生成式人工智能推动实体产品创意设计

生成式人工智能推动实体产品创意设计，但并非万能魔杖

生成式人工智能工具能显著缩短物理产品的设计周期，同时激发创新灵感，不过设计专家的专业知识与判断力，对于规避潜在风险依然至关重要。

2025/08/04 Fanlix凡立

尽管生成式人工智能（gen AI）仍处于发展初期，却已为实体产品及包装的构思、创新与设计模式带来了深远影响。从产品包装到汽车零部件，再到零售展示设计，这一新一代人工智能技术让工业设计师能够探索更多创意方向与产品体验 —— 包括那些曾难以想象的可能性，并且能比传统方法更快地完成初始设计概念的开发。

此外，凭借在设计初期就能以高保真度呈现概念的能力，企业可以在不断优化用户体验各环节的过程中（见下图），从消费者那里获取更精准的反馈。据凡立估算，仅在产品研究与设计领域，人工智能就能创造 600 亿美元的生产力价值。

借助生成式 AI 文本转图像工具制作的饭盒高保真概念图，展现了设计迭代的过程：设计师通过持续优化提示词，不断打磨初始构想，最终呈现出这幅兼具未来主义美学的概念设计。（图片为本文专属制作，仅供参考。）

尽管新一代人工智能工具能创造非凡成果，却无法替代人类的专业知识。正如业界所见证的那样，从计算机辅助设计（CAD）的诞生，到后续 3D 打印、增强现实、虚拟现实等技术的涌现，实体产品的设计方法或许会随之改变，但设计专家的角色始终不可或缺 —— 他们要确保技术得到有效运用，更要推动商业价值的落地。在工业设计领域，深耕消费者研究的专家往往能从中提炼关键洞见，为核心设计决策提供灵感。面对数十张 AI 生成的图像，他们能精准筛选出最优方案，从美学效果与可制造性双重维度评估输出成果，并结合用户研究与自身设计直觉对图像进行优化。这一过程，正是最终设计能否引发用户共鸣的关键所在。

尽管这类工具问世时间不长，但我们团队已持续观察到它们对生产力的显著提升：若在产品开发生命周期中运用得当，研发周期有时可缩短高达 70%。这让团队能将更多时间投入消费者测试、设计迭代、供应商审核，以及优化设计的可制造性与可持续性上。这些工具与流程终将成为增长和创新的驱动力，助力更快地开发出更优质的产品。

不过，即便如今研发与产品开发领域的领导者可借助这项技术加速创新，仍需充分认识并准备应对其局限性。在本文中，我们将分享人工智能如何在产品开发生命周期中释放创造力与生产力，探讨企业领导者创造商业价值时需考量的核心因素，并基于我们的设计实践与在创意过程中使用 AI 工具的经验，提供入门实操建议。

在产品设计全生命周期中释放创造力与生产力

当工业设计师构思新概念，或是对包装、耐用消费品、体验场景、空间环境等进行重新设计时，其创作过程通常会历经几个核心阶段：市场与用户调研、概念开发，以及概念测试与优化。生成式人工智能（Gen AI）技术能在每个阶段释放巨大价值 —— 它不仅让设计师得以更快完成迭代，还能以创新方式串联起各环节，并激发发散性思维，最终助力打造出足以改变用户日常体验的产品（或展示方案）。

市场与用户研究

几乎所有出色的实体产品设计，都始于扎实的市场调研：潜在消费者最看重哪些功能或品质？他们的偏好与审美如何演变？竞争对手正采取何种应对策略？在开拓新的产品类别时，我们还面临哪些挑战？

借助基于大型语言模型训练的新一代人工智能工具（如 ChatGPT、Bard 等），设计师能够比以往更高效地收集、整合并解读现有的市场与消费者数据。更重要的是，这些工具能从远超人类分析能力的多元数据源中提炼洞察，进而揭示尚未被挖掘的市场机遇，以及被忽视的消费者需求或期望。这为工业设计师开展利益相关者讨论和消费者访谈，奠定了更丰富的知识基础。

例如，一家消费品公司通过新一代人工智能工具，获得了关于消费者情绪以及如何利用品牌资产拓展高增长市场的全新洞见，显著强化了其市场与用户研究的深度。基于这些发现，设计团队进一步扩大了人种学访谈的范围，收集到关于关键设计元素的反馈，为后续新概念的开发与完善提供了直接依据。

