基于问题层次的工业设计创新路径

张学东

工业设计作为一种整合优化的集成创新活动，是基于问题发现和求解的行为。来自不同专业和学科背景的项目参与者分享、组合新的理念和知识，共同探索和定义问题，并且制定和评估问题的解决方案。因此，如何依据问题的不同层次，对科技成果和社会学、美学、心理学、经济学等知识进行有效整合，找到适合工业设计创新的路径显得尤为重要。

1.工业设计创新的思维模型

“科学”关注描述和理解过去或现在的情况并发现“事实”；“工程”关注解决事先给定的问题，并找到“最佳”的解决方法；而“设计”则探寻问题界定的方法并寻求不同的解决方案。工业设计创新包含探究和想象两个部分。探究是知识从外部世界转移到内部世界的过程，构建愿景并激发人们产生好奇心，产生对问题的认识。想象是知识从内部世界转移到外部世界的过程，设想生活感受，提出解决问题的方案。探究和想象，目的不是为了形成普遍的知识以表现外在的现实世界，而是要使人们能够一起共同探讨、尝试和学习，并使变革朝着预期的方向发展。[1]

1.1 探讨和定义问题

在初始阶段，设计师和项目参与者需要面对一个没有明确的方向和未被确定好的情景。这种不确定性表现在他们仅仅是基于对社会、经济、技术理解基础上依靠感觉来感知问题的存在，但究竟问题出在哪里尚不得而知。因而在初始阶段所探讨的问题需要通过后续重新陈述和细化而加以呈现。

探索和定义问题的目的是形成对未来世界的认知和看法。所以说对问题的表述和定义显得尤为重要。问题的定义会限制或帮助今后研究的方向和发展前景。杜威强调在问题探究过程中，个人的主观经验至关重要，项目参与者表达和分享这些经验也同样重要。通过自己和别人的经验来探索和定义问题，有助于参与者加深对于问题的辨析。

1.2 感知问题与构思解决方案

在设计过程中，对问题的感知和提出解决方案常常是同时进行并交织在一起的。有时运用自己的想法和感受来想象或描述问题情境，找出了解决问题的设计方案。但是当把这种方案置于评估体系之中时，会发现前期对情景的设定存在问题，最后又不得不重新回到对问题探讨和定义的设计原点上来。这种非线性的关系使得设计过程难以把控，但这也是设计的独特魅力之处。这种反复、迂回的感知和构思的过程，能有效促进设计团队对设计问题的认知和对解决方案更全面、深刻的理解。

1.3 试用和评估解决方案

对设计方案的评估有时是一个很难的抉择。项目参与者需要进一步探索和定义设计的范围和界限，并且批判性地讨论设计问题的定义、解决方案以及它们之间的关系。由于种种模糊性的存在导致设计方案的不确定性加大。另外，不同的参与者会因各自角色和利益的不同而对设计方案产生冲突。当然，这种冲突会有效降低因某种利益的主导而导致设计方案不可行的风险。

总之，工业设计创新是不同参与者对问题的探究、想象并协调和平衡各方利益的过程。不同参与者充分运用自己的智慧来想象未来，并且利用各种知识和工具来促使这种未来愿景实现。然而，“问题”是一个复杂而且宽泛的概念。针对不同的问题发现和求解过程，需要选择和运用不同的知识领域和整合模式，这样才能有效激发各方的潜力，促进创新成果的实现。

2.工业设计创新对问题的探索

2.1 问题的三个层次

各行各业逐渐认识到通过发掘问题来发展新方向与创造新机会的重要性。James Dillon认为问题分为三个层次：存在的、发展中的与潜在的[2]。一个问题的“存在”是很明显的，即出现了某种困难或不适，承认这种情况并尝试加以解决。因此，存在的问题通常不需要进行发掘，虽然可能要重新定义，但通常很明显地已经存在，同时也必须得到解决。

“发展中”的问题是隐晦和含蓄的，必须先将其找出来才能够进行解决。有时设计师必须在一大堆看似毫无关联的调研材料和数据中进行探索、搜寻和梳理，才能分辨出需要处理的问题。与存在的问题不同，发展中的问题必须是先挖掘出来，再寻求解决路径。[3]

