周梦晗设计中国产业论坛之“人工智能时代下的服务设计”圆满召开-UXE优艺智造

    周梦晗设计中国产业论坛之“人工智能时代下的服务设计”圆满召开-UXE优艺智造

    周梦晗“2018DIA金智造创新周”
    设计中国产业论坛一
    人工智能时代下的服务设计
    昨日谷歌创造了一个新的人工智能机器人,今日我国可能会启动更多依托企业、联合高校和研究院所一起发起的人工智能项目。我国把人工智能作为2030年前一个重要的战略来进行部署,新时代下通过科研、市场的拉力来助力智能技术的发展不再遥远,以此为契机从而牵引各个行业的发展也成为可能。沐浴在人工智能的环境下,我们设计界应该有所作为,迎着智能的春风,推动设计行业快速发展。

    2018,DIA于5月8日进行今年的颁奖典礼,中国工业设计协会用户体验产业分会、中国人工智能学会智能CAD与数字艺术专业委员会、浙江省交互设计专业委员会主办,杭州优艺科技有限公司和文创设计制造业协同创新中心承办的人工智能时代下的服务设计论坛会,于5月10日在中国美术学院南山校区圆满举办,9位业界大咖与200多名相关从业人员一起体验了一场在人工智能下服务设计的思想创新大会。
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    嘉宾及报告内容

    何人可
    (教育部高等学校工业设计专业教授指导分委员会主任)
    “我们的主题有两个:人工智能、服务设计。”
    今天邀请了浙江大学、中国美院等学界人士,还有阿里等业界人士。产学界的精英集中在这里,要用人工智能来提升服务设计,服务设计就是我们工业设计现在最新的一个发展方向。
    如果说以前的工业设计我们谈的是产品,今天的工业设计我们谈的是硬件、软件+服务。而他们离不开一个非常重要的核心,就是人工智能。没有人工智能就不会有好的产品,不会有好的软件,更不会有好的服务设计。
    通过今天的研讨,相信大家会对这两者有更深刻的了解,从而大大推动工业设计以及工业设计教育的发展。

    王昀
    (中国美术学院文创中心的王昀教授)
    ?
    设计师都有一个使命,就是要走在时代的前面,引领整个行业生活的发展,这里做的最好的行业还是包豪斯,包豪斯在一百年前开启了现代设计师的大门,当时他做的最值得尊敬的有两件事:一是他的思想,二是他的实验。他倡导为大众设计的思想,在当时是聚焦时代的领先者。不仅如此,当时他跟工业画技术的结合度同样也非常领先。
    今天是人工智能、工业信息化高度融合的时代,在这个时代里,从信息碎片化,信息自由透明化的背景下发展出的课堂在哪里呢?显而易见,今日的学习不一定在课堂上。所以老师们应以学生为中心,要让学生先进实验室,再与今天的社会资源和社会商业联结在一起构成一个复合的学习现场。

    TongJin Kim
    (美国普渡大学教授)
    Design for future user experience
    “设计不只是为了产品而是一整个系统,而这个系统可以改变我们的世界。”
    从今天的用户行为中发现四种可能的未来用户体验类型(4XD:discover、define、design、develop)。物理体验是将人类作为输入系统对象来链接数字世界与真实世界的媒介。数字虚拟体验是将数字和模拟技术相结合,向用户提供更多系列的交互和体验。信息体验是收集、合成和传输来自日常活动和自动化周围环境的数据。超现实体验是关于如何通过结合虚拟或增强现实技术来增强我们的真实生活体验。TONG JIN KIM认为,这些新定义的用户体验类型将帮助我们更好地了解人类欲望,并解决我们世界的进化、革命和创新发展进程。

    茶山
    (阿里巴巴新零售设计事业部用户体验设计、服务设计专家)
    “你对服务的理解决定了你将获得什么样的服务。”
    茶山向大家分享了新零售的思路和框架。他从全链路、多角色、多接触点三方面介绍了用线下的数据技术来创造智慧门店新零售的业务。
    全链路有不同的场景及多种链路:有营销链路、商品链路、交易链路;多接触点则是在一个实体门店里面我们要把整个链路跑通,就包括了多种多样的接触点;多角色意味着很多线下体验的交互点种,有许多要素决定了用户的体验,如何让每个独立的用户用得舒服是要突破的重点。
    天猫快闪店是茶山去年和PD从一个云货架开拓的思路中得来,从而做成了今天的云门店的。其中一块是快闪品牌快闪店,通过智能硬件和数据赋能。另外是常态快闪,包括实体空间,自己制造洞线。
    他们从几次线下实验中了解了用户从其中一头走到另一头经过的链路,还研究了为了使用户得到好的体验,每一个节点需要配备的服务。所有的数据必须量化,之后才能工程化,人工智能化,才能不断的升维做其他的事。量化有容易量化的,有不容易量化的,还有不宜量化的。那么不容易量化的感性的东西是怎么样量化的呢?他们有一套通过用户体验服务设计量化的思路来进行量化打分的方法。
    爱因斯坦说过:并不是所有的东西都需要算出来,算出来的东西也不一定都是有价值的。所以茶山认为,不应完全都是数据、计算,很多情感、无感,线下的体验层面的东西,不是完全需要数据化的,人工智能理解不出你的情感、感受,但是能更多地帮助人们提升体验。
    “你对服务的理解决定了你将获得什么样的服务。”茶山认为现在设计师提升自己对好的服务、好的产品的认知后,才能知道如何给用户提供更好的服务。