概念开发

当工业设计师与工程师着手创造全新产品设计，或迭代现有产品及工程组件的下一代版本时，文本转图像生成式 AI 工具成为了激发灵感与创新的强大媒介。

这类技术能根据专家输入的提示词，生成新颖且逼真的图像，从而鼓励更大胆的设计探索，催生出独具匠心甚至可能是首创性的创意。设计师将草图、人种学研究结论以及基于消费者情绪的特征输入新一代人工智能工具后，生成的可视化内容、数据及其他输出成果，可作为极佳的设计起点，大幅加速概念开发进程。

即便如此，专业设计师的人工干预依然不可或缺 —— 他们需要对输出成果进行验证、测试与优化，使其更具实际意义、可制造性和市场影响力。这是因为 AI 生成的初始图像往往存在局限：有些可能与公司愿景不符，有些无法准确反映设计师的提示意图，还有一些甚至完全不具备可制造性。

与计算机辅助设计（CAD）、3D 打印等过往的技术革新类似，人工智能正将设计专家从绘制概念图、制作情绪板和故事板等繁琐耗时的任务中解放出来。例如，通过输入关于目标性能指标和新规格的迭代提示，工业设计师能更快找到 “最优解”，这远比逐一测试不同理论、再进行高度手动的尽职调查高效得多（见下图）。

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初始提示

这是一款新型自行车踏板设计的初始概念图，由生成式 AI 文本转图像软件制作而成，其开发过程基于一位工业工程师的初步指导。这一概念图标志着迭代流程的第一阶段，该阶段的核心目标是更高效地探索出符合特定性能要求与产品规格的最优设计方案。

迅速进展

基于软件生成的初始方案，一位工业设计师通过持续迭代提示词，进一步探索减少踏板中钛金属用量（以此减轻踏板重量）并同时提升部件强度的优化方向。图片呈现了这一过程中概念的演进轨迹 —— 从生成式 AI 文本转图像软件的原始输出，到设计师逐步调整并最终确定方案的完整路径。

最终成品

之后，设计师运用图像编辑软件对 AI 生成的最终原始输出（左图）进行了优化。为呈现出最终概念设计（右图），他们移除了多余的螺柱，调整了踏板支架以增强部件强度，还通过其他细节修改确保了设计的可制造性。（图片为本文专属制作，仅供参考。）

借助生成式人工智能（Gen AI），某汽车原始设备制造商的工业设计师仅用两小时，就为包含触摸屏界面、充电接口、仪表盘等组件的下一代汽车仪表盘，创建出 25 种变体的初步设计概念。随后，设计团队通过图像编辑软件对这些概念进一步打磨，不仅能让利益相关者更清晰地把握行业发展方向，还能直观呈现如何优化组件接口、外形尺寸、颜色、材质、表面处理等细节，以适配最新款电动汽车（见下图）。

左图为传统汽车内饰示意图，右图则是以其为灵感开发的下一代电动汽车内饰全新设计概念高保真终稿。为完成这一新概念图的创作，工业设计师在图像生成工具中通过迭代提示词，精准勾勒出所需功能细节 —— 如大尺寸触摸屏、高品质材质等，以此打造升级款内饰；之后再借助图像编辑软件对生成结果进行优化，最终呈现出这幅设计图。（终稿图像为本文专属创作，仅供参考。）

由于当前人工智能的输出成果仍需大量人工调整，这类图像的创作工作通常在工作室完成。但随着技术不断发展、输出内容日益精细化，工业设计师与工程师已能更灵活地在各类场景中运用 AI 工具 —— 比如在与企业领导者开会、开展消费者调研时，就能结合实时反馈，即时生成富有创意的图像。

概念测试与改进

工业设计师能够将餐巾纸上的概念草图或粗略设计想法，转化为沉浸式的视觉呈现，让新的产品概念与体验变得触手可及。这不仅能帮助企业领导者和消费者围绕潜在的机会领域、设计概念及未来愿景深入交流，还能推动更具价值的讨论。

举例来说，当工业设计师对人工智能生成的图像进行编辑，并将其与草图、图形等补充视觉内容相结合，制作出用于展示新颖格式、产品、服务及体验的故事板时（见下图），就连知名博物馆的管理人员也能更直观地构想提升展品可及性的多种可能。

