编者按：

　　为贯彻落实习近平总书记关于经济工作的系列重要指示批示精神和党中央决策部署，坚持稳中求进工作总基调，牢牢把握正确政治方向和舆论导向，深入宣传我国经济恢复向好、高质量发展扎实推进的亮点成就，光明网推出《经济光明论·专家谈》系列专家解读稿件。

　　本期邀请到西南大学经济管理学院教授、重庆市设计驱动型企业研究中心主任黄庆华，西南大学经济管理学院硕士研究生卢秀玲，阐释《以“人工智能+”推动工业设计提质增效》。

　　作者：

　　黄庆华 西南大学经济管理学院教授、重庆市设计驱动型企业研究中心主任

　　卢秀玲 西南大学经济管理学院硕士研究生

　　今年的政府工作报告明确提出“深化拓展‘人工智能+’”，并将“优化提升传统产业”作为培育新质生产力的重要抓手。在这一战略部署中，工业设计作为制造业价值链的源头环节，正迎来前所未有的变革机遇。长期以来，工业设计依赖设计师个人经验，面临着效率难以突破、试错成本偏高等现实困境。而“人工智能+”的深入推进，为这些问题提供了系统性解决方案。从智能辅助设计到人机交互重塑，再到设计流程再造，人工智能正从多个维度推动工业设计实现“提质”与“增效”。

　　智能辅助设计：从“经验驱动”到“数据驱动”的提质增效

　　工业设计的起点是创意，而创意的落地通常依赖设计师的经验积累。一位资深设计师往往需要多年实践才能形成对形态、结构、材质的敏锐判断，这种“经验驱动”的模式培养周期长，且设计质量因人而异、难以复制。但人工智能的发展，让这种模式发生了根本转变：在智能辅助模式下，生成式设计技术可根据性能要求、材料成本、工艺约束等参数，快速生成数个可行方案。设计师的角色便从“从零开始画图”转变为“优中选优”，这就将繁琐的方案生成工作交给了AI，同时又能保留人的创意主导权。相关调研显示，在“人工智能”的加持下，核心手工密集型任务的人力成本最高可节省90%以上，研发周期缩短超60%。更重要的是，数据是智能设计的底层燃料，当海量的用户偏好数据、生产工艺数据、材料性能数据被用于训练设计模型时，设计的起点就不再是空白画布，而是站在巨人的肩膀上。设计师可以根据数据分析洞察潜在需求，让每一个线条、每一个曲面都有数据支撑，而非“凭感觉”。这种“数据驱动”模式让设计师的创造力更加科学、精准，当AI承担起繁重的方案生成和数据分析工作，设计师便能将精力集中在更有价值的创意判断上，这便是人工智能为工业设计带来的第一重“提质增效”。

　　人机交互重塑：从“功能设计”到“体验设计”的提质增效

　　当人工智能走出屏幕、融入生活时，工业设计的核心使命便发生了深刻转变。过去几十年，工业设计遵循“功能设计”范式：设计师定义产品有哪些功能，用户使用这些功能。在人工智能时代，设计对象不再只是具备某种功能的物理产品，而是能够感知用户需求、主动提供服务的“智能体”；设计目标也不再是完成功能实现，而是打造贯穿全场景的流畅体验。这一转变的本质是人机交互逻辑的根本变革。在传统模式下，交互意味着“操作”，用户需要学习如何使用产品，记住功能入口，适应产品逻辑。如今，AI技术向终端下沉，成为新的用户界面（UI），智能设备具备了理解上下文、预测需求的能力，用户无需频繁切换操作逻辑，产品完全为人服务。这就意味着，工业设计的任务不再是设计一个好看的外壳，而是将抽象算法转化为用户可感知的友好体验。以问界M9为例，其搭载的鸿蒙座舱实现了多屏协同，三指滑动即可将导航信息转至仪表盘或副驾屏，后排乘客也能通过独立屏幕参与互动，多屏信息实现无缝流转、协同操作；AR-HUD将导航箭头投射路面，驾驶者无需低头看仪表盘，所有信息都能在道路上自然呈现。从“功能设计”到“体验设计”，不是对功能的否定，而是对功能的超越。当产品能够主动理解用户、预测需求，用户感受到的不再是某个功能的好用，而是全程体验的“舒心”。这种“体验驱动”的模式让设计更懂人、更暖人，这便是人工智能为工业设计带来的第二重“提质增效”。

　　设计流程再造：从“漫长周期”到“高效产出”的提质增效

　　工业设计的价值不仅在于创意的质量，也在于创意的落地速度。在传统模式下，从概念生成到方案定稿往往要经历反复修改、多次打样与验证的“长跑”，一款产品从图纸到量产需要数月甚至更长的时间。而人工智能的介入，对这一流程进行了系统再造，让设计从“慢工出细活”走向“又快又好”的新阶段。在概念生成环节，AI大幅压缩从灵感到方案的转化时间。以服装设计为例，设计师在AI系统中输入关键词，4秒内即可生成上百张贴合全球潮流的设计图。过去，一款风衣从灵感生成到打样至少需要7天，如今借助AI只需要1天，创意转化率提升50%以上，大幅降低试错成本。在仿真测试环节，AI将漫长的实物验证转变为高效的虚拟验证。在汽车、装备制造等领域，AI仿真系统每秒可进行数百次耐久测试，过去需要数月完成的测试验证，如今几天内即可完成。通过虚拟测试进行优化，可大幅缩短产品定型周期。同时，AI视觉检测系统可实现产品外观毫米级甚至更高精度检测，将质量检测效率提升30%至40%。在生产对接环节，借助图像识别技术，AI可在几秒内从数万份历史图纸中精准筛选相似设计，让模具复用率达到80%以上，开模成本降低50%至70%，设计周期从原来的30天以上缩短至一周左右。从“漫长周期”到“高效产出”，AI对设计流程进行了系统重构：概念生成可以秒计算，仿真验证在虚拟世界完成，设计经验可随时复用。这种系统重构让效率不再是创意的瓶颈，而是创新的加速器，这便是人工智能为工业设计带来的第三重“提质增效”。

　　“人工智能+”正在深刻改变工业设计的底层逻辑。智能辅助让设计更科学，人机交互让产品更懂人，流程再造让效率大大提升。这三重变革，都指向同一个方向：让设计师从重复劳动中解放出来，回归创意本身。当技术与设计深度融合，工业设计必将为传统产业转型升级注入源源不断的新动能。

　　（本文系重庆市经济和信息化委员会委托项目[人工智能赋能工业设计发展研究]阶段性成果）

　　策划：赵刚

　　文字整理：赵艳艳