基于數量化理論Ⅰ的中控面板造型設計研究

許小俠，韓亞新，許牧云，傅洪發，王卿九

（1.長春工業大學，長春 130012；2.北汽福田汽車股份有限公司，北京 102206）

隨著個性消費時代的到來，消費者的需求也日益多樣化和差異化。他們在選擇商品時會更加注重情感方面的需求、精神層次的愉悅和個性的展現。中控面板作為汽車內飾中最關鍵的駕駛操縱系統，負責控制整部車輛，并且處于用戶視覺中心的位置，其形態能夠最直觀地體現出汽車內飾的整體風格。目前汽車市場的各細分市場日趨飽和，汽車中控面板在操控性能、生產工藝與基礎材質等方面雖然沒有薄弱的環節，然而功能疊加、造型均一化問題日益突顯[1]。因此，新產品研發需要以人為主要研究對象，充分考慮消費者和社會的各種因素。在此過程中，需要解決的關鍵問題是將模糊的人為感性因素量化為具體的數據模型，而感性工學（Kansei Engineering）作為工學的一個新的分支，可以將感性與工學相結合，依據人的喜好來設計產品[2]。文中將汽車中控面板為研究對象，以數量化理論Ⅰ為基礎，運用感性工學技術來指導產品意象造型設計，從而滿足年輕一代對中控面板造型設計的感性需求。

1 理論基礎與研究思路

1.1 感性工學

1970 年，日本廣島大學副教授長町三生首次將感性分析引入到工學研究中，這種研究方法被稱為感性工學。它可以深入挖掘用戶對產品的感性認知，將難以量化的感性因素，借助工學技術，通過數理化的方式定性、定量地呈現出來，從而指導設計。在研究設計元素與感性意象之間的聯系時，常用的方法有數量化理論Ⅰ、粗糙集分析、遺傳算法、多元回歸法等，而數量化理論Ⅰ方法使用頻率最高[3]。

1.2 數量化理論Ⅰ

數量化理論Ⅰ屬于多元分析系統的一個分支。依據研究問題的差異性，可以將數量化理論分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四類[4]。數量化理論Ⅰ類主要用于探究用戶的感性意象評估值與某個產品的形態之間的內在關系，它可以將多個因變量進行量化賦值，之后利用多元分析方法，在感性意象評估與設計元素之間建立數學映射模型，從而推算因變量對感性認知的預測貢獻值，可以節省前期調研分析時間并獲得最佳設計方案。

1.3 產品意象造型設計

產品意象造型設計的研究涉及認知學、心理學、美學、人機工程、感性工學等多個領域[5]。研究方法包含形態分析法、語義差分法（SD）等。產品意象造型設計的第一步是需要制定設計目標，接著找出產品中隱含的意象信息，從而幫助用戶有效地表達他們的情感需求，然后分析相關的產品設計元素，最后通過相關的研究方法，找出能引起某種聯想的造型元素來抒發用戶的感性需求，進而展開產品的造型設計。

1.4 研究思路

以中控面板的造型為研究對象，在文中首先通過SD 法確定產品的感性意象詞匯，同時對已確定的樣本進行形態分析與提取；然后對產品進行感性意象評估；接著借助SPSS 統計分析軟件進行多元回歸分析，構建數量化理論Ⅰ的數學模型；最后設計新方案并驗證。使用的具體方法為SD 法、形態分析法、數量化理論Ⅰ方法。設計思路見圖1。

圖1 設計思路Fig.1 Design ideas

2 研究過程

2.1 定位人群

根據中汽協的數據統計，18～29 歲的汽車擁有者所占比例遠遠超過50%，這一年輕群體已逐漸成為引領汽車消費的主力軍。文中對22～30 歲敢于挑戰新鮮事物、追求獨特個性的年輕消費者展開調研。這一目標人群的特點是即將走向社會的畢業生或者剛剛參加工作的年輕群體，他們憧憬美好事物，喜歡互聯網產品，注重生活品質，并且具有潛在購車行為。針對以上特點，展開目標人群的需求特征分析見圖2。此研究可以通過了解年輕一代對汽車中控面板的感性需求，從而更好地引領汽車行業的發展。

