受访人物：覃京燕，教育部长江学者特聘教授，北京科技大学智能科学与技术学院副院长、机械工程学院工业设计系主任、计算机与通信工程学院博士生导师，首届全国高校美育教学指导委员会委员，教育部工业设计教学指导委员会委员，中国工业设计学会信息与交互设计专委会执行主任，中国文化产业协会文化元宇宙专委会首席专家，主要从事人工智能与创新设计、大数据信息可视化、可持续设计、交互界面设计、数字娱乐设计、数字文化遗产及文化元宇宙与创意产业等领域的研究。近年来，主持国家重大专项课题、国家社会科学基 金、国家自然科学基金以及文化部、教育部人文社科项目等国家级省部级项目20余项，参与了国家重大专项、 欧盟、863项目、国家自科、国家社科重点项目等多项项目。科技部全国十大杰出青年设计师、新中国成立70 周年用户体验设计师70人、北京市科委工业设计杰出人才。获得GM、CarStyling、德国红点奖、红星奖、DIA 中国设计智造大奖等国内外设计奖项50余项，发表论文170余篇，发明专利及软件著作权等10余项。
关键词：元设计；三体元（原源）宇宙；数实生态文明
观点提纯：人工智能在硬件、软件、数据、算法、算力、安全、系统、生态8个方面与创新设计结合，进行ID识别、行为模式和需求关系的智能设计，智能感知、智能认知、智能控制、智能网络、智能运算、智能交互将人类智能的关联、预测和想象核心能力进行模拟学习，完成设想未来、计谋天下的设计活动，提高有意识构想行为，实现三体元宇宙（原宇宙、源宇宙）元设计创造未来可能性的概率。通过高信维、高感质、高交互、高价值和高颜值的设计评测，用科技美学科技伦理实现共生的数实生态文明可持续发展，以量子思维为指导，构建以意义为中心的设计方法，是设计活动的核心要义。
《设计》：何为“智能设计”？请谈谈您对“智能设计”及其要素的理解。智能设计中涉及自动化、数据驱动、交互和持续优化等概念，智能设计中的“智能”和“设计”是怎样的关系？
覃京燕：如果对人工智能做一个定义，简单来说，人工智能就是模仿匹配预测平衡各种识别行为关系的关联预测想象的能力；复杂来说，人工智能就是通过模仿关联感知认知思维范式、匹配预测态势行为模式和构建自主平衡的目的关系的意识达成能力。人工智能与创新设计，或者简言之，称为“智能设计”，则是应用模仿匹配预测进行识别行为关系的平衡，设想美好未来，计谋可期天下的有意识的构想实现行为。
人工智能与创新设计定义
智能设计，从智能的角度来分类，有分类识别的设计，有行为模式的设计，有精准匹配关系的设计；从人工智能和设计的应用角度来分类，智能设计涵盖了智能产品设计、智能空间设计、智能城市规划设计、智能交互设计、智能媒体设计、智能服装设计、游戏人工智能、AI艺术等各个层面。传统的各个设计领域都可以和人工智能结合，形成智能设计。
原来在设计领域里没有的部分，也可以和人工智能结合，产生新的智能设计类型，如以生命3.0为典型代表的机器人设计、AI虚拟人设计、AI虚拟现实、MGC机器生成内容设计或AIGC人工智能生成内容、智能生物体设计、智能材料设计、智能能源设计、思维方式设计、人工情感设计、人工意识设计等，主要包含智益经济发展、智美生活方式设计、智造生产工具设计、智能生命形态设计、智信城乡更新、智活健康竞技、智慧生存文明设计七大方面。
人工智能延展了信息价值的表现方式。信息的价值，从需求动力的直接实现物物交换，到大批量生产带来的价格利润与普惠通用的人类能力的工具提升，再到精准推荐、精准营销的感受性感质(Qualia，也被称为感受性)的达成，形成丰富的用户体验，以及群体智慧文明的传承，信息的价值在不断发生改变。感受性感质的关照，在设计和应用与用户体验功能、内容载体、整个流程都体现出非同质化多样性的本质，群体价值又能达到规模经济效应和系统性影响力和可持续发展动力。
