AI小龙虾助设计师升级CEO之道

设计领域正经历一场由AI引领的革命，它将创作推向了一个更为广阔的天地。设计师不再受限于单一的技术或专业领域，图像、文字、影像、代码等元素开始融合，使得设计师能够调动的能力比以往任何时候都要丰富。工作方式的变革正在悄无声息地发生，效率得到了极大的提升，工作的边界也被无限拓展，一个人能够完成的工作量也在不断增加。

吴卓浩认为，这标志着设计从“小设计”向“大设计”的转变，AI让许多过去只有团队才能完成的复杂创作，现在一个人就能独立完成。这种转变让设计回归了其本质，操作技巧的重要性逐渐降低，而思考、判断和感知世界的能力成为了设计的核心。AI并非取代设计师，而是帮助设计回归到创造的本质。

嘉宾介绍：

吴卓浩

某设计社区客座主编

阿派朗创造力科技首席科学家

中国传媒大学副教授

“AI赋能使得那些原本不理想的作品也能达到70-80分的水平，但优秀的设计师追求的，是更高的标准——90分甚至更高。”

“利用AI进行小规模设计，是生活中的小确幸。而引领AI进行大规模设计，则是时代赋予的大机遇。”

“成为AI领域的CEO：设定目标、管理过程、选择结果，这是成为超级个体的关键能力。”

——吴卓浩

某设计社区：您如何解读“AI+设计”的核心趋势？未来3-5年最显著的变化将是什么？

吴卓浩：“AI+设计”是一个包含两重含义的话题：一是如何利用AI进行设计，二是如何设计出AI的成果。

从“利用AI进行设计”的角度来看，一方面，AI赋能设计师，将设计成果从不及格提升到70-80分，这对整个世界来说都是一件好事。因为设计的创造者和使用者是相互影响的，当使用者和优秀的设计生活在一起，他们对设计的要求会更高，设计师也因此有更多展示才华的机会；当然，这也带来了一些副作用，比如过度依赖AI可能会抑制设计师的思考等。论文《Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality》中就展示了一些实验研究的成果[1]。

另一方面，新一代设计师的综合能力正在崛起，仅仅达到70-80分的水平已经远远不够，因为这成为了新的及格线。过去很多设计师可能不需要考虑如何达到90分的成果，但现在他们也必须面对这个挑战。人文、技术、商业等方面的素养，将与设计专业能力一同构成优秀设计师的基石。当然，AI也会提供帮助，设计师不需要在所有方面都达到深度，而是需要构建一个良好的能力框架，专注于自己擅长的领域，并让AI来补充其他不足。正如我的“STEM-DAHB跨学科融合框架”（图1）所展示的，一个人在AI的辅助下也能获得过去只有团队才能拥有的综合能力，“C-PAII AI人机共创模型”（图2）则揭示了人与AI协作的过程和方式[2]。

在探讨“设计AI成果”这一维度时，我们不难发现，跨界合作正逐渐成为常态与共识。得益于AI技术的强大赋能，各类创造性成果，诸如文字、图形、影像、音乐、3D模型、代码等，正逐步实现融合与互通，不再拘泥于平面设计师仅限于图形设计、3D设计师仅限于模型设计，甚至设计师不再局限于设计效果，而是能够将设计理念落地实施。这样的趋势意味着，具备综合实力的设计师将有机会涉猎更多类型的创造成果，并凭借此获得显著的影响力。值得注意的是，这种跨界并不仅限于设计师本身，而是涵盖了各行各业的专业人才，乃至许多怀揣梦想的普通人。因此，“设计”这一概念也需要被拓宽，涵盖所有创造性活动，基于丰富多样的创造成果落地，成为真正的“大设计”，而不再仅仅是“职业设计师”群体的内部诉求。正如我所提出的“AI创造力”理念（图3）所示，人类文明的积累通过AI技术转化为公共产品，这是历史上首次实现个人与群体智慧的高效互动，将催生全新的创造模式，为广大民众带来超越自我的新动力。

