重磅|東風商用車掌舵人張小帆升任中國一汽副總經(jīng)理
來源：汽車商業(yè)評論（常冰）2023-05-04 14:30
伴隨著ChatGPT、MidJourney等AI軟件的快速迭代和火爆，各汽車品牌設計團隊、獨立設計公司和高校機構最近都在如火如荼地嘗試著各種各樣的AI藝術設計實驗。
從五六年前起，AI已經(jīng)能夠完成低難度的招貼設計，盡管大家都能推測終有一天AI終將取代設計師的一般性創(chuàng)造工作，但當Open AI等人工智能軟件真的把這一天快速拉近到人們眼前時，設計師們還是難免有些緊張和惶亂。
今天的AI軟件已經(jīng)能夠表現(xiàn)出超級“多樣化”的創(chuàng)新能力。它能瞬間總結A風格的繪畫特征，并完成B風格繪畫的A風格版本；能瞬間在N個完全不相干的事物之間建立特征關聯(lián)，生成第N+1種從未存在過的融合創(chuàng)新景象；也能根據(jù)多個關鍵詞的描述，以某種合理的自有邏輯描畫出符合所有關鍵詞要求的新作品，而且還能精準調節(jié)各關鍵詞的作用與權重。
完成上述融合和創(chuàng)新，對于大多數(shù)合格的人類設計師來說也不是問題，但“瞬間”這個指標卻是人類無論如何都做不到的。隨便一個筆觸的模仿、一個小物體的描繪，都需要消耗人類大量的時間，這是“知曉”與“實現(xiàn)”之間的鴻溝。但對于AI來說，幾乎沒有上限的算力賦予了“知曉”即“實現(xiàn)”的超級高效能，瞬間出圖幾十幅、瞬間嘗試所有組合可能，從此以后“設計師再也不用畫圖了”“效果圖設計周期歸零了”……這是設計師們嘗試AI設計軟件之后最首要的感嘆。
超高效能意味著一種完全不同于人類模式的智能新類型，它的邏輯可能很笨，類似大力出奇跡或者海量的窮舉法，但當力量極大、速度極快時，最終結果就能展現(xiàn)出無限接近全新創(chuàng)造的效果。人類設計師在現(xiàn)實中從事的大部分工作是演變式和組合式創(chuàng)新，前者是在已有的基礎上提升或優(yōu)化，后者是將已有的事物拼合得出一種“新”事物。
決定這兩種創(chuàng)新模式水平的主要是兩點，一是獲取信息的廣度，二是嘗試優(yōu)化或組合的速度，在這兩個方面，AI具有碾壓人類設計師的超級優(yōu)勢，無論是邏輯推理還是目前已經(jīng)展現(xiàn)出的實際結果，都有力地證明了這種碾壓，所以大部分中低水平的創(chuàng)新設計行為會被AI徹底取代，這是板上釘釘?shù)氖聝毫恕?/p>
這對人類設計師來說，究竟是好是壞？我認為是好的。因為通過長期的肌肉和手眼腦協(xié)調性訓練，形成名為“專業(yè)”實際上只是生理機能的門檻，把高水平的藝術審美競爭封閉在專業(yè)門檻之內的世界，這其實是在比拼生理肌體的效能，是一種低層級的競爭，基于此構建的傳統(tǒng)專業(yè)設計和藝術創(chuàng)新規(guī)則勢必被AI徹底打破。這將逼迫人類設計師思考更高維度的、真正本質的創(chuàng)新，也將使更多原本無法跨越專業(yè)門檻的外行人士進入到設計領域，成為新的競爭者。
所以是否能夠推測——如何駕馭AI軟件將成為設計師新的能力？好像是。這是一個全新的的強大工具，抵觸和抗拒顯然是徒勞的，而且可以預測目前的二維創(chuàng)新能力會快速進化到三維階段，那時候，可能數(shù)字化建模設計師、油泥模型設計師的技能門檻和職業(yè)優(yōu)勢都會被重塑。
但是，從大規(guī)模免費開放軟件的特性來說，駕馭AI也未必能構成一種新技能，因為既然是開放的、具有深度自主學習能力的，那么，某個體設計師對AI的“獨特”使用技巧，會瞬間被融入AI自己的學習系統(tǒng)中，然后被作為一個類似小插件的軟件功能（而非人類技能）瞬間共享給所有使用AI的其他設計師。
AI的介入讓設計嘗試不同風格和組合的成本幾乎降低為零，對操作者的技能門檻要求也降低為無。當人人都可以做出水平很不錯的設計時，一家企業(yè)是否還需要設計團隊，設計團隊是否還需要這么多人，職業(yè)教育和高等專業(yè)教育該教什么？這些問題已經(jīng)開始劇烈沖擊設計業(yè)界和教育界。
而AI也對這些問題做出了頗為自謙的回答：目前的AI設計仍然是基于大數(shù)據(jù)的高效迎合，缺乏細膩的情感，沒有明確的文化立場，而設計行為作為服務于人的高級活動，不可能脫離利益和價值觀傾向。所以，AI暫時還無法完全取代人類的設計創(chuàng)造。
但人工智能一定會向深度的自主學習方向邁進，擁有獨立思考力，恰當反映和表達AI軟件創(chuàng)造者的利益和文化立場，也是幾乎必然的結果。到那時候，AI又會如何影響設計、影響世界？
不得不承認，在現(xiàn)實的汽車設計實踐領域，我們所做的創(chuàng)新工作絕大多數(shù)都是演進式和組合式。