自2022年11月Chat GPT发布以来，到2023年GPT4.0 Turbo的推出，生成式人工智能GAI提高了全球生产力，相应地在GPT相关人工智能领域全球英语职位发布的比例增加了21倍（领英调研数据）。AIGC人工智能生成内容方面不断出现爆炸性发展，每月平均吸引20亿人次访问，而在2023年下半年更是狂飙至33亿。 以MidJourney、Stable Diffusion、Character AI、 Google Bard、Pika等文生图、文生影像的AIGC为例，人工智能作为辅助技术，在创新设计的工具更新以及创新设计的工作流程，以及设计产出内容等方面，在设计制作生成方面大量省时增效，提升了规模生产力。
智能设计中涉及人工智能技术与创新设计两大方面。自动化、数据驱动、元宇宙、第三代互联网、虚拟现实、机器学习等计算科学概念，都是在智能技术方面的体现，交互、美学、伦理和持续优化等概念，则体现在创新设计方面。智能设计中的“智能”和“设计”的关系更加相辅相成，两者更加强调各自的能力与独特优势，包括生成式人工智能GAI导向参与式设计和内容设计，具身智能具身认知和实体人工智能PAI（Physical AI）导向具身交互和实体交互智能交互设计，高可信人工智能则对体验设计有重要影响，大数据与AI结合对知识图谱和信息可视化能够产生重要输出，机器学习计算科学与美学、伦理等结合则导向AI美学与科技美学、计算设计、文化计算、社会计算、审美计算、科技伦理等领域。
通过大模型的运用，AI可以帮助提升整个社会的生产效率和服务效率等，并且为设计提供科学工具，为设计方法之下生成制作海量设计产出品。在智能设计领域，智能交互与智能搜索、交互式叙事和沉浸式的交互广告、用户研究中的设计内容的精准推荐、文生图等审美计算的自然语言处理、语音交互设计中的语音识别和处理、视觉设计、信息可视化、元宇宙中的计算机视觉等相关领域，人工智能的主要技能包括：机器学习、自然语言处理、数据结构、人工智能、计算机视觉、图像处理、深度学习、TensorFlow、Pandas （软件） 和 OpenCV 等，与创新设计结合，最终都导向在一维语音交互设计、二维视觉设计、三维影像设计、四维游戏设计等方面的设计表达，这也是智能设计教育重点培育的人才能力方向。
《设计》：北京科技大学人工智能研究院的工作重点有哪些？在智能设计方面是否有所侧重？
覃京燕：北京科技大学人工智能研究院成立于2018年7月，围绕国家在人工智能领域的重大需求，以智能无人系统与智能制造为特色，旨在打造人工智能基础理论研究、智能无人系统关键技术研究、智能制造工程应用及人才培养的高地，建设一流创新平台。北京科技大学智能科学与技术学院成立于2022年8月，是全国第一批独立成立智能学院的35所高校之一。
早在20世纪70年代，北京科技大学涂序彦教授就从事人工智能领域的研究，开启了人工智能在中医专家系统应用的先河。涂教授在国际上首先提出“智能管理”新概念与“多级专家系统”等新方法，是中国人工智能学科的主要奠基人、中国人工智能学会的主要创始人之一。北京科技大学是中国人工智能学会发起单位之一，1987年-2000年中国人工智能学会挂靠北京科技大学，是全国最早从事人工智能教学科研的高校之一，也为国家培育了一批优秀的人工智能人才。
北京科技大学智能科学与技术学院现有智能仿生无人系统教育部重点实验室、教育部GF创新团队、“人工智能科学与工程”北京高校高精尖学科、华为技术有限公司-北京科技大学5G+工业视觉联合创新实验室、中国兵器装备集团-北京科技大学智能仿生扑翼飞行机器人联合实验室、腾讯-北科智能设计实验室、北京科技大学天津学院无人系统应用研究中心等科研平台。智能设计方面注重自主无人系统和AIGC设计计算、人格计算与审美计算的研究，关注国家四个面向的发展，与国际化平台，包括剑桥大学、RCA英国皇家艺术学院等在智能移动性、智能可持续设计、智能文化遗产等方面有相关合作研究。
