基于人工智能跨界融合趨勢下陶瓷外觀設計的創(chuàng)新性

中圖分類號：J527 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7357（2025）13-0022-03

當前較多研究聚焦于AI工具在二維圖案生成的表層應用，忽視了陶瓷設計作為“材料一工藝—文化”復合系統(tǒng)的特殊性。針對上述問題，本文提出技術、文化、產(chǎn)業(yè)三維融合的研究框架，通過構建嵌入材質(zhì)特性的智能生成模型、建立文化符號數(shù)字化解構評價標準、開發(fā)用戶參與式協(xié)同平臺，系統(tǒng)地探索陶瓷外觀設計的創(chuàng)新路徑。

本研究以生成對抗網(wǎng)絡（GAN）與風格遷移的模型算法為核心技術工具，將材質(zhì)結構數(shù)據(jù)、歷史紋樣語義文化標簽、用戶情感偏好等多模態(tài)數(shù)據(jù)納入訓練集，突破傳統(tǒng)設計流程中經(jīng)驗依賴性強、迭代周期長等瓶頸。通過實證研究發(fā)現(xiàn)，AI技術的介人能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)紋樣的智能變異與跨風格融合，顯著降低試錯成本。研究結果從方法論層面驗證了智能技術與傳統(tǒng)工藝深度融合的可行性，為非遺的活態(tài)傳承提供可復制的技術范式，也為高職院校設計人才培養(yǎng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供實踐依據(jù)。

一、人工智能跨界融合的理論框架

（一）傳統(tǒng)工藝美術數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求

傳統(tǒng)工藝美術作為中華文明的重要物質(zhì)載體，其生存與發(fā)展正面臨前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。在工業(yè)化生產(chǎn)與全球化審美的雙重沖擊下，陶瓷、漆器、織錦等傳統(tǒng)工藝領域普遍陷入“文化符號空心化”與“技藝傳承斷層化”的困境。目前，傳統(tǒng)工藝美術的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已從技術工具升級演變?yōu)橄到y(tǒng)性變革。三維數(shù)字化技術通過高精度建模與虛擬仿真，實現(xiàn)了青花瓷拉坯技藝等非遺工藝的可視化保存與教學傳承。以瓷都景德鎮(zhèn)為例，當?shù)亟⒌奶沾杉y樣數(shù)字資源庫收錄了元代青花蓮紋、明清斗彩等經(jīng)典元素，并通過AI語義檢索實現(xiàn)紋樣的智能重組。這種轉(zhuǎn)型不僅解決了技藝斷層危機，更通過用戶行為數(shù)據(jù)分析反哺設計創(chuàng)新。

（二）跨界融合的趨勢動力機制

人工智能與陶瓷設計的跨界融合并非技術應用的簡單疊加，而是通過多重動力協(xié)同作用下的系統(tǒng)性變革。其動力機制可解構為技術推力、文化張力、產(chǎn)業(yè)拉力與政策引力的四維驅(qū)動模型。

1.技術推力：算法革命重構創(chuàng)作范式

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、神經(jīng)風格遷移（NST）等技術的成熟，使得機器具備從“工具”向“協(xié)作者”躍遷的能力。以陶瓷紋樣設計為例，傳統(tǒng)設計師需手動繪制30～50個草圖方案，而StyleGAN2-ADA模型可在輸入器型三維數(shù)據(jù)后，自動生成2000余種符合黃金分割比例的紋樣變體，更關鍵的是算法通過解構工藝美術大師的作品風格與特點，捕捉數(shù)字生成式美學規(guī)律，為設計創(chuàng)新提供超越經(jīng)驗主義的科學支撐。

2.文化張力：傳統(tǒng)與現(xiàn)代的美學博弈全球化經(jīng)濟背景下，年輕消費群體對文化產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)符號消費與情感體驗并重的特征。AI技術通過構建傳統(tǒng)紋樣語義網(wǎng)絡與當代審美偏好圖譜的雙向映射模型，可實現(xiàn)文化設計元素的智能適配。通過這種數(shù)字化融合既保留工藝美術的在地性基因，又注入數(shù)字時代的全球性表達，形成了現(xiàn)代美學發(fā)展的數(shù)字化體系。

3．產(chǎn)業(yè)拉力：價值鏈重構的經(jīng)濟勢能

陶瓷產(chǎn)業(yè)智能化升級催生新業(yè)態(tài)的發(fā)展模式，用戶可通過AR虛擬窯爐參與設計燒制過程，區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)作品版權溯源，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺打通定制化生產(chǎn)鏈。據(jù)阿里研究院數(shù)據(jù)顯示，2022年AI賦能的非遺產(chǎn)品客單價提升240% ，復購率達傳統(tǒng)產(chǎn)品的3.2倍。這種市場反饋形成正向經(jīng)濟激勵，驅(qū)動企業(yè)將研發(fā)投入占比從平均 2.1% 提升至 5.8%^[1] ，進而加速技術研發(fā)與商業(yè)模式的迭代創(chuàng)新。

