智能輔助設(shè)計(jì)工具有效介入設(shè)計(jì)構(gòu)思流程的植物角設(shè)計(jì)研究與實(shí)踐

摘要：為探究智能輔助設(shè)計(jì)工具如何有效介入設(shè)計(jì)構(gòu)思，提高設(shè)計(jì)構(gòu)思階段的效率以及AIGC輔助設(shè)計(jì)的可控性。提出一種“設(shè)計(jì)師＋AI”的設(shè)計(jì)構(gòu)思流程模型，融合混搭法和智能輔助設(shè)計(jì)工具，系統(tǒng)把控方案輸出邏輯并產(chǎn)出大量的初步方案。通過專家評(píng)審和多主體多屬性決策兩輪收斂，將最終篩選結(jié)果的設(shè)計(jì)元素優(yōu)化整合，確定最終設(shè)計(jì)方案。文章通過“設(shè)計(jì)師＋AI”構(gòu)思流程的應(yīng)用，提高了應(yīng)用智能輔助設(shè)計(jì)工具生成創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的可控性。該設(shè)計(jì)構(gòu)思流程的應(yīng)用，有效促進(jìn)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意生成，使設(shè)計(jì)范例具有動(dòng)態(tài)特征，提升設(shè)計(jì)構(gòu)思流程的效率和輸出質(zhì)量，完善AIGC技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)構(gòu)思流程中的具體應(yīng)用路徑。

關(guān)鍵詞：設(shè)計(jì)構(gòu)思；設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)；生成式人工智能（AIGC）；混搭法；智能輔助設(shè)計(jì)工具

中圖分類號(hào)：TB472文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-0069（2025）12-0096-05

引言

設(shè)計(jì)構(gòu)思作為產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程中的重要環(huán)節(jié)，其關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)靈感的產(chǎn)生，靈感刺激可以觸發(fā)創(chuàng)意的產(chǎn)生，并為去符號(hào)化的心理表征提供錨點(diǎn)，從而為設(shè)計(jì)者的靈感挖掘提供重要的幫助。在設(shè)計(jì)構(gòu)思階段，設(shè)計(jì)師通常需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力將收集到的設(shè)計(jì)背景、用戶需求，通過頭腦風(fēng)暴、混搭法（Mashup）、草圖繪制、原型構(gòu)建等方法多維發(fā)散與收斂，以探索符合用戶需求的最優(yōu)解。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)構(gòu)思流程因效率與表達(dá)限制，難以快速聚焦到目標(biāo)方案。生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，簡稱AIGC）的出現(xiàn)給設(shè)計(jì)行業(yè)帶來了全新的發(fā)展契機(jī)，ChatGPT和Midjourney等智能輔助設(shè)計(jì)工具展現(xiàn)出強(qiáng)大的內(nèi)容生成能力，能根據(jù)用戶的需求隨機(jī)生成大量的文本、圖像和視頻內(nèi)容，給傳統(tǒng)設(shè)計(jì)構(gòu)思帶來了巨大沖擊。越來越多的設(shè)計(jì)師和研究人員將智能輔助設(shè)計(jì)工具用于設(shè)計(jì)領(lǐng)域的各項(xiàng)研究，以期提高創(chuàng)意產(chǎn)生的效率和質(zhì)量。然而，研究主要集中于智能輔助設(shè)計(jì)工具在各個(gè)離散任務(wù)中的應(yīng)用，缺乏系統(tǒng)性的流程框架，且鮮少有學(xué)者探討關(guān)于智能輔助設(shè)計(jì)工具生成內(nèi)容的評(píng)估與篩選。為提高AIGC技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)構(gòu)思流程中的規(guī)范化應(yīng)用，本文構(gòu)建了介入AIGC技術(shù)的設(shè)計(jì)構(gòu)思流程模型，以植物角設(shè)計(jì)為例，結(jié)合混搭法和智能輔助設(shè)計(jì)工具對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行多維度發(fā)散，通過專家評(píng)審和多主體多屬性決策對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行兩輪收斂，篩選出貼合用戶需求的初步方案，通過草圖方案優(yōu)化尺寸與細(xì)節(jié)并完成最終原型構(gòu)建。