圖2 目標人群需求特征分析Fig.2 Demand characteristics analysis chart of target population

2.2 中控面板樣本收集

從汽車之家，易車網等網站，汽車4S 銷售店，雜志刊登及電視宣傳等途徑找出國內外關注度較高的汽車品牌，累計30 個品牌，選取了117 個樣本圖片。請設計研究人員以客觀的方式剔除模糊的、重復的樣本圖片。保留具有一定差異性卻非極端意象的樣本，初步選出了54 個形態最佳的中控面板正視圖作為代表樣本。為避免非研究因素的影響，用Photoshop軟件對54 個樣本圖片進行處理。邀請5 名汽車設計行業工作人員，5 名汽車銷售顧問和10 名潛在消費對象，共20 名受測者。受測者可以依據自己的主觀感受對54 個樣本進行分類統計，根據相似度的度量對樣本進行劃分，結合實際情況選取出最具代表性的20 個產品樣本作為本次調查的樣本對象，并進行編號與細化處理，代表性樣本見圖3。

圖3 代表性樣本Fig.3 Representative samples

2.3 確定樣本造型設計元素

由于設計者和普通用戶在認知方式和手段上存在一定的差異性，在提取中控面板造型設計元素時，綜合考慮了產品造型結構、產品設計意圖及用戶的視覺認知審美感受。

從產品的體量和形態入手，提取出3 個對用戶的感性意象認知有直接影響的造型特征，分別為：中控面板的整體外輪廓、特征圖形輪廓與視覺中心細節形態。首先，通過提取整體輪廓特征線可以反映出中控面板形態體量認知要素的比例與空間信息，明晰中控面板造型的基本走勢[6]；其次，通過中控屏、裝飾帶與兩側排氣格柵等特征圖形的提取，了解中控面板的整體造型風格；再次，提取了位于視覺中心且組成中控面板基本面部特征的出風口、中控屏及裝飾部件，通過將這些面部特征進行局部或系列造型的變化來實現不同情緒的轉換與表達。

參考捷豹XEL2020 款中控面板造型，首先根據中控面板的形面關系提取整體外輪廓曲線，在刻畫時盡可能保證曲線在轉折處的連續性，繪制出黑色的曲線（見圖4）；其次，對中控面板的形狀識別元素進行提取，繪制出與背景分離的、均勻的、封閉的曲線，在提取時將中控面板的細節模糊僅強調形狀輪廓，得到橙色的閉合曲線；最后繪制用戶視覺中心涉及的細節部分輪廓曲線，仍使用閉合的線條，繪制出綠色的曲線。

圖4 設計元素的提取Fig.4 Extraction of design elements

為獲取用戶受到哪些設計元素的影響，將中控面板涉及的造型元素進行標注，并制作成調查問卷，見圖5。請男女比例為1∶1 共20 位受試者，對各造型設計元素進行打分，1～5 代表重要程度，共5 個等級，重要性從“1”開始依次遞增。最終計算出均值排名前3 的設計元素，分別為中控屏幕、屏幕銜接與中控面板顏色搭配，見表1。

表1 設計元素均值得分Tab.1 Design element mean score

圖5 汽車中控面板設計元素Fig.5 Design elements of automobile central control panel

結合形態分析與問卷調查，一共得到6 個影響中控面板造型設計的關鍵性設計元素，將該6 個元素項目分解為19 個子類，編碼并繪制形態，見表2。

表2 設計元素分類表Tab.2 Classification table for design elements

2.4 感性詞匯的提取與篩選

通過查閱產品意象相關書籍，搜集對中控面板進行感性意象表達的形容詞，初步整理了78 個與中控面板風格意象相關的感性詞匯，進行同義詞甄選并將低頻詞匯排除，最后按照正反義詞將它們一一配對。經進一步整理后，最終確定了頻率最高且互為反義詞的4 組感性意象詞組進行評價實驗，見表3。