而“潜在”的问题其实是尚未成形的问题。潜在的问题通常是出现一些因素或线索让设计师意识到有可能存在一个尚未成形的问题或有趣的情况，值得继续探索。通过检视各种趋势和关系，设计师可以创造（或发现）原本不存在的问题。因而，对潜在的问题搜寻更具有挑战性，同时也更能激发创新的活力。

2.2 工业设计创新对问题的探究

自工业化大生产以来，工业设计创新的范畴与边界随着社会、经济、技术的发展而不断变化。这种变化体现了对于“问题”的认识逐步深入的过程。具体来说分为几个阶段。第一阶段为形式论，认为工业设计与产品形式相对等，是迎合产品功能属性而进行美学提升的一种工具。业界普遍认为，技术改变产品功能，设计改变产品形式[4]。工业设计的目的是提升产品的审美度或给产品做一件美丽的外衣。所以说，这一阶段的工业设计还算不上创新。

第二阶段的关系论，认为工业设计解决工业产品的造型质量，不仅要关注外部特征和内部结构，而且要考虑使用者和生产者双方的诉求，协调造型、材料、功能、结构、使用等方面的关系。这一阶段的工业设计是综合生产、美学、需求等各项关系的一种创造性活动。此阶段设计需要解决的是一个已经“存在的”问题，即针对市场、生产、使用中已经存在的问题进行创造性解决。

第三阶段的系统论，认为工业设计的目的在于构建人、物、环境系统，从而实现系统内部各要素的平衡。在追求技术人性化、经济持续性、环境生态化和文化多样性的基础上构建产品、服务和系统的表现形式和美学质量，因而提升人的体验深度和多样性成为这一阶段的核心内容。所以说，此阶段的设计需要解决的是一个“发展中”的问题：通过梳理和分析才能发现问题的存在，并在协调社会、技术和商业的系统要素基础上进行解决。

图1 创新的登山模型

图2 不同创新驱动因素比较

2003 年Verganti提出“设计驱动式”创新——主动向消费者传达新理念、新愿景。他认为需要深入探索社会和文化发展趋势，洞察消费者对更美好生活的潜在需求，通过设计进行商品的内在意义创新才能实现这种愿景的达成。因此，第四阶段的驱动论充分吸收了创新理论发展的最新成果，认为工业设计的价值在于创造新“意义”，创造更合理的生存方式，全面提升人的生存质量[5]。所以说驱动式创新所面对的是一个“潜在的”问题，需求是被创造出来。

内涵意义反映了产品在使用环境中显示出的心理性、社会性和文化性的象征价值，或者说是基于对社会文化趋势的研究挖掘人的潜在愿景。例如，早期机械手表都比较昂贵，其内涵意义是珠宝。买一块手表就等于是买了一件珍贵的珠宝。当石英机芯技术出现后，手表的价格大幅下降，手表不再被看成是奢侈品，而变成一种工具。后来Swatch公司进一步革新了隐藏在石英机芯技术之下的内涵意义，把手表定义为时尚配件。它像领带一样，用户可以根据场合、时间的需要进行选择和更换。手表的内涵意义由珠宝到工具再到时尚配件的变化，反映了人们认识的改变，或者反过来说，它反映了通过挖掘内涵意义促使消费者改变固有认知。因此，可以看出产品的内涵意义不仅是给消费者提供一种产品风格，而是传达出一种核心价值理念。

3.创新知识集与问题探求的关系

3.1 创新的三种驱动机制

工业设计创新有技术推动、市场拉动和设计驱动三种创新动力机制[6]。Norman和Verganti（2014）的创新登山模型理论说明了这三种创新动力在整个产品创新过程中的价值和作用（见图1）。

研究表明，市场拉动体现了人本设计思想，通过发现用户的痛点而进行设计改良，但其只能收敛于局部最优。产品初始的状态A，通过对设计方案的不断迭代和优化，体现用户的易用性和人性化设计，可以使产品到达局部最优位置B。如果在此基础上对设计方案继续优化、调整设计参数都会导致产品质量的下降。也就是说，要想达到全局最优就必须通过技术创新或者意义创新首先达到C，然后在新的山峰上通过不断的人性化设计以达到顶点D。如此类推，促进产品的量变和质变的变化。