一、AIGC技術(shù)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著近幾年深度學(xué)習(xí)和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANS）等技術(shù)的突破，生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）技術(shù)迎來了跨越式的發(fā)展，成為了全球矚目的熱點(diǎn)。基于AIGC技術(shù)的智能輔助設(shè)計(jì)工具能夠快速的通過文本、圖像描述生成文本、圖片、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容。其在設(shè)計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力，在文本構(gòu)思上，ChatGPT4.0為用戶生成多方位多角度的調(diào)研材料并提供多維度的解決方案；在圖示表達(dá)上，Midjourney通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能生成特定的風(fēng)格和美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)元素，為設(shè)計(jì)師快速提供靈感和參考。

AIGC的快速發(fā)展對(duì)設(shè)計(jì)與教育領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性影響，學(xué)界正逐步探索其介入設(shè)計(jì)的路徑與價(jià)值。Huang等[1]通過研究將AIGC技術(shù)應(yīng)用于設(shè)計(jì)構(gòu)思階段探尋學(xué)生自我效能和學(xué)習(xí)能力的影響；Zhou等[2]馮明陽等研究人工智能增強(qiáng)設(shè)計(jì)對(duì)于類比推理能力以及設(shè)計(jì)迭代的影響。[3]探討了在AIGC技術(shù)對(duì)于設(shè)計(jì)行業(yè)的沖擊和對(duì)設(shè)計(jì)教育的影響以及AICG如何賦能高校的設(shè)計(jì)教育的重構(gòu)。隨著研究的深入，研究者將AIGC帶入設(shè)計(jì)的細(xì)分領(lǐng)域，探究具體的智能輔助設(shè)計(jì)工具在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。在工業(yè)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)構(gòu)思階段，Wu等[4]提出了AIGC驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品配色設(shè)計(jì)方法，以家用吸塵器為例，應(yīng)用ChatGPT和Midjourney完成產(chǎn)品色彩搭配和造型設(shè)計(jì)的研究并通過專家和消費(fèi)者的評(píng)估驗(yàn)證其方法的有效性。李振鵬等[5]以家庭種植產(chǎn)品為例，將ChatGPT與感性工學(xué)（KE）和層次分析法（AHP）結(jié)合，量化用戶感性與功能需求，構(gòu)建設(shè)計(jì)輸入框架，再通過Midjourney輸出方案，提升了AIGC技術(shù)在設(shè)計(jì)產(chǎn)出方面的可控性與合理性。路鵬等[6]提出基于AIGC的產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)方法，結(jié)合ChatGPT和Midjourney，以及灰色關(guān)聯(lián)分析法（GRA）和層次分析法（AHP），通過用戶意象需求分析、造型意象轉(zhuǎn)化、定量評(píng)價(jià)等步驟，以電動(dòng)摩托車和家用吸塵器為例進(jìn)行案例分析，探討AIGC技術(shù)對(duì)產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)的賦能作用。

總體而言，整合AI輔助工具的設(shè)計(jì)輸出過程能夠拓寬設(shè)計(jì)師的思維邊界，為設(shè)計(jì)師提供了快速生成創(chuàng)意的可能性。然而，在把握AI輔助工具作為設(shè)計(jì)輸出的可控性上，現(xiàn)有的研究成果并不理想，沒有一個(gè)較為完整的構(gòu)思流程去控制智能工具的輸出邏輯。并且已有的整合AI輔助工具的設(shè)計(jì)研究對(duì)于方案的篩選和評(píng)價(jià)的探索依然較少。鑒于此，提出本文的兩個(gè)研究目標(biāo)：①在運(yùn)用AIGC技術(shù)設(shè)計(jì)輸出過程中，減少智能輔助設(shè)計(jì)工具生成方案的隨機(jī)性，提高AIGC輔助設(shè)計(jì)的效率。②構(gòu)建AI設(shè)計(jì)方案的篩選和評(píng)估體系，形成發(fā)散收斂閉環(huán)的規(guī)范化工業(yè)設(shè)計(jì)構(gòu)思流程框架。