表3 感性詞組Tab.3 Per ceptual phrases

2.5 感性意象評估

將20 個中控面板樣本與4 對感性詞組，根據SD法，采用五級量表見圖6，制作成調查問卷見圖7，發放問卷110 份，除去無效問卷，有效回收率達到83%。

圖6 語義評分五級量表Fig.6 Five-level semantic rating scale

圖7 感性意象認知調查問卷Fig.7 Perceptual image cognition questionnaire

2.6 基于數量化理論Ⅰ的映射模型構建

數量化理論Ⅰ類是采用說明性多變量模擬線性表達式中基準變量y的定量變化[7]。根據數量化理論Ⅰ的思想，中控面板造型設計元素作為項目（item），設計元素下的各種取“值”作為類目（category），如，項目是中控面板的整體外輪廓特征曲線，而類目是流線形、幾何形、異形。設某問題包括項目m個，考慮其對基準變量y的影響，進而實現對y的預測。第i個項目的類目為iC，那么類目個數總計為。對n個樣本，其中其表示第n個中控面板樣本下的第i個項目（設計元素）中對應的第j個類目（設計元素類目）對基準變量y的影響。

根據式（1）對設計類目進行賦值，當且僅當樣品n有第i項目的第j類目的特性時，將樣本中具備對應類目的設計元素類目取值為“1”，不具備的取值為“0”。以中控面板整體外輪廓特征曲線為例，針對樣本1 的外輪廓形態為幾何形，則賦值“1”的對應類目為C12，其余類目均賦值為“0”。

假設基準變量y與各項目類目存在線性關系，建立感性意象評估值y與設計元素類目之間的數學模型，見式（3）。

其中：ny表示第n個樣本的感性意象評估值；a ij表示第i項目中的第j類目對基準變量y的影響，也就是aij是定性變量的一個數量化；εn表示第n次抽樣中的隨機誤差。

表4 感性評價矩陣Tab.4 Per ceptual evaluation matrix

3 中控面板感性意象造型設計

3.1 結果分析

根據上述中控面板感性評價矩陣，運用最小二乘法來求做逼近求得近似解，并結合SPSS 統計軟件進行多元線性回歸分析，從而實現對基準變量y的預測[8]。以“傳統的—科技的”為例，分別計算得出類目得分、偏相關系數、決斷系數、復相關系數、常數項等數值。計算結果，見表5。

表5 “傳統的—科技的”與設計元素的線性關系分析結果Tab.5 Analysis of linear relationship between “traditional-technological” and design elements

復相關系數R與決斷系數2R可以反映預測模型對設計元素和感性意象詞匯得分的解釋程度，其擬合度越高越好，經計算“傳統的—科技的”這對感性詞匯的實際測量值與預測數值之間的復相關系數R=0.864>0.85，決斷系數2R=0.746>0.7，由此可知該感性意象預測模型較為理想，可用于中控面板造型設計的預測；在該研究當中，偏相關系數反映的是某一設計元素（如，X1整體外輪廓曲線）對某一對感性意象詞匯（如，傳統的—科技的）的貢獻大小[9]；類目得分則代表某個設計元素類目（如，流線形C11）對“傳統的—科技的”感性意象的影響程度，而類目得分數值的正負代表影響的方向，若數值為負則代表類目偏左的“傳統的”意象，反之，則代表偏右的“科技的”意象[10]。以中控面板整體外輪廓特征設計元素項目為例，其類目得分C12

