智能设计|不来围观一下吗?

  使机器使用语言，形成抽象和概念，求解目前专由人类智能解决的各种问题并予以改进 。

需求分析、方案技术可行性可行性

团队组建、项目人员确定

结构外观设计、商业等因素

确定智能芯片、线路匹配

设计师界面设计

样本生产

测试、修复

完成

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据的特点可以总结为4个V, Volume (体量浩大) ，Variety (模态繁多) ，Velocity (生成快速) ，Value (价值巨大但密度很低) 。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

萌芽期

随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。

成熟期

Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统的处理方法难以应对，这带动了大数据技术的快速突破。

大规模应用期

大数据应用渗透进各个行业，数据驱动决策，信息社会的智能化程度大幅提高。

  大批量制造阶段，设计与标准化技术密切配合，经过设计的产品在流水线上以标准化的方式快速组装，从而大批量复制。

市场全球化、需求个性化、换代快速化、价格低廉化。现在越来越多的企业意识到要为用户提供更好地产品和服务，因此大批量定制成为重要的发展方向。

用户沟通需求

用户缺乏专业知识，设计师和客户之间的沟通存在鸿沟，客户往往无法准确表达自己的需求。

运营成本

多样化的需求使运营的成本和复杂性大大提升。

客户需求的获取和理解

大批量定制（Design For  Mass Customization aka.DFMC）是以用户需求为驱动，因此获取和理解客户需求直接关系到DFMC的成败。

质量功能配置方法（QFD）可以将客户需求转化成产品设计或者工程特征，并进一步转化成零部件特征、工艺特征、生产要求。

产品族设计

产品族是指以产品平台为基础,通过添加不同的个性模块,以满足不同客户个性化需求的一组相关产品,产品族包括产品平台和由其衍生出的能满足客户不同需求的个性化产品。

模块化设计

模块化设计的主要目的是用尽可能少种类和数量的模块组成尽可能多的种类、模块的产品。以最小的成本满足市场的不同需求。

体验设计

自动设计

阿里鹿班

INTRODUCE

鹿班是由阿里巴巴智能设计实验室自主研发的一款设计产品。

基于图像智能生成技术 ，鹿班可以改变传统的设计模式，使其在短时间内完成大量banner图、海报图和会场图的设计，提高工作效率。

用户只需任意输入想达成的风格、尺寸，鹿班就能代替人工完成素材分析、抠图、配色等耗时耗力的设计项目，实时生成多套符合要求的设计解决方案。

Looka

INTRODUCE

Looka 是一个人工智能驱动的logo自动化设计平台，为用户提供快速、方便的vi设计。Looka 可以根据用户的偏好，公司名称等，为用户量身定制logo。

HP SmartStream D4D

INTRODUCE

HP SmartStream D4D 是一款可以自动生成背景图的AI插件。

  人机界面（(Human Computer Interface，也称人机接口）作为“人”与“机”的媒介，是人与计算机之间传递和交换信息的媒介，是计算机系统向用户提供的综合操作环境。

现代智能手机一般都搭载了人脸解锁、指纹解锁等生物识别技术。生物识别是指通过识别人、动物等生命体自身的生理特征来区分生物体个体的计算机技术。

例如，利用光学、声学、生物等不同类型传感器，识别人体固有的生理特性（如指纹、虹膜等）和行为特征（如声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。

以基于RGB摄像头的人脸解锁为例。在人脸解锁过程中，用户用自己的脸解锁手机就是一个双向信息交换的过程∶ 用户将脸对着手机的前置摄像头，前置摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并传递给系统内部。

系统内部检测和跟踪图像中的人脸，并提取面部特征，与系统内存储的用户信息进行比对。比对成功后，认为图像中是用户本人，之后以数字控制信号为媒介，通过操作系统，确定用户认证成功; 系统将认证成功的信息反馈给用户。这个过程，就是一个典型的人机交互过程。

基于黑板的多Agent智能决策支持系统的研究

基于视线跟踪的智能界面实现机制研究

基于MAS的智能交互界面研究及应用

基于黑板的多Agent智能决策支持系统设计

一个智能图书馆系统(CXQ)

广州市森林防火多源信息平台集成研究

传统的人机交互界面对于操作者在执行复杂任务过程中，很难对庞大的信息进行传递、过滤等。随着人工智能的发展,飞行员与新一代战斗机的交互也日趋复杂,在某些情况下交互信息已经超出了飞行员身心负担,这对人机的和谐交互提出了诸多挑战。典型人机交互模型无法满足智能界面交互的需求,提出一种智能界面的交互模型,该模型能让操作者感知当前系统的状态和意图,表明操作者实际上做了什么和下一步操作者将要做什么,体现人与机-环境相互作用的人机交互模型,从而减轻飞行员的身心负担,增加飞行员对环境感知和提高自身安全意识。 

随着操作员与战斗机之间的交互信息量的增长，要求操作员持续注意所有相关信息并能够有效控制飞行，但人的能力是有限的，这显然增加了操作员巨大的认知负担、延迟系统反应时间和降低操作员对环境意识。

本质是研究如何使实体在尽可能不打搅用户的情况下，依靠其自身的能力，采用各种可能的方法和技术完成用户所委托的复杂和繁琐的任务，能够通过各种社交、学习、推理等方法感知和适应复杂的动态环境，具有自动追求目标的能力。

胡文婷,周献中,王友发,盛寅. 基于智能界面的交互模型研究[A]

中国指挥与控制学会.2013第一届中国指挥控制大会论文集[C]

中国指挥与控制学会:中国指挥与控制学会,2013:4.