另一方面，我们必须构建全新的设计思维、观念和框架，以引领AI创作出前所未有的成果。AI的运作逻辑与过去截然不同，它并非仅仅遵循创造者设定的规则，而是能自发地展现出更为广泛、深刻，甚至多维度的思考与行动。这种创新性正是AI创造力的源泉，同时也是人类必须面对的课题。在我的著作《AI创造力——智能产品设计与研究》中，我提出了AI产品设计的三项基本原则：师从人类、以人为中心、与人为伍[4]。其中，“师从人类”着重强调了AI的基础技能和学习能力，“以人为中心”突显了AI的人性化与互动性，“与人为伍”则强调了AI的超越性和协同性。实际上，这类挑战在人类社会中早已存在——当你引领一个团队时，就会面临类似的挑战，比如如何带领能力各异、甚至有些成员能力超越你的团队，面对他们不稳定的表现，实现既定的目标。我认为，最佳的方法就是“成为AI的CEO”（图4），这主要涉及三个关键任务：设定目标、管理过程、选择结果，这也是成为“超级个体”的基石。在接下来的内容中，我会对此进行更详细的阐述。

某设计社区：在您看来，目前有哪些趋势可能会引起我们的关注？

吴卓浩：就我个人而言，并没有特别令我感到忧虑的趋势。我持一种积极的态度，相信问题总会得到解决，而新的问题也会随之而来。尽管如此，确实有几件事情值得我们关注：

比如虚假信息的泛滥、信息茧房的形成、作品同质化以及数据偏见等问题（如图5所示）。这些问题并非新出现，但得益于AIGC和AI推荐算法的推动，它们的影响力正在逐渐扩大，潜在的破坏力也在不断增强。设计师们应当有意识地付出努力，这不仅是为了保护自己、提升自我，更是为了在世界上传播正能量。

文章标题：AI小龙虾大展身手，设计师如何晋升为掌舵者？

（文章第7/25部分，核心段落，以下为改写内容）

7. 经济体系的调整同样不容忽视。近年来，插画师、编剧、音乐人等创意工作者纷纷发起抵制AI的行动（图6），其核心原因在于AI的介入可能会打断原有的经济回报链条，进而对创作者的收益产生实质性的影响。面对这一不可逆转的趋势，构建全新的商业模式，确保创作者获得合理的收益，是维持其参与的必要条件。若能让创作者获取更丰厚的回报，将有助于激发他们的参与热情，并吸引更多人加入其中。这一问题的解决，并非单纯依靠版权法律所能实现，而是需要进行全方位、深层次的探讨。例如，一位普通的创作者若仅通过出售画作，可能只能获得微薄的收入；而若通过开设短视频账号，或许能显著提升其影响力和收入水平；又或者，通过AI编程将创意转化为网络游戏，或许能够实现规模化复制的“被动收入”……从手工业时代到工业时代，再到软件时代、互联网时代以及移动互联网时代，每一次技术革命都催生了新的经济运行模式，AI时代亦然。

某设计社区：在您看来，“超级个体”这一理念对于设计行业及其从业者而言，有何深远影响？

吴卓浩：正如我之前所述，成为AI的CEO，不仅是一种最佳途径，更是最理想的结果。

对于各行各业，而不仅仅是设计行业，那些层级分明、结构僵化、界限明确的传统组织模式，将被去中心化、灵活多变、网络化的新型组织形式所取代（图7）。在AI的推动下，物质资源和人力资源能够根据需求在组织内外自由流动，这将极大地提高全社会的资源使用效率。同时，通过AI实现的群体与个体智慧的高效互动，使得超大规模的敏捷创新成为可能。个体能够实现更多的价值，而组织则能够实现更强的成本控制和效率提升。

