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

（二）需求维度：动态响应需求

市场与社会需求日益复杂化，倒逼艺术与技术在应用层面实现深度整合，以应对传统设计范式难以解决的矛盾，实现设计需求从静态供给向动态响应的跨越。首先，设计需要能够以高水准满足大量用户的个性化需求，实现精准响应市场。如天猫小黑盒联合TMIC，在神话主题时装创作中，利用算法深入剖析市场趋势，精准定位“精卫填海”等潜在需求。设计师团队协同文生图模型，低成本生成海量兼具视觉美感与材质建议的设计初稿，缩短了设计周期，满足企业在经营中降本增效的迫切需求。其次，设计不再预先固化解决方案，而是根据用户意图提供即时服务。如灵光App具备生成3D动画、动态地图及全功能小程序的全模态能力，可以根据用户的自然语言指令提供实时构建的动态服务，实现交互界面的“即想即得”。最后，通过AI技术构建多模态数智服务的动态响应机制，可以有效回应复杂社会需求。陈星海等人〔24〕在金融服务中引入AGI技术，针对用户的个性化痛点提供动态调整的投后建议与心理关怀，有效降低了用户的理解成本与决策风险，还建立了跨场景可复用的数智服务标准。

（三）文化维度：深化人文价值表达

艺术与技术在文化层面的融合，体现了设计作为连接科技发展与社会需求桥梁的本质功能。在AI时代，设计学通过建立特定领域的数据库与语义图谱，确保技术理性不凌驾于人文价值之上，实现传统文化的数字化转译与基因传承。首先，推动传统文化的数字化转译与风格迁移。AI技术正被广泛用于传统艺术的重新诠释，将非物质文化韵味转化为现代设计语言。Meng Jinting等人〔25〕利用Midjourney生成宋代风格图像，再通过Stable Diffusion控制模型将宋画元素迁移至室内软装设计中，为传统艺术与当代人居住空间的融合提供了丰富的可能性（图2）。同样，金山农民画数据库的建设，通过将传统工艺美术的元素、搭配与手法“翻译”为结构化数据集，为民间艺术在数字时代的活化与再创作奠定了数据基础。 

图2宋画风格迁移至室内软装设计生成结果

其次，在AI技术的算法黑箱面前，设计学必须保持清醒的文化自觉，传承和守护真实的文化基因谱系。如北京未来设计实验室推出的“汉服AIGC设计平台”，建立了严谨的历史形制数据库与设计语言语义图谱，并通过权重形式调控古代形制与现代风格的融合，有效规避了大模型训练中常见的文化误读与符号拼贴。这意味着新的设计学交叉学科不仅承担设计方案技术功能的实现，还需践行实践中的伦理考量，确保数智时代的技术理性不凌驾于人文价值之上。

最后，AI时代的设计流程已不再局限于传统的技法扩展，而是形成技术生成力、需求洞察力与文化解释力共同驱动的综合范式。但面对新技术背景的机遇与挑战，设计学仍需保持对美学、意义与文化的主体性理解，避免交叉学科工科化，使人机协同真正成为推动设计创新的新动力。

四、新范式：“新工科＋新文科”引领下的中国设计学交叉学科

（一）新实践：面向中国式现代化的设计问题介入

2018年，教育部在《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》中就指出，高等教育要全面推进发展新工科、新医科、新农科、新文科，强化高校服务经济社会发展能力。2024年全国教育大会指出，要提高学科专业布局调整、人才培养模式与国家战略、区域发展及市场需要的适配度。