二、介入智能輔助設(shè)計(jì)工具的設(shè)計(jì)構(gòu)思流程

基于本文的研究目標(biāo)提出一個(gè)整合AIGC的雙鉆模型（如圖1），通過多次發(fā)散與收斂提高設(shè)計(jì)效率與輸出質(zhì)量。其中智能輔助工具的介入主要聚焦于“第二鉆”的設(shè)計(jì)構(gòu)思階段，在需求轉(zhuǎn)換上借助ChatGP4.0輔助設(shè)計(jì)師將需求轉(zhuǎn)換為意向關(guān)聯(lián)物，進(jìn)一步結(jié)合混搭法和Midjourney發(fā)散大量可視化的初步設(shè)計(jì)方案。最后通過專家評(píng)審和多類別評(píng)價(jià)兩輪收斂得出最優(yōu)方案，并通過草圖優(yōu)化細(xì)節(jié)構(gòu)建最終設(shè)計(jì)方案。在設(shè)計(jì)構(gòu)思階段具體應(yīng)用中提出“設(shè)計(jì)師＋AI”的規(guī)范化設(shè)計(jì)構(gòu)思流程模型（如圖2），整個(gè)流程以設(shè)計(jì)師為主導(dǎo)，把握具體需求分析和問題定義；基于AIGC技術(shù)的智能輔助設(shè)計(jì)工具輸出結(jié)構(gòu)化多維度的文本分析以及大量可視化圖像輔助設(shè)計(jì)師高效完成設(shè)計(jì)方案構(gòu)思設(shè)計(jì)方案構(gòu)思。

用戶需求分析到產(chǎn)品意向轉(zhuǎn)換階段，設(shè)計(jì)師通過用戶訪談、調(diào)查問卷等實(shí)地調(diào)研以及對(duì)用戶心理行為等分析。在此調(diào)研過程中，設(shè)計(jì)師結(jié)合GPT4.0對(duì)于用戶調(diào)研階段的信息進(jìn)行增補(bǔ)，規(guī)避個(gè)人調(diào)研信息的不足，確保調(diào)研結(jié)果的全面性。ChatGPT4.0以其高效的內(nèi)容生成能力和互動(dòng)性的知識(shí)的輸出，在設(shè)計(jì)調(diào)研、模擬用戶角色、創(chuàng)意生成等方面為設(shè)計(jì)師提供更加全面的加持。在分析總結(jié)出用戶需求的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Kano模型需求分類法對(duì)用戶需求進(jìn)行歸類，再結(jié)合ChatGPT4.0輔助設(shè)計(jì)師將用戶的層級(jí)需求轉(zhuǎn)化為多樣化的產(chǎn)品主體、功能性部件、技術(shù)性部件等意向關(guān)聯(lián)物。在造型設(shè)計(jì)方案輸出階段，運(yùn)用混搭法推進(jìn)思維發(fā)散的廣度，并將思維串聯(lián)在一條邏輯主線上[7]。將已劃分的三類需求層次轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品關(guān)聯(lián)物，進(jìn)行隨機(jī)組合，形成一個(gè)混搭陣列。再將三類產(chǎn)品關(guān)聯(lián)物隨機(jī)組合的結(jié)構(gòu)解釋成“prompt”，導(dǎo)入到Midjourney生成初步設(shè)計(jì)方案。值得注意的是，在使用Midjourney生成方案的過程中，用到了兩種圖片生成方法，一種是基于隨機(jī)組合結(jié)構(gòu)的文本描述的文生圖功能，另一種使用了“blend”功能將不同類別關(guān)聯(lián)物的意向圖直接混搭，以圖生圖的形式輸出設(shè)計(jì)方案。設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)與收斂階段，將大量的初步方案匯總為數(shù)據(jù)集，通過專家評(píng)審?fù)瓿傻谝惠喎桨甘諗?。再邀?qǐng)專業(yè)設(shè)計(jì)師、用戶、利益相關(guān)者等對(duì)收斂結(jié)果進(jìn)行多類別多指標(biāo)評(píng)估，收集形成平均化的多指標(biāo)評(píng)估量表，運(yùn)用熵權(quán)法和TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為綜合評(píng)價(jià)值，進(jìn)行優(yōu)劣解的排序。方案優(yōu)化與模型構(gòu)建階段，在第二輪收斂結(jié)果的基礎(chǔ)上提取最佳造型、材質(zhì)配色以及特色設(shè)計(jì)元素等特征，并通過草圖優(yōu)化結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)和人機(jī)尺寸比例，確定最終設(shè)計(jì)方案，進(jìn)行模型的構(gòu)建和渲染。