1. 在“AI前”与“AI后”，设计师的核心技能经历了哪些演变？

吴卓浩指出：这实际上是从“狭义设计”过渡到“广义设计”的演变。“狭义设计”是指特定的设计领域，正如“司机”一度是一项专业性极强的职业，但“驾驶”最终成为了一种普遍技能。“广义设计”则是一种涵盖各个领域的创新行为，它普遍存在于各个行业，每个人都有可能参与到这种实践中。

在AI普及的当下，尽管设计师可以选择专注于“狭义设计”，但他们将不可避免地面临来自各方的挑战；而选择投身于“广义设计”，则是一扇全新的大门，一段充满未知与可能的旅程，它或许充满惊涛骇浪，也可能充满无限精彩。设计师需要提升运用AI进行设计的能力，包括成为AI的CEO的能力，以及与AI融合的STEM-DAHB综合素质；还需要提升将设计AI成果的能力，主要是跨界整合各种形式的创造，通过全面的服务而非单一环节为用户创造价值，这样才能实现最好的个人成长和回报。换句话说，为什么工程师能够成长为企业的领导者，通过打造产品和服务为用户创造价值，而设计师只能成为其中的一环？设计师该如何组织AI与人类形成团队，将用户洞察、创意想法通过工程转化为服务用户、可规模化和商业化的成果？

运用AI进行“狭义设计”，是生活中的小确幸。

引领AI进行“广义设计”，是时代赋予的大机遇。

在某设计社区：“在AI飞速发展的背景下，您认为设计师的不可替代性体现在哪些方面？”

吴卓浩回应道：CEO需要各种专业人才来构建公司，大部分具体工作都是由员工完成的，那么CEO的不可替代性又体现在哪些方面呢？

设定目标：只有选择了正确的方向和目标，才有可能取得最终的成功，或者至少不会事倍功半。在引领AI的过程中也是如此。在人类社会中，许多目标和要求即使没有明确要求，我们也会围绕人类的利益自发地补充相关内容，比如不会为了一个“尽可能地生产最多的回形针”的目标而将地球所有资源都用于生产回形针[5]。设计师对用户的洞察、对人文的理解、对真善美的追求，不仅是不可替代的创造初始要素，也是形成多样化创造成果的基础。在当前阶段，许多基础的跨领域综合目标制定，例如在目标中兼顾易用性、美感、工程实现和商业化需求，AI都难以胜任，需要人类设计师提出明确的目标，并将其转化为明确的执行要求，AI才能开始执行。

管理过程：过程管理是实现预期结果的重要保障。在AI的帮助下，过程管理能够以更高效的方式进行，但同样需要人的监督，确保任务始终朝着预设目标的方向前进。在当前阶段，由于AI的能力边界有限，并且很多时候无法预先知道AI的能力边界，需要人类设计师带领AI在实践中不断调整。例如，在使用AI生成图像时，如果无论如何都无法生成某个物品的图像，这时候你才会意识到，在这个AI模型的训练过程中可能没有学习过这个物品。人类设计师需要通过高质量的过程管理，引导AI最终高质量地实现预期结果。

选择结果：由于AI能够高效地产生大量成果，对结果的选择就变得至关重要。不再是由人制作两三套方案，从中选择一套；而是AI生成了成千上万套方案，需要找到有效的方法进行筛选。这不仅涉及到选择方法的有效性和效率，以及代表人类利益进行选择，更多时候也反映着人类设计师自身的素养。这也是为什么有一种说法，当技术达到充分竞争时，品味就成为了一种核心竞争力。这也是人类社会的一种典型现象，人们在做选择时并不总是依据理性，而是理性和感性并存，有时理性占优，有时感性占优。作为代表人类进行选择的角色，设计师的选择能力就显得尤为重要。