人机交互模型是对人机交互系统中的交互机制进行描述的结构概念模型。目前已提出多种模型，如用户模型、交互模型、人机界面模型、评价模型等，这些模型从不同的角度描述了交互过程中人和机器的特点及其交互活动。

执行端

（1）形成行动意图；

（2）将意图规划为行动序列；

（3）执行该行动序列。

评估端

（1）感知世界状态；

（2）对照先前的行动解释感知；

（3）与初始目标比较并做出评价。

智能界面致力于改善人机交互的高效率、有效性和自然性的人机界面。它通过表达、推理，并按照用户模型、领域模型、任务模型、谈话模型和媒体模型来实现人机交互并按照用户模型、领域模型、任务模型、谈话模型和媒体模型来实现人机交互。然而这些模型不能让操作者感知当前系统的状态和意图，还是需要能够反映当下工作环境，体现人与机-环境的相互作用关系的人机交互模型。

智能界面需要结合智能算法，去评估和预测操作者的行为、意识和目的等。

智能界面也应该能提高操作者完成任务的效率，在“恰当”的时间、以“适当”的方式，为操作员提供“恰当”的信息。

充分利用人的多种感觉通道和动作通道（如语音、手写、表情、姿势、视线、笔等输入）。

以并行、非精确方式与计算机系统进行交互，提高人机交互的自然性和高效性。

用户语音控制

近年来，随着计算机语音相关技术的成熟，许多智能产品都搭载了用户语音控制的功能。自然语音控制也正逐步成为人机交互的主流方式之一。

发展阶段

区别于图形用户界面，基于语音对话的交互界面被称为语音用界面（voice user interface，VUI）VUI的发展可大致分为两个阶段∶交互式语音应答（interactive voice response，IVR）和当前的语音类app

谷歌公司发布的美国语音搜索习惯报告中显示，约55%的青少年每天都会使用智能语音服务，特别是在13～ 18岁的人群中，高达75%的人习惯于使用智能语音应用; 这些用户一般通过语音搜索开启导航、拨打电话、撰写短信等，还有一些人使用语音功能满足娱乐需要。

可以干什么

用户可以通过Sini设置闹钟、定时器、导航，浏览工作日程。Sini还带有日程提醒功能、在特定时间提醒用户需要完成哪些工作。

语音虚拟助手产品

Siri能在任何搭载苹果操作系统（iOS、iPad OS、MacOS）的设备上运行。Sin具有强大的语音识别功能，支持英语、汉语、法语、意大利语等多国语言。通过Sini，用户可以使用语音实现对苹果设备的控制。

交互特点

在交互上，Sini对用户的语音回复会尽量贴合该地区日常对话的语言使用习惯，并规避敏感词汇。由于大部分的苹果智能设备都带有显示功能，因此Siri的信息反馈都会通过GUI的形式呈现，特别是交互过程中的语音信息（包括用户说出的和Siri生成的）都会以文字聊天的形式展现给用户。

智能家具

应用于智能家具，用户通过siri控制家中的智能设备，如开启摄像头，解锁房门，开关智能灯具等等。

手势和躯体动作能够传递信息，如果计算机能很好地识别这些信息，会提高人机交互的效率与体验。目前计算机对人体姿势的识别方法主要有三种∶测算传感器位置变化的识别方法、基于肌电信号（EMG）的方法、基于计算机视觉的识别方法。

通过测量传感器位置的表达，估计人的手势或体态的变化。这-方法在人机交互的姿势识别早期研究中就被大量使用。这种方法需要用户佩戴传感器，系统通过测算传感器位置、运动方向等信号来还原人体姿势。

和眼电识别类似，都是通过检测人体生理信号变化获得人体相应部位的信息。人在收缩肌肉的时候，皮肤表面的电势场会发生变化，被传感器收集。

基于计算机视觉技术的姿势识别依赖于计算机的图像技术，即基于 2D以及3D图像的序列分析建模与统计方法，根据人体视觉特征来判断手势或躯干在空间中的位置。

DTing ONE肌电臂环

肌电监测设备通常会集成在佩戴于四肢的可穿戴装置中，例如由剂安中科比奇创新公司设计开发的DTing ONE肌电臂环。

生物信号模块

DTing ONE肌电臂环的结构类似"空间站"的设计，内置生物信号模块。

怎么使用

为了让DTing ONE能顺利感知到肌电信，用户在使用时需要将DTing ONE佩戴于用户前臂靠近手肘的位置。并让设态表面的D形符号与中指对齐。

基础识别

 DTing ONE肌电臂环设定的基础识别动作包括5种手部动作（伸掌、握拳、外摆、内摆、放松）与5种手臂挥动动作，可区分总计23种手势和动作，识别响应时间小于10ms。

Kinect是微软公司推出的体感交互设备。该设备通过将光学摄像头和深度传感器结合的方式，捕捉用户全身的骨骼点位置，实现对人体骨骼点的追踪和手势识别、同时具备一定的语音识别功能。微软公司将Kinect应用于游戏主机Xbox上，应用于很多体感游戏中。

主要目的是客户答谢，激扬士气，制造快乐能量，营造组织气氛、深化内部沟通、促进战略分享、增进目标认同。主要目的是客户答谢，激扬士气，制造快乐能量，营造组织气氛、深化内部沟通、促进战略分享、增进目标认同。

Kinect2.0在1.0基础上被赋予了更精确的识别功能，能识别6位用户、25个骨骼点，并追加了手指末端追踪等功能。而微软公司最近推出的Azure Kinect DK，如图5.23所示，搭载了100万像素高级深度摄像头、 360°麦克风阵列、1200万像素高清摄像头与方向传感器，结合了最新的人工智能技术，具有更强的体感识别与语音交互能力。