因此，要实现产品创新从一座山峰登上另一座山峰，并持续不断地发展，不仅要有市场拉动的渐变式创新、还需要有技术推动和设计驱动的颠覆式创新。或者说，工业设计创新的问题发现与求解活动，是这三种创新动力的不断组合与协调的过程。

3.2 创新知识集对问题探求的作用

技术推动创新是技术突破促进需求的产生而实施创新，体现的是技术知识的价值；市场拉动创新是根据市场调研发现的空白（客户需求），寻找相应的技术与意义从而实施创新，体现的是用户的需求知识的价值；设计驱动创新是通过创造新意义而产生新的需求以达到创新的目的，体现的是意义知识的作用（见图2）。

技术是保证新产品能够为客户提供功能的使能器。技术革新的目的是提升产品的使用体验。另一方面，技术革新反过来又会促进用户产生对新体验的需求。Verganti提出了“技术顿悟”这一概念来说明创新中新技术和新意义融合产生的创新，体现了创新中技术革新和内涵意义变革相互缠绕的关系。[7]技术顿悟并非突然的灵感爆发，而是通过对旧技术或者新技术的新应用进行系统化探索的结果。

因此，对技术知识推动的工业设计创新包含两个方面的内容：一是利用新的技术实现或满足产品功能的实现，提升用户使用体验；二是发掘技术背后所蕴含的新价值、新意义，突破技术的新认知。所以，技术知识集不仅表现在运用技术解决存在或发展中的问题，还在于发掘隐藏在新技术或旧技术背后的内涵意义，探究与发现潜在的问题。

以用户为出发点和归宿是一种市场策略，更是人性的构建。满足用户的需求是工业设计创新的基本要义，体现了以人为本的设计思路与方法。用户的需求存在两种情况：一种是明显存在的，如性能不稳定、使用不方便等；另一种则是需要通过分析整理用户的行为、生活方式等材料被挖掘出来，如个性化、细分市场的用户需求。因此，充分挖掘显现或隐藏的、被发现或未被发现的用户行为、心理、感受等体验的需求知识集，可以解决用户需求中存在或发展中的问题。

心理学、社会学、人类学等多学科的研究表明，人类在从事消费行为时会考虑商品的内在意义，也会认为“每一件商品都有内在意义”。也就是说，消费者“为什么”会购买，远比购买“什么”显得更重要。欲望是人们嘴边想说但还没说出的事物，从欲望（内涵意义）出发，以多元、超脱的视角去设想新技术或新产品以达成满足欲望的目标。

经济学人智库研究表明，2015年中国中产阶层占比已经达到60%。但从消费意识看，刚刚从温饱阶段进入中产阶层的消费者，还没有形成明确和清晰的消费意识和消费观念。如何消费就成了新兴中产阶层的新难题。消费者自己都很难了解自己真正的欲望。基于调研出来的需求分析，并不能得出关于欲望的答案。因此，意义知识集重点在于关注潜在问题的创造。

可以看出，需求、技术、意义这三种知识集在工业设计创新中对问题的发现和求解的价值和作用是不同的。需求知识集体现在产品内部优化的过程，反映对用户存在的或发展中的问题的求解，而技术和意义知识集是关注外部探索发现新的创新路径的过程，更多地反映了对潜在问题的创造，促使新消费符号的出现过程（见图3）。

4.工业设计创新的问题发现与求解路径

工业设计需要面对不同的问题层次，不仅要面对功能、结构、美学等明显存在的问题，还要挖掘并解决个性化、多样性的发展中的问题，更要建立新理念、新愿景，创造潜在的问题。或者说，面对三个层次的“问题”发现与求解，工业设计需要形成“设计对话”“用户研究”“产品迭代”三种创新路径，进而构建完整的创新体系。

4.1 设计对话：创造潜在问题

潜在问题反映用户的未来愿景，它是用户还没有意识到的部分，反映了对产品内涵意义的重新认识。内涵意义是人的心理与文化的反射，与价值观、信仰、社会规范及历史传统密切相关，是隐性和潜在的。

为获得潜在的内涵意义，Verganti提出了“设计对话”这一概念。设计对话包含两个方面的内容，第一是要挖掘、接触到各类“诠释者”，并先于竞争对手建立战略合作关系，形成独一无二的关系网。第二是要获得对未来生活愿景的定义，促进新产品内涵意义的形成。

