AIGC賦能高職教育--以工業(yè)設計為例

上世紀八十年代，工業(yè)設計概念引入中國，其發(fā)展歷程可歸結為初步探索至認知提升再到高速發(fā)展及轉型升級。現(xiàn)今，國家高度重視工業(yè)設計創(chuàng)新性及智能性。在高職教育領域，工業(yè)設計人才培養(yǎng)、教學模式卻與國家政策導向匹配不足、方向不一，存在創(chuàng)新不足、效率低下、模式僵化、市場脫節(jié)等問題。工業(yè)設計急需新手段、新方式、新思路來解決燃眉之急。2022年11月，ChatGPT正式發(fā)布，AIGC技術進入大眾視野，助推了基于人工智能大模型的各類應用產(chǎn)品蓬勃發(fā)展，高職教育也受到智能化、數(shù)字化浪潮的沖擊。在機遇和挑戰(zhàn)下，工業(yè)設計教育如何汲取、利用、融合AIGC技術，優(yōu)化、改革、創(chuàng)新原有的人才培養(yǎng)和教學模式。

一：高職工業(yè)設計教育傳統(tǒng)培養(yǎng)模式

國內(nèi)工業(yè)設計專業(yè)經(jīng)四十余年發(fā)展，教學理念與目標開始轉型升級，從傳統(tǒng)技能傳授向創(chuàng)新能力培養(yǎng)，注重創(chuàng)新思維及實踐能力，塑造具備國際視野的高素質技能能人；課程體系逐年完善，力圖整合基礎與專業(yè)課程，引入跨學科課程，優(yōu)化原有課程知識體系；教學方法與手段力求多元化，通過案例教學、項目驅動、團隊合作等教學方式，結合增材制造技術，提供更直觀、生動的學習體驗。然而，雖理念升級、體系完善、方法多樣，卻大多沿用傳統(tǒng)線性、漸進式教學，弊端逐漸顯露。

（一）課程設置

高職工業(yè)設計專業(yè)常以2+1（兩年學習一年實習）或2.5+0.5（兩年半學習半年實習）為主，在較短學習周期內(nèi)，學生難以全面掌握，致其理論與技能挖掘深度不足，常滯后與行業(yè)發(fā)展需求，難以掌握前言設計理論和技術手段，影響職業(yè)競爭力，因此，課程設置的高效性與針對性顯得尤為重要。

大多高職院校工業(yè)設計沿襲傳統(tǒng)教學模式與課程架構，大一學習素描、色彩及三大構成等基礎課，大二進入工業(yè)設計專業(yè)核心課程教學，如設計、建模、渲染等，這類線性教學模式在歷史上固然有其合理性與實用性，卻也易致時效低下、創(chuàng)新不足、行業(yè)脫軌等問題。許多學生本具備一定美術功底，大量傳統(tǒng)基礎手繪訓練壓縮專業(yè)核心教學時間，重則削弱學習積極性。重新架構課程，搭建全面、系統(tǒng)、前沿的知識體系，提高教學質量與效率，提升學生實踐技能迫在眉睫。

（二）教學模式

傳統(tǒng)高職教育離不開教材理論支撐，當前教材與職業(yè)標準脫節(jié)、更新滯后、實踐性內(nèi)容缺失、呈現(xiàn)形式單一等問題不容忽視，其制約了學生創(chuàng)新能力培養(yǎng)，也限制了教學手段的多樣化。其二，對工業(yè)設計而言，過度側重理論與概念性知識灌輸，常將形態(tài)色彩作課程核心，學生被動灌輸或對設計天馬行空，雖掌握造型、配色、基本設計理論，卻不懂材料、結構、加工工藝等，普遍缺乏與企業(yè)、行業(yè)緊密貼合的意識及能力，設計與市場需求產(chǎn)生鴻溝。其三，評價體系不完善，許多高校仍將課程績點作為評價主要因素，忽視對學生實踐力、創(chuàng)新力及綜合素質的全面評判。高校需打破傳統(tǒng)“填鴨式”教學束縛，擇項目式學習、案例教學等方法，激勵學生自主、積極探索，以更開放、靈活、實踐導向的教學理念與方法，培養(yǎng)其時代所需創(chuàng)新及實踐力。