三、植物角造型設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例

本文以中小學(xué)教室場(chǎng)景下的植物角設(shè)計(jì)案例，來論述整合AIGC技術(shù)設(shè)計(jì)構(gòu)思流程的實(shí)際應(yīng)用。植物角作為最新《中國兒童發(fā)展綱要（2021-2030）》提倡下的一類創(chuàng)新性產(chǎn)品設(shè)計(jì)，尚未在市場(chǎng)上普及，人們對(duì)于植物角的認(rèn)知也沒有出現(xiàn)高度符號(hào)化。此類創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)，具有很大的創(chuàng)意空間，在這類產(chǎn)品設(shè)計(jì)中介入AIGC工具能夠充分發(fā)揮AI天馬行空的創(chuàng)意生成能力，為植物角設(shè)計(jì)提供更加多元，富有創(chuàng)意的解決方案。

（一）需求分類及意向轉(zhuǎn)換

在植物角產(chǎn)品設(shè)計(jì)前期調(diào)研過程中，已通過多層次調(diào)研獲悉產(chǎn)品的設(shè)計(jì)需求。對(duì)于政策解讀，了解到中小學(xué)勞動(dòng)教育在教學(xué)體系中逐漸占有重要地位，鼓勵(lì)中小學(xué)生通過種植、養(yǎng)殖以促進(jìn)身心的健康發(fā)展。對(duì)學(xué)生、教師、家長等相關(guān)用戶群體的訪談和問卷調(diào)研，進(jìn)一步了解用戶使用需求和期望。家長期望透過植物角培養(yǎng)孩子動(dòng)手能力及勞動(dòng)意識(shí)。老師希望產(chǎn)品與現(xiàn)有的空間適配，有統(tǒng)一的養(yǎng)護(hù)規(guī)范，避免教室臟亂。學(xué)生則重視產(chǎn)品使用體驗(yàn)，是否可以DIY以彰顯班級(jí)特色。綜合整理得到植物角設(shè)計(jì)需求層級(jí)（見表1）。采用了Kano模型需求分類方法[8]，將表1中的二級(jí)需求分為三個(gè)線性需求層級(jí)：必備需求，期望需求，魅力需求（具體見表2），便于在混搭過程中能更精確的進(jìn)行各需求間的搭配。其中，必備需求被認(rèn)為是理所當(dāng)然的功能；一元需求是用戶期望具備的功能，與用戶滿意度呈線性關(guān)系；魅力需求則是超出用戶預(yù)期的功能和特點(diǎn)，能夠給用戶帶來額外的價(jià)值和驚喜。

（二）結(jié)合混搭法與Midjourney的創(chuàng)意發(fā)散流程

基于Kano需求分類方法，在混搭的過程中，則需要將不同層級(jí)的需求轉(zhuǎn)化為不同的產(chǎn)品元素、功能性部件、相關(guān)技術(shù)等，再進(jìn)行隨機(jī)的組合（如圖3）。在此步驟中，必備需求被轉(zhuǎn)化為具有主體基本功能的現(xiàn)有產(chǎn)品以及現(xiàn)有教室配套產(chǎn)品，例如置物架、洞洞板、講臺(tái)等。一元需求被轉(zhuǎn)化為用戶比較期望的功能性部件，例如可調(diào)節(jié)高度的支架、指導(dǎo)用戶操作的種植卡片等。魅力需求則轉(zhuǎn)換為讓人驚艷的功能或技術(shù)，例如自動(dòng)灌溉系統(tǒng)、溫濕度控制系統(tǒng)等?；齑罘ǖ倪\(yùn)用為設(shè)計(jì)構(gòu)思提供突破式的創(chuàng)新思路，提高思維發(fā)散的廣度與靈活性，并遵循多層次需求間的相互匹配，將發(fā)散思維串聯(lián)在一條邏輯主線上。

