人工智能技术背景下的设计趋势研究：设计的未来 & 未来的设计

人工智能技术背景下的设计趋势研究设计的未来&未来的设计 目录 Contents 序言06 引言07 研究方法12 13 致谢 编纂委员会14 工具革新 15 趋势一从数字资产到模型资产，设计要素迎来全面升级17趋势二从单点助力到全流程加速，生成式AI带来效率的大幅提升19趋势三设计更加开放创新，生成式AI让每个想法都能被看见21趋势四从点到面，生成式AI加速设计应用场景的无限扩展22 能力升级 EE 趋势五生成式人工智能成为点燃创意火花，将灵感转化为现实的催化剂35趋势六从手工到智能，生成式人工智能加速创意原型的可行性验证37趋势七从设计执行者向决策者转型，设计师能力模型将全面升级40 流程重塑 44 趋势八从人机协作到人智协同，生成式人工智能重塑设计流程46趋势九设计师迎来解放双手，深化思考的全新工作模式48 生态进化 61 趋势十63设计生态迎来多元、开放和融合创新的新篇章 报告概览 趋势二：从单点助力到全流程加速生成式AI带来效率的大幅提升 趋势一:从数字资产到模型资产，设计要素迎来全面升级 大模型已经成为重要的设计资产，尤其是随着多模态理解和生成技术的广泛应用，它们极大地助力设计师创造出更加多元和丰富的设计元素。设计师的工作模式也逐渐从原本依赖大量人工搜集素材的原型制作，演进到通过选择合适的模型应用、利用丰富的提示词来引导大模型产出创意和设计原型，或是针对特定需求，基于专有数据对模型进行微调。这一转变不仅提升了设计的效率和质量，也为创新提供了新的可能。 设计制作离不开工具的辅助，如今设计的各个环节都开始探索如何集成大模型能力。在需求理解初期，人工智能在更短的时间内帮助设计师做数据分析和趋势洞察，从趋势中抓取设计创意和概念原型。在原型迭代时，人工智能可以部分自动化重复性的设计任务，如图像编辑、视频生成、3D原型生成等，为设计师节省了大量的人力与时间成本，使设计师能够专注于更具创造性和战略意义的工作。在满足个性化设计需求时，生成式人工智能可以深入分析用户数据，生成符合目标受众的方案供设计师挑选。 趋势三：设计更加开放创新，生成式AI让每个想法都能被看见 趋势四：从点到面，生成式AI加速设计应用场景的无限扩展 大模型服务和应用开发平台正在持续迭代，帮助设计师更好的使用模型。对于设计师来说，大模型服务和应用开发平台通过提供多样化、高效且易用的设计工具，显著降低了设计入门的门槛，让设计工作更加容易上手。此外，人工智能技术的发展为年轻人提供了学习设计和尝试创作的机会，模型社区提供了丰富的大模型、应用开发工具和海量设计素材，大幅降低学习门槛，使得初学者能够轻松开始人工智能辅助的设计创作。 随着模型能力的提升，各类生成式人工智能应用将逐渐进入真实生产环境，帮助设计师和工程师进行复杂任务的规划和决策。未来，设计智能体将在任务规划和设计工具的组合使用、知识增强、记忆增强上带来新的突破，在特定领域自主拆解任务并执行、同时与设计师协同，辅助设计师决策，成为设计师的得力助手。 报告概览 趋势五：生成式人工智能成为点燃创意火花，将灵感转化为现实的催化剂 趋势六： 从手工到智能，生成式人工智能加速创意原型的可行性验证 生成式人工智能辅助大量素材和创意生成，增强设计师创意表达，释放创造力。设计师们只需简述创作意图，大模型便能在忠于原概念的同时，激发无限灵感，孕育出丰富多元的创意方案，引领设计师探索新的思路和创意路径。 生成式人工智能加速了从创意到原型的验证过程，为设计师带来快速原型生成、自动布局与响应式设计、智能交互和动画生成、多模态原型实现、高保真度3D模型生成以及全面的方案修改建议。 趋势八：从人机协作到人智协同，生成式人工智能重塑设计流程 趋势七：从设计执行者向决策者转型设计师能力模型将全面升级 新一代设计师的能力培养，除了专业能力，创造力、思辨力和决策力显得尤为重要。他们需要深刻理解设计需求、具备全局视角，并且能够进行有效沟通和决策。