作为较早一批探索人工智能与设计融合的学者配资平台查查网，清华艺术与科学创新研究院副院长、教授赵超还是对人工智能的迭代速度感到出乎意料。
2019年，赵超就开始探索在服装、家具、高铁、通讯和陶瓷产业中构建垂直模型，并预见到设计行业可以通过与人工智能的学科交叉构建一种人机协同的新范式，但他也指出，“文生图、文生视频能力迭代得这么快，对设计师的传统技能带来了非常大冲击。”
（赵超）
11月29日到30日，2025中国人工智能大会在北京举办。其中，赵超教授与TomKvan教授作为联合主席，主持了“AI+设计创新应用”的专题论坛，汇聚来自学术界、产业界的多位领军人物与创新实践者，共同探讨AI技术如何深度赋能设计流程、重构创新模式，推动设计产业向智能化、系统化、个性化方向转型升级。
当前，人工智能正从辅助工具升级为创新伙伴，推动设计从“造型创作”向“系统构建”演进，设计师的角色也在发生深刻转变。赵超向新浪新闻分享了人工智能给设计行业带来的变化以及他对AI的感悟。
在他看来，人工智能在创新中主要承担工具性角色，它推动并完善了创新所需的技术工具体系。不过，人工智能目前仍无法完全取代人类所独有的高阶认知能力。
至于设计教育，赵超表示，文生图、文生视频等技术能够迅速完成以往需长期训练的基础操作，教育重心应当转向加强对学生创新思维、批判性思辨、复杂决策以及问题定义等核心能力的培养。这不仅是应对技术变革的调整，更是向设计教育本质的理性回归。
以下是新浪新闻和清华大学艺术与科学创新研究院副院长、教授赵超的对话：
AI重塑了设计师所需的知识结构与能力框架
新浪新闻：您是从什么时间开始关注AI大模型？当时的感受是什么样的？
赵超：从设计学的视角出发，我们通过整合设计思维与横向、跨学科及跨文化的知识体系，驱动产业创新与创新型人才的培养。传统学科模式已难以完全适应国家在技术持续迭代背景下对创新人才的需求，因此必须构建新的教育与实践框架。
2019年，我们获批科技部首个面向设计学的重点研发专项，聚焦“人工智能赋能设计创新”，重点探索如何构建服务于设计领域的人工智能语言模型。该项目旨在系统构建中国设计与美学的知识图谱，并基于该图谱与人工智能技术，协同开发五个产业领域的垂直语言模型，涵盖服装、家具、高铁、通信与陶瓷行业。通过这些智能化工具，设计师能够更高效地创作出既体现中国风格、又契合中国市场与消费者需求的产品。该项目不仅致力于对设计传统进行传承，更着眼于面向未来的系统性创新。
新浪新闻：您关注人工智能和设计结合的领域比较早了，当时看到了什么样的趋势？几年过去，行业的发展是否像您当时预料的那样？
赵超：我们的专业定位并非人工智能技术本身的研发，而在于其在实际设计领域的应用。起初我们已预见，通过学科交叉与跨领域探索，能够构建一种全新的人机协同创新模式。然而，我们也未曾预料到人工智能技术迭代如此迅速——文生图、文生视频等能力的飞速进步，对设计师的传统技能体系构成了显著冲击。
当前，我们正通过持续的实践与观察，深入反思新一代人工智能技术为设计行业带来的多方面影响：它不仅改变了设计工作的流程与工具，也重塑了设计师所需的知识结构与能力框架。面对这一变革，设计师应如何调整自身的知识体系、技能方法乃至价值判断标准，已成为我们持续探讨与适应的重要课题。
新浪新闻：人工智能对设计带来的影响主要现在体现在哪些方面？
赵超：人工智能与设计学具有一个共同的重要特征，即二者均展现出显著的横向性，这与许多垂直深挖的学科形成鲜明对比。它们能够跨越边界，渗透并赋能于几乎所有产业领域。简而言之，各学科与产业均离不开设计思维的融入，也需要通过设计实现创新赋能。人工智能同样具备这种横向特质，它不局限于单一领域，而是作为一种基础能力辐射至各行各业。