其次，運(yùn)用兩種生圖的方法將混搭法與Midjourney深度的融合（如圖4）。一種是文生圖的方法，通過對(duì)混搭法中不同需求層次之間的要素連接進(jìn)行解釋，將各個(gè)元素的功能性特點(diǎn)轉(zhuǎn)換為文本描述，作為“prompt”導(dǎo)入Midjourney中生成效果圖。此方法根植于對(duì)混搭法各個(gè)需求層次之間的組合邏輯，將文本語言轉(zhuǎn)化為圖示語言，相較于單一的混搭法這種方法可以更直觀的呈現(xiàn)設(shè)計(jì)思維的多樣性。另一種圖生圖的方法，使用Midjourney中的“blend”功能，將混搭法中不同屬性的產(chǎn)品圖例進(jìn)行混合，生成具有兩者混合特征的效果圖。這一方法實(shí)現(xiàn)了不同設(shè)計(jì)元素在視覺層面的直接融合，使其能夠快速展現(xiàn)多樣化的設(shè)計(jì)方案。

通過兩種生圖方式結(jié)合使用，本文創(chuàng)新提出基于混搭法和Midjourney結(jié)合的思維發(fā)散方法。該方法結(jié)合混搭法思維的發(fā)散性和邏輯性，以及AIGC技術(shù)在圖像生成的效率和質(zhì)量等優(yōu)勢(shì)，為設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)構(gòu)思階段拓寬思維發(fā)散的廣度提升了設(shè)計(jì)構(gòu)思的效率。

（三）植物角造型方案數(shù)據(jù)集構(gòu)建

在運(yùn)用混搭法和Midjourney結(jié)合的兩種生圖方式引導(dǎo)思維發(fā)散后，匯總收集成方案數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集以必備需求轉(zhuǎn)化而來的置物架書架、洞洞板、黑板、講臺(tái)等4類產(chǎn)品的主體形式作為數(shù)據(jù)劃分的層次（如圖5，因數(shù)據(jù)集過大此處僅以“置物架書架”這一類數(shù)據(jù)集作為示例）。此外，新增第5類產(chǎn)品層次，特色模塊區(qū)（如圖6）。在運(yùn)用Midjourney生成目標(biāo)產(chǎn)品效果圖過程中，類似于產(chǎn)品特色功能區(qū)的此類嵌入式的局部特征形態(tài)不能夠被清晰的表達(dá)。在生圖的過程中，我們將這一類特色產(chǎn)品功能區(qū)單獨(dú)進(jìn)行文本或者圖示的描述生成效果圖，單獨(dú)劃分為一個(gè)類別，以供清晰的展示局部功能性設(shè)計(jì)。

在目標(biāo)圖像生成和收集過程中并沒有完全依照?qǐng)D2中各個(gè)屬性“1+1+1”線性連接關(guān)系來生成目標(biāo)圖像。根據(jù)用戶需求也會(huì)以一對(duì)多的形式，例如“置物架”加上“扶手”和“萬向輪”再加上“溫濕度控制系統(tǒng)”和“自動(dòng)灌溉系統(tǒng)”等類似于把一個(gè)主體元素加上多個(gè)功能屬性以及多個(gè)技術(shù)元素混合來生成圖像。這一階段在把握整體構(gòu)思邏輯的同時(shí)，存在一定的模糊性，這種模糊性反映了設(shè)計(jì)師主體在思維發(fā)散階段的靈活性以及不確定性。在這一階段設(shè)計(jì)師不僅可以按照既定的邏輯框架來發(fā)散思維，同時(shí)允許設(shè)計(jì)師根據(jù)及時(shí)的視覺反饋、情景需求、創(chuàng)新直覺進(jìn)行超越線性連接關(guān)系的調(diào)整和再組合。