同时，能够熟练运用人工智能做设计的新角色应运而生，他们将能够更有效地与人工智能协作，创造出更加个性化和创新的设计方案。 人工智能技术的融入正重塑设计服务的组织形态和生产关系，推动其向更灵活、更敏捷的方向发展。设计师会持续在设计流程中起主导作用，在整合技术和工具后，结合模型产出，简化设计流程。他们不仅仅是任务执行者，而是成为了设计方案的综合管理者，负责对整体设计方案的全方位评估，完成跨组织的沟通协作，确保设计方案的创新和落地。生成式人工智能让跨组织协同、需求验证变得更容易、降低风险识别和设计管理难度。 报告概览 趋势十：设计生态迎来多元、开放和融合创新的新篇章 趋势九：设计师迎来解放双手深化思考的全新工作模式 政府、产业、高校正在积极合作，加速生成式人工智能和设计领域的融合发展。主导人工智能技术的领先科技公司成为设计生态的重要参与者和实践者。产教协同育人，面向智能设计时代培养新一代设计师；同时，智能设计协作的边界也在被打破，人工智能模型服务平台和社区已经成为每个人都能创作和表达的平台。人工智能设计领军人物、人工智能设计应用开发者、产品经理和艺术家互相碰撞，共同开启智能设计新篇章。 设计师能够从模型生成的大量素材中做选择，寻找创意灵感、基于模型微调把控效果图细节。通过人工智能效果图的生成和精修，设计师在3到5天内就能完成以往需要数月的工作，这不仅改变了设计师在绘图和思考上的时间和精力分配，也有助于他们专注于创意本身，包括故事的表现力和感染力，用创新的设计方案解决问题。在全新的工作模式下，设计团队将更注重价值创造。 序言 柳冠中 清华大学文科资深教授 设计是无言的服务，无声的命令。随着人工智能技术的飞速发展，设计领域正迎来前所未有的变革机遇。生成式人工智能应用正迅速拓展其边界，从艺术创作、游戏设计、数字化营销、影视制作，到新闻采编、社交娱乐、汽车设计和服装设计，极大地激发生产力和创造力潜能。面对生成式人工智能与设计的融合，我们既要掌握技术发展趋势，通过技术创造性地解决设计问题，也要辩证地看到技术对设计未来的影响，回归设计的本质，思考智能设计时代设计师的价值、使命与责任。 为此，我们需要关注如下几个问题：首先，设计师依旧是设计创作的主体，如何在未来的设计中引领创新，发挥人的主观能动性，理解需求、定义问题、创造新的产品形态，产业创新和社会创新通过人工智能技术实现换道超车是新一代设计师的使命。其次，智能设计时代设计师需关注如何实现跨界合作，在生产流程重塑、生产关系和组织能力升级的过程中，通过协同创新来实现设计方案的质量提升。第三，人类设计师如何通过数据和模型，来表达人类价值观，让模型深度理解人类的主体创作意识变的尤为重要。设计师的视野、思辨力、对文化价值的理解，设计风险识别，设计方案细节的把控，将决定整体设计质量。第四，设计师如何用好生成式人工智能来创造新的美学，经典文化是否能够被生成式人工智能技术激活，未来基于经典文化的大模型将成为文化传承的一部分。 作为国际领先的云计算厂商，阿里云在构建生成式人工智能全栈技术能力的同时，也为设计专业人士提供了智能设计平合和丰富的实践经验和指导。本报告结合了阿里云智能设计部和访谈嘉宾在不同领域丰富的设计实践案例，呈现了生成式人工智能如何在工具革新、能力升级、流程重塑和生态进化四个方面引领设计变革。报告启发了我们对设计的未来进行深入思考，以及智能设计时代需要怎样的设计师，设计生产如何繁荣发展，设计、技术和商业如何实现跨界融合与创新。 引言 李剑叶 阿里云智能集团设计部总经理、北京冬奥会火炬设计师 技术的发展并不是严格意义上的线性过程，尽管从宏观的角度来看它确实是按部就班的演进过程，但是在某些非线性的跃迁阶段后，我们普遍会观察到盛大的技术裂变和交叉融合；正如工业革命引发的技术裂变逐渐影响并重塑现代文明、人类社会及其生活方式，同时也塑造了设计本身；生成式人工智能技术的到来正在引发一场新的变革。设计，作为一门交叉学科，在应用生成式人工智能技术的领域中，正走在创新探索的最前沿。