人工智能技术在工业设计中的应用

刘慧莹

关键词：人工智能技术;工业设计;应用

自2006 年深度学习算法被提出以来，人工智能技术应用已取得突破性发展。数据的爆发式增长和计算机硬件的飞速提升，为人工智能技术发展提供了充分的“养料”，令人工智能技术在产业落地和商业化发展上成为了可能。随着以人工智能为主要代表的工业4.0 时代的到来，人工智能技术已渗入人们生活及工作的多个领域，作为与人们生活息息相关的工业设计，人工智能技术在工业设计中的应用已成为现代工业设计发展的趋势。

1 人工智能技术概述

1956 年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的科学家首次提出“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。人工智能是研究计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，通过构造具有一定智能的人工系统来研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。而人工智能技术是基于计算机网络和电子信息系统，融合哲学、社会心理学等內容的一门综合性很强的现代科学技术。人工智能技术作为一门新型应用型技术，主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术等。人工智能技术在这几年得到了突飞猛进的发展，被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。随着科学技术的发展，人工智能技术被逐渐应用到了工业设计领域，为人们生活提供了许多智能、便捷的产品，以满足人们对生活产品的智能行为需求和使用体验[1]。

2 工业设计概述

工业设计起源于1919 年德国的Bauhaus 学校，至今已有100 多年。1980 年国际工业设计协会联合会在第十一次年会上公布了工业设计定义：就批量生产的产品而言，凭借训练、技术知识、经验及视觉感受，而赋予材料、结构、构造、形态、色彩、表面加工、装饰以新的品质和资格。2017 年世界设计组织对工业设计重新定义：工业设计是驱动创新、成就商业成功的战略性解决问题的过程，通过创新性的产品、系统、服务和体验创造更美好的生活品质。在信息化和经济全球化的当代，工业设计日益渗透到人们社会生活的各个方面，作为面向现代工业生产服务的工业设计是以工业产品为主要对象，综合运用科技成果、社会、经济、文化和美学等知识，对产品的功能、结构、形态及包装等进行整合优化的集成创新活动。工业设计作为连接商业和用户的载体，不断向用户传递着企业的价值理念和服务宗旨，其所担当的角色是创新的探索者。未来，一定是通过设计让科技变得更有人情味儿;通过设计，让科技变得更加人性化、更加易用、成本更低，真正服务于用户，这才是工业设计在未来的真正价值。探索“科技+ 设计”的具体应用，利用科技不断放大设计的边界，是未来工业设计的重要使命。

3 人工智能技术在工业设计中的应用意义

设计服务于用户的产品是工业设计的主要目的。近年来，由于人工智能等前沿技术和工业设计的相结合，开创了制造业产品设计的新思维，掀起了一轮声势浩大的工业设计变革浪潮，同时引发了公众对传统工业设计的发展瓶颈和未来发展的深度思考。将人工智能技术融入工业设计，坚持以用户体验为核心，以市场与技术的迭代更新为导向，在充分考虑产品的使用环境、场景、人群、文化、商业模式等因素的基础上，设计出更加符合用户需求的智能化、个性化产品将是现代工业设计发展的趋势。

现今社会正处在飞速发展之中，人们普遍注重效率、体验和情感，伴随用户需求的多样化，工业设计需要不断的创新与提升。为给用户打造更加便捷、舒适的全新生活方式，更需要设计师不断创造性地解决问题。人工智能技术在工业设计中的应用意义主要在于两个方面：首先，对设计师本身而言，利用人工智能技术能让设计师快速了解和准确掌握客户需求，创造出更有想象力的产品，更好地完成产品设计;其次，对于产品和用户来说，利用人工智能技术可以提升产品的设计价值，不仅使产品在造型、功能、结构和材料等方面更加科学、合理，省去不必要的功能以及材料，又能使产品的整体美与社会文化功能得到大幅提升，同时还能有效增加用户对产品使用体验的良好认同感[2]。人工智能技术不仅给工业设计带来了巨大的改变和经济效益，还给人们的生活带来了诸多变化和便利。伴随人工智能技术的日益成熟，其在工业设计中的应用也将不断扩大。

4 人工智能技术在工业设计中的应用思路

随着社会的发展，人工智能技术已逐渐走进并融入人们的生活，计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术等在工业设计中得到广泛应用。

4.1 计算机视觉在工业设计中的应用

计算机视觉实际是一种生物感官模拟器，通过视觉技术来模拟人类眼球的工作状态。简单说来，计算机视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。在进行视觉技术应用过程中，摄像头将所采集到的图像转化为一种图形信号，这种信号会交由专用的图像处理器进行信息处理，处理系统会根据图像的分布情况及物体的大小、亮度、颜色等信息，将其转化为数字信号，之后图像处理系统会根据这些信号进行目标特征分析工作。在产品设计过程中，计算机视觉的价值主要表现为：可视化和交互性。具体而言，可视化有助于把产品的三维设计模型与实际世界重叠，从而增强设计师的现实视觉感受;交互性则表现为设计师可以借助计算机视觉界面进行信息交流，通过交互式的沟通，修改设计模型、协同创作产品、进行数字优化体验等，提升设计师对产品设计的创新与理解。