（四）方案篩選與收斂

1.初次收斂

在初步篩選中，邀請(qǐng)了兩位專家對(duì)方案數(shù)據(jù)集中（以圖5、6為例）的5類共124個(gè)方案進(jìn)行篩選。其中一位設(shè)計(jì)專家擁有十多年的設(shè)計(jì)教育經(jīng)驗(yàn)，從事兒童產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究。另一名設(shè)計(jì)專家擁有數(shù)十年的家具產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，曾就職于一家具設(shè)計(jì)公司。兩位評(píng)委根據(jù)創(chuàng)新性、可行性、創(chuàng)意的質(zhì)量3個(gè)指標(biāo)[9]對(duì)數(shù)據(jù)集中每個(gè)方案整體評(píng)一個(gè)總分。評(píng)分采用5分制的李克特量表，最后收集專家打分的數(shù)據(jù)收集，篩選保留前30個(gè)方案（如圖7）進(jìn)行下一輪收斂。

2.二次收斂

（1）數(shù)據(jù)收集

在第二次收斂過程中，邀請(qǐng)到設(shè)計(jì)師、用戶、利益相關(guān)者等多主體多屬性的評(píng)價(jià)者參與此次評(píng)價(jià)。在教育教學(xué)產(chǎn)品和兒童產(chǎn)品設(shè)計(jì)等多維度需求的場(chǎng)景下，多屬性決策參與能夠提升評(píng)價(jià)的客觀性和科學(xué)性[10]5人，中小學(xué)教師和學(xué)生家長6人。要求評(píng)價(jià)者按照規(guī)定的5個(gè)指標(biāo)，。邀請(qǐng)?jiān)u價(jià)者共15人，其中專業(yè)設(shè)計(jì)師4人，中小學(xué)學(xué)生美觀性、創(chuàng)新性、趣味性、功能性、成本，對(duì)30個(gè)方案分別進(jìn)行評(píng)價(jià)。每個(gè)指標(biāo)按10分制進(jìn)行評(píng)分，便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。最后將收集來的15份評(píng)分表平均化處理（見表3）。

（2）熵權(quán)

TOPSIS法評(píng)估熵權(quán)TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法將熵權(quán)法和TOPSIS法進(jìn)行結(jié)合，利用熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，再通過TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為綜合評(píng)價(jià)值，進(jìn)行優(yōu)劣解的排序[11]。在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中自變量為5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。這些指標(biāo)作為評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)方案的屬性，是確定權(quán)重的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過選取權(quán)重計(jì)算模型，判斷不同指標(biāo)的權(quán)重，綜合對(duì)比發(fā)現(xiàn)，一般的權(quán)重計(jì)算模型并不能準(zhǔn)確的反映數(shù)據(jù)變化的敏感性，且賦權(quán)過程的效度和信度不高，優(yōu)選熵權(quán)法賦予每個(gè)指標(biāo)客觀權(quán)重。

在進(jìn)行熵值法計(jì)算之前，首先對(duì)表4中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中前四項(xiàng)指標(biāo)屬于正向指標(biāo)，直接保留原始值。成本指標(biāo)屬于負(fù)向指標(biāo)，需要進(jìn)行指標(biāo)正向化處理。將處理好的數(shù)據(jù)帶入熵值法進(jìn)行計(jì)算，得出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（見表4）。根據(jù)熵值法對(duì)指標(biāo)權(quán)重的劃分，構(gòu)建加權(quán)矩陣，進(jìn)行TOPSIS綜合評(píng)價(jià)，得出評(píng)價(jià)結(jié)果排序（見表5）。

（五）設(shè)計(jì)方案的深化

（針對(duì)本節(jié)設(shè)計(jì)方案進(jìn)一步細(xì)化的說明：

1.增加用戶測(cè)試與反饋環(huán)節(jié)，將前5個(gè)方案進(jìn)行回訪，與直接用戶達(dá)成共識(shí)，批注可取設(shè)計(jì)元素，注意事項(xiàng)等

2.突出設(shè)計(jì)亮點(diǎn)，設(shè)計(jì)方法創(chuàng)新，智能化與人性化相結(jié)合；社會(huì)價(jià)值、教育意義的延申。）