（三）培養(yǎng)目標

為誰培養(yǎng)人才、培養(yǎng)什么樣的人才，是高職教育需明晰的目的與目標。傳統(tǒng)工業(yè)設計教育目標定位較片面、聚焦維度較單一，在信息浪潮助推下，多學科融合成關鍵因素，賦能構建多元知識結構和能力體系，以滿足當前市場對綜合型工業(yè)設計人才需求。其二，創(chuàng)新力培養(yǎng)的缺失，教育過程中缺乏對學生設計獨立性、創(chuàng)造性和探索性的引導，抄襲和模仿成為設計類教育通病。其三，市場關注度與國際視野不足，培養(yǎng)過程缺乏對國際市場趨勢、用戶需求的深度分析與研究，致學生難以適應復雜多變的設計需求，間接制約行業(yè)整體發(fā)展。

二：AIGC融入教育的理論探究

AIGC指用人工智能技術創(chuàng)作生成多種類數(shù)字內(nèi)容過程，基于數(shù)據(jù)訓練及生成算法模型，自主生成文本、圖像、音樂、視頻、3D模型等。在智能時代背景下，高職教育必須利用好AIGC技術優(yōu)化課程設置、教學模式。其不僅是原有理論及經(jīng)驗的孿生，更應是不斷訓練迭代而問世的新生。

黨的二十大報告提出：“必須堅持科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動力，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才強國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢?！崩肁IGC技術賦能高職教育，是大勢所趨，也是黨和時代的必然選擇。

（一）AIGC與工業(yè)設計教育適配性

高職工業(yè)設計教育傳統(tǒng)工作流可歸類為：規(guī)劃階段即前期溝通、市場調研、產(chǎn)品分析；

概念設計階段即頭腦風暴、草圖繪制、三維模型及效果圖制作；設計深化階段即結構深化、材料選擇、樣品制作。后期若對接企業(yè)，則進行磨具開發(fā)及批量生產(chǎn)過程，并實時跟進市場，對反饋進行改良優(yōu)化。在課程上，設計理論對應前期規(guī)劃，手繪對應方案初現(xiàn)，軟件對應模型及效果圖表達與深化。以下從各維度探究AIGC對工業(yè)設計教育的適配性：

1.對話類工具（ChatGPT、文心一言、Kimi等）:作為人工智能技術驅動的自然語言處理工具，能有針對性回答各類問題，亦可采用“E-PBL教學基本式”等技術支撐的教學模式，增強學習主動性及內(nèi)驅力。可提供設計建議及方法：通過問答獲得與設計理論、用戶調研、建模方式、材料選擇等信息及建議；輔助設計過程：通過關鍵詞拓展、風格探索、功能分析等形式，提高設計效率及質量；鍛煉溝通協(xié)作能力：模擬與企業(yè)、客戶、用戶群體進行溝通交流，明晰對產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、銷售的整個流程，提高多部門跨領域協(xié)作能力。

2.圖片生成工具（Stable Diffusion、Midjourney、ComfyUI等）：工業(yè)設計常需圖片來直觀表達造型、材質、色彩等，而圖片生成式工具通過文生圖、圖生圖、圖調整等方式直觀高效生成所需效果圖，可與手繪課、建模課、渲染課等進行深度融合。Midjourney優(yōu)勢于操作簡潔高效、部署云端、迭代高效，且有社群交流學習。Stable Diffusion代碼及模型開源，可本地部署，通過現(xiàn)實訓練，圖片生成精準，可高度還原產(chǎn)品外觀及細節(jié)，更具局部調整及可控力。ComfyUI作為Stable Diffusion設計的工作流管理工具，搭建于其技術架構上，二者共享U-Net網(wǎng)絡結構、CLUP采樣策略及VAE變分自編碼器，共同組成強大的圖像生成與處理體系。其通過圖形化操作和模塊化設計，簡化圖像生成工作流程，助推用戶專注于創(chuàng)意發(fā)揮和設計實現(xiàn)。