在智能设计方面，2001年进入教学工作，一直都在致力于将人工智能和设计结合。2018年和卡内基梅隆大学同步在全球最早开设《人工智能与创新设计》的本科生一年级课程，2019年推出中英文慕课，本课程在2023年也获评国家级一流本科课程称号。北京科技大学的智能设计比较注重无人驾驶车元宇宙、AI虚拟人、AIGC审美计算、智能交互设计、多模态多维度信息交互界面设计、智能服务设计、绿色IT可持续设计、AI文化遗产与创意产业、虚拟制片和游戏人工智能等领域。
中国慕课网和爱课程、学习强国上面发布的《人工智能与创新设计》慕课
《设计》：您是如何进入智能设计这个领域的？您个人关注智能设计的哪些细分领域？
覃京燕：从小就喜欢交叉学科，对未知领域更着迷。从K12到大学本硕博，以及到了工作岗位，一直做的都是交叉学科的科研教学和项目，进入智能设计便是很自然而然的事情。智能设计在智能感知、智能认知、智能控制、智能交互、智能传播与绿色IT可持续设计等方面，都是我比较感兴趣的领域。
《设计》：在东西方政治经济文化的差异前提下，国内人工智能教育和研究的发展有哪些特点和提升空间？
覃京燕：国内人工智能与创新设计教育，可提供建立国家层面的各种学科大模型，将设计的外部影响因素构建为各种设计资源与工具，提升设计快速将知识转化为创意的能力。在科技伦理和AI科技美学方面，加强审美等三观品鉴和设计评测能力。我们更多需要的是具有系统思维和专业纵深领域的高精尖能力的创新设计人才。
《设计》：智能设计的发展历程是怎样的？它与传统设计有哪些区别和联系？
覃京燕：我不擅长梳理发展历程等内容，大体而言，人工智能发展在智能感知、智能认知、智能控制、智能网络方面，走过了从局部到全局、从单模态到多模态、从低维度到高维度、从单一封闭非联网走向多样开源万物智联、从功能规格走向内容生态、从离身小数据非活态到具身大数据活数据自适应主动交互活信息架构、从数字虚拟走向XR各种虚拟现实、从非生长型生命1.0到生命3.0和生命X.0的多种生命样态、从分离到融合的元宇宙三体宇宙的融合创新、从非量子的牛顿思维信息思维到量子思维、从人工智能与人类智能的非交互式学习走向交互式学习的融合智能的发展之路。智能设计不断具有用户参与式、元宇宙沉浸式、万物智联化、生命生长养成型、融合智能交互式人机共生、人事物境数智货场关系转化需求助推培育式、高可信人工智能与信望爱生态智能设计。
智能设计在发展路径方面，会关注人工智能在环境感知计算、意识感知计算和情绪感知计算方面与创新设计进行全息交感的全面结合，将硬件、软件、数据、算法、算力、安全、系统和生态进行系统创新，在产品功能、服务内容、媒介生态三大方面不断发展。同时，以2022年11月出现的ChatGPT引入人工智能与人类智能的人在回路，以及具身智能，关注高可信人工智能、量子计算对人工智能的影响，以及我在30年前对量子物理的思考，到20年前提出量子思维，用于指导人工智能与创新设计，我会对未来更加感兴趣。面向未来做出好的智能设计，自然就和传统设计有所区别，但我不太有时间去梳理这些区别。
人工智能与创新设计的方式，更加强调全息交感生态系统全流程的元设计，关注信息化大数据带来的系统观和全域的视角，更加倾向于用户参与和精准匹配的设计，鼓励支持全民随时参与的通用的普适性的设计，更加趋向于人类智能与人工智能的融合智能的设计，智能设计更加依托于万物互联的平台，能够跨越更大时空和代际的生命周期，支持更多的社会创新，能够在时空信息11个维度中，进行转化设计transform design 和过渡设计transit design，更加关注可信人工智能、稳健人工智能、通用人工智能的全流程的设计，既强调产品功能达成，更关注内容的生产机制，以及媒体系统平台的设计，追求产品的品质、美学的品位、服务的品格、生态的品德的大设计。