某设计社区：如果要绘制一份“AI时代超级设计师能力雷达图”，您认为应该包含哪些维度？

吴卓浩：正如“STEM-DAHB跨学科融合框架”所展现的，要想最终做出有意义、有价值的创造，就需要集齐这些能力。不同的人的出发点不同，比如工程师会从科学技术这一端起始，而设计师则会从人文艺术这一端起始，但是殊途同归。基于这些能力，发现机会（Discover）- 打造产品（Build）- 价值变现（Sale），就是做“大设计”的必经之路。

如果从做“小设计”的能力来说，由于AI大幅降低了实现设计效果的门槛，对世界与人的好奇、观察、理解，对创意想法的捕捉、发展、积累，对人文艺术的欣赏、体验、品味，将会帮助你把自己打造成一个独一无二的“小模型”，和AI大模型一起协作，就能发挥出巨大的能量。

某设计社区：您个人或观察到的设计师/团队，如何将AI融入设计工作流？

吴卓浩：目前AI还处在发展的初期，如何构建适合自身任务的工作流、提升AI在完成任务过程中的控制性，就成为了高效运用AI的关键。

有编程开发能力的团队会定制软件，最大化提升团队效率，甚至把这样的产品发布出去进行商业化，比如建筑设计领域的品览、服装设计领域的Style3D。

编程能力弱、或者没有编程能力的团队，也会通过自动化工具，比如飞书多维表格、扣子智能体平台，来搭建自己的AI工作流。还有通过训练自有模型的方式，让团队具有稳定、高质量输出特定内容的能力，比如2023年我在中国传媒大学的团队把青花瓷的纹样训练成AI模型，用来生成时尚设计，当时因为技术限制只做成了艺术创作[6]，而现在正由学生组建的创业团队进行商业化产品的打造。

当然也可以使用专门的AI设计工具，除了主流设计产品中纷纷引入AI功能，比如Photoshop、Figma、MasterGo、墨刀；也出现了越来越多的AI原生产品，比如即梦、可灵、Tripo3D、Lovart；而且设计与工程实现合二为一的趋势也越来越明显，比如Zion、Bubble、Softr、Framer、Reddy、Wegic）。

网上的教程很丰富，图文的、视频的都有。

某设计社区：AI对设计商业逻辑（接单、成本、价值链）的冲击和机会分别是什么？

吴卓浩：AI赋能让制作成本降低、环节减少、竞争者增多，对于希望“保持”原有业务和收入带来很大的挑战。以视频制作为例，过去几百万的项目现在可能只能收到几十万；每秒收几千块的日子一去不复返，每每分钟的收费降到几千块、甚至几百块。

不过这其中也蕴含着新的机会。

一方面，在AI的帮助下，每个人的产能可以显著提升，过去几百万的项目需要几十个人两三个月才能完成，现在只需要两三个人两三周完成，实际上利润率是提升的。于是这个问题就转变为如何提高接单的能力，获得足够的单子来让团队处于持续运转的状态。

另一方面，由于AI带来跨界创造的能力，你的团队可以进入之前无法涉足的领域，或者全流程整合，把自己从价值链中的一环变为覆盖整个价值链，从而更充分地拥抱商业，获得更好的回报。比如有PPT设计公司转为设计中小学教学课件，把2B的设计服务业务变为2C的课件零售，一份PPT获得二三十万的收入。

在当前的市场环境中，小型团队由于具备更高的灵活性和较低的成本，将获得显著的优势；而对于新入场的团队和个人来说，他们在AI应用上的优势将让他们有机会获得以往只有知名大团队才能触及的机遇。实际上，在近两年的AI设计和创作领域中，新人们已经成为了主角；而跨界成功的案例也不断涌现，例如我国的小猫补光灯APP、美国的Cal AI APP，都是由非编程背景的人主导AI编程实现，并取得了显著的影响力。2026年3月2日，Cal AI宣布其年度经常性收入突破了5000万美元，并正式被收购。