3.模型生成工具（Tripo3D、CSM3D等）：工業(yè)產(chǎn)品若需落地，模型制作是關鍵，常需設計師在物理層面驗證有效性，結合增材制造、減材制造等來驗證可行性。傳統(tǒng)出圖方式，除手繪外，模型先于效果圖，效果圖以模型為基礎，通過區(qū)分圖層、增添材質達到所需表達效果。AIGC賦能后，模型與效果圖互為先后，一方面，可以AI生成的效果圖或文字逆向得到模型，另一方面，可用生成的模型通過調整、切割、分區(qū)、細化等正向生成效果圖。而Tripo3D、CSM3D等模型生成工具，皆有云端部署、生成高效、模型精準、多格式輸出等優(yōu)勢，通過文字或圖多模態(tài)輸入，極大提高三維建模效率，適用于游戲、影視、產(chǎn)品設計等領域。其對工業(yè)設計而言，雖生成模型可導入常用建模軟件，但精度與模型格式適配性不足，未來可行性有待考證，隨軟件跟新迭代，諸類問題或能解決。

4.視頻生成工具（可靈、即夢等）：作為產(chǎn)品形態(tài)表達及功能演示，效果圖具有較單一性、局限性。常用視頻演示產(chǎn)品內(nèi)部結構、全方位形態(tài)、使用場景等。而傳統(tǒng)產(chǎn)品視頻制作以軟件渲染或實物拍攝等形式，耗時耗力，硬件要求高。AI視屏生成工具可極大提高視頻制作效率，以可靈和即夢為例，將圖文導入，短時高效生成所需產(chǎn)品視頻，多樣風格拓寬設計思路與邊界，促進個性化學習與創(chuàng)作，激發(fā)學習熱情，更助推科技與藝術的深度融合。

（二）大模型庫設想

AIGC分本地及云端部署兩類，云端具彈性擴展、調整靈活、迭代持續(xù)等優(yōu)勢，如文心一言、Midjourney、Tripo3D。本地部署雖硬件要求高、維護難度大，常需校企具備實驗室，但有其優(yōu)勢，如隱私安全、時效性高、專業(yè)性強等，賦能工業(yè)設計教育，應雙線并行。

學生模型庫：傳統(tǒng)教育模式中，常出現(xiàn)作業(yè)只是賦分工具的困境，是靈感與資源的浪費。搭建學生作業(yè)及作品模型庫，能使每位學生成為數(shù)據(jù)的收集者、貢獻者，為圖片及模型生成助力。首先需進行作品收集預處理，涵蓋各類作業(yè)：如智能產(chǎn)品、家電、文創(chuàng)等，甚至可細化到具體一個類別，如水杯、咖啡機、鼠標等，去粗取精，對各數(shù)據(jù)進行標注，如元素、風格等，便于模型理解和學習。其二，進行模型選擇與訓練，可用Stable Diffusion等作為擴散模型基礎，不斷訓練、優(yōu)化、創(chuàng)新、評估，以達到所需效果。之后，進行平臺集成與部署，將訓練好的模型集成于ComfyUI中，再進行不斷測試、持續(xù)迭代，提升設計性能及使用者體驗。以豐富的學生作品資源搭建，正向受益于學生。

