张凌浩｜新问题、新交叉与新范式——设计学交叉学科探索的思考

所谓的“无学科性”，实际上赋予了设计一种元学科（meta-disciplinary）的地位，但这同时也充满挑战〔19〕：尽管设计有意摒弃僵化的框架，鼓励灵活性和多元参与，但它仍然需要面对情境性，即设计运作的具体背景、系统和框架。〔20〕目前，一些前沿设计理论与实践研究的学者们也正在积极建构设计学的学理性，推动元设计发展。

（四）研究空白：局限与重构

综上所述，尽管现有的研究已充分揭示设计学在全球复杂公共议题、跨学科协同与数智技术背景下的重要性，并在实践层面展开了丰富探索，但在理论层面仍存在若干关键空白。

其一，设计作为第三种知识形态、问题驱动平台与元学科的多重定位尚缺乏系统整合，现有研究尚未从设计学自身的知识论与方法论出发，对设计介入交叉学科的不同定位进行系统梳理与结构化比较；设计学在学科体系中如何避免“什么都能做、却难以自我界定”的知识泛化风险，尚未形成稳定的理论共识，需批判性地审视与重构那些无法被科学逻辑和人文叙事完全取代的设计特质，如直觉性模型推演、通过原型创造未来的能力，以及数智技术介入设计所引发的文化与伦理问题回应。

其二，国际经验与中国语境之间仍存在明显理论断裂。多数研究以引介或对标国际模式为主，缺乏对中国实践环境、文化语境与学科体系重构背景的深度回应。设计如何在“技术理性—文化表达—社会价值—历史叙事”之间建立具有中国特色的协同机制，仍停留在经验总结层面，当前从城市更新到乡村振兴的中国式现代化广泛实践亟须理论与方法的建构与指导。

其三，复合型设计人才培养的机制性研究仍明显不足。传统美术学院或单一工科院校的设计教育已无法适应上述设计学科交叉定位的现实，对复合型设计人才所需的核心能力结构（如技术理性、文化理解、系统思维的协同关系）缺乏系统建模或实践探索不足。特别是当AI从根本上影响所有学科与知识体系时，如何基于设计学科本身的特性，前瞻性培养未来人才尚未形成可持续路径。

三、新技术语境：AI驱动下设计、艺术与技术的新融合

当前技术语境的最主要特征无疑是AI，设计不再仅仅是依赖人类主观经验与直觉的创造性实践，而是演变为一种数据驱动、人机协同、跨学科融合的新生产范式。AI驱动的设计流程通过重构生产媒介、匹配动态需求与深化人文价值，推动技术与艺术从简单组合走向深度互构的新融合生态。

（一）技术维度：重构生产媒介

AI技术的发展构成了艺术与技术融合的底层引擎，加速了设计的生产媒介从物质性转向数字化。当无处不在的数据成为生成设计见解的核心，借助机器学习算法可以将传统上由设计师解决的问题融入自动化的学习循环中，如Netflix和Airbnb公司的创新案例展示了其在创建高度以人为本的设计方案中的潜力。〔21〕AI驱动的设计将设计师的思维范式、风格特征与经验知识结构化为“创意模型”〔22〕，这意味着艺术价值被凝练为一种可计算的技术资源，具备了跨场景、跨任务的快速适配能力，极大地拓展了设计服务的边界。如Shutterstock从传统图库向“AI驱动的创意工作流平台”的转型便是这一趋势的典范。此外，越来越多设计智能体（design agent）的崛起〔23〕标志着艺术创意与机器算力在底层逻辑上实现了高度耦合，如微软的VASA-1技术，用户仅需输入一张静态图片和一段音频，即可生成表情丰富、细节逼真的动态人物视频。（图1）

图1微软的VASA-1技术可快速生成用户头像视频，用于创建高保真动态原型