孙凌云：设计和设计师始终扮演着应对新挑战、创造新方案的重要角色

采访人：李叶 李杰

受访者：孙凌云 浙江大学现代工业设计研究所所长，计算机科学与技术学院副院长，国际设计研究院院长、教授、博士生导师

《设计》：请您介绍一下浙江大学工业设计的教研特色。

孙凌云：浙大工业设计依托学院的计算机背景优势，具有很强的独特性。1990年，受时任校长路甬祥院士委托，由潘云鹤院士牵头创办现代工业设计研究所，并将工业设计专业设立在计算机科学与技术学院。发展迄今，浙大工业设计和计算机科学与技术、信息技术、人工智能等专业深度融合。在此基础上，浙大工业设计教育聚焦创新能力提升，围绕技术、商业、艺术、文化、人本等五大构成，凝练出以科研、设计、商业三轮驱动的设计思维知识体系和技能系统，构建了交叉融合的课程群。

浙大工业设计以高水平学术研究，引领工业设计人才培养。浙大承担了多项国家重点研发计划、自然科学基金、社科基金等研究任务，在智能化产品概念创新设计理论与方法、数字创意设计、智能交互设计等方向，通过高水平、前瞻性的学术研究，为工业设计教学研究与人才培养提供前沿的学术视野与知识系统。

为支撑工业设计教研，浙大持续建设了若干重大科研、教学与社会服务平台，为工业设计人才培养提供更多保障。其中包括：依托计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，推动计算机技术与工业设计的深度交叉；依托教育部计算机辅助产品创新设计工程中心，推动信息技术支撑的工业设计和产品创新；依托浙江-新加坡人工智能与创新设计联合实验室，推动人工智能与工业设计的深度融合等。

《设计》：2022年最新版的《研究生教育学科专业目录》中，设计学成为交叉学科门类的一级学科（可授予工学、艺术学学位）。这预示着设计学学科将有何变化？

孙凌云：新技术带来新挑战，设计在其中扮演着提供新方案的重要角色。设计活动具有跨学科的交叉属性。设计学也是一个交叉型、赋能型的学科。设计的价值正体现在与其他学科交叉、赋能的过程中。

设计学成为交叉学科门类的一级学科，是必然的。对设计学学科建设而言，这一举措将使设计学得以更好地发扬其交叉属性本质特征，为全国设计学教育从业人员提供一致的学科建设方向，有助于高校进行更完整的师资团队建设、人才培养体系建设、社会服务体系建设等，从而促进设计学学科发展。

《设计》：据悉，您专注于科技设计领域，利用人工智能赋能设计行业，您所提出的人工智能时代下的设计范式是怎样的？

孙凌云：1963年，《科学革命的结构》一书出版，美国科学哲学家托马斯·库恩首次提出了“范式”的基本概念和理论。范式是一个科学共同体所认同的信念、价值、方法和技术等的组合，是科学活动的理论基础和实践规范，是领域内研究者共同遵循的世界观和行为方式。范式本质上是一种理论体系。一个范式如果无法解决新问题就会衰落，从而需要范式转换（paradigm shift），意味着某一领域中出现了新的概念和模式。新范式产生原因有两种，一是由于范式研究的进步，二是由于外部环境的推动。

设计也存在范式。设计范式是设计学科共同体所需遵守的理论和规范，是解决设计问题的框架或逻辑起点，通常以设计观、设计模式、设计理论、设计方法和技术手段等作为外在表征。人工智能时代，人类社会、物理空间、信息空间这三元空间紧密融合，推动了设计范式的转换。人工智能时代下的设计新范式，并未形成共识，目前仍处于百家争鸣阶段，包含多种立场和理论，展现出许多新特征、新模式。当下，在智能增强时代下进行设计变革可以从两个角度去思考。

首先，是设计方法或设计手段的大变革。具体体现在可以将计算机、网络、人工智能大范围地部署在设计过程当中，迅速提升设计师的洞察力、协同力和敏捷力。

第一是洞察力。原本需要人工去观察用户，做竞品分析，但是现在可以依托数据和智能化的技术去洞察用户，预测趋势。挖掘需求不再仅仅依靠个人经验，更多的是依据客观的真实数据。第二是協同力。设计团队规模往往不会太大，人员一般是个位数，但设计团队与其他部门协作过程中的障碍仍然较多。如今有着种类繁多的云端协同设计平台，使得设计过程中的利益相关方可以通过平台实现数据互通共享。设计师的协同能力瞬间提升，不再是在一个小房间完成设计，将文件交付给另一个部门，被动等待反馈意见，而是可以专注于提出越来越多的解决方案，让设计过程同步、并发地执行。第三是敏捷力，简单地说，就是快。传统的设计周期很长，迭代频次很低，成本很高。如今，在人工智能的支持下，设计周期越来越短，迭代频次非常高，成本也变得非常低。比如，浙江大学-阿里巴巴智能、设计、体验与审美联合实验室（IDEA Lab）与阿里巴巴合作的“数字创意智能设计引擎”解决的是平面设计、短视频设计、音乐创作等方面的壁垒问题。原本需要一个人花费几个小时才能完成一份海报设计，现在通过人工智能的方式，可以在很短的时间内，生成大量的设计方案。

