内容摘要

本文旨在探讨智能化产品设计中对视觉技术的结合与应用问题。对智能化产品设计案例的研究表明，通过对人工智能、深度学习、计算机视觉等前沿计算机理论技术的突破与创新，结合生活中的实际需求与用户体验问题，往往可以创造出突破性的智能化新产品；通过对产品设计心理学模型的分析与补充，提出IDUPM模型，并以视觉技术为技术的切入点之一，以更好地指导智能化产品的设计。作者由此指出，设计师应加强从设计学科到交叉学科的跨学科知识的理解与转化，从技术创新到围绕“用户需求”和“价值创造”的产品化认知，进而更好地推动设计师设计出更多真正有用的智能化产品。

关键词：视觉技术、产品设计、用户体验、智能化

2020年，我国人工智能核心产业规模达到1512亿元人民币，以深度学习、计算机视觉等为代表的对前沿计算机理论技术的突破与创新，正在引领全球人工智能技术的第三次浪潮。相比于上世纪50年代和80年代的第一次、第二次人工智能浪潮，在云计算、大数据等计算机底层技术的进一步巩固和推动下，第三次人工智能浪潮开始更多地思考、发现和解决诸多生活中的应用问题。随着消费升级、智能化转型等多种市场因素的刺激，越来越多的智能化产品开始出现在生活的各类场景中，为创新的产品设计提供了更多可能。与此同时，象征着机器之“眼”的视觉技术迎来突破式发展，诸如“扫地机器人”“行车辅助驾驶系统”“人脸识别支付技术”等代表性的产品层出不穷，成为新一代人工智能产品化的典型应用。本文深入解析了以视觉技术为代表的人工智能技术发展的突破与创新，典型的智能化场景应用案例等，基于产品设计的心理学模型，提出IDUPM模型，并以视觉技术的智能化产品设计实践为主要案例，探讨当下智能技术的产品化路径。

机器之“眼”：视觉技术的突破与创新

图1.人眼视觉工作原理

近些年，随着人工智能技术的不断推动与创新，各类传感技术、芯片技术等使得机器视觉技术得到了突破式发展，通过设计、建立、模拟生物学人眼的信息接收、传递、处理等机制，使得机器视觉越来越像人类的视觉一样：光学传感器通过集成感光元件，负责采集环境信息，然后经过专用化集成电路、图像传感器芯片设计获得有效的图像像素阵列数值，通过建立数值与信息的映射关系，最终反映到机器的各种对应行为上，成为名副其实的机器之“眼”。（图2[2]）

图2.机器视觉工作原理

根据视觉技术对环境信息的加工、处理的分工不同，可以大致分为两类：感知技术和认知技术。感知技术依赖光学传感器收集环境信息，根据传感器的类型，获取的视觉图像形式和深度存在一定差异。例如二维视觉图像、三维深度图像和红外光谱图像等。根据处理的任务不同，选择对应类型的传感器以感知需要的环境信息。因此捕获精准的视觉信息是感知技术的关键，这需要结合光学传感器的硬件部分与感知算法部分的结合，其中硬件部分包括CCD、CMOS感光摄像头、结构光摄像头、红外光谱仪等；感知算法，如图像深色感知算法[3]、压缩感知算法[4]等，从而建立精准的图像与数据间的映射。感知技术是对环境信息的选择性收集和整合。认知技术是感知技术的延伸，是对视觉信息更深层次的加工，以实现更准确的理解，进而为决策提供更有效的反馈。认知的过程类似大脑对视网膜传递信息的加工，往往采用集成算力更强大的芯片和图像算法来理解视觉信息，基于图像的特征及变化判断位置移动、距离、意义等。常见的如基于深度学习算法对车辆种类、车牌号进行分割提取与自动识别技术[5]，基于卷积神经网络对人脸进行比对与安全验证技术[6]等。相比于感知技术，认知技术是对视觉信息的深度处理。

随着人工智能技术的发展，视觉感知和认知技术相继取得了关键性的技术突破。例如，同步定位地图构建技术（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）使得机器可以获得更为精准的实时位置移动信息并构建环境地图；基于深度神经网络的图像识别技术可以大幅提升人脸识别、目标物体检测的准确度。视觉技术的突破与创新正快速成为包括人工智能、智慧城市、机器人、安防、数字娱乐等领域的重要研究内容，为智能化产品的创新设计与应用提供重要支撑。

视觉传感器：从技术载体到产品特色

图3.手机后置镜头演进

3-1.2010，iPhone4，单颗500万像素摄像头

视觉传感器经过近年的快速发展，已经不仅作为技术载体成为智能化产品设计中的功能特色与亮点，更是抽象成为一种设计“符号”，代表了用户心中智能化产品的旗舰配置与高端选择。

视觉交互：新的人机交互场景设计

基于视觉的交互具有主动性，类似人眼具有的主动适应性，应用视觉技术的设备可以自主地选择、识别以及跟踪环境中的目标信息，进而实现更自然的人机交互场景。基于视觉技术的交互具有以下特点：

• 1.矢量性：由于视觉技术可以检测图像中的目标物体，并实现目标跟踪，当目标在视觉范围内移动时，可以轻松捕获目标的移动方向、移动距离；进一步，当目标移出视觉范围后，可以通过主动调整机器姿态、联动其他机器对目标进行搜索，以实现目标的重捕。如近年来火爆的用于影视制作后期的基于大范围场景人体动作捕捉及提取的虚拟现实场景渲染技术。