“诠释者”指散布于各行各业之中，有助于挖掘产品内涵意义的外部创新相关人员。通过与“诠释者”以及“诠释者”内部的报告、演讲、交流会等形式进行持续不断的交流、互动，产生全新的理念。这种针对产品内涵意义、既发散又具有网络结构的研究过程就是“设计对话”[8]。通过设计对话在社会文化、生活方式、社会行为和价值趋向等方面进行持续的互动与交流，探求消费者内心不可知的欲望。

设计对话是一个嘈杂而争论不休的过程，这个过程不会产生单一的代表性意见，而是多种想法并存。同时，设计对话的成果需要被企业理解、接受并将之内化到企业内部的产品创新过程。如何将取得共识的外部知识内化为设计目标，德莱拉提出“设计驱动实验室”（DDL，Design-Driven Laboratories) 这种组织单元，目的是通过内部交流、互动和学习，感知、获取和解释新意义、新趋势。实验室成员主要包括市场专家、社会学家、设计理论家以及企业内部技术专家和设计师。

图3 三种创新知识集与问题探求的关系

图4 基于问题层次的工业设计创新模型

设计对话和设计驱动实验室构成了企业的设计创新网络。而工业设计师则是连接设计对话和设计驱动实验室的中介力量，在设计创新中起关键作用。他们在与设计对话的诠释者以及实验室成员交流基础上理解社会文化潮流的变化。通过获取、重组和集成各方面的知识提炼出突破性的产品内涵意义，形成新的、突破性的产品语言，向用户表达产品的情感价值。另一方面，这种中介能力还表现在他们将产品的内在意义传达给设计对话的诠释者和实验室成员，通过他们反过来影响社会文化潮流。

4.2 用户研究：挖掘发展中的问题

发展中的问题存在于用户的生活与行动之中，需要通过各种分析、推演而挖掘出来。用户研究数据主要基于对用户定性和定量的研究而获得。一般来说反映有关用户的知识包含厚数据和大数据两方面内容。

厚数据（thick data）是由定性研究方法而获得的用户知识。用户厚数据通常在心理学、社会学、人类学（民族志）等社会科学方法的介入下展开，反映出人行动背后的原因与价值观[9]。厚数据一般是建立在少量样本深入探究的基础上获得，反映的是各种事物、活动背后暗含的社会背景和文化关系。因此，对厚数据的研究不再遵循自然科学的因果逻辑和理性分析下的“还原”原则，而转向“理解”“解释”人类的个体心理与群体文化[10]。

近年来，大数据（Big Data）研究成为一门显学，它反映了大量样本调查的基础上获得定量分析结果。通过数据挖掘来揭示人的特定行为模式或生活习惯。如果说厚数据体现对用户的深度洞察，反映隐藏的、未被发现的社会和文化关系，大数据则体现用户研究的广度，反映出用户行为的规律和实时性。可以看出，大数据和厚数据两种知识是互为补充，从不同侧面反映出用户现状和潜在的知识内容和洞察角度，体现了对用户的全方位认知和理解。

通过用户研究而获得的各种数据，经过分析、总结能洞察用户思想与行为的各种趋势和方向，可以获得对用户体验需求的前瞻性认知。

4.3 产品迭代：解决存在的问题

存在的问题是显而易见，或经过简单分析就能了解到。然而，这不意味着它就是不重要的，相反，对存在问题的持续不断地解决更需要创造性方法。

产品迭代反映了持续不断地微创新，目标在于提升用户的使用体验，提高用户黏性，不断地给用户带来刺激和惊喜。任何产品的出现和更新换代，只有不断根据用户反馈进行自我迭代，顺应时代的潮流，保持旺盛的生命力，才能具有竞争力。同样只有经过持续不断地迭代，克服产品的同质化倾向，才能形成产品独特的核心竞争力，给用户带来与众不同的体验。因此，产品的迭代需要创造性的方法从结构实现、功能使用、成本控制、美学要素等方面予以解决。