從TOPSIS綜合評(píng)價(jià)結(jié)果中篩選出最優(yōu)前5個(gè)方案，通過用戶回訪與核心功能需求提取對(duì)最終方案進(jìn)行深化。為確保設(shè)計(jì)方案精準(zhǔn)匹配用戶需求，篩選最優(yōu)五款方案回訪于前期調(diào)研訪談的用戶以及利益相關(guān)者等，驗(yàn)證產(chǎn)品的可行性以及功能滿意度。在產(chǎn)品主體需求上基本與用戶達(dá)成共識(shí)，然而在細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)上通過回訪提取出以下幾個(gè)問題。如低年級(jí)學(xué)生群體提出植物架高度適配性問題，建議開發(fā)層高調(diào)節(jié)裝置；家長群體聚焦安全性訴求，強(qiáng)調(diào)材料環(huán)保性與結(jié)構(gòu)圓角處理規(guī)范；教師團(tuán)隊(duì)則建議將值日牌與植物生長記錄表聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)植物養(yǎng)護(hù)任務(wù)的自動(dòng)提醒，從而促進(jìn)班級(jí)勞動(dòng)協(xié)作效率。

基于Kano需求層次對(duì)產(chǎn)品主體功能特征進(jìn)行提取。在必備需求層面，提取方案S31和S15的置物架主體結(jié)構(gòu)，確保基礎(chǔ)收納穩(wěn)定性；結(jié)合方案D11的洞洞板模塊化設(shè)計(jì)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)掛件自由組合。在一元需求方面，提取方案D11的值日牌與萬向輪組件，提升使用便捷性，同時(shí)增加儲(chǔ)物柜模塊提升空間利用率。在魅力需求方面，提取方案T5特色菌類溫室種植箱的造型特征以及S27溫濕度控制系統(tǒng)等特征，構(gòu)建具有環(huán)境感知能力的溫室種植單元，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能化與個(gè)性化。在細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)方面根據(jù)回訪的用戶需求，增設(shè)層高調(diào)節(jié)裝置、增大產(chǎn)品圓角特征、值日牌與植物記錄表相結(jié)合。在明確細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)以及核心功能需求的基礎(chǔ)上，通過草圖重構(gòu)（如圖8）并產(chǎn)出最終方案（如圖9）。

植物角設(shè)計(jì)方案創(chuàng)新性地采用智能輔助設(shè)計(jì)工具與遞進(jìn)式需求層次的混搭，將智能化與人性化相結(jié)合，構(gòu)建兼具功能性與教育價(jià)值的多維實(shí)踐平臺(tái)。植物角不僅能強(qiáng)化學(xué)生責(zé)任意識(shí)與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力培養(yǎng)，同時(shí)為兒童科普種養(yǎng)殖技術(shù)及植被物種相關(guān)知識(shí)，促進(jìn)跨學(xué)科知識(shí)整合。植物角設(shè)計(jì)方案驗(yàn)證了“設(shè)計(jì)師＋AI”協(xié)作模式的全面性和可行性，為未來產(chǎn)品創(chuàng)新提供一條可行的設(shè)計(jì)路徑。

結(jié)語

本文以植物角這一案例，應(yīng)用混搭法與智能輔助設(shè)計(jì)工具結(jié)合的“設(shè)計(jì)師＋AI”的設(shè)計(jì)流程，聚焦于整個(gè)設(shè)計(jì)流程中的“思維發(fā)散-方案生成-評(píng)價(jià)收斂-設(shè)計(jì)定稿”的構(gòu)思階段，不同屬性的混搭，碰撞出大量的初步設(shè)計(jì)方案，再經(jīng)過兩輪方案的收斂，使設(shè)計(jì)方案的產(chǎn)出更加客觀和全面。在方案生成的過程中，創(chuàng)新運(yùn)用了兩種生成圖像的方法，使Midjourney變得更加可控，更具備設(shè)計(jì)流程中的操作邏輯。相較于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)構(gòu)思，結(jié)合混搭法和智能輔助設(shè)計(jì)工具的構(gòu)思方法，很大程度上提高了設(shè)計(jì)構(gòu)思的效率和質(zhì)量，促進(jìn)全流程設(shè)計(jì)周期的迭代。此外，在運(yùn)用智能輔助設(shè)計(jì)工具生成圖像的過程中，發(fā)現(xiàn)這種圖像相較于傳統(tǒng)工具檢索而來的設(shè)計(jì)范例，具備一定的動(dòng)態(tài)特征。這種動(dòng)態(tài)性表現(xiàn)在設(shè)計(jì)師與人工智能工具交互的過程中目標(biāo)圖像是可以隨時(shí)調(diào)整、快速生成，直到設(shè)計(jì)師滿意為止。這種動(dòng)態(tài)特征也正是人工智能為設(shè)計(jì)行業(yè)帶來的魅力所在。