这是一幅经图像编辑软件优化的人工智能生成概念图，为博物馆参观者构建了一个虚拟、沉浸式且极具吸引力的教育场景。（图片为本文专属制作，仅供参考。）

超越设计范畴

对于希望将这项技术进一步应用于产品仿真与测试的企业领导者而言，需持续关注生成式人工智能领域的动态。该技术正处于快速发展阶段，我们预计，随着其不断成熟，更多新功能将逐步涌现 —— 它们不仅能简化设计与工程环节的衔接，还将大幅加速工程流程。

目前，市场上已出现生成式人工智能软件解决方案，可帮助工业设计师与工程师快速将产品概念转化为 CAD 模型，从而加快产品建模速度，更便捷地启动工程流程。尽管这类工具仍处于萌芽期，但不难预见，在不久的将来，它们将显著优化并加速从设计到工程的交接效率。

我们还期待看到能快速分析设计可制造性与适用性的新工具 —— 例如，判断产品是否可利用工厂现有注塑模具生产。从工程视角来看，生成式人工智能已彻底改变了专家处理长期存在的仿真工程问题的方式，例如如何优化产品的结构性能。以用于有限元分析和拓扑优化的生成式人工智能工具为例（这是了解零件在不同条件下的性能、以及如何生产轻质坚固结构的基础技术），它能根据既定标准（如力、压力、环境条件等），为零件生成数百种改进设计方案。未来，这类工具的功能将更加全面，包括将草图转化为详细的工程零件模型、辅助材料选择与优化、确定提升可制造性的方法、优化装配组件以及降低成本等。

实现商业价值的关键考量因素

尽管生成式人工智能的输出成果令人瞩目，但要生成有意义的内容，并将其转化为符合用户偏好、痛点与期望，且兼具吸引力、以用户为中心、可制造性的产品，并非一键可达。要实现商业价值，工业设计与工程专业知识在以下领域至关重要：

开展消费者调研：人工智能工具生成的消费者调研结果看似全面，但这类工具可能会输出错误信息（通常称为 “幻觉”）。此外，即便洞察准确，也仅能提供基础信息 —— 因为消费者趋势与行为的变化速度，往往快于训练数据集的更新速度。因此，设计团队仍需通过一手资料验证假设、探究新兴趋势。将人工智能生成的洞察与人种学访谈相结合，能让团队对用户偏好的理解，比同期单独开展的研究更深入丰富。
开发有效的提示词：要创作出接近设计师设想、符合消费者需求且公司实际可生产的产品，需要高度迭代的提示词。一句简单的描述或许能生成有趣的图像，但输出结果未必准确、可行或相关（见下图）。最终，设计专家必须为整体概念提供背景信息，包括主题、媒介、环境、灯光、色彩、氛围与构图。他们需要确定提示词的细节程度（例如，细节越少，创作多样性越强，但最终概念可能缺少所需的特定特征）；此外，还需考虑提示词的长度，以及如何拆分复杂提示（提示词中的单词越少，每个单词的影响力越大，这可能会直接影响输出结果）。

开发有效的提示语离不开设计专家的专业支持，这一点从两张 AI 生成的 “少女画花” 图片中可清晰体现：左侧图片呈现的是少女正在描绘真实花朵的花瓣，其生成仅依赖大型语言模型聊天机器人建议的基础提示语；右侧图片则展现了少女在画布上创作花卉的场景，这是设计师通过迭代优化提示语后得到的成果。（图片为本文专属制作，仅供参考。）

优化人工智能输出：文本转图像工具生成的图像往往存在缺陷 —— 比如电视机顶部突兀地长出不规则植物，或是生成无法飞行的无人机（见下图）。要得到有实际意义的结果，企业需要进行大量后期编辑：例如通过图像编辑软件微调最终概念中的颜色、字体与图案。即便初始输出看起来与当下货架上的产品无异，仔细审视也会发现，它们与可制造的产品仍有不小差距。如今，设计师与工程师仍需在 CAD 软件中创建概念的精炼版本，以确保产品符合制造规范、要求及约束条件。
甄选最佳概念：人工智能能快速生成数十个设计概念，但正如著名的 “果酱实验” 所揭示的，过多选择可能让重要利益相关者与消费者陷入决策困境。因此，企业需要设计专家从海量生成图像中筛选出最优创意，并结合美观性、可行性、适用性等维度进行优化，以确保通过用户测试获得有价值的反馈。
融入适量的人类同理心：人工智能工具的表现取决于其训练数据。由于输入数据汇总可能产生 “平均化” 效应，这些工具可能延续历史偏见、过度简化解决方案，甚至掩盖人类行为中蕴含的深刻见解 —— 而这些见解正是创新的源头。因此，工业设计师与工程师必须持续监督设计过程，确保产品使用的方方面面都被纳入考量：从美学角度（设计是否契合地域与文化偏好）、人体工程学角度（AI 最终输出是否对目标受众而言过于庞大或笨重），到可用性角度（例如产品是否便于残障人士使用）。

