演讲回顾｜郝凝辉：后信息时代设计赋智能制造创新发展路径
2025-02-17 16:16:14
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本文来源：美啊教育
第五届广州创意周于2025年1月17-23日在广州设计之都圆满举行。本届创意周以“新质设计”为主题，凝聚全球设计智慧，共筑设计思想高地，赋能中国设计创新新质发展。同期举行开幕式、新质设计创新峰会、柳冠中大师设计邀请展、云山十方汇大师论坛、颁奖典礼等精彩活动。清华大学首批文科资深教授柳冠中、世界设计组织（WDO）前主席Srini Srinivasan等大咖出席。
智能制造从工业1.0发展到工业4.0，历经多阶段技术变革，那它是如何一步步实现技术跨越以提升生产效益的呢？智能制造新趋势包含顶层设计、数据可视化及多系统有效结合，这些要素究竟如何协同作用推动智能制造发展？长江学者特聘教授、中央美院设计学院院长-郝凝辉先生受邀出席第五届广州创意周，在开幕式上发表主题为《后信息时代设计赋智能制造创新发展路径》的精彩演讲。他分享了在智能制造的探索中，其本质是基于现代与先进制造技术，旨在提升生产效率、降低成本、提高产品质量并快速响应市场。智能制造历经工业1.0到工业4.0，从机械化、电气化，到自动化、数字化，再到如今的智能融合阶段。同时，也讲述了当下的新趋势聚焦顶层设计与数据可视化，融合增材制造等系统。未来设计框架强调自适应界面等升级。智能制造的设计创新以数据为核心，智能服务创新以体验为核心，提升各方面效能。
长江学者特聘教授、国家社科基金·重大项目首席专家，中央美术学院设计学院院长、二级教授、博士生导师、博士后合作导师、校学术委员会委员、设计学科带头人。福布斯·中国设计师TOP10、光华龙腾奖·中国设计业十大杰出青年，首都劳动奖章获得者、中国十佳设计教育工作者、北京教学名师、北京高校青年英才、北京十大师德榜样、教育部产教融合教授、北京高校优秀教学管理人员、徐悲鸿奖获得者。担任:中国美协工业设计艺委会副主任、中国工业设计协会信息专委会执行主任、北京青年艺术促进会副会长、国家社科基金评委、国家艺术基金评委、教育部人文社科项目评委。智能制造是依托云计算、物联网、自动化、数字化、人工智能、智能工厂和可持续性等要素构成，是基于现代技术与先进制造技术的制造方式，目的在于提升生产效率、降低成本、提高产品质量并快速响应市场。回顾智能制造的发展进程，从工业1.0的机械化和蒸汽动力，到工业2.0的规模化生产、装备线技术与电气化，再到工业3.0的自动化机器人、计算机互联网和电子技术，直至工业4.0的数字系统、物联网和人工智能，发展脉络清晰可见。当下，全球面临着气候危机、供应链危机、战争与冲突、逆全球化等问题，黎巴嫩寻呼机事件为我们敲响警钟，让我们重新审视产业韧性、安全性以及全生命周期的内涵，思考如何保障产业供应链的完整性，加强安全防护。设计思维在智能制造中发挥着关键作用。它作为一种共通的思维和语言，能够有效整合智能制造的各个阶段，形成自上而下的系统化协作智能系统，促进智能化在不同学科间的协同制造。工业5.0则提供了全新的工业愿景，其目标超越了单纯的效率和生产力提升，强调工业对社会的作用与贡献，将工人工厂的福祉置于生产过程的核心，利用新技术在尊重地球生产极限的同时，实现超越就业和增长的繁荣，所以工业5.0它其实是多样化的普世主义和永续共生的这种价值的演化和设计塑造的这种产业韧性，来形成的这样一个多样化的共生的设计范式。在后信息时代，全球制造业的转型发展备受关注。那么后信息时代全球制造业如何进行转型发展？工业4.0侧重于应用和获取知识，工业5.0注重管理和掌握知识，未来的工业6.0、7.0等，我认为设计知识是更多的会能塑造全球制造业，更好的转型和发展，因为我们人类的主要活动是从工业时代的适应，还有应用。包括从获取知识转向成为掌握知识和管理知识。设计知识有望在其中发挥重要作用，推动全球制造业更好地转型。在此过程中，有几个关键问题是我一直在思考的：一是设计如何赋能智能制造创新体系；二是如何有效管理信息，妥善处理人机自然的共生环境；三是如何借助设计打破现代技术工业中的技术决定论。那么在智能制造的一个数过程中，我们知道一个特别重要的特征就是数据特征。企业在智能制造转型过程中，生产、测试、运行阶段会产生大量带有时间戳的传感器数据，这些数据是智能制造的基础。赫拉利在《智人》中提出的信息观认为，信息量足够大时会趋近于真相，但在信息爆炸的时代，这种观点值得商榷，它忽略了信息处理、解读和应用的复杂性，这也为智能制造提出了底层思考。