人工智能与创新设计关注设计哲学、设计思维、设计方法与设计规则，采用人工智能进行设计的设计活动，也就是元设计的方法，通过综合创新，探索未来并运用设计思维和设计工程，发现问题和解决问题，从第一科学原理的角度，运用智能设计的技能工具与方法流程，以及艺术与科学的交叉创新的想象能力，实现从0到1的突破式创新，同时又通过工业工程、机械工程、材料工程、管理工程、信息工程等支持，实现从1到N的规模生产力和规模效应。
“人工智能+大数据+互联网+创新设计”的规模涌现，使得世界进化到智能创新新时代，人工智能与人类智能的融合智能催生政治、经济、文化、社会发生聚变，人工智能、万物互联、大数据活数据、新材料新能源、新造物创新思维，是自然科学文化、社会科学文化、艺术设计文化的政产学研金用各界都关心的世界性教育课题。人工智能与创新设计，涵盖科学与艺术的宏观智能设计的思想理念、智能技术的交叉学科探索、智能产品服务生态系统设计等设计计算科学实践。智能设计面临学科交叉的挑战和学术魅力，也是探索创新设计的设计本质（也就是元设计）的价值意义。
《设计》：设计本身是交叉学科，智能设计中交叉了哪些学科？对设计师提出了怎样的要求？
覃京燕：设计的交叉来自三种文化的交叉，包括自然科学文化、社会科学文化和人文艺术文化。这三种文化智能设计都囊括其中，相比而言更强调计算机科学的技术赋能的作用，但对于三大逻辑，包括人性（心理文化）逻辑、技术逻辑和商业逻辑，智能设计更加关注生态系统层面。设计师需要更多全局观、大局观和未来观，才能做出更好的设计。
《设计》：在“智能”的加持下，设计师面临的是怎样的新设计范式？
覃京燕：人工智能改变了人类移动性、人类感受性、人类体验感、人类身份性、人类人格性、人类故事性，设计演变为包含武器智能产品、容器智能服务内容、元器元宇宙、灵器智能生命3.0和X.0、冥器绿色IT智能可持续设计等五大器的产品服务生态系统的设计，设计师面临五大器的未来沉浸养成参与培育生态型的新设计范式。
设计师目前需要在硬件、软件、数据、算法、算力、安全、系统和生态这8大人工智能要素方面，进行可持续生态智能系统的创新设计，其设计范式已然发生结构化的颠覆式改变。人工智能需要数据、算法、算力和网络系统四大基础条件，随着人工智能算法的不断演化，其发展需要面对数据、算法、算力和网络系统四大要素所带来的不确定性。应对不确定性，大数据分析与AI预测仿真预警管理，成为对抗不确定性可能性的概率选择，将设想转化为可能性的未来，也更加强调高感质、高交互、高信维、高价值和高颜值。
在高感质的设计方面，人工智能与创新设计更加关注用户的感知与体验，强调在环境感知计算之上，提供主动交互智能交互的高感质特性，通过感知智能和认知智能的计算，为用户设计更加匹配的功能和内容，提高用户体验的满意度。
在高交互的智能设计方面，不仅强调交互的反馈，更加关注前馈，以及将交互模型中前馈与反馈机制更加灵活无缝地转化，形成交互式叙事的对话机制，在交互的类型中，应用环境感知、意识感知和情绪感知，增加强迫式主动交互和主动交互的形式，为用户提供精准定制的智能数据内容服务。
在高信维的智能设计方面，人工智能支持多模态、多通道、多媒介、多平台、多元化的机器生成内容MGC以及从声音、图形图像、影像到三维实体以及交互式智能空间环境的多种信息维度的设计。
在高价值的智能设计方面，人工智能通过对人类思维能力的模仿学习，在智能产出方面生成规模数据资产的价值，通过机器生成内容MGC的方式，减少人力成本的消耗，提升从MP大批量生产的设计向MC大规模客户定制设计的价值转化。
在高颜值的智能设计方面，人工智能为设计提供了海量的排列组合型的设计方案，通过审美计算对审美法则的学习，智能设计提供了超越个体设计风格的多样化的设计方案，超越人类设计的时间成本与信息茧房带来的认知局限，兼具第一人称视角、第二人称视角和第三人称视角，体现出有别于人类审美意识的新的审美体验。