校企合作：與工業(yè)設計相關的企業(yè)具有貼合行業(yè)、時代的特質，其產(chǎn)品更吻合市場需求，利用企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)搭建模型庫，更能確保數(shù)據(jù)及生成效果的專業(yè)性、科學性，高職教育校企合作，也是必然舉措。分析企業(yè)作品的功能、風格、受用人群等，分門別類，讓模型庫訓練更具針對性。其二，進行數(shù)據(jù)預處理及選擇性訓練等，此后步驟同上。當然，企業(yè)模型庫作為企業(yè)設計靈魂，校方在受益同時，在教育中產(chǎn)生更多優(yōu)秀案例服務企業(yè)，學生作品可共同融入模型庫，共助AI平臺優(yōu)化，而學生在為企業(yè)服務同時提升創(chuàng)新力、行業(yè)匹配性、就業(yè)競爭力，兩者雙贏。

（三）課程設置重塑

AIGC賦能工業(yè)設計教育，提高教學質量與效率，需從文字、圖片、模型、視屏四角度融合分析。夯實理論基礎，才可明辨圖片及模型生成質量，進而優(yōu)化迭代，絕非一蹴而就。以下從四類課程分析：

基礎理論類：如工業(yè)設計史、心理學、概論、人機工學、構成設計等，這類課程以培養(yǎng)學生的設計概念、邏輯思維、產(chǎn)品特征及設計原則為目的，使其掌握產(chǎn)品設計調研、構思、初步設計、深化設計、生產(chǎn)、銷售等完整流程與程序方法?？稍谠擃愓n中融合文心一言、kimi等文本處理AI工具，有問必答，實時處理學生困惑，通過分析歸類提煉重點、夯實基礎，便于課前、課中、課后進行預習、學習與復習，加深理解、強化印象；通過教師引導及AI賦能進行創(chuàng)新思維培養(yǎng)及企業(yè)行業(yè)場景模擬，塑造行業(yè)交流協(xié)調能力；通過模型訓練、智能點評，對學生作業(yè)質量及學習進度實時評估，提供合理優(yōu)化建議，提高教學質量與學習效益。

手繪類：手繪課程培養(yǎng)學生產(chǎn)品造型、色彩表達能力，以短時高效呈現(xiàn)產(chǎn)品設計初構思，現(xiàn)今，通過平板、數(shù)位板等形式進行數(shù)字手繪，具更快速、高質量的表達效果。AIGC賦能后，手繪不再局限于單一直觀呈現(xiàn)，可作為生圖、生模、生視頻的起始。結合ComfyUI與模型數(shù)據(jù)庫，做到數(shù)字手繪、產(chǎn)品效果圖、三維模型同步產(chǎn)出，革新原本工業(yè)設計三維模型及效果圖制作邏輯。這也對學生的手繪能力提出更高要求，要以AIGC為創(chuàng)新設計，扎實理論為地基，行業(yè)標準為鋼筋，手繪能力為水泥，形成合力，才能筑起工業(yè)設計新設計形態(tài)高樓。

建模渲染類：對于Rhino、UG、C4D、keyshot等建模渲染課，常作為設計的核心，在工業(yè)設計中，扮演前期可視化、促進設計優(yōu)化、輔助設計決策、支持生產(chǎn)制造等重要角色，其難度較高，在課程設置中占據(jù)較大比重。AI參與后，同需重塑課程模式，除軟件基本功能講解外，更應分析如何聯(lián)通AI進行調整、修復，以達到所需效果。如生模類AI導出后如何進行結構優(yōu)化、細節(jié)完善，又如何以傳統(tǒng)模型進行AI渲染，出圖、出視頻。結合數(shù)據(jù)庫，需打通文、圖、模、視頻四者之關聯(lián)，才能融合為智能一體化工業(yè)設計學科。課中，強調生成邏輯，設計標準的重要性，以數(shù)據(jù)、科學、美學為基礎，共促設計的高效性、合理性、創(chuàng)新性。

（四）人才培養(yǎng)新定位

AIGC時代下，師生決不能固步自封，設計行業(yè)時移世易，我們應洞察先機，利用現(xiàn)有技術，形成AI多元融合教學體系。培養(yǎng)懂AI，會用AI，用好AI的新時代工業(yè)設計師；也要能整合設計、工程技術、商業(yè)、用戶信息等各方知識，謀求產(chǎn)品新形式及新商業(yè)模式。