二、陶瓷外觀設計的創(chuàng)新維度重構

（一）智能技術驅(qū)動的形態(tài)創(chuàng)新

當前陶瓷外觀設計多數(shù)局限于傳統(tǒng)的器型與材質(zhì)上，智能技術的融合將推動陶瓷外觀設計從經(jīng)驗主導轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。意大利Mutina陶瓷的Pico系列采用神經(jīng)形態(tài)計算生成有機形態(tài)，結合數(shù)碼釉技術使瓷磚表面產(chǎn)生生物肌理觸感2。該系統(tǒng)通過實時采集環(huán)境光線數(shù)據(jù)，自動調(diào)節(jié)器皿曲率以優(yōu)化光影投射效果，實現(xiàn)了陶瓷外觀設計的形態(tài)與環(huán)境的動態(tài)適配。

人工智能模型是一個龐大的信息技術適配平臺，可通過宏觀的參數(shù)信息鏈形成虛實的數(shù)字孿生體系，構建了從虛擬設計到實體生產(chǎn)的閉環(huán)。目前，景德鎮(zhèn)大學通過AI交互系統(tǒng)將設計師草圖實時轉(zhuǎn)化為三維模型，并通過GAN網(wǎng)絡生成風格化變體，使傳統(tǒng)器型設計周期縮短 60% ，這種研究成果為陶瓷設計的發(fā)展提供了技術驅(qū)動的邊界。

（二）跨媒介材料的應用

陶瓷的外觀設計會依托于材質(zhì)的屬性特點，這種特性會提升外觀的觀賞性及膚感的體驗。AI可以通過跨學科知識圖譜的構建，解決陶瓷材料創(chuàng)新的組合適配的難題。以MIT的CeramiX系統(tǒng)為例，其將材料基因組計劃中的230萬組化合物數(shù)據(jù)與歷代釉料配方進行關聯(lián)分析，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）預測新型智能材料的性能。該系統(tǒng)成功研發(fā)出光致變色陶瓷墨水，其顏色變化響應速度較傳統(tǒng)工藝提升17倍，關鍵在于AI發(fā)現(xiàn)了稀土元素配比與二氧化硅晶格畸變之間的非線性關系。AI可以將發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)作為分析依據(jù)，通過模型強化學習訓練釉料配方生成針對性的模型矩陣，研究的成果為陶瓷外觀的效果呈現(xiàn)提供了更多的思考路徑與可能性。

（三）跨界要素的內(nèi)在進化

圍繞人工智能的跨界融合的框架體系，陶瓷設計的外觀性與功能性都將進行維度升級，在制作流程上也將發(fā)生改變，將呈現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、場景三位一體的重構數(shù)字化特征。這種進化模式突破了傳統(tǒng)改良式創(chuàng)新的局限性，形成了具有認知顛覆性與路徑創(chuàng)造性的突破式體系。

陶瓷外觀本身具備裝飾屬性，這種裝飾性體現(xiàn)的是器物的外在美。AI是具備賦予陶瓷傳統(tǒng)文化要素動態(tài)演化的能力，人工智能模型可以構建數(shù)字基因一物理載體一虛擬空間的價值循環(huán)體系。通過參數(shù)樣本生成文化符號的樣式選項進行設計。故宮博物院曾開發(fā)DragonGAN系統(tǒng)，借助對抗生成網(wǎng)絡解析明清御瓷紋樣的拓撲結構，提取出43維文化基因向量，使AI生成的紋樣既符合古代規(guī)制，又能適配現(xiàn)代極簡的外觀器型[3]。敦煌研究院也在飛天釉項目更具備突破性，項目研發(fā)中利用神經(jīng)輻射場（NeRF）技術重建殘缺壁畫色彩，通過風格遷移算法將其轉(zhuǎn)化為動態(tài)釉變邏輯，體現(xiàn)了人工智能數(shù)字參數(shù)轉(zhuǎn)化的優(yōu)勢，為后續(xù)陶瓷外觀設計提供了參考價值。

