人工智能生成内容赋能创新产品设计流程的机遇与挑战.pdfVIP

设计与科技

人工智能生成内容赋能创新产品设计流程的机遇

与挑战

TheOpportunitiesandChallengesaboutEmpoweringtheCreativeProcessinProductDesignwithArtificialIntelligence

GeneratedContent

吕杰锋/武汉理工大学艺术与设计学院

孙荦/武汉理工大学艺术与设计学院

摘要：随着人工智能技术的飞速进步，特别是人工智能生成内容在各个领域的广泛应用，产品设

计创新流程正经历着深刻的智能化变革。本文通过回顾传统并行式产品设计流程的各个阶段以

及AIGC（Artificial Intelligence-Generated Content，人工智能生成内容）融合设计领域案例研究，

提出AIGC赋能的创新产品设计流程模型，并剖析了当下产品设计领域需要把握的机遇和即将面

对的挑战。

关键词：人工智能生成内容 生成式人工智能 产品设计 设计流程

自从1956年的达特茅斯会议正式将人工度始终不减，并随着技术迭代升级，已成功催

智能（ArtificialIntelligence，以下简称“AI”）确生出大量采用AIGC赋能创新设计的案例。各

立为一个独立的研究领域以来，人工智能历经专业背景的设计从业者也开始积极探究如何将

了理论架构的不断构建与实践应用的持续拓AIGC技术整合进自身的设计流程中，以实现设

展。历史上遭遇过数次技术发展瓶颈，并引发计创新。AIGC作为当前时代推动产业变革的关

了“AI寒冬”。直到2022年11月，美国OpenAI键驱动力之一，为产品设计流程带来的深刻转

（开放人工智能研究中心）推出的ChatGPT（Chat变与挑战性议题，是值得学界和业界进行深度

GenerativePre-trainedTransformer，聊天机器剖析和研究的。

人程序）-3.5版本模型在短短两个月内迅速积

累了超过一亿的月活跃用户量。这一标志性事一、AIGC与设计

件有力地重塑了公众对“人工智能”概念的认

知焦点，进一步催化了其他具有显著实用价（一）AIGC的发展历程与关键技术

值的AI模型向日常生活及生产场景中的广泛内容的生成模式随着互联网的演进经历

渗透。特别是在设计行业中，生成式人工智能了三个里程碑式的阶段：首先是Web1.0时代

（GenerativeArtificialIntelligence，简称“GAI”）以专家为核心的内容生产机制，即专家生成

作为AI的一个重要分支，与之相关的讨论热内容（Professionally-GeneratedContent，简称

028

“PGC”）；其次是Web2.0时代用户积极参与创最为普遍的应用方式。强化学习的引入则可以

作的用户生成内容（User-GeneratedContent，简促进部分类型的AIGC模型在实际应用场景中

称“UGC”）；最后是今天的Web3.0时代，人通过与环境互动的方式优化其决策策略。同时，

工智能生成内容崭露头角并占据主导地位。生生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets，简

成式人工智能作为这一新兴领域的核心技术体称“GANs”）技术采用生成器与鉴别器的动态博

系，涵盖了能够创造性地生成文本、图像、音弈机制，实现对真实数据分布的学习与模拟，

频及视频等多元形式数据的智能系统，其中当从而生成逼真度较高的高质量数据。这种技术

下热议的技术实例如ChatGPT、StableDiffusion结合计算机视觉技术构成了现代图像生