AI時代下眼鏡設計行業的挑戰與機遇

近年來，人口結構的變化和視力健康問題的日益突出，使得中老年視力矯正產品的需求持續增長；青少年近視防控意識的提升也帶動了眼鏡市場的繁榮。此外，電子產品在生活中的廣泛滲透和用眼場景的增多，導致視力問題逐漸低齡化，進一步擴大了眼鏡市場的規模。

消費者對眼鏡的需求正逐漸從單一的視力矯正向多元化、個性化轉變，除了基本的視力矯正功能外，其更加注重眼鏡的時尚性、舒適性和品質感。這種需求的變化促使眼鏡設計師不斷創新，將更多的創意和文化元素融入眼鏡設計中。與此同時，AI技術的不斷更新和完善，不僅使眼鏡具備了更多智能化功能，還提高了眼鏡設計的維度及效率，為眼鏡設計行業帶來了前所未有的機遇與挑戰。

一、AI技術：眼鏡設計行業的發展分水嶺

在AI技術出現并廣泛應用之前，藝術類院校或相關專業畢業生、眼鏡設計工作室培訓生以及專業眼鏡設計師培訓機構是眼鏡設計工作室招收專業眼鏡設計師的主要來源。這三個方向，均以基礎眼鏡設計軟件為媒介進行眼鏡產品設計，以滿足眼鏡產品的剛性需求，其普適性高的眼鏡顏色與設計樣式高于個性化眼鏡設計的購買占比。

2002年5月30日，教育部印發關于《全國學校藝術教育發展規劃（2001-2010年）的通知》，體現了我國對藝術教育的重視和支持，意在提高藝術教育的質量和水平，促進藝術人才的全面發展和成長。2000年前后，新一代設計師大量涌現并深入到各行各業，打破了固有傳統設計思維，通過大膽創新獲得了消費者和業界的不斷認可。2013年，劉海榭在中國香港創立配飾品牌 PERCY LAU，更是將創意眼鏡帶入大眾視野，取得了不錯的反響。

伴隨AI技術的出現及不斷應用，設計行業也逐漸進入AI設計時代。就眼鏡設計行業而言，其AI應用分為四個階段：第一階段，即AI發展的初期，由于技術更新較快，大多數眼鏡設計師將AI作為一種創意素材引導創新思維；第二階段，部分專業的眼鏡設計師將AI作為一種必備軟件，以提高工作效率；第三階段，AI徹底取代了一部分設計工作，并影響了部分非原創性設計工作室；第四階段，即AI與設計師共生發展階段。

以AI繪圖為例，其迅速發展及運用，對如動漫原畫師、平面設計師、室內設計師等相關設計從業者帶來了不小的沖擊，部分非個性創意工作被AI所替代。在AI繪圖的輔助下，原來需要20人的設計工作量，只需要6人即可完成。

二、Ai時代下，眼鏡設計行業面臨的審美沖擊

基于專業的設計范疇，眼鏡設計處于審美延展的方向上，因而本文僅討論鏡架設計的延展。要做好一副鏡架的設計，除了前期對市場調研的創意構思，眼鏡架的設計繪圖同樣是占據重要位置且工作量具體的環節。這個過程中，需要運用Corel DRAW軟件繪制眼鏡三視圖，運用Rhino軟件繪制眼鏡三維效果圖，運用CAD軟件繪制具有詳細尺寸、截面圖信息的1：1眼鏡結構圖紙等。設計前期，可以利用AI進行素材拓展，甚至嘗試繪制。然而，AI運行的底層邏輯，是基于底模或預處理器以及輔助模型的基礎之上生成的可參考內容，是在底模、預處理器算法的前提下而生成的素材圖像，具有一定的局限性。目前的AI技術可支持進行模型訓練，這也使得前期模型素材集的準備變得尤為重要。

模型素材集，即基于設計師的個人審美以及美術基本功的運用。嚴格來說，一切視覺表象都是由色彩和亮度產生的，而界定形狀的輪廓線，是眼睛區分亮度和色彩方面都絕然不同的區域時推導出來的。其在審美大范疇下可以歸結為結構的把握、色彩的管理。

1. 結構穩中尋

結構對于眼鏡設計作品來說是極為重要的。鏡架的每一個組成部分都是具有實際功能的存在，關乎著人機工程學的運用，在結構設計上，由于延展性小這一特性，使得其成為眼鏡設計師最難把握且很難突破的內容。運用AI所生成的設計作品，則有著極強的隨機性與不可控性：一方面，AI的制圖識別大多在既定設置內進行風格遷移、擴充，也就是在已有的設計理念和結構繪制的前提下進行豐富裝飾；另一方面，模型底模和預處理器遵循著既定的設計風格，大大限制了設計師的創意能動性。