• 2.非接触式：不同于触觉、嗅觉等需要对被测物体的直接接触，通过视觉技术的交互是一种非接触式交互，环境中的目标物体的任何动作变化都可以通过识别做出对应的反应。例如基于动作识别的沉浸式交互装置（图5），设计师设计了一个“能量场”空间，通过视觉技术识别每一位访客的移动，地面影像会随着访客的步伐在地板上行成一条色彩斑斓的道路，实时改变场景中的动画及影像，进而打造沉浸式的空间体验。

• 3.安全度高：基于生物信息，如人脸、特殊动作的视觉识别的高安全性，目前已经被广泛应用于用户数字钱包账户的支付信息验证，从而创造了全新的支付方式。2015年，支付宝推出全新支付功能“人脸识别支付”，相比于传统的货币支付、信用卡支付、二维码支付、指纹支付等，人脸识别支付带来了更自然的支付场景的交互方式。
  

IDUPM：建立智能化产品设计的心理学模型

唐纳德·诺曼（Don Norman）在《设计心理学》（The Design of Everyday Things）一书中提到，设计师进行产品设计需要符合包括设计模型（Design Model）、用户模型（User's Model）和系统/产品（Product）表象三个方面的心理模型（DUP Model）。（图6）设计模型是指设计师头脑中对系统（产品）的概述；用户模型是指用户所认为的该系统的操作方法。在理想状态下，用户模型应与设计模型相吻合，用户和设计师之间的交流只能通过系统（产品）本身来进行。也就是说，用户需要通过系统的外观、操作方法、对操作动作的反应，以及用户手册来建立概念模型。在经典的心理学模型中，用户所获得的有关产品的全部知识都来自于系统表象。

图6.产品设计心理学模型的三要素

用户需求与价值创造：智能技术的产品化路径

对于智能化产品设计研究而言，挖掘系统深层的智能化特点并加以利用，并非产品设计的目的，而是作为笔者通过以往智能化产品设计总结补充的启发性智能化产品设计方法。而无论是传统的产品设计，还是智能化产品设计，应始终围绕着“用户需求”和“价值创造”展开，否则就会出现“为了设计而设计”的“畸形”现象和产品。

• 1.满足用户需求是所有产品设计的初衷，即产品是有用且可用的。赋予机器人智能化最主要的初衷就是帮助用户解决“能做却不愿意做”，或者“做不了”的事情。例如地面清洁，是一件需求频次极高的家务劳动，过去一直由家庭成员使用某种清洁工具，如拖把、吸尘器等完成，除了耗时耗力，也会给人一种不愉快的心理体验，因此常常被当作家庭劳务中的“惩罚性”工作被分配给家庭成员。集成视觉技术的智能扫地机器人，不仅可以轻松实现全局规划、导航定位，高效地执行清洁工作，满足用户不费时不费力完成地面清洁的需求，也让用户从心理上获得了一种智能化产品所带来的因“操纵”而愉快的体验感。

• 2.围绕价值创造，需要设计师思考智能化产品为用户创造的价值“差异性”和“唯一性”，即：为什么一定要选择这个产品？这个产品的功能是否是不可替代的？例如，带有视觉识别功能的驾驶员智能辅助行车记录仪，除了具有日常的行车数据、影像记录外，位于记录仪后方类似手机的摄像头可以通过对驾驶员人脸进行定位，然后计算眼睛的精确开度，判断人眼的状态，从而达到较高的驾驶员疲劳度检测水平。[9]当记录仪识别到驾驶员的疲劳程度达到一定临界值时，就会发出警报，提醒驾驶员停车休息。疲劳检测这一功能是目前基于视觉认知较易实现，也是较为实用的技术之一。据公开信息，2021年疲劳驾驶发生交通事故占全国交通事故总量的21%，而疲劳驾驶发生交通事故的死亡率高达83%。因此智能辅助行车记录仪对驾驶员的疲劳监控及检测，可以大大降低事故率，从而更好地保护驾驶员的生命安全。这一功能创造了该产品区别于一般行车记录仪的价值唯一性和必需性。对于“用户需求”和“价值创造”的把握，是每一位设计师在进行智能化产品设计时需要关注的最为重要的产品化路径，因为这两点最终决定了用户是不是愿意为我们设计的产品付费和愿意付出多少金额来购买，而这也是衡量一款新产品是否被用户接受的重要指标。

结语

在第三次人工智能技术浪潮的推动下，芯片半导体、计算机算法、光学传感、新材料化学等各个领域不断涌现突破性技术和前沿创新理论。随着各大科技公司、创新创业企业将这些新技术赋能到传统产品中，出现了“智能化产品”这一新的产品类别。一直以来，视觉都是人类最重要的认识世界和理解世界的感官，也是推动人类社会进步的重要信息组成，这一点同样适用于智能技术和智能化产品的进步。带有拍照自动建模功能的智能手机，带有精确人脸识别功能的支付机，带有自主识别、全局规划等功能的家用清洁机器人等新产品相继面市。其天然具有的智能化属性，也对当下智能化产品的设计师提出了更高的要求——设计师需要深刻理解产品深层的智能化特点，结合智能化在感知、执行、决策等层面的特点，建立更为符合智能化产品设计的心理学模型，以更好地通过产品和用户进行交流。

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