研究過程也存在一些不足之處。首先只通過一個(gè)案例來驗(yàn)證所提出的設(shè)計(jì)構(gòu)思框架，沒有通過橫斷面的實(shí)證研究來驗(yàn)證，存在一定的局限性；其次僅以植物角這類尚未被高度符號(hào)化的創(chuàng)新性產(chǎn)品作為研究案例，對(duì)于現(xiàn)有產(chǎn)品的迭代，尚未開展類似的實(shí)驗(yàn)。鑒于這兩處不足，凸顯了未來一個(gè)重要的研究方向，將致力于該方法的實(shí)證研究和普適應(yīng)研究。雖然智能輔助設(shè)計(jì)工具在設(shè)計(jì)構(gòu)思過程中為設(shè)計(jì)師提供了大量的靈感來源，但在現(xiàn)階段的設(shè)計(jì)輸出過程中仍缺少方案落地性等方面的考量，在方案的結(jié)構(gòu)表達(dá)上存在明顯的錯(cuò)誤，設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)及人機(jī)尺寸也難以表達(dá)到位，在設(shè)計(jì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)上仍需要設(shè)計(jì)師結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)把控和深化方案，至少在現(xiàn)階段這一點(diǎn)是AIGC無法取代的。但作為設(shè)計(jì)師本身要優(yōu)化自身的核心競爭力以迎接這場(chǎng)數(shù)智變革，利用AIGC技術(shù)將自身從傳統(tǒng)的創(chuàng)意產(chǎn)出者轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆湎到y(tǒng)性思考和規(guī)劃能力的綜合性人才，以推動(dòng)數(shù)智時(shí)代下設(shè)計(jì)領(lǐng)域的高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]HuangKL，LiuYC，DongMQ，etal.IntegratingAIGCintoproductdesignideationteaching：Anempiricalstudyonself-efficacyandlearningoutcomes[J].LearningandInstruction，2024，92：101929.

[2]ZhouC，ZhangX，YuC.HowdoesAIpromotedesigniteration？TheoptimaltimetointegrateAIintothedesignprocess[J].JournalofEngineeringDesign，2023：1-28.

[3]馮鳴陽，曹蕊，陳慶軍.AIGC沖擊下藝術(shù)設(shè)計(jì)教育的變革與重構(gòu)：機(jī)遇、范式與應(yīng)對(duì)[J].工業(yè)工程設(shè)計(jì)，2023，5（04）：47-58.

[4]WuF，HsiaoSW，LuP.AnAIGC-empoweredmethodologytoproductcolormatchingdesign[J].Displays，2024，81：102623.

[5]李振鵬，胡波，蘇悅.智能設(shè)計(jì)工具與KE-AHP方法協(xié)同設(shè)計(jì)實(shí)踐研究：以家庭種植產(chǎn)品設(shè)計(jì)為例[J].包裝工程，2024，45（18）：75-83+92.

[6]路鵬，吳凡，唐建.基于人工智能生成內(nèi)容的產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)方法[J].圖學(xué)學(xué)報(bào).2024，45（06）：1277-1288.

[7]曾力，段銳，胡康.基于Mash-up與AHP的童車產(chǎn)品創(chuàng)新策略研究[J].包裝工程，2023，44（14）：107-117.

[8]年子涵，尹睿婷.基于KANO的快遞包裝回收設(shè)備設(shè)計(jì)[J].設(shè)計(jì)，2024，37（21）：118-122.

[9]LiG，ChuR，TangT.CreativitySelfAssessmentsinDesignEducation：ASystematicReview[J].ThinkingSkillsandCreativity，2024，52：101494.

[10]BauerC，ZangerleE.Leveragingmulti-methodevaluationformulti-stakeholdersettings[J].arXivpreprintarXiv：2001.04348，2019.

[11]陳香，衛(wèi)華.基于結(jié)構(gòu)熵權(quán)TOPSIS法的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)估研究[J].圖學(xué)學(xué)報(bào)，2020，41（3）：446-452