懂AI，必先培養(yǎng)學生底層AIGC邏輯思維，明晰其運作模式，熟知有哪些AI，如何分門別類，做到量體裁衣。

用AI，必須強化實踐教學，以項目式學習，明確目標，增量增效。如關鍵詞提取學習，參數(shù)調整測試，結果對比評估等。

用好AI，必然經(jīng)過系統(tǒng)學習，久久為功，通過不斷試錯和優(yōu)化，豐富模型數(shù)據(jù)庫，不斷接近、達到、甚至超越行業(yè)標準，培養(yǎng)精益求精的職業(yè)意識。

未來的工業(yè)設計師，必是利用AIGC集創(chuàng)新前瞻、技術精湛、跨學科融合、用戶導向、持續(xù)學習于一體的新型人才。

三：AIGC賦能實踐

教育部等六部門發(fā)布的《關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》和《教育部辦公廳關于印發(fā)〈基礎教育課程教學改革深化行動方案〉的通知》等文件，均強調了利用數(shù)字技術推動教育理念和模式的創(chuàng)新。在工業(yè)設計教育上，已初步進行實踐，以下從三角度羅列：

課程教學：對于基礎理論類課，讓學生運用文心一言、kimi等免費平臺，在重點提煉、強化學習、模擬對話等角度進行了實踐。相較以往死記硬背模式，AIGC的融入更具靈活性、生動性，極大激發(fā)了學習熱情，通過AI智能修飾和優(yōu)化，在保證原意下，更易進行理解和消化，從平時作業(yè)及考試反饋來看，學生對關鍵知識、創(chuàng)新應用等理解和表述能力有顯著提高。此外，在設計應用類課程也進行了實踐，通過布置課題，運用AIGC闡述理解，學生通過文生圖、圖生圖等方式，短時高效獲得諸多設計方案圖。作為設計方案初選階段，跳過建模渲染步驟，以往需一周才能產(chǎn)出的效果圖，在AIGC賦能后，僅需一堂課的時間即可獲優(yōu)質方案，便于后期的優(yōu)化產(chǎn)出。

競賽鍛煉：競賽可提升學生設計技能與創(chuàng)新能力，促進學術與實踐相融合，增強競爭力與就業(yè)前景，現(xiàn)今越來越多設計類競賽增加了AIGC賽道，如平面廣告類、攝影類、包裝類、產(chǎn)品類等。以工業(yè)設計競賽為例，通過將競賽主題與需求分析提煉，結合生圖AIGC工具，獲得創(chuàng)新且符合行業(yè)需求的產(chǎn)品圖，再進行逆向建模，不斷優(yōu)化，產(chǎn)出高質量模型，最終獲得較優(yōu)成績。此外，也參與了平面類賽項，AI的賦能，讓原本難以實現(xiàn)的畫面快速呈現(xiàn)，也讓學生的創(chuàng)意和創(chuàng)新得以視覺上表達，取得較好反響。

企業(yè)項目：AIGC賦能，需與行業(yè)、企業(yè)的案例及標準來形成合力。一方面，積極推動校企合作，共建優(yōu)質模型庫，另一方面，發(fā)動學生參與實際企業(yè)項目。通過AIGC，學生的產(chǎn)品設計更具創(chuàng)新性、高效性。在企業(yè)的協(xié)助下，模型不斷優(yōu)化迭代，以達到生產(chǎn)銷售目的。

未來的高職設計類教育，必定是融合AIGC技術實現(xiàn)個性化、智能化教學。學生能享受更直觀、互動的學習體驗，激發(fā)創(chuàng)新思維和實踐能力。而工業(yè)設計教育，必定是融合多元學科，培養(yǎng)跨學科素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的新型人才，AIGC賦能教育，刻不容緩。

文章來源：  《新美域》  http://m.12-baidu.cn/w/qk/29468.html