    魏文庆
    (网易严选·数据科学总监)
    “全链路控制,让价格更低。”
    魏文庆通过人机交互发现数据里面的知识,用一种可视化的方式把数据表达出来。同时他与大家分享了严选模式下数据部门在背后做了哪些事。
    严选与淘宝、京东不同,主要是平台,是品质电商。现在是消费升级,严选面临的是给消费升级的人群去选择品质的商品,让他们有一个消费升级的体验。严选业务上的特征是SKU比较少,根据用户来选择他们需要的商品。
    基于这样的特征,严选做数据有完全不同的理念。在一个类似阿里、京东这样大的平台里,有海量的商品和用户,要做连接,把合适的商品给合适的人。严选这样一个品质互联网电商品牌,要做最后的两件事:首先要做精准的选品,因为专注定量的少量的用户,严选通过数据来了解用户到底需要什么样的商品。第二,严选要做高效的控制,他们是全链路的,要让价格做得更低。
    如果有个公司未来要做一个大数据体系,数据人员也要构建这样一个整套的体系,这是一个各种数据服务不同决策的过程。

    罗仕鉴
    (浙江大学教授,博导)
    “互联网让教育无处不在。”
    互联网在教育领域也有很大潜力。根据统计,全世界各个洲的互联网教育规模越来越大,到2020年中国的互联网教育预计会达到三万亿。在这个时代,大家愿意把钱投入到教育里面去,投入到自身建设中去。
    围绕教育,网上已有各个线上教育平台,人们可以轻松地在家学好一门技巧或者语言,省时省力又省钱。互联网教育未来在三个领域里可以预期有爆发点:
    一、学英语出国、考研的刚需,线上线下一定会有极其丰富的应用。
    二、职业培训。贴近大家岗位的技巧学习,让新手、专业人士或需要换工作的人士在工作中更好地成长。
    三、陶冶情感的需要。
    所以未来互联网教育应该提供无所不在,无处不在,随时随地的学习的机会,用户的意见可以直接被反馈在平台,从网上进行跟进。那时的教室就是透明的,与设计相连,无处不在。
    程正
    (成都明镜视觉科技有限公司CEO)
    “设计的创造性和不确定性是机器无法代替的,人与机器应有一个结合点。”
    今日探讨三个问题:
    一、我们希望知道人工智能对设计意味着什么?除了取代之外,是否还可能产生一个共生的关联?
    二、设计师所服务的不同的行业已经被数据、算法、智能技术进行深入的改造,人工智能能否回复于新的设计、思想、方法、路径、工具、角色。
    三、如果说机器可以做设计了,知识产权的归属如何认定?
    人工智能对设计有推进作用
    1、人人都是设计师,由于设计的普及性,每个人都可以设计一个东西出来,设计师在未来更偏向于一个整合者。
    2、连接物理与现实增强的体验,随着技术的驱动,虚拟世界和真实世界如何做更好的连接。
    4、数据巨无霸垄断设计。
    5、人工智能下的知识产权,创意知识产权的归属问题。

    刘征
    (中国美术学院副教授)
    “在设计的演化过程中,工具决定着设计的模式、效率和创新的程度。”
    今日与大家讨论了三个问题:技术如何成为工具、工具如何演化,如何发展设计知识工具,以及非常初浅的探索。
    一、技术如何成为设计工具?
    刘征认为技术成为工具的过程,本身是一个集成创新的过程,在这个过程中,设计师对工具设计的挖掘是一个大环节。问清楚设计的对象,任务,创新的需求,将三方面的技术整合,才能成为面向产品设计的数据工具。
    二、需求引导下的设计工具如何演化呢?
    在工具信息化和数据密集的过程中,使设计师更为专注创新本身的是其特征。设计知识工具是将设计师的认知水平提升了,而设计师依然有自己的设计思维,有直觉、逻辑,机器可以提供方法。
    三、如何发展设计知识工具?
    人机交互可以使机器和我们深度融合,通过认知计算和情感计算,我们可以感知设计师的一些需求,构建更为完善的交互模型,在设计任务中让知识流更为有效的流动。
    通过知识、认知和人机交互可以使设计知识工具提升到一个新的水平。

    胡海东
    (广州知了科技公司、深圳睿动科技公司联合发起人)
    “实时获取主、客观数据的时候,让用户画像变成了一个动态。”
    人工智能的前提就是要有数据,没有数据人工智能做不起来。
    数据有以下四点要注意:
    1、描述性数据。例如:用户是什么,商品是什么等。
    2、业务性数据。例如:有多少注册量,这个月购买的金额等。
    3、互动数据。主要描述用户在体验过程中的状态。
    4、态度数据。无论是用户、企业还是第三方机构,都要明白提供的服务是什么,用户的感知,主观的态度如何。
    在数据背景下,服务设计实践中,胡海东团队制作以用户为中心的体验地图,包含了角色、人物的研究。体验地图是一系列触点的管理,通过主、客观数据的动态,可以生成一个动态的用户画像。胡海东对之前业界动态画像的理解都是在某一个时空中的切片,相对来说是静态的。而当有实时获取主、客观数据的可能性的时候,让用户画像变成动态的也不是没有可能。
    他们公司的体验云能够为使用者带来两个核心的资产,一个是XMAP,一个是Xdatabasey,可以为用户增强洞察力,提升行动力。
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