新技术带来的全面工具革新催生了设计能力的升维和设计角色的进化；AI的介入加之设计范畴和对象的外拓，引发了设计流程的重塑；新技术给设计思维带来的变化，也迫切需要一场深刻的讨论；这场宏大的生成式人工智能新技术的“设计实践”离不开设计生态参与者的共同努力，政府、产业、高校需要更紧密的合作，而技术和设计更密切的对话也将推动技术进步的加速和设计价值的放大。 生成式人工智能驱动产业变革 作为人工智能技术的前沿，生成式人工智能具备强大的自然语言处理能力、模式学习与泛化能力，以及多模态内容理解和生成能力。它能够通过深度学习算法自动创造文本、图像、音频和代码等。在不同的设计领域，生成式人工智能已经被用来激发创意、探索新风格、制作原型和创造动画，极大地提高了品牌营销、游戏开发、电影制作、工业设计和在线购物等设计场景的生产效率和创新能力。 生成生成式人工智能技术迎来快速发展。从斯坦福大学的“以人为本"人工智能研究所（StanfordHAI）发布的《2024年人工智能指数报告》研究报告我们可以看出，人工智能技术的快速发展对社会产生了深远影响，报告也指出了在负责任的AI实践、技术多样性和公众理解方面存在的挑战。一些研究评估了人工智能对劳动力的影响，表明人工智能使工人能够更快地完成任务并提高他们的工作成果质量。这些研究还展示了人工智能有潜力弥合低技能和高技能工人之间的技能差距。然而，其他研究警告说，如果没有适当的监督使用人工智能，可能会导致表现下降。未来的人工智能有望构建出能够执行复杂任务规划的统一世界模型，从回答简单的问题，发展到解决长链路的复杂任务，实现一定范围内的自动化生产。 人工智能在某些任务上超越了人类 截至2023年，从部分人工智能指数技术性能基准与人类性能对比的结果来看，人工智能在包括图像分类、视觉推理和英语理解在内的一些基准测试任务上已经超越了人类的表现。然而，AI在更复杂的任务上，比如竞赛数学、视觉常识推理和规划等方面，仍然落后于人类。这揭示AI在需要深层次理解和创造性思维的领域具有一定的局限性。 产业界继续在前沿人工智能研究中占据主导地位 在2023年，产业界产出了51个值得注意的机器学习模型，而学术界贡献了15个，由产业界与学术界合作产生的值得注意的模型数量达到了21个，创下了新高。 从产业规模来看，根据工信部发布的数据，截至2023年，我国人工智能核心产业规模已达到5000亿元，人工智能企业数量超过4400家[1]，仅次于美国，位居全球第二。生成式人工智能，作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在推动各行业的深度变革，为企业和员工带来效率提升、业务创新和用户体验的全面升级。从应用场景来看，生成式人工智能正从商业分析、办公自动化、知识管理、智能搜索、智能编程等数字领域的应用走向物理世界，从人机交互转向具身交互，并对零售、金融、医疗、教育、影视娱乐、交通物流、公共服务等多个行业，以及人们的生产和生活方式产生深远影响。在这样的历史机遇面前，如何充分释放新科技革命带来的增长红利，让设计师具备更强的竞争力，成为我们重点需要关注的问题。 设计师正成为推动设计创新、引领智能设计新时代的中坚力量 在这场由人工智能引领的产业变革中，智能设计正成为推动产品和服务创新的关键力量。工业生产对设计的需求已经从单纯的外观美化转变为涉及产品定义、体验设计、品牌形象塑造、用户心智构建等核心环节。设计和生产不再是孤立的环节，而是通过跨界合作和协同创新来推动产品和服务的升级。人工智能不仅帮助设计师缩短设计周期，还增强了他们的设计实现能力，提升了设计师的创造力、表达力和执行效率。在智能设计时代，生成式人工智能正成为创意发散、原型设计、设计方案执行的重要工具，推动设计行业进行系统性变革。这不仅是技术层面的革新，更是对设计思维和实践方式的全面刷新，预示着一个开放创新的设计新时代的到来。 在今年的阿里巴巴D20全球设计院长