所以说，基于潜在问题的解决，设计对话需要从宏观的社会文化和技术趋势入手，构建由诠释者组成的创新网络，创造对未来生活的看法，并通过设计实验室在企业内部形成共识而进入企业内部创新流程。基于发展中问题的用户研究，需要通过大数据和厚数据的分析，搭建用户场景与生活模型，形成对用户需求的挖掘，从而进入企业内部创新环节。基于存在问题的产品迭代，通过直接调查的数据与信息形成设计目标，协调企业内部的设计、制造、财务、市场等部门关系进行创新（见图4）。

可以看出，企业的工业设计创新体现了意义驱动、需求拉动和技术推动（技术顿悟部分）三种创新方式的综合运用，以合作、协同的方式整合社会经济文化、商业模式、工程技术、美学特征等相关因素，提出并解决不同层次的问题。对存在问题的解决是基础，构成企业工业设计创新基石，其他的问题解决均建立在此基础之上。

5.结论

本文基于“问题”层次构建工业设计创新模型，认为工业设计创新是一个系统而全面的问题发现与解决的行为，依据潜在的、发展中的和存在的三个问题层次需要构建设计对话、用户研究和产品迭代三个创新路径。同时本文对这三个创新路径的知识来源和创造方法提出研究思路，基于此形成完整而系统的工业设计创新体系。

首先，面对不同层次的问题需要整合的知识集各不相同。解决存在的问题，需要通过美学、材料、结构、功能的完善提高产品的可靠性、可用性、易用性和价值感，提升生产的便捷性以及制造成本。发展中的问题是基于用户需求、用户行为分析和使用场景的搭建，权衡技术发展与外在环境的因素，经过各种数据的调研与分析而解决。而对于潜在的问题，反映了重新创造未被用户认知的需求，需要通过广泛的社会、文化、技术的长期、持续的观察而获得，反映对未来生活的创造与引领。

其次，解决三种问题所需要调动的资源各不相同。对于存在的问题，主要调动企业内部的相关部门如研发部、市场部、生产部、设计部的力量进行持续创新；对发展中的问题需要除整合好企业内部各部门的创新力量外，更需要发挥产业链环节各企单位尤其是前期设计研究的作用，预测用户的使用需求；而对潜在的问题解决，除上述之外更要建立外部创新网络，在整个社会和文化环境中创造用户需求，建立新愿景。从知识领域来看，从技术知识到市场用户知识到意义知识的获取，反映了创新就是不断地打破组织边界实现知识来源扩展的过程。

第三，解决三种问题具有同样的价值，反映不同企业或者企业不同阶段的需要。固然，创造新的意义解决潜在的问题具有市场引领价值，然而并不是所有企业都有此能力和资源。对我国大量的中小制造业企业而言，提升用户的个性需求和使用体验可能更具意义。

注释:

[1]麦克·斯迪恩：《协同设计：一个共同探究和构思的过程》，见布鲁斯·布朗，理查德·布坎南等著：《设计问题（第二辑）》，孙志祥等译，北京：清华大学出版社，2016年第10页。

[2]邵健伟：《发掘问题：设计的知识、经验与批判思维》，见邵健伟编著：《产品设计新纪元：理论与实践》，北京：北京理工大学出版社，2009年，第100页。

[3]Treffinger，D.J.Creative Problem Solving：Overview and Educational Implications，Joural of Educational Psychology，1995(3)：301-312.

[4]徐蕾，倪嘉君：《设计驱动型创新国内外研究述评与未来展望》，《科技进步与对策》2015年第20期，第155-160页。

[5]王昀，林璐：《工业设计产学研协同创新生态圈的构建》，《包装工程》2017年第24期，第10-17页。

[6]陈国栋，陈圻：《设计驱动创新再审视：内涵与成长机制的视角》，《经济体制改革》2012年第1期，第127-131页。

[7]陈雪颂，陈劲：《设计驱动型创新理论最新进展评述》，《外国经济与管理》2016年第11期，第45-57页。

[8]罗伯托·维甘提：《第三种创新：设计驱动式创新如何缔造新的竞争法则》，戴莎译，北京：中国人民大学出版社，2014年，第141页。

[9]宋世祥：《百工里的人类学家》，台北：果力文化出版，2016年，第22页。

[10]胡飞，徐兴，刘志坚：《基于OMUKE和UPPA的用户研究方法》，《武汉理工大学学报》2009年第23卷，第173-176页。