那么我们可以看到在当今数据爆炸的语境下，设计作为认知工具，在人类的洪流中提炼解析并且洞悉世界的本质。刚才我们说到设计，它不但是要约束我们的智能制造的产业的发展，也要为我们智能制造的未来的真理和真相，解决智慧和力量，贡献智慧和力量。如今，设计已从稀缺范式转向丰裕范式。我们设计师现在所从事的工作其实跟以前也非常的不一样了，以前我们的设计师经常在资源有限的，被约束下的情况进行工作，这种方式我们会称之为稀缺思维，我们经常听柳老师给我们讲，我们要挖掘到这个事理学中去，要找到这个事物的本质，那么我们以前，强调效率标准化和大规模的生产，如何最大化的有限的利用资源来满足大众的需求。但是现在，物质极大丰富，设计师应摆脱表面工作，更多地关注知识的创造性和管理性。那么这个时候就像刚才柳冠中老师给我们讲到的，我们很多的设计师已经脱离了，已经渐渐的迷失了，我们现在要干什么？因为我们现在的物质极大丰富了，导致我们会做很多这种没用没有实际需求的，甚至可能是很多花里胡哨的这些东西。
设计引领的智能制造呈现出新趋势。需要进行顶层设计，实现数据可视化、增材制造、供应链管理、自动化监控系统等的有效结合，形成动态平衡的复杂自适应系统。人文主义的智能制造系统框架也至关重要，其中增强性数字孪生和高级AI驱动的应用程序不可或缺，自适应人机界面能让人类成为现代工厂的积极参与者。借助传感器和监测设备提升产品质量、降低成本、提高能效；增强性数字孪生可模拟工厂行为，预测人机交互；虚拟现实技术（VR和AR）能在虚拟环境中与数字孪生互动，优化人机协作程序；协作机器人可与人紧密协作，感知工人动作并调整自身行为。此外，运用认知系统，将人机交互关系升级为功能性整体系统，遵循目标导向、最小化熵、共同代理等核心原则，统合智能技术赋能智能制造。随着智能制造技术复杂性的提高，对操作员的要求也发生了变化。在技术复杂程度较低的工业1.0、2.0时代，操作员只需执行简单有限的任务；而在工业4.0、5.0时代，操作员需具备更高的工作广度、自主性、交互性、社会互动性和认知需求，以适应复杂集成的技术环境，否则可能被机器人替代。在智能制造升级过程中，价值敏感设计理念意义重大，它要求在设计过程中融入不同利益相关者的价值观，在规划阶段就考虑社会和伦理问题，并持续改进。同时，协同集成平台也十分关键。工业5.0与工业4.0的显著区别在于对生命设计的考量，不再关注单一价值，而是综合各种因素协同解决问题，利用工业设计化解人和地球利益的冲突。智能制造创新设计包含三个重要模型和策略：全生命周期协同设计思维模型，涵盖系统设计、并行设计、集成设计、协同设计等；智能交互制造过程中的设计创新模型，通过数据产品和体验实现集成；智能生产创新是基本层，以数据为中心，如机器人学习系统、智能分配食物的机器人手臂、智能咖啡工厂等案例；智能产品创新是流通层，以产品为中心，深圳绿米的繁星系列、芭蕾舞数字痕迹鞋等体现了包容性设计理念；智能服务创新是延展层，以体验为中心，通用电气的数字孪生系统、数字化博物馆等都是典型案例，做好智能服务能为智能制造的生命周期提供良好补充。设计赋能制造创新发展的路径多样，如建立端对端的创新设计流程、统一智能制造管控流程、优化全生命周期流程等。智能制造的创新设计新模式包括建立智能设计数据库、确立智能设计范式、打造智能工厂、借助设计加AI实现可视化网络管理体系等。同时，智能制造的柔性设计也很重要，涵盖机器、工艺、产品、维护、生产能力和运行等方面的柔性设计。此外，建立线上线下融合的设计服务平台也不可或缺。
构建智能制造的数字化转型升级新模式是未来发展的重要需求。在高校教育领域，智能制造设计教育也需探索新范式，包括建立设计研发中心、加强校企合作、创新设计教育引导等。许多国家和高校已进行了相关实践，如中央美术学院与绿米建立的智能化设计人才培养平台，德国达姆施塔特应用技术大学的人因工程实验室和校企合作课题，勃兰登堡经济促进署提出的数字平台和科创生态平台等。未来，建立智能制造创新设计教育共享平台是推动发展的良好解决方案。最后，对工业设计赋能智能未来提出展望。新兴学科领域系统倡导的共识是否会改变现有工业制造体系？先进计算机诞生后，工业设计与智能制造体系中的人际关系将如何发展？在学科交叉融合日益深化的背景下，设计师能否主导构建跨学科元语言促进学科融合与创新？这些问题值得我们共同思考、深入研究，谢谢。
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