传统的设计流程，仅仅是整个生产链中的一个小环节。它包括发现需求，对比产品，过程中不论通过何种设计方法，最终都会形成一个设计交付物，提供给后续的生产制造环节。但由于人工智能的出现，信息获取平台发生改变。这很有可能使得智能增强时代的设计不再是一个小环节，设计师对一个产品，从定位，到设计，到生产，直到用户使用，甚至到用户最后抛弃这个产品的全过程，都可以精准把握。设计师也可以即时在生产线上，在销售过程中进行设计方案的更新。这必将催生出新的设计回路与设计模式。

除了方法变革，智能增强时代还将见证物种的大爆发。随着人工智能使用成本、学习成本的大幅降低，三元空间定会更紧密地融合，会有更多全新的智能产品新物种出现。2022年，麦肯锡发布的一项重要报告《麦肯锡2022年科技趋势展望（McKinsey Technolog y Trends Outlook2022）》中提出，未来十年的科技进步将超过之前100年的总和。报告详细介绍了工业流水线的大变革，以及在当前的时间节点上，5G物联网、云计算、生物革命、新一代材料和能源等即将发生变革性的技术，未来十年的科技进步一定是翻天覆地的变化。

设计扮演着一个非常重要的角色，即把科技进步转化为产品。根据麦肯锡报告中的预测，未来十年的设计创新也将超过之前100年的总和。站在当下，未来十年后的创新设计仍然是无法想象的，这也表明路在脚下，一切皆有可能。

正如“智能设计”发展之快，使人们很难捕抓到一个精准的时间点去标记它、描述它，或许我们也不必急于在当下给“智能设计”框定一个边界清晰的设计范式。未来十年，充满未知，也充满机会。

《设计》：您分别担任着浙江大学-阿里巴巴智能、设计、体验与审美联合实验室、浙江大学-新加坡科技设计大学创新、设计与创业联盟及浙江-新加坡人工智能与创新设计联合实验室的主任，请您分享下在“产学研”结合方面的体会？

孙凌云：在“产学研”结合方面，我的体会主要有两点。首先，想要产学研合作真正有效地保持可持续增长，必须使产学研的各方互利共赢。要实现各方共赢，需要充分考虑企业、教学、研究各方的需求和优势，让各方都能在产学研合作中找到合适的定位。其次，产学研结合需要在立体的、综合的生态下开展全方位合作。以课程共建为例，对授课企业导师来说，资深设计师在其本职工作中已有一定成就，在这种现实下他们愿意到学校上课，一定是因为作为企业导师授课，能为其职业发展，解决其所在产业的问题带来新思路；而对学生来说，学生之所以愿意投入时间，也是因为“听得到炮声”的创新实践环境能让他们感受产业社会的真实需求和问题，有利于学生了解行业动向，促进个人发展。从高校的角度，产学研紧密结合也让我们能更好地从国家、社会、产业等角度优化学校的培养环节、知识体系和能力系统等。诸如此类，只有各方共赢、立体的、综合的合作，才能够持续下去。

以浙江大学-阿里巴巴智能设计体验与审美联合实验室（IDE ALab）为例，浙大设计在产学研方面的具体实践主要围绕校企课程共建、联合工作坊、联合产业项目等形式展开。首先是校企课程共建。2022年，阿里巴巴集团参与了浙大设计课程《信息与交互设计技术》建设，企业专家与浙大任課教师各展所长，对学生进行从理论到实践的全方位指导。阿里巴巴副总裁、大淘宝资深设计总监、阿里巴巴资深专家出席了课程成果汇报，并从产业视角出发，对学生们的设计作品进行了点评与总结。2021年，浙大设计联合其他几所海外高校发起了BRIDGE可持续设计行动。活动招募了来自全球17所高校的近80名学生，组成10个团队，在海内外校企导师的指导下，围绕联合国“可持续发展目标”展开调研、设计构想与提案。其中，包括12名来自阿里巴巴的企业导师深度参与了BRIDGE行动。此外，在IDEA Lab开展的产业前沿项目合作中，学生们了解到产业的真实需求和挑战，企业在合作中也收获了令人满意的解决方案。