入门指南

将生成式人工智能纳入实体产品设计工具包，能够加速并推动产品设计创新，但前提是团队能够有效运用这项技术。基于我们的实践经验与工具使用心得，建议研发及产品负责人考虑以下行动，逐步构建团队的生成式人工智能应用能力：

1. 预留学习与探索时间

授权团队在日常工作中测试技术，例如通过迭代现有产品的新功能积累经验；
搭建知识共享渠道（如专属信息平台或团队会议），鼓励分享成功案例与实践挑战。

研究显示，在软件开发等领域，从业者使用工具并分享经验的频率越高，工作成效越显著 —— 这一结论在实体产品设计领域同样适用。

2. 确定并启动高价值试点项目

尽管将技术应用于所有在研项目的想法颇具吸引力，但领导者更应优先选择有望产生巨大价值的试点项目：

既可在标志性产品的全设计生命周期中应用生成式人工智能，
也可聚焦于简化旗舰产品线的特定流程（如研发环节）。

3. 评估风险并设立防护机制

人工智能带来了新的法律、道德与声誉风险，领导者必须审慎管理，包括：

数据安全：使用工具时是否可能泄露机密信息；
知识产权：模型输出是否侵犯版权、商标、专利等受法律保护的内容；
可靠性：工具是否会产生 “幻觉”（即输出不准确信息）。

在部分场景中，风险相对可控 —— 例如，设计专家通常会审查验证工具输出的信息，并结合其他核心数据源交叉核对，因此 “幻觉” 的影响有限；甚至在概念开发阶段，工具生成的超现实虚构图像可能成为激发创造力与原创性的资产。

但在涉及知识产权与数据安全的场景中，需采取措施确保技术的负责任使用：

审查法律流程与设计标准，确保已通过尽职调查避免最终产品不当复制第三方知识产权（无论灵感来自生成式人工智能工具还是团队自身的线上线下研究）；
若团队计划直接分享人工智能生成的图像，需确保成员了解不同工具供应商的知识产权条款，以及管辖人工智能输出所有权的当地法律；
制定政策明确提示词中可使用与不可使用的信息，例如：熟悉工具服务条款，避免在提示中包含第三方知识产权、专有见解或敏感信息。

4. 向业务利益相关者讲解新流程

人工智能生成图像的细节精度可能让人误以为产品已接近完成。因此，研发团队在采用这些工具时，需保持使用透明度：

让利益相关者清晰理解图像的含义、用途与局限性；
定期更新项目实际进度，避免高逼真视觉效果引发过度乐观的预期。

5. 提升工业设计师的未来技能

在实体产品设计中应用人工智能，必然催生新的角色定位 —— 设计专家将成为 “创意策展人”，负责连接、驾驭技术成果并从中汲取灵感，解决产品挑战。这一角色需要多元技能：

叙事能力与以人为本的设计思维；
制造技术知识与材料应用经验；
熟练使用 CAD、插画、渲染等数字工具；
结合人工智能工具的时机与方法判断能力。

掌握这些技能并实现与人工智能的高效协同，可能需要数年时间，因此领导者应立即启动团队技能提升计划。

人工智能已开始重塑实体产品设计，让工业设计师能更高效、更具创造力与战略性地打造满足用户需求的产品。尽管这项技术的成果令人惊叹，但只有与设计专家的专业判断和敏锐洞察相结合，其商业价值才能真正释放。

随着人工智能的普及，以及更多设计师、工程师将其融入工作流程，我们有望见证真正革命性的设计与工程解决方案涌现 —— 这可能引领全新的美学时代，带来精巧的形态设计、更高的材料效率、更强的可制造性与更长的产品寿命，最终惠及企业与用户。