2. 色彩撼心

馬蒂斯曾說過：“如果線條是訴諸于心靈的，色彩是訴諸于感覺的，那你就應該先畫線條，等到心靈得到磨練之后，才能把色彩引向一條合乎理性的道路。”對于結構剛需的眼鏡設計而言，消費者希望購買的眼鏡能極大程度適應不同工作、生活場景，因而金屬原色、黑色、銀色等不具色彩明顯屬性的眼鏡更受青睞。在AI的智能擴展下，眼鏡產品的顏色可以極為豐富，但實際售賣來看卻呈現相反態勢。

整體來看，不論是結構還是色彩，都需要設計師具備相當系統的專業能力來找出AI生成圖形中的最優選擇。如果不具備眼鏡設計基礎知識和美學基礎知識，往往無法生成更好的素材圖片。

三、AI時代下，眼鏡設計行業機遇

1. 創新是守業之本

眼鏡設計非常專業且小眾，而運用AI進行創新設計顯然是作為輔助。本文主要探討兩種生成圖形的方式：第一種為文生圖，即用簡明扼要的文字來形容想要繪制的眼鏡，并設置相關參數，通過AI搜索模型素材來繪制圖像。如果設計者沒有預設的眼鏡基本模型和想法，單純依靠模型生成出的眼鏡即不可用，且需要多次生成，大大增加了生成圖像的隨機性。第二種為圖生圖，即AI通過設計者提供的圖形和已有的底模及相關參數設置來進行二次創造，這種情況生成的圖形同樣有著不自主性。

無論是上述哪種方法，設計者必須在頭腦中設有一定的設計雛形及創新想法。對于需要嚴格關注細節結構的眼鏡設計，更需要眼鏡設計師具有創新思維，能夠緊密貼合產品應凸顯的特色和結構、色彩，以設計出符合消費者需求且能落地的好產品。在AI廣泛運用的當下，生成圖像是人人皆會的工具，而呈現產品優良的顯現則是創新思維的高低。

2. 掌握技術邊界更新，強化設計運用廣度

隨著AI的飛速發展，眼鏡設計師除了掌握應知應會的運用軟件設計的能力和視光知識，還可以學習相關的編程知識、3D打印技術，并具備和相關工種橫向溝通的能力。一件好的AI作品，需要6～7個工具、多個AI混用才能完成。很多初嘗試AI繪圖的企業使用AI生成第一張圖后，就認為可以大大削減設計師團隊，這顯然是不合理的——雖然AI可以完成80%的設計工作內容，但與客戶溝通后，剩下拓展與修改的20%工作內容，運用AI創作卻要花上超出原計劃更多的時間，且效果還不一定令人滿意。

3. 熟悉業務環境

AI作為智能工具，具有一定的算法和模式，但仍有許多局限性，無法面面俱到。以眼鏡設計為例，AI 可以繪制一副眼鏡，但是無法理解人機工學、四季色彩理論，無法根據不同膚色設計出適合該膚色的眼鏡，也無法設計出適合不同骨相舒適度的眼鏡。

4. 放棄焦慮，拒絕被替代

設計師在享受AI快捷操作的同時，也擔憂著自己事業的未來。然而，正如前文所說，AI可以快速完成80%的工作，但最重要20%的交付工作，卻需要具備主觀能動性的設計師根據不斷升級的需求來針對完成。盡管很多設計師使用AI繪制圖形，但大多會經歷數十次甚至上百次的融合生成，才能挑選出一張滿意的圖形，而能動地挑選這樣的過程是一定需要具有行業經驗、了解客戶群體需求的設計師，通過審美分析和行業經驗挑選出來的。不合理的結構和比例，透視，產品色彩的色相、純度、明度等，是比較常見的AI繪圖瑕疵，而如何運用材料特性的極限值設計眼鏡等個性化案例，同樣是AI很難單獨完成的。整體來看，AI仍停留在工具層面，操作工具的設計師仍是眼鏡設計行業所稀缺的，被替代的永遠是不精于學習、不更新知識結構的設計師。

在不遠的將來，設計師、不同門類的個性化設計師可以用其所長自行搭建屬于自己專業工作流，這既是AI帶給我們的便利，同樣也是挑戰與機遇。

作者單位：天津職業大學眼視光工程學院

參考文獻：

柳沙編著，《設計心理學》2009年出版，上海人民美術出版社。

【美】魯道夫·阿恩海姆，《藝術與視知覺》1998年出版，四川人民出版社。