《设计》：当人工智能在科技设计领域、数字创意产业越来越多地承担了繁琐、机械化的设计工作，设计师应当如何顺应这个趋势，驾驭这个新的设计要素，让其赋能设计行业而不是被其取代？智能化社会需要怎样的设计师？

孙凌云：首先，设计师这一职业的边界本身就不是十分明确。正如Herbert Simon所定义的，设计是采取行动，将当前的情况改变为理想情况的系列行为。设计是一种基本的人类活动和能力，是所有行业和职业都应该具备的基础能力。

虽然人工智能技术在科技设计和数字创意产业等领域承担了越来越多的设计工作，但我们应该清楚地认识到，无论人工智能发展到何种程度，在可预见的未来，设计行业、设计能力和设计师的角色都无法被人工智能所取代。设计一直扮演着重要的角色，当新技术带来新挑战时，设计需要不断寻找新的应对方案。因为技术的发展、社会的进步总是会伴随着各种各样的新摩擦、新挑战，面对这些新问题时我们始终需要设计来创造新的解决方案。

人工智能带来了变化，主要体现在它改变了设计的路径和设计工具。就像计算机辅助设计软件在过去逐渐成为新时代设计师必备的工具一样，人工智能也必将成为一个通用的、被越来越多从业者甚至大众认可的基础设计工具。

在智能化社会中，成功的设计师是那些能够充分利用人工智能并通过它来提高自己的设计能力的人。这背后对应的是能在陌生领域快速获取核心知识和技能并将其应用于创新实践的能力。我们应该明确，设计和设计师始终扮演着应对新挑战、创造新方案的重要角色。

《设计》：生长于信息时代的学生获取知识和资料的渠道丰富而芜杂，在这样的背景下，高校设计教育应该聚焦在哪里？对教师提出了怎样的挑战？您认为学生在学校最重要的是习得哪些知识和能力？

孙凌云：高校的设计教育正在经历巨大的变革。随着信息时代的快速发展，技术和知识的更新速度已经超过了校园课程和教材的更新速度。例如，同一门课程的知识点在第二年可能已经过时，尤其是在人工智能时代，许多算法和关键技术都以月或周为单位更新。因此，设计教育需要培养学生适应变化和学习新知识的能力，而不仅仅是传授知识。在建立教学体系时，高校设计教育应注重知识体系和课程群的开放性和成长性，避免专业知识的僵化。这种变革还将改变师生关系，老师和学生之间可能不再是老师教学生知识和技能的关系，而更多的是老师指导甚至陪伴学生共同学习的过程。这要求老师不能囿于自己的个人经验和知识，要去突破，要持续学习，要保持视野的前瞻性和战略性。

学生在高校习得基础和泛化知识的同时，更重要的是学会如何快速进入陌生领域，吸收学习并应用新知识和新技能，学会如何在模糊和不确定性中找到方向。高校设计教育常面对新技术和挑战，这也让学生在学校里有很多机会感受真实世界中的复杂问题。如果学生能在学校的学习实践中，具备更多的主动性和自我观察和更新意识，他们将更好地掌握这种驾驭模糊的能力。

《设计》：浙江大学是国内少有的依托计算机学院展开设计教育的高校。可否请您介绍一个您团队近年创作的能体现这种特色的作品呢？

孙凌云：近年来，我们团队的作品中，与阿里巴巴集团合作推出的“数字创意智能设计引擎”能较好地展现计算机技术、人工智能和设计相结合的特点。该引擎是一个针对企业需求的平台级解决方案，是在“产学研”合作的基础上完成的。

具体来说，数字创意智能设计引擎基于前沿AI技术，提出了视觉知识和AI多重知识表达的理论创新，实现了智能算法和垂直领域知识的深度融合，提出了墨染、兰亭、点石、神笔、飞影、逸动和余音等七个创意智能模块。其中墨染、兰亭、点石、神笔属平面创意智能模块群，飞影、逸动构成视频创意智能模块群，余音为音乐创意智能模块群。

飞影是视频创意智能模块群下的短视频智能计算模块。以简化视频制作工作为出发点，飞影建立了视频剪辑优秀案例库，提出了视频语义解构与原型兼容距离计算等关键技术，将剪辑问题转化为路径优化与评价问题。飞影支持视频原始素材与音乐匹配、快速高质量的旋律踩点剪辑，以及素材智能识别和剪辑方案智能推荐，实现了短视频高质量自动剪辑。在泛购物消费领域视频内容制作需求增长的背景下，飞影满足了企业对高质量视频制作效率的新需求。