三、智能算法賦能的形態(tài)生成機制

（一）生成對抗網(wǎng)絡（GAN）驅(qū)動的陶瓷形態(tài)創(chuàng)新與美學范式重構

在陶瓷外觀設計中，生成對抗網(wǎng)絡通過動態(tài)博弈機制實現(xiàn)了形態(tài)生成的多樣性與藝術性突破，為陶瓷外觀設計提供了結構創(chuàng)新與性能優(yōu)化的雙重驅(qū)動力?；贕AN的生成器與判別器協(xié)同作用，能夠從海量傳統(tǒng)陶瓷紋樣、器型及現(xiàn)代設計數(shù)據(jù)中提煉特征，生成既符合文化符號又具備創(chuàng)新性的設計方案。設計師可通過輸入形態(tài)特征、力學約束和美學需求，由算法自動生成兼具功能合理性與藝術表現(xiàn)力的造型方案。當下主題性的人工智能設計方案更具創(chuàng)意性，吳亞生教授以“壺中星塵”為例進行AI陶瓷作品的生成，這款陶瓷壺的設計靈感來源于宇宙中的星辰與塵埃。通過手繪器型稿作為底圖，并在Midjourney中輸入“星塵”“宇宙”“壺”等關鍵詞，自動生成了幾十種設計方案的形態(tài)。不僅突破了傳統(tǒng)陶瓷的造型束縛，還在材質(zhì)與紋理上進行了大膽的創(chuàng)新，呈現(xiàn)出一種融合古典與現(xiàn)代的美學效果。GAN不僅加速設計迭代，更通過算法對文化符號的解構與重組，推動陶瓷美學從“靜態(tài)傳承”向“動態(tài)演化”轉(zhuǎn)變。這種數(shù)字模型算法的出現(xiàn)提升了陶瓷制作效率，并且在陶瓷外觀的創(chuàng)意方面得到了極大的提升。

（二）參數(shù)化建模與進化算法下的功能性優(yōu)化機制

參數(shù)化系統(tǒng)與智能算法的融合正在重構陶瓷的設計方法與制作形式。在與人工智能工具制作陶瓷結合的過程中，設計師扮演著“算法調(diào)諧師”的角色，需在技術理性與藝術感性間建立動態(tài)平衡。例如，在模型進化算法中增設“匠意衰減因子”，當?shù)螖?shù)超過閾值時自動降低工程參數(shù)權重，優(yōu)先保障形態(tài)的審美完整性。在這種工作方式下要確保設計師對模型及參數(shù)屬性有一定的認識，這也是后續(xù)反復調(diào)試效果圖的操作基礎。然后，使用訓練集數(shù)據(jù)訓練算法并通過不斷試錯和重構找到工藝參數(shù)的最優(yōu)組合配比。為了驗證所提方法的有效性和優(yōu)越性，我們將實驗結果與其他基準方法進行了比較和分析，并對模型開展針對性的訓練。

（三）跨媒介符號生成系統(tǒng)與轉(zhuǎn)譯

在文化數(shù)字化戰(zhàn)略推動下，中國陶瓷設計領域正經(jīng)歷從技藝傳承向數(shù)字活化的范式轉(zhuǎn)型。當下，諸多陶瓷設計師正借助多模態(tài)AI系統(tǒng)，實現(xiàn)傳統(tǒng)文化符號的創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化，為陶瓷外觀設計提供了兼具文化個性與創(chuàng)新張力的解決方案。轉(zhuǎn)譯系統(tǒng)的核心在于建立文化符號的數(shù)字化映射關系。采用人工智能模型進行紋樣實例分割，提取出素材元素及特征。以青花瓷紋樣再生為例，系統(tǒng)首先通過高精度掃描儀獲取相應的表面肌理，通過模型對相關文字資料等書籍進行語義解析，構建紋樣元素與文化隱喻的關聯(lián)矩陣。這種跨媒介關聯(lián)機制，使算法不僅理解紋樣的視覺特征，更能捕捉深層的文化語義，通過跨媒體語義理解實現(xiàn)文化意象的精準轉(zhuǎn)譯。在生成階段，系統(tǒng)引入注意力機制引導的StyleGAN3模型，允許設計師通過自然語言輸入創(chuàng)作意向。這種生成邏輯突破了圖案設計的平面思維，使陶瓷外觀成為承載復合文化信息的立體媒介。