计算机视觉最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在工业设计中，可将计算机视觉应用在一些不适于人工作业的危险工作环境中或者人工视觉难以满足要求的场合中，用计算机视觉来替代人工视觉。如太空航行器和深海探测器的设计，通过计算机视觉能帮助设计师架起时空的望远镜，打破被局限在固定空间中的物理边界，让设计师在进行创作时有身临其境的感受。由于计算机视觉拥有可嵌入性，可以与其他科学技术相结合，因此可以为设计师实现更多设计可能性提供技术上的支持。在工业设计向数字化发展的大背景下，受人瞩目的无人驾驶汽车就是交通工具与人工智能技术相结合的典型设计案例[3]。设计师利用计算机视觉中的运动目标跟踪技术，将计算机视觉、自动控制等技术相结合，通过自动识别和跟踪对象，捕获工作环境与运动空间，让设计的汽车产品在物理世界和数字世界之间保持实时连通，以实现汽车的无人智能驾驶功能。

4.2 机器学习在工业设计中的应用

机器学习是研究实现人怎样使用计算机模拟或类学习活动的科学技术，是人工智能中最具智能特征、最前沿的技术研究领域之一。自20 世纪80 年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，已成为人工智能技术研究的重要课题之一。未来机器学习将在工业设计领域得到更为广泛的应用，因为一个工业设计产品是否具有学习能力已成为其是否具有“智能”的标志[4]。

传统的工业设计往往依赖手工建模，存在工作量大、设计成本较高、以往模型内部的几何形状、关系等知识得不到重复利用等问题。在工业设计中，凭借机器学习提供的支持，就能有效解决上述问题，这将有助于设计师快速实现工业设计建模，大幅降低传统工业设计中的人工工作量和经济投入成本。机器学习的好处之一就是确保设计师使用更少的时间和费用来完成给定的设计任务。在工业设计中通过建立机器学习系统，可以帮助设计师完成比较繁琐的数据搜集和整理工作，为产品设计提供实时的决策和支持，协助设计师完成产品方案的初步设计。具体而言，设计师只需要定义一些简单的条件，机器学习就会在后台运行，为设计师提供即时的动态设计反馈参考信息。工业设计方案的评定涉及到很多领域的知识，包括美学、人机工程学、社会心理学、加工制造工藝学、市场营销学等，通过采用机器学习中的专家系统，可以独立完成对工业设计方案的综合科学评判，以减少人为因素对评定结果的影响，从而实现设计方案的最优化选择。

4.3 自然语言处理在工业设计中的应用

人类语言经过数千年的发展，已经成为一种微妙的交流形式，承载着丰富的信息，这些信息往往超越语言本身。自然语言处理成为填补人类通信与数字数据鸿沟的一项重要技术。自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。简单来说，即是计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等一系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，完成用户所期望的结果。正如机械解放人类的双手一样，自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息。

在工业设计中，设计师的服务对象是用户，如何为用户提供更加科学、合理、个性化的产品，是每位设计师都需要面对的问题[5]。情感分析和个性化推荐作为日常生活中常见的自然语言处理应用，可以让设计师从大量的用户数据中识别和分析相关产品反馈信息，依据大数据和历史行为记录分析，预测出用户对使用产品的评价或偏好，以达到对用户意图的精准理解和快速匹配，从而实现产品的个性化设计服务，最终做到提升用户粘性的目的。机器翻译属于自然语言信息处理的一个分支，能够将一种自然语言自动生成为另一种自然语言又无需人类帮助的计算机系统。伴随通信技术与互联网技术的飞速发展、信息的急剧增加，以及工业设计国际交流合作的愈加紧密，机器翻译能让设计师更高效、低成本的跨越语言交流的障碍，快速准确地了解相关设计产品的各类信息。随着互联网的快速发展，网络信息量的不断增加，为设计出更好的产品，设计师需要获取更多的设计知识。传统的搜索引擎技术已经不能满足设计师越来越高的需求，而作为自然语言处理应用之一的自动问答技术，成为解决这一问题的有效手段[6]。在设计师提出相关设计知识问题后，自动问答技术在正确计算分析设计师所提问题的基础上，通过抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取到的答案反馈给设计师，以满足设计师对产品设计相关知识的需求。可以说自然语言处理适应了大数据时代的工业设计需求，弥补了人类交流（自然语言）与计算机理解（机器语言）之间的差距，实现了计算机在理解自然语言上像人类一样的智能化梦想。未来，自然语言处理在工业设计上的应用，将使设计师可以面对更加复杂的情况、解决更多的问题，更有目的性地对现有产品进行更新换代，从而设计出更加符合用户喜好、审美和使用需求的产品。