因此，在我看来，人工智能在创新中主要承担工具性角色，它推动并完善了创新所需的技术工具体系；而设计则代表一种思维与方法论。若能将二者真正协同整合，实现双向赋能与深度支撑，便有望构建起人机协作的新型创新范式。通过融合这两种横向学科的优势，我国从产业升级到科技突破都有望实现显著跨越，并很可能在全球范围内建立起独具特色的创新发展路径。
AI仍无法完全取代人类所独有的高阶认知能力
新浪新闻：从具体的层面来讲，AIGC的能力已经很强了，它短期和长期对设计行业有哪些影响？
赵超：人工智能对设计行业的影响主要体现在两个方面。一方面，它显著提升了设计工作的效率，不仅缩短了整体流程的周期，也加速了研发与迭代的进程。另一方面，人工智能也对传统设计教育体系带来了冲击。过去，教育中需投入大量学时以培养学生的绘画、建模等基础技能，而这些技能如今已逐渐可由人工智能工具辅助乃至替代。
然而，人工智能目前仍无法完全取代人类所独有的高阶认知能力，这也促使设计教育必须进行反思与重构。文生图、文生视频等技术能够迅速完成以往需长期训练的基础操作，教育重心应当转向加强对学生创新思维、批判性思辨、复杂决策以及问题定义等核心能力的培养。这不仅是应对技术变革的调整，更是向设计教育本质的理性回归。
新浪新闻：在教育教学上，你们做了哪些改变？
赵超：我们积极鼓励学生在设计过程中运用人工智能技术。在使用过程中，我们更强调对完整创新链路的关注，学生不应仅将人工智能视为生成图像的快捷工具，而应深入理解并实践人机协同的每个关键阶段。为此，我们在教学中逐步建立起覆盖全过程的人机协同评价体系，重点关注学生如何在各环节有效结合人的创造力与机器智能，从而推动设计思维与执行能力的整体提升。
新浪新闻：你会提醒学生们要增强哪方面的竞争力？
赵超：定义问题的能力、发现问题的能力以及批判性思维能力和决策能力。
新浪新闻：学生们在哪些方面是表现比较好的？哪些方面你觉得是还可以再改进的？
赵超：当前学生在信息获取能力方面表现突出，但在价值判断方面仍需要系统的训练与引导。这一现象与其生活阅历、产业实践经验、知识结构的积累以及所处时代的生存环境密切相关。为此，我们将在后续教学中着重加强对学生价值判断能力的培养。
在教学方法上，我尝试将课堂教学本身作为研究载体，通过持续的教学观察与案例分析，探索在人工智能赋能设计教育的背景下，课程体系应如何相应调整与重构。这一过程本质上是一项动态的教育实践研究，目前尚处于持续探索阶段，还未形成明确的结论。
新浪新闻：在人工智能和设计结合的领域，你们是否和业界进行一些联动的实践和探索？
赵超：设计作为一门应用学科，在与不同产业领域开展研究及推动成果转化的过程中，已广泛融入人工智能技术。人工智能对设计领域具有双重意义。一方面，它是设计创新的工具，在人才培养与产业实践中发挥赋能作用；另一方面，人工智能本身也成为设计对象，设计师需要围绕智能家居、智能城市等场景，构建相应的产品与服务系统。
我们正在推进的“AI医院”项目配资平台查查网，便是这一方向上的重要探索。该项目由清华大学牵头组织跨学科团队共同实施，设计学科是其中关键组成部分。在实践中，我们重点关注人工智能技术如何重塑患者与医生在诊前、诊中、诊后全流程的交互方式。技术赋能不仅改变了传统的就医体验与流程，也进一步凸显了设计在系统性优化用户体验方面的核心价值。该项目目前仍在持续开展中，我们期待通过实践逐步形成具有借鉴意义的成果范式。
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