积极拥抱AI，探索新的领域，打造个人品牌，是应对挑战、抓住机遇的关键。

某设计社区：在AI快速发展的今天，您认为年轻设计师最易陷入的误区是什么？

吴卓浩：最大的误区是将AI仅仅视为一种工具。一方面，AI工具不断推陈出新，盲目追求学习新工具实际上是在浪费自己的时间，只注重输入而忽视了思考，更别提输出。另一方面，AI工具提高了设计的执行能力，竞争的焦点将从设计执行转移到对世界与人的好奇、观察、理解，对创意想法的捕捉、发展、积累，对人文艺术的欣赏、体验、品味，以及对商业价值的敏感、塑造、转化。

某设计社区：如果您给设计师提供三条“AI时代生存指南”，您会如何总结？

吴卓浩：与AI各展所长、共生共创，打造属于自己的AI创造力！设定目标、管理过程、选择结果，成为AI的CEO！提升内在素养，勇敢跨界！

某设计社区：您能否分享一两个给您留下深刻印象的AI+设计案例？它们给您带来了怎样的启发？

吴卓浩：以下是我团队从研究到产品化的两个实践案例：

案例1：AI时尚设计——从青花瓷模型训练的艺术创作，到AI赋能时尚产品的产品打造

2022年，原本用于自然语言处理领域的LoRA方法被引入Stable Diffusion，实现了图像生成模型的高效微调，并在年底开始普及。这种方法可以使用少量图片来训练出小模型，通过小模型影响图像生成大模型的输出，从而得到具有特定视觉特征的图像。我们迅速跟进这一方法，尝试将各种设计风格转化为可以稳定输出的LoRA模型。

在这些探索中，青花瓷因其独特的图案而训练出的模型获得了较好的生图效果。然而，即便是青花瓷模型的训练，也并非易事。因为AI无法真正理解图像信息，如果直接将未经处理的青花瓷图片作为训练数据，模型会学习到瓷器本身的许多视觉特征，导致如图8左侧所示的各种问题，如人物背后背着一个大瓷盘子，身上的服装泛着瓷器的光泽，或者服装上密密麻麻铺满了图案，不仅审美层次不高，而且存在许多语义错误。于是，我们改进了训练数据的预处理方式，包括去除图案以外的信息、将图案按照语义信息进行切分和标注，并采用对LoRA模型的分层控制，最终获得了既具有显著青花特征、又具有良好泛化效果的图像生成能力。

LoRA小模型需要基于图像大模型协同工作，而当时的图像大模型由于训练数据的原因，在人脸生成领域表现最佳，因此我们选择了时尚设计作为模型的主要应用方向。如图8右侧的样例所示，AI生成了包括服装、饰品、化妆、环境在内的整体化时尚设计，达到了相当不错的水准。我们的第一反应是，将这套方法应用于服装产业，打通设计和生产环节！

然而，随着我们对行业研究的不断深入和技术调研的细致分析，我们逐渐认识到，在2023年，这一目标似乎难以实现。因此，我们将产品化的探索暂时搁置，转而将我们的成果应用于艺术创作，诞生了《一带一路·倾心青花》这一作品。在AI构建的虚拟时空中，我们大胆设想了青花瓷如果从千年前的盛行一直延续至今，并在一带一路国家之间进行文化交流，这些国家的生活场景将会是怎样的。接下来的系列图片将展示我们的创作过程：图9展示了我们利用ComfyUI搭建的生图工作流；图10呈现了作品的创意策划与图像组织；图11展示了各国视频的生成；图12则是作品展览现场的实拍照片。这件作品荣幸地入选了由国家科技传播中心、清华大学和中国科技馆共同主办的第六届艺术与科学国际作品展，并在国家科技传播中心成功举办了展览。

我们的探索之旅并未就此止步。到了2025年，随着技术的不断进步，一群归国的留学生在我指导下重新启动了AI时尚产业化的尝试，他们正在研发一个名为“tacking”的智能时尚生态系统（如图13）。该系统旨在连接创造力和制造业，将设计理念转化为真实可制造的时尚产品，打造一个消费者、设计师和生产商三方共赢的平台。