通過求“傳統的—科技的”感性意象詞匯的偏相關系數值可以看出，中控面板X1整體外輪廓曲線>X6顏色搭配>X4中控屏幕>X3視覺中心細節形態>X2特征圖形輪廓曲線>X5屏幕銜接，數值越大證明該設計元素項目對感性意象詞匯的貢獻程度越大[11]。同理可以求出另外3 對感性意象詞匯“突兀的—流暢的”“繁復的—極簡的”“普通的—個性的”的數學模型方程式。

3.2 設計方案與驗證

根據“傳統的—科技的”感性詞匯模型數據分析，可以看出中控面板造型設計元素項目中的不同類目對感性意象詞匯影響程度是不同的，為測試該結論是否有效,可以通過將不同分值的設計類目進行排列組合，得到多個新的組合方案進行驗證。以“傳統的—科技的”為例，使用設計元素類目中得分最高的C11、C22、C32、C44、C53和C62進行方案1 的草圖繪制；得分較高的C13、C21、C31、C43、C52和C61進行方案2 的草圖繪制；得分最低的C12、C23、C33、C41、C51和C63進行方案3 的草圖繪制。在繪制時，盡量避免輪廓曲線之間的交叉，利用大塊面進行形狀設計元素的描繪，通過調整曲線關系，制成草圖，見圖8。

圖8 方案草圖Fig.8 Draft plans

在草圖方案制作完畢后，邀請工業設計專業的學生對草圖方案進行感性意象評估，仍采用里克特量表5 級評分方法對3 個方案分別打分。評估后分析計算得出均值，見表6。可以看出，分值從方案1 到方案3 呈遞減趨勢。得分最高方案1，所呈現出的感性意象是最具“科技感”fgg 是最具“傳統性”。

表6 設計方案感性意象評估值Tab.6 Evaluation value of perceptual image in design scheme

根據感性意象評估數據挑選最符合“科技的”草圖方案1 進行細節深化并構建三維模型，建模渲染得到三維效果圖，見圖9。將最終效果圖作為實驗樣本，再次采用問卷的形式在線投放進行驗證，獲取受試者的感性意象評估數值，將無駕駛經驗的問卷篩除，最終共獲得有效問卷102 份，整理計算數據后，得到用戶意象評價量表，中控面板造型設計樣本在設計實踐中的均值為1.58，與“科技的”感性意象詞匯一致。

圖9 中控面板三維模型Fig.9 3D model of central control panel

經驗證后得出的感性意象評估值與設計思路一致，證明該方法的預測是準確的、有效的。通過“傳統的—科技的”中控面板造型設計這一實踐，證明通過改變產品設計類目的組合可以有效地改變產品感性意象的表達。在基于數量化理論Ⅰ的中控面板造型設計研究中，結合多元分析的研究方法，解決了各種定性研究問題，對中控面板及其他產品的造型設計具有一定的示范意義。

4 結語

在產品意象造型的研究中，為滿足不同用戶的情感需求，經常利用感性工學研究系統中的數量化理論Ⅰ方法對感性因素進行量化賦值，獲取具體的數據，之后借助SPSS 統計分析軟件進行多元線性回歸分析，建立產品造型設計元素與用戶感性意象之間的聯系，找到對感性意象貢獻程度最大的設計元素項目進行提取并重新組合，從而形成新的設計。以中控面板為例，把中控面板設計元素項目看作自變量，把感性意象評估值看作因變量，使用統計分析軟件進行多元線性回歸分析得到類目得分、偏相關系數、決斷系數R2、復相關系數R、常數項C等。基于數量化理論I 類，構建中控面板造型設計元素項目與用戶感性意象認知之間的最佳映射數學模型，數據分析表明，模型擬合度良好，說明數量化理論I 能夠將感性因素用數據呈現出來，之后再將設計元素項目重組，通過案例評估測試，證明這種方法是切實可行的，可以為中控面板及對多項目組合的產品造型設計提供新的創新設計理論指導，有效地輔助了產品意象造型設計。