4.4 机器人技术在工业设计中的应用

机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的一项高新技术。机器人并不是在简单意义上代替人工的劳动，而是综合了人的特长和机器特长的一种拟人的电子机械装置，既有人对环境状态的快速反应和分析判断能力，又有机器可长时间持续工作、精确度高、抗恶劣环境的能力，从某种意义上说它也是机器进化过程的产物。

众所周知，机器人的内外部都有各种传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉，还包括效应器，可以使手、脚、长鼻、触角等动起来。早期的机器人技术难以满足实际工业设计的需求，但随着科技水平的不断提高，机器人技术在工业设计中的应用日益丰富。机器人能够模拟人类思维方式来解决工业设计中遇到的问题，通过自动发出类似基于人类的各种行为控制指令，在无人工干预的前提下自动做出并实施正确决策[7]。由于机器人具有质量稳定、速度可调节、抗疲劳等优势，它能辅助设计师完成对产品设计的各种常规操作程序，还能替代设计师完成危险系数较高的工作任务。与传统工业设计相比，在工业设计中应用机器人技术，能够有效地降低设计产品的故障率，提高设计产品的质量，同时还能降低生产成本，预防恶劣工作环境对设计师造成的伤害，减轻设计师的工作压力，大幅提高工业设计的效率及质量。如先进海洋机器人的引进，可以使深海探索成为可能，为设计师进行产品设计时提供更多的真实场景;多功能无人地面机器人的使用，可以取代设计师在风险较大的工作场所执行危险任务，完成更多复杂的作业。伴随机器人技术的逐渐成熟，使得设计师的设计潜能被不断发掘，与此同时借助机器人技术，设计师的奇思妙想也不再是天马行空，而是变得更加易于实现，这将有助于设计师更快、更好地构建产品，加快产品设计开发的创新步伐。

4.5 生物识别技术在工业设计中的应用

生物识别技术是利用生物个体自身拥有的、并且能够唯一识别其身份的生理特征或者行为特征，将光学、声学、生物传感器等技术手段与计算机信息技术相结合，进行身份自动辨识或认证的数字化识别技术。生物识别系统一般由信息采集、信息数据库、信息特征提取、信息匹配识别等部分组成。其中指纹识别技术因具有唯一性、终生不变性、安全性、可靠性、非侵害性等特性，已成为工业设计中应用最广泛的生物识别技术之一。

生物识别技术的出现提升了人们对产品功能的要求，方便快捷的操作体验是工业设计的重要前提，利用生物识别技术可以建立起人机之间的感性认知与交互功能，用户在进行操作时，只需轻轻一按或眼睛一眨、或轻声一说，即可完成操作[8]。生物识别技术在工业设计中进行应用时，需要从安全性、易操作性、美观性、经济性等方面进行统筹考虑。如当下，人脸识别技术已经非常成熟，在实际应用场景下，具有操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。根据富士通方面的数据，虹膜识别的错误识别可能为1/1500000，而苹果TouchID 的错误识别可能为1/50000，虹膜识别的准确率高达当前指纹识别的三十倍，且虹膜识别属于非接触式的识别，识别方式非常方便高效。此外，虹膜识别还具有唯一性、稳定性、不可复制性、活体检测等特点，综合来看，安全性能上虹膜识别占据绝对优势，安全等级来说是目前生物识别中最高的。因此，在未来虹膜识别将会凭借其超高的精确性和使用的便捷性、安全性，被设计师广泛地应用于工业设计之中。随着物联网时代的到来，生物识别技术在工业设计中将拥有更为广阔的市场应用前景，它不仅提高了人们生产生活的效率，同时也给人们的生活增添了更多的趣味。

5 结语

当前人工智能技术已进入快速发展阶段，以人工智能技术为代表的高新技术开辟了工业设计的崭新领域，为未来产品设计注入了新的动力。人工智能技术与工业设计的共同发展与相互结合，将有利于设计师摆脱既定的思维框架，借助人工智能技术提供的各种支持，可以激发设计师的创作灵感，开拓设计思路，使他们设计出的产品更加多样化与全面化。文章针对计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术在工业设计中的应用进行了探讨与研究。笔者认为，随着人工智能技术的不断进步，其在现代工业设计上的应用也将会越来越广，未来借助人工智能技术，设计师可以创造出更多经济、便捷、舒适的智能化产品，以满足人们对产品设计的个性化需求和定制化要求，从而更好地实现工业设计为用户服务的理念与宗旨。