第1章
绪论
1.1 研究背景
1.1.1 设计问题的不确定性
1．设计问题的求解属性
问题求解是驱动设计的重要方式[1]，设计起源于问题，没有好问题就没有好设计[2]。问题是特定情境中的未知事物，人们认为解决这种未知具有价值，问题求解模式是解决问题的方法论[3][4]。设计关心事物应该怎样[5]，西蒙（Simon）认为设计的本质就是解决问题，设计创新过程是一个问题求解的过程[6]，产品设计是一个“人为”的过程，是一个典型的设计问题。将设计作为设计问题求解过程来进行研究是设计研究的重要领域[7]。
设计问题具有结构性、复杂性、领域性。在问题的结构性上，Jonassen把问题分为良性结构和不良结构[8]，具备良性结构的问题是在特定情境下用已有的规则就能够解决的问题，不良结构的问题在构成上具有未知的部分，会有多种解决方案而且评价方案的标准多样。问题有难易的区分，问题的构成部分越多，问题就越不清晰。问题的动态变化会导致问题的复杂性提高，良性结构问题和不良结构问题都可能是复杂的。解决复杂问题需要更多的认知操作，需要更多的领域知识，解决某一领域的问题，需要用领域的知识技能，还可能要用到交叉领域的知识技能。
2．设计问题的不确定性表现
客观世界具有不确定性，这是自然界本质特性的客观反映，主观世界是客观世界在人脑中的映射，也具有不确定性[9]。设计问题的解决是人类认知和创造的结果，必然伴随着不确定性，主要表现在以下几个方面：
（1）设计问题的输入是不确定的。设计问题是以“人为事物”为行动目标的，设计问题不是天生的，而是人为定义的，设计问题具有开放性和多元性。设计是一项创造性活动，所以定义设计问题本身是一项有难度的工作，而且设计问题的目标是模糊不清晰的。所以，在进行一项设计活动时，设计的输入是多元的且不清晰的，而且设计问题的输入表述有很大的自由度，问题描述的不同会表现出认知的差异，进而影响设计问题的解决。
（2）设计问题的解是多元的。基于设计问题进行求解，对设计问题理解的角度和侧重点不同，解决方案就会不同，所以设计问题的解决方案是多元的，是丰富多彩的。同时，解决方案是没有标准答案的，其判断标准是多元的，无对错之分。所以，设计问题的解是复杂的、是不确定的[10]。
（3）设计师是设计问题求解的变量。设计师是设计问题的发现者和解决者，设计师发现设计问题、进行设计问题的表征，并解决设计问题。但设计师是多元化的，不确定的，设计师的个体差异会影响问题的解决。一个资深设计师对设计问题的熟悉度高，具备稳定的结构性设计知识，会得到相对成熟合理的设计方案。一个初级设计师，对设计的解决方案的成熟度相对会比资深设计师的成熟度低，但在设计解决方案的创新性方面，初级设计师有超越资深设计师的可能，这是设计问题解决的特殊性，也正是设计问题求解的不确定性表现。
1.1.2 设计问题求解的路径
1．信息论：不确定性问题解决的方法论
近代以来，科学方法发生两次革命：第一次革命是以牛顿为杰出代表的科学方法，他通过数学与力学的结合，创立了微积分和经典力学的科学方法，确立了完整的科学体系，即确定性科学方法；第二次革命是以信息科学为背景的不确定性科学方法，是建立在系统论、控制论和信息论基础上，集时间、物质、能量于一体进行研究的科学方法，“信息”是不确定性问题科学方法的核心[11]。
1948—1949年，克劳德·艾尔伍德·香农（C．E Shannon）先后发表了论文《通信的数学理论》（A mathematical Theory of Communication）[12]和《噪声中的通信》（Communication in the Presence of Noise）[13]，这两篇论文是信息论的奠基性著作。香农用数学模型解决了信息的度量问题，并用比特（Bit）来作为信息度量的基本单位，证明了熵是不确定性程度的度量，明确了引入信息可以使确定性增加，信息可以消除不确定性。
信息可以用来度量世界，信息由数据构成，而数据是对世界状态的客观描述。当信息不够来表达确定性时，可以采集更多的数据进行丰满，人类的各种行为活动和世界的各种状态都可以用信息量来度量和表达[14]。这是用信息思维解决问题的方法论[15]。
设计问题的求解是要将不确定性设计问题变成确定性解决方案。在设计问题的输入阶段引入信息，基于信息定义设计问题，消除设计问题的不确定性。在设计过程中，引入信息，使每一阶段的设计过程能够较全面地反映设计问题，每一阶段的解决方案能够在信息的基础上获得确定性的解。在设计解决方案的判定标准上引入足够的信息消除解的多元性，得到较为确定的解决方案。基于信息论进行设计问题求解具备理论基础且有方法论。
