每个时代的设计都有不同的定义。农业和手工艺时代的设计更多是指设计师通过手工制作的方式阐释自己对美感和艺术的理解；工业时代的设计以包豪斯为代表，将机器美学、效率与媒介融入设计范式。后工业时代，特别是全球化以来，面对海量商品信息与服务，人们开始思考以用户为中心的设计。信息时代的设计除了要考虑美感，还要考虑是否实用和好用。设计对象开始从真实世界转向数字世界，设计方向也增加了很多领域，包括数字媒体艺术、软件设计、游戏设计和移动APP设计等；设计工具不再只有纸和笔， 各种设计软件为设计师带来更多灵感和便利。在人工智能时代下，随着大数据和智能硬件的发展，真实世界和数字世界的界限开始模糊，许多公司、设计工作室和设计师开始通过计算机来提高工作效率。AI技术的逐步成熟，特别是5G时代的来临，将会使设计行业发生新一轮的变化，甚至可能会颠覆传统的设计范式。

一、基于深度学习的智能设计

早在2016年，为了应付每年的淘宝“双11购物节”的海量网页通栏广告（banner）的设计需求，阿里集团下属的智能设计实验室推出了智能辅助设计平台——“鲁班”设计系统。该系统在购物节期间，能够每天完成数千套设计方案，不仅大大减轻了美工师的工作量，而且依据海量数据教会了机器如何“审美”并进行“设计”。2017年，阿里智能设计实验室将该设计辅助平台升级为“鹿班”智能设计与创意系统。该系统在购物节期间为商家制作了4亿张海报，成为阿里设计部门所青睐的功臣^[1]。但无论是“鲁班”还是“鹿班”，其原理都是设计师将自身的经验知识总结出设计手法和风格，再将这些手法归纳成为机器算法能够处理的模式——即有规律的（可以建立模型的）和受限制的（参数化）并且可量化的设计模型，如色彩、文案、模特、商品、标题、LOGO、点缀元素和版式风格这些可替换的元素。该设计平台可以让机器通过自我学习、判断与升级来“举一反三”演绎出更多的设计风格，甚至可以达到目前高级设计师的制作水准。该系统不仅在让机器学习美学，同时也在积累着数百万级别的商业化经验。鹿班系统通过智能化提升了工作效率，颠覆了传统的方式，而且实现了商业价值的最大化。该设计系统的工作原理为（图1-19）：

第一步，让机器理解设计是怎么构成的：通过人工数据标注的方法，设计团队对banner广告进行分类，包括配色、形状、纹理和风格。也就是通过数据标注的方式告诉计算机广告的构成元素。可量化的、可变参数的设计模型是机器深度学习的算法基础。

第二步，建立图像素材库：当机器学习到设计框架后，需要大量的设计素材以便于“举一反三”。这包括图像特征提取、分类和人工控制图像质量等步骤。

第三步，机器学习训练模型：通过一个类似棋盘的虚拟画布对元素进行布局，通过机器的不断试错的强化学习，并以大量设计师的优秀设计案例为参照系（棋谱训练），让计算机从反馈中不断趋向人类设计模型，即“掌握”什么样的设计是好的。（图1）

第四步，设计评估系统：这个是该智能平台的最后的步骤，也是人类与机器互动环节。前期通过机器学习和衍生设计的海量产品，需要设计师把关进行评估和筛选。这个工作包括“美学”和“商业”两个方面。美学上的评估由资深设计师来进行，而商业上的评估就是看投放出去的banner广告的点击率和浏览量，并根据用户的反馈进行修改。由此，该系统就成为一个完美的智能化设计/评估平台。

设计的目标是为了解决问题。从定义上来讲，人工智能能够使机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在一定程度上也是一种设计，它会创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。2018年8月，浙大团队与阿里团队倾力合作，共同推出了基于人工智能的短视频设计机器人——“Alibaba Wood”。该机器人能自动获取并分析已有的淘宝和天猫等商品详情，并根据商品风格和卖点等进行短视频叙事镜头组合，并梳理出故事主线（图2）。该机器人通过整合图文内容的方式自动生成20秒带有配乐的短视频，而且还会基于音乐情感、节奏和旋律等进行音乐风格分析，从而推荐或生成匹配商品风格的背景音乐片段。从本质上看，该系统和上述“鲁班”或“鹿班”的智能设计模式并没有太大的区别，只是原始素材由图像转换成了视频或音频，机器学习的训练由静态组合变成了基于时间轴的动态组合。虽然数据库更为复杂，但仍然是通过参考优秀的短视频广告，使得机器能够“举一反三”并演绎出更多短视频风格的设计平台。