四、AI賦能的陶瓷設計的生態(tài)構建

（一）產(chǎn)業(yè)鏈智能化協(xié)同系統(tǒng)的構建與價值釋放

人工智能技術正通過數(shù)字化的滲透重構陶瓷設計體系。在生產(chǎn)端，基于MES系統(tǒng)的智能工廠實現(xiàn)了從原料配比到燒制工藝的全流程優(yōu)化。這種智能化協(xié)同不僅體現(xiàn)在工序銜接上，更表現(xiàn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)調(diào)整機制。通過傳感器實時采集窯爐溫度、濕度數(shù)據(jù)，結合神經(jīng)網(wǎng)絡算法預測燒制效果，實現(xiàn)工藝參數(shù)的毫秒級響應。在設計端，景德鎮(zhèn)陶瓷工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺整合了全球設計資源庫，支持從用戶需求分析到三維建模的云端協(xié)作，使設計周期縮短40% 以上。市場端的智能化協(xié)同則表現(xiàn)為個性化定制與精準營銷的結合。目前，人工智能正在重塑陶瓷設計行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)，推動形成“技術一文化一商業(yè)”協(xié)同進化的新型范式。這種重構不僅解決了傳統(tǒng)工藝的傳承困境，更催生了陶瓷設計產(chǎn)業(yè)鏈向智能化轉(zhuǎn)型的協(xié)同模式。

（二）跨學科協(xié)同創(chuàng)新機制的進化路徑

以AI人工智能技術為依托打破傳統(tǒng)陶瓷設計領域的學科壁壘，構建起“藝術 + 科技 + 商業(yè)”的立體化創(chuàng)新網(wǎng)絡。通過AI人工智能專家、陶瓷藝術家、產(chǎn)品造型設計師共同開發(fā)參數(shù)化建模系統(tǒng)，將拓撲優(yōu)化算法應用于陶瓷制品的外觀結構設計中，使陶瓷產(chǎn)品保持現(xiàn)代美學完整性的同時提升抗摔性、膚感以及肌理質(zhì)感。目前來看，跨學科協(xié)同是行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必要條件，AI工具有很強的自主學習能力，通過開展AI讀取模型參數(shù)及訓練建立“陶瓷器型基因庫”，為后續(xù)研發(fā)創(chuàng)新設計提供量化參考。這種跨學科協(xié)同機制正在重構設計創(chuàng)新的話語體系，使技術理性與藝術感性實現(xiàn)有機融合。

（三）可持續(xù)設計框架的智能化建構

在當下行業(yè)發(fā)展環(huán)境約束趨緊的背景下，AI技術已經(jīng)為陶瓷設計注人了數(shù)字化綠色基因。AI智能化重構還體現(xiàn)在文化傳承與創(chuàng)新平衡上，敦煌研究院開發(fā)的數(shù)字紋樣生成系統(tǒng)，采用風格遷移算法對壁畫元素進行解構重組，既保持了傳統(tǒng)紋樣的文化基因又創(chuàng)造出符合現(xiàn)代審美的裝飾設計語言。

從工藝的角度來看，陶瓷是一個原料消耗的產(chǎn)品，在燒制的過程中會出現(xiàn)很多開裂、畸變的情況，基于計算機視覺的殘次品智能分揀技術可將材料利用率提升，從技術層面研發(fā)出智能陶瓷廢料AI再生系統(tǒng)，增加再利用的可能性。在商業(yè)發(fā)展層面，AI推薦算法需要建立文化敏感性過濾機制的數(shù)據(jù)庫，在提升陶瓷外觀設計效率的同時增強創(chuàng)作的法律意識。通過數(shù)據(jù)篩選進行匹配，避免出現(xiàn)文化挪用與侵權的爭議現(xiàn)象，確保設計元素的合法使用。這種融合數(shù)字化技術創(chuàng)新與機制約束的框架的結合下，將能為陶瓷外觀設計可持續(xù)發(fā)展提供堅實的保障機制。

五、結束語

本研究以人工智能跨界融合為時代背景，系統(tǒng)探究了陶瓷外觀設計的創(chuàng)新路徑與生態(tài)重構機制，揭示了智能算法驅(qū)動下陶瓷外觀設計從工藝傳承到創(chuàng)新表達的進化邏輯。通過人工智能與陶瓷外觀設計的深度融合研究，標志著工藝美術從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)算法雙輪驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅是技術工具的創(chuàng)新，更是文化基因的數(shù)字化延續(xù)與創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化。本研究為傳統(tǒng)工藝的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了理論框架與實踐路徑，其方法論亦可遷移至漆器、織錦等非遺領域。在技術加速迭代的今天，如何讓算法成為文化傳承的“數(shù)字守藝人”，而非顛覆傳統(tǒng)的“解構利刃”，本研究為傳統(tǒng)工藝美術數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可落地的方案依據(jù)。

參考文獻：

[1]工業(yè)和信息化部.關于推動工藝美術行業(yè)傳承創(chuàng)新發(fā)展的指導意見[Z].2023.

[2]StnCerámica.3DBUILT系列技術白皮書[R].西班牙：陶瓷創(chuàng)新中心，2024.

[3]華為技術有限公司.陶瓷基多模態(tài)傳感芯片技術白皮書[R].深圳：華為研究院，2024.

（責任編輯：薛竹影）