）層次分析法在設計中的應用原則

在設計實踐的過程中，不同部件和功能由于其能耗、空間位置、尺寸限制等因素不可避免的會出現沖突，因此如何在不同功能和尺度間尋求平衡就成了設計師的重要職責，通過層次分析法，對空調自身的功能優先級進行梳理，對于消費者感知強烈或需求度很高的功能應該賦予更高的設計優先級，這種優先級除了體現在出現沖突時的取舍中可以保留更多的功能性，更多體現在功能對于外觀的影響方面占有更高的比重，這種影響除了設計的美觀程度，更多的是外觀功能帶給消費者的關于功能的心理暗示。

層次分析法在設計實踐中的運用尤其適用于包含智能空調在內的功能型產品，所謂功能型產品是指功能結構影響外觀和產品細節的一類產品，這類產品是在產品的基礎上不影響產品本身的手感，達到了功能美觀和實用性，新式功能型產品設計的概念是以產品功能創新和使用價值為主要設計點并以功能創新和使用者為中心的概念[8]。本文會按照層次分析法生成的功能優先級順序詳細論述不同功能對設計實踐的外觀和結構影響，層次分析法的介入使得這種設計實踐具有更多的合理性和邏輯性。

（二）柔風功能設計實踐

柔風設計是智能空調在功能實現方面最顯著的應用，也是其智能性的主要體現之一，在AHP得出的層次優先級中占有最高地位，因此在以消費者體驗為首要任務的設計策略中，外觀和功能分布都需要以柔風功能的實現為首要目標。柔風空調在普通空調的基礎上進行了設計改良，改善了傳統空調冷風直吹而造成使用者患上空調病的問題，使用過程中會獲得更加舒適的體驗。柔風板設計通過在空調的出風口處設計柔風葉片，可以有效地將風流打散從而形成康達效應，使得風流順著用戶體表流動，避免了風流直吹帶來的不適感[9]。柔風功能對于空調外觀設計的影響直接體現在出風口的設計上，需要預留足夠出風面積，同時保留足夠的內部空間給柔風板，因此需要在底部的交互部分作出取舍，將產品中部作為人機交互界面。

（三）隱私功能設計實踐

出于對用戶需求滿足的溫感探頭設置和用戶隱私保護心理需求矛盾的平衡，需要將溫感探頭進行隱藏式設計，以保證功能實現的基

礎上可以帶來完全不同的視覺符號，避免用戶使用過程中出現的設計誤解和對應的緊張感[10]。為了實現對于溫感探頭的隱藏，溫感傳感方式可以該用紅外傳感以實現輕量化，例如COIN系列單片式一元紅外芯或TIMO系列晶圓級衛星模組，這些方案具有輕量化、功耗低、超優性價比等優點，因此可以更好地契合消費級電子市場。同樣因為具有體積小同時表面可以處理為平面的優點，可以對溫感的結構設計進行更好的優化實現隱藏式設計。

（四）外觀功能設計實踐

在人機交互過程中，產品外觀對于用戶體驗的感官是第一位的，用戶首先會關注到產品的外觀，包括產品造型和配色。智能空調作為家居產品的一部分，需要與周圍的環境融為一體，成為環境的一部分，而非作為一個突兀的視覺符號提醒用戶自身的存在感。在造型與認知沖突中，消費者通常傾向于選擇柔和不具有攻擊性的造型，并且只有在價格昂貴的高端空調上，消費者才會希望造型上具備一定的復雜性，如圖3所示。與此同時，由于智能家居產品本身具備的智能感同時意味著未來感和科技感，在設計心理學中通常這些感受都與一些顏色具有隱藏的聯系，包括白色和藍色。

（五）智能空調設計方案

以改進用戶的人機交互體驗為目的，建立對于用戶體征狀態的分析，并進一步通過問卷調查分析了用戶對空調造型的情感認同樣本，最終的設計結果重新定義產品外觀，最終以“簡約”“純色”“科技”和“未來感”的情感語義作為智能空調的造型設計語言，最終的造型設計結果如圖4所示。整體顏色采用純白FDM覆膜處理，點綴以藍色界面細節，保證簡約的同時增加科技感。

從功能反饋的結果來看，中間設置的UI界面可以覆蓋當下最廣泛的人機交互內容，例如左側的狀態欄顯示當前工作狀態，包括制熱、制冷、新風、除濕等;中間的藍色圓點可以用來展示除濕進度和當前濕度狀態，使得用戶對于當前濕度狀態的了解可視化;柔風板采用內嵌式設計在導風板打開時才會露出，功能布置如圖5和表6所示。從設計反饋的結果來看，建立健康溫馨的家居環境，以及以用戶體驗為中心的交互設計。研究過程從提出問題到分析解決問題再到設計結果的反饋，整個空調外觀與功能設計形成閉環，為智能空調的設計提供了相對完整的設計思路和實踐驗證。

（六）設計評價

為了驗證AHP層次分析法對于智能空調產品設計的可行性，需要對用戶需求滿足程度進行評估并獲取用戶的個人反饋。此次作者邀請了由30人組成的專家小組對此設計方案的用戶需求滿足程度進行專業評價。為了使專家必須做出傾向性的選擇，排除中立態度的可能，因此將六點量表作為評分標準。其中橫軸為產品評價指標，縱軸為分值。分值1到6代表不同的態度，分為強烈贊同、中等贊同、輕微贊同、輕微不贊同、中等不贊同、強烈不贊同。評分結果見表7。

邀請上文中150名參加問卷調查的用戶進行滿意度回訪。以凈推薦值（NPS）作為產品滿意度的分析指標，橫軸為分值，縱軸為人數，其中用戶打出的分值與用戶滿意程度成正相關。相關結果見表8。經統計后將數據代入公式3，得出NPS的分值為32.7，較好地滿足了用戶的需求，并得到了相當多用戶的支持，說明AHP層次分析法導出的創新方案在用戶滿意度方面上有較大的突破。

結語

基于AHP層次分析法的功能改良設計方法符合系統性的創新原則，通過對智能空調的使用體驗進行功能性拆分，使之從抽象的整體使用感受中脫離出來，從而幫助設計者抓住空調改良設計中的重點部分，提高改良設計的效率性和針對性。智能家居設計在目前的科學技術發展形勢下已經進入到一個新的瓶頸，如何通過設計發掘新的用戶需求或完善現有需求，該設計方法為這一問題提供了新的思路并指明方向。