在这个案例中，我们可以清晰地看到科学技术、设计艺术和商业转化是如何相互促进，将创意理念逐步转化为产业实践的。没有对科学技术的深刻理解，设计艺术无法达到最佳效果；没有对设计艺术的深入探索，科学技术无法发挥其应用潜力；没有对商业转化的不懈追求，科技与设计也无法获得持续的支持和动力。

案例2：探索少儿AI启蒙课程的产品化之旅

回溯至2017年，我作为创新工场AI工程院副总裁，时常与世界各地的AI科研者及企业进行深入交流。即便那时AI技术还仅限于实验室研究和小规模应用，但我已敏锐地捕捉到了其迅猛的发展势头。在2017、2018年，我有幸担任“AI Challenger全球AI挑战赛”和“中国高校AI人才国际培养计划”的主持人，从2019年起，我又着手于为青少年策划AI创造力成长营。在此基础上，我创立了名为“阿派朗创造力乐园”的创业项目，致力于将AI、机器人、VR/AR等前沿科技转化为家庭和学校可体验的高科技乐园及AI科创研学项目，为亲子家庭提供全方位的AI文旅科创服务。自2022年起，阿派朗已在北京绿心公园、朝阳公园以及江苏溱湖国家湿地公园成功设立了3座乐园，常年稳居大众点评、抖音儿童乐园排行榜前列，接待了超过10万名学生进行研学，并荣获北京科技计划、北京文旅科技创新优秀案例、中关村国家示范区关键技术创新支持项目等多项荣誉。

随着AI技术的不断进步，AI已成为人们日常生活、学习和工作的重要支柱。我国政府也出台了一系列政策，鼓励学校和社会资源联合研发AI课程，以提升青少年的AI素养。如今，AI不再仅限于特定场合的体验，它已成为家庭和学校中随时随地可用的工具。我与团队在乐园研学和营会的基础上，研发了全新的启蒙课程——《AI乐园奇遇记》（图14至图19），由阿派朗创造力乐园的吉祥物小河狸以及我的卡通形象共同引领孩子们穿越时空，学习AI知识、体验AI科技、共同创造AI。这套课程的开发过程中，我们充分利用AI技术，包括AI辅助的课程设计、基于角色模型训练的AI生图、AI语音克隆与配音、AI视频生成等，更重要的是，我们借助AI构建了课程产品化。

《AI乐园奇遇记》课程产品由四个部分组成：

图书（图15）：在家庭环境中，类似于《神奇校车》的图书形式成为最受欢迎的科普读物。图书不仅适合亲子共度美好时光，也适合那些不愿孩子过多接触电子产品的家庭。

视频课（图16）：在教育环境中，“双师视频课”有效解决了AI课程师资不足的问题，现场教师只需播放视频，在关键环节暂停，引导学生的讨论和动手实践即可。在家庭环境中，这样的视频也可直接播放给孩子们观看。

智能体学伴（图17）：无论在教育还是家庭环境中，如何回答孩子关于AI的问题都是一项挑战。我们基于智能体技术开发的智能体学伴能很好地解决这个问题，以孩子易于理解的方式回答问题，辅助学习。

实践教案（图18）：课程配有实践课题，根据不同年龄段和需求提供相应的教案，便于教育环境中的教师指导学生动手实践，进一步巩固学习效果。

在《AI乐园奇遇记》课程产品化过程中，若没有AI技术的支持，要将科学性、艺术性、趣味性与教育课纲要求完美融合将是一项极具挑战性的工作。此外，以孩子能够理解的方式回答AI问题，更是一项难以达成的任务。而在具体的设计事项上，如大规模创作稳定、视觉品质出色的角色形象，如何利用特定语音和高质量的音效营造沉浸感，如何将中文原创内容转换为多国语言，AI技术为我们提供了强大的支持，实现了前所未有的工作效率。