人工智能与创新设计，更加强调普惠的价值观、世界观、人生观以及新的三观，即未来观、全局观、大局观（三观设计贯穿设计流程的自始至终，包括：心智模型、思维范式、设计策略、信息架构、交互模型、视觉思维和视觉表达、媒体设计和迭代式的设计评价与设计优化，都很重要），面对三观的未来设计，模仿甚至是超越人类智能的思维模式，从人类智能中学习解决问题的方式和关系过程转化设计，成为智能设计的焦点任务所在。
《设计》：设计事关功能和美感，如何让人工智能掌握审美？
覃京燕：人工智能与人类智能最大区别是失焦与聚焦两种方式的差别。人类智能的审美是聚焦性质，通过对比、调和，最终导向主题突出的美的感质表达；而人工智能由于没有自我本我超我的差别，没有“我、我们、你们、他们、它们”的概念，对于内容的生成输出是缺乏根据个人感受性来进行“主题突出”的审美抉择判断，由此而具有失焦的特性，具体表现为过程性、生长型、目标不明确的不确定性和不透明性。
我们需要从人工智能与创新设计的元设计视角，来让人工智能按照人的感受性体验以及人类智能的审美规则进行聚焦，形成审美的律令及算法规则，需思考应用人工智能模拟仿真关联预测人类智能的创新设计方式，进行设计的设计，也就是元设计的核心本质，以及人工智能的技术边界之下能够做成哪些创新设计；智能设计需要了解人工智能如何做创新设计，创新设计的算法需求及技术边界，AI智能科技伦理对设计可为不可为的能力与内容范畴的界定；AI科技美学对创新设计的评测引导与审美评判；元设计需洞察人工智能对于第一科学原理的遵循，思考创新设计的动因及三观意义，包括世界观、人生观、审美价值观，以及新三观，包括未来观、全局观和大局观，人工智能赋能改变创新设计的设计工具、设计流程、设计模型和设计方法结合的方法论；人工智能等科技引发创新设计的思维方式的革新，以及创新范式的改变，人工智能用于创新设计的设计策略、设计表达和设计思辨评测等具体设计原则。
人工智能无法掌握审美，只能根据审美的特征进行ID识别学习、行为方式和关系图谱的构建。可以从统、象、生、场、中、简、空、衡8个方面入手，在系统性、转化性、生长性、场景化、养成型、沉浸式、三一原则的简约、武器容器元器灵器冥器不同的精准匹配和三体元宇宙（原宇宙、源宇宙）的元思考、元设计、对称平衡和可持续设计等角度，进行审美计算的输出表达。关于这8个审美意识，本人有具体的论文对应，可做一些参考。
黑川雅之在2018年提出日本的八个审美意识，覃京燕在2019年提出中国的八个审美意识
《设计》：智能设计涉及诸多高新科技方法路径，带来解决方案更高效的输出，由此给设计师工作带来的利弊如何看待？
覃京燕：人工智能等技术使得设计的前期生成内容较多，生成效率提高了，也可以提供宏大的知识图谱，但是个体尺度的感受性和人因要素则缺乏相应的人的尺度体验感受之下的设计评测基础。智能设计之下，科技的快速学习能力，带来对人类智能的挑战，在具身认知、感受性、量子不确定性方面可以更加关注，将重点放在三观品鉴的养成方面。
《设计》：对于设计教育及设计专业的教师和学生来说，应以怎样的姿态迎接人工智能时代？
覃京燕：大胆尝试，思考总体系统结构创新。简易入门、变易为道、不易为本。
《设计》：请分享一些您认为在智能设计领域中具有创新性和启发性的案例或项目。
覃京燕：拉斯维加斯球形剧院MSG Shpere、ChatGPT、GPT4.0 Turbo、Apple Vision Pro、Sora、谷 歌 地 球、谷歌视频通话系统Starline、谷 歌 学 术、Pika、Meta 的地平线元宇宙游戏、智能胸针Humane AI Pin、英伟达的工业元宇宙 NVIDIA Omniverse、奔驰概念智能车 Mercedes AVTR、MIT媒体实验室实体交互作品TRANSFORM、抖音剪映等短视频应用、微信等，都是在阶段性和局部领域很有启发性的案例。
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