演進式是基于并保持前代產品的基本架構不變，通過適度應用新材料、新的淺層形態(tài)語言，塑造出“全新”的視覺形態(tài)，使用體驗可能會有一點觸覺嗅覺的細微提升，但因為基本架構和布局并沒有變，所以心理體驗、便捷性幾乎沒有變化。這種演進式創(chuàng)新是一種極為自然的優(yōu)化思維結果，基本上伴隨著認知的足夠深入，就會自然而然的產生。
演進式創(chuàng)新占比很大的根本原因是功能實用性始終都占據(jù)汽車設計訴求的主體地位，由于人類駕乘汽車的習慣具有高度的統(tǒng)一性和穩(wěn)定性，即使在一二十年的周期內也很難有顯著的變化，所以演進式創(chuàng)新思路既是一種保守，也是一種維持汽車設計與人類使用習慣進化速度保持相對協(xié)調的必須。
組合式創(chuàng)新是將不同空間領域的兩種以上已有設計重組在一個新的空間里，此空間既有物理的位置維度，也有歷史的時間維度。重組需要對原有設計的內在架構和原理的深刻理解，即能夠“拆得散”，也需要找到合適的、新的視角切入以發(fā)現(xiàn)重組的可能性和必要性，以及解決再建過程大概率會出現(xiàn)的新沖突、新問題的能力，即能夠“搭得起來”。相比較而言，其難度略大于前面的演進式創(chuàng)新。
上述兩種類型的創(chuàng)新工作組成了人類汽車設計師實踐領域的主要內容。但即使以目前的AI技術水平而言，其超高的變形和重組效率也實現(xiàn)了對人類設計師降維級、碾壓級的超越。而且完全可以預測到，AI技術會快速突破目前僅能進行二維演進和重組的約束，實現(xiàn)對三維設計軟件的聯(lián)通和控制，進一步超越人類設計的多樣性嘗試。
這樣一來，人類設計師目前唯一的優(yōu)勢將只剩下上述兩種類型之外的第三種——原創(chuàng)性創(chuàng)新，因為這種創(chuàng)新雖然占比很小，但卻是基于人類情感、文化和利益立場的發(fā)展，其本質驅動力是人類對自身進步的期待和想象。
原創(chuàng)性創(chuàng)新需要比較強烈的自我意識為出發(fā)點，需要有利益選擇和取舍，它所展現(xiàn)出的令人耳目一新的面貌只是表象。這是缺少獨立自我意識的AI所難以完成的創(chuàng)新。另一方面，原創(chuàng)性創(chuàng)新一般嚴重受制于制造、交互、智能等基礎技術的進步，往往是在概念提出很久（至少以十年為單位）之后，才能真正轉變?yōu)楝F(xiàn)實產品。這也是原創(chuàng)性創(chuàng)新占比很小的重要原因之一。
其實，對于AI技術與設計創(chuàng)新之間關系的討論，如果僅僅局限在對傳統(tǒng)設計工作的取代性強弱多少，是過于狹隘的。AI技術對設計的內涵的拓展，對人類設計師與全新技術的共存和相處方式才是更有意義的內容。
早在1970年，設計師約翰·克里斯·瓊斯John Chris Jones就提出，未來設計師的角色將從傳統(tǒng)的“按部就班的操作者”轉變?yōu)椤罢莆昭赞o的話語者”，其關注點也應從單純的解決方案轉變?yōu)閷栴}及其空間的探索、理解和定義（John Chris Jones, Design Methods ，New York: John Wiley, [1970]1992)。關于未來的設計團隊，應當由人類與AI共同組建，他們相互提出挑戰(zhàn)并達成共識，以此培育雙方的思維共同進化。
在這位極富遠見的設計師想象中，真正的AI技術必然成為與人類設計師相互依存的協(xié)作者，它將以其強大的效率和相對客觀的觀察，協(xié)助人類更勇敢的推翻傳統(tǒng)的思維模式和信息基礎，從根本上開啟新的產品、乃至宏觀事物創(chuàng)造模式。
具體到汽車設計領域，我們可以相當明確的預測到，AI技術的進步將極可能推翻目前汽車產品年型、中小改款和換代的設計模式——因為淺層的演變和組合創(chuàng)新的門檻變得極低，用戶對于變化和新鮮感的閾值快速升高，對傳統(tǒng)的設計變化失去了興趣——只有更本質的創(chuàng)新才能被稱為創(chuàng)新。
進一步延伸，汽車的設計可能會走向兩個極端，一個單純強調工具屬性的移動物，幾乎不需要設計，只是個功能完備的移動盒子而已；另一個是完全個人化的、創(chuàng)新和制造都極為容易的私有物品（全方面的智能技術賦予個人更多的自由，而不是現(xiàn)在的需要考慮交通系統(tǒng)各方安全和利益訴求的高難平衡），其設計由具有少數(shù)這種需求的用戶在AI技術協(xié)助下完成，現(xiàn)實制造由專門的智能化制造工廠接單完成，而人類設計師不再面向任何個體用戶，只以更宏觀、更間接的方式關注與AI技術的共同進步。
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