淺析人工智能語境下的家居設計

王家淇 魯迅美術學院助教

從萌芽期的機器翻譯與NL 圖靈測試，到1956年達特茅斯會議“人工智能”的誕生，是AI1.0 時代，即人工智能基礎理論和基礎學科建立階段。這個時期，AI 應用領域并不多，如語音識別、機器翻譯、自然語言處理、視覺特效等等。發展期的AI2.0 時代，人工智能技術具備了運算能力、計算復雜性與嘗試推理能力。專家系統的建立和硬件的發展，摩爾定律、統計機器學習，AI 的發展從學術界到谷歌這樣的公司主導，實現了從軍用到民用的擴展。20 世紀初，進入到深入學習階段，對人的意識、思維的信息過程進行模擬[1]。基于算法的深度學習、大數據分析與運用、基礎硬件設備開發與軟件程序開發是人工智能的三大核心內容。AI3.0 時代，AI在某些方面超越了人類，幫助人類進行分析和預判，代替人類進行繁雜計算和大數據分析，能結合人工智能的行業不計其數[2]。AI4.0的全面應用期尚未到來，目前處于AI3.0階段。AI 在各個不同的行業已表現得較為突出。其中，生活需求方面最集中的體現是家居產品。由于智能技術的普及，人們對智慧生活的追求需求逐日而長，而智能家居則會涉及每一個人的生活感受，能大大提高用戶的體驗和幸福指數。

1 大數據與家居潮流

1.1 傳統家居的困境

在家居產品設計流程中，如何掌握消費者的需求是至關重要的。家居產品作為一種剛性需求的工業制成品，具有品類多樣、款式更替周期短等特點，這無形中增加了設計師對產品市場潮流趨勢預判的難度。在傳統的家居市場調研與設計活動中，產品開發者一般會通過問卷調查的方式，收集潛在用戶的需求信息，通過對收集的信息進行統計整理和分析，找出產品設計的方向。產品開發者同時會用橫向對比的方法，收集并統計不同時期最受歡迎的家居產品，分析其款式、結構、價格、顏色、功能和受用人群等信息，從而預判家居市場的潮流趨勢，為新品的開發提供設計依據。但是，常因數據缺乏廣泛性，導致產品潮流的定位不夠準確。

1.2 大數據服務于當代家居

傳統的家居市場調研方式具有工作量巨大、消耗時間長等特點，而大數據可以有效地、及時地反映家居市場的變化情況。利用計算機強大的儲存與計算功能，及時有效地收集市場動態信息，并運用AI 技術對家居產品市場的數據進行分析，得到針對客戶需求和喜好的有效預判。這一過程有助于家居企業和產品設計師精準地定位市場，把握潮流。AI 技術的應用，引導產品設計師順應市場規律，設計出符合市場需求的家居產品。AI 將能幫助企業獲得良好的經濟收益，為家居行業產生更多的商業價值[3]。

2 人工智能與家具精細化制作

家具是家居產品中最具代表性的產品品類。家具產品的生產與加工方式主要分為兩類：一類是傳統手工生產，另一類是機器批量化生產。在產品最終定型之前，設計團隊需要制作大量的樣品用于反復的測試和修改。AI 技術能針對人機工程學數據與加工程序代碼進行深度學習，將已投產的家具尺寸、結構及對應的加工程序代碼進行采集、歸類、整理，并建立樣本數據庫。

AI 技術由數據庫、插件和智能化生產車間三部分組成。通過對數據樣本的分析，結合插件為Rhino 或SolidWorks 等模型提供直觀的修改和優化方案，同時自動生成加工程序代碼，與加工車間建立程序代碼共享鏈。這將更好地協助設計團隊精準把控家具產品的尺寸、比例和組裝方式，將實體樣品檢測升級為AI 輔助檢測。基于AI 技術的加工程序生成自動化可有效減輕勞動負擔，降低勞動安全風險與成本，幫助企業建立高速高效的家具生產模式。

3 人工智能與智慧家居

智慧型家居是未來的發展趨勢，其內涵不僅是創造智能化家居產品，而是打造智能化家居環境的服務設計。目前的智能化家居技術主要體現在控制方式智能化：由觸控變為聲控，由觸感變為對話，由低級別的感知智能到高級別的認知智能[4]。未來的AI 技術在智能家居領域中的運用，將是從被動智能控制到主動智能服務的轉變。運用深度學習的方式獲取用戶在不同事件、不同環境中的行為、語言、思考方式、行為軌跡、情感和需求信息，結合已有的知識庫建立知識圖譜，把知識圖譜利用在用戶行為的提醒上，為用戶設定更多智能化提醒服務。再通過面部識別技術，利用攝像裝置開發面部、姿態和環境識別系統，與其他家居產品互聯互通。通過語音對話的方式讓AI 系統與用戶之間產生情感交流，協助建立和諧的人機關系。這將從根本上改變未來人們的生活方式，使人們的生活更加便捷和舒適。

4 結語

AI 時代的來臨將對家居行業帶來革命性影響。AI 技術能幫助設計團隊完成對市場的把控，分析家居市場的走向，幫助生產單位高效完成產品測試與生產，并對未來可預見的智慧家居提供技術保障。