Alibaba wood和上述“鲁班”或“鹿班”的工作原理非常类似：首先就是要通过数据标注，将短视频广告的背景、主题、文字和色彩等信息进行拆解，让机器理解图像和视频的构成元素，并让机器实现自动抠图和构图。随后通过大数据搜索（在淘宝内通过图片搜索找同款，随拍随找），让机器能够通过试错来分辨“美”和“丑”，从而完成设计任务。该项目的负责人之一，浙江大学国际创意设计学院的孙凌云教授指出：随着大数据、体验计算、感知增强与计算机深度学习等创新科技的进步，人工智能将会改变现有的设计模型，机器将从传统设计辅助的“仆人”角色进化为设计师的“合伙人”。（图3）

二、智能设计范式的探索

人工智能已逐步演变成创新的基础设施，也将成为设计师的助理和伙伴，一部分重复性的劳动以及海量的数据分析工作都可以由人工智能协助，设计师可以有更多的精力侧重于评价、 判断和选择，由此使自己更具个性化的创造力、应对复杂问题识别机会的能力、批判性思维能力。Dell公司EMC服务的首席技术官比尔·施马佐（Bill Schmarzo）结合机器学习，提出了分析（Analyze）、合成（Synthesize）、设想（Ideate）、优化（Tuning）和验证（Validate）的设计步骤，这与IDEO提出的设计思维有很大的契合点。以上过程中都需要对用户和利益相关者进行分析，了解用户的需求并对目标进行定义和计划。随着智能科学的快速发展，用户研究可能被行为捕捉、海量数据和体验计算所代替或补充，而快速原型则被智能设计、情感计算和美学评估所替换。因此，智能设计范式替代或补充传统设计范式（图4）的工作流程将逐渐成为设计趋势。

Alibaba wood和“鹿班”智能设计系统带给设计师更多的思考。新媒体理论家列夫·曼诺维奇（Lev Manovich）曾经用公式：媒体=算法+数据结构（美编：红斜字请用楷体）来代表数字时代的媒体特征，他还深刻地指出：当代文化的特征是数据库文化。数据库+智能硬件+机器学习使得设计师在实现动态界面（视觉与交互）中有了更好的帮手。结合智能设计平台，设计师有了超越传统工具软件（如Adobe软件）的强大创意手段，这也为智能时代的艺术与科技的深度融合吹响了进军的号角。从设计角度上看：传统的静态视觉方式正在向动态视觉转变，计算机视觉、模式识别、增强现实、智能预测和演化算法都使用户体验设计发生了巨大变化。智能时代的设计=界面（交互）+算法+数据结构（美编：红斜字请用楷体）（图5）这个公式说明：智能设计平台提供了工程师和设计师的共同舞台。相比较传统设计的艺工分离，这一趋势对设计范式产生了根本性的影响，也对设计师的技能转变提出了更高的要求。

结论

人工智能在设计领域的蓬勃兴起和5G时代的到来，导致用户体验和设计领域出现了许多新方法和新挑战，这些将会给设计范式、设计对象、设计方法和设计文化带来全面的影响。对设计师而言，人工智能将是一种新的思考方式，也是一种新的设计实现手段。历史学者尤瓦尔·赫拉利在其著作《人类简史》中认为：生命也是算法，而数据算法比人类自己更了解自己。传统的设计工具都在人类的可操纵范围之内，而人工智能的特殊之处就在于它在深度学习中的不可预知状态，这也使基于人工智能的艺术设计更具挑战性。当前，传统的静态视觉方式正在向动态视觉转变：计算机视觉、模式识别、增强现实、智能预测和演化算法都会对设计未来产生重要的影响。这些都要求设计师具有对趋势的把握能力、 对用户体验的塑造能力以及跨学科的综合实现能力。未来，对设计和设计师自身的研究，将成为设计与人工智能结合的基础，这一趋势不仅会改变传统的设计范式，而且也对各个设计领域的人才结构与技能转变提出了更高的要求。

参考文献：

[1]薛志荣. AI改变设计：智能时代设计师生存手册[M].北京：清华大学出版社，2019：94-98.

[2]布朗. IDEO，设计改变一切[M]. 侯婷，译.沈阳：万卷出版公司，2011：35-37 .

[3]Lev Manovich.Software take command：extending the language of new media[J]. Visual Studies，2013，31（1）：67-69.

[4]王伟，黄轶.协同、价值与奇点：人工智能挑战下的艺术反思[J].艺术学界，2018（12）：1-10.