2．“有限理性”的问题求解
设计所关心的，是发现和构造备选方案[16]，西蒙主张设计是一个理性问题的求解过程。同时，他认为人们在决策时需要的并不是“最优”或“最大”的标准，而是“满意”的标准。所以，他提出了“有限理性”的决策理论。有限理性观点认为，人们面临的是一个不确定的、复杂的世界，人对环境的认识能力和计算能力有限，不可能无所不知。所以，环境是复杂的，人们不能完全理性地寻找最优解，而是在“有限理性”下寻找“满意解”。
（1）问题求解的理性传统。人们发现可以用科学理性的方法来认识并改变世界，在纷繁复杂的世界中对现实进行简化，运用数学方法和理性模型来揭示事物的运行规律，基于因果关系来进行科学的发现，从而得出最优解决方案。简化是从纷繁复杂的不确定性中抽象出来的阶段性认识，理性的法则或者规律会在简化的边界中起作用。当我们把问题定义在一定的框架范围内，基于简化抽象提取出相关特征，运用理性思维来求解问题，问题的解在这个范围内是成立的，所以人们相信，可以利用完全理性的方法来寻找到现实问题的答案。显然，理性传统下的问题求解加速了人们认识世界和改造世界的进程，各种人类超级工程（如摩天大楼、跨海大桥、高速列车等）就是在科学理性思维下的问题求解成果。这些理性成果也是在一定范围内成立的，如摩天大楼具有抗震等级、跨海大桥有跨度极限，高速列车也必须在特定轨道上、在一定速度范围内运行。所以，完全理性思维是问题求解的一个途径。
（2）问题求解的有限理性。在对事物进行抽象简化时，必然会忽略掉一些自认为不重要的信息，这个忽略的过程带有强烈的主观性，所以人的这种理性是一种有意识的理性，这种理性是有限的理性[17]。人的能力是有限的，世界是复杂的，人与世界的交互具有非常大的不确定性，而且人对环境的认知能力有限，不可能无所不知，所以，问题的求解也是有限的。在理性思维模式下获得的解决方案也是在一定条件下成立的，理性是一定范围的理性。有限理性是问题求解的一个途径，通过人的有限理性来获得备选方案并对方案的优劣进行标准判断，这个标准不是“最大”或者“最优”，而是有限理性下的阶段性“满意”。
（3）设计问题的“满意解”。设计师进行设计活动时，如产品设计，一般会设计出多款产品方案供客户选择。在多款产品设计方案中，会有不同的呈现、不同的侧重点，是设计师基于设计输入的思考结果，这些设计方案会是设计师满意的方案。一般情况下，设计方案都会符合客户的基本需求（如功能要求、风格表达等），所以设计方案没有高下之分，客户选择任何一款方案都能达到预期的目标设定。客户此时会基于自己的偏好或者代表用户偏好来做出选择，此时的选择就是选择了“满意”的方案，设计问题的解是设计师的“满意解”，也是客户选择的“满意解”。随着时间的推移，产品不断迭代，不断有新的设计方案，所以一定时期内选择的解决方案是一个阶段性的解，设计问题的解是“阶段性”的“满意解”。
3．“艺术感性”的设计问题求解
（1）艺术设计与艺术直觉。就创造性而言，艺术设计是一个设计问题，艺术能表达情感，使人的创造性冲动得到最大的施展[18]，艺术设计符合艺术创作的规律。艺术创作需要生活体验和艺术技法，更重要的是需要艺术的审美，艺术创作是将艺术情感移植到艺术作品中，用艺术作品来表达艺术家的价值或观念，这个“情感移植”的过程是艺术创作的重要环节。一般认为，这个环节依靠艺术家的艺术技法实现，但“移植什么情感”“创造什么作品”则需要艺术家的“灵感”，也就是感性直觉经验。所以，艺术家的感性体验在艺术创作中起着重要作用[19]。
（2）艺术家的感性。艺术家是艺术创作的主体，一般认为艺术技法是可以靠训练获得的，而艺术的审美是无法通过有形的方法或程式来获得的，但艺术的审美又确实是可以提高的，这就是艺术家的直觉。艺术家的直觉不是孤立的个体反映，而是艺术家生活体验和环境影响等综合因素的产物，大量的艺术作品的欣赏会影响艺术家的直觉，会影响艺术家的审美。艺术审美的获得靠艺术直觉，艺术直觉源于生活体验和艺术欣赏，而生活体验和艺术欣赏是开放的，没有固定规则的，是不确定的，艺术直觉是“感性”直觉，艺术家的感性是艺术创作的重要因素[20]。
（3）设计问题求解的感性因素。艺术创作是一个感性过程，设计问题的求解过程也有感性因素。设计师进行设计问题求解时，先表征问题，然后依据约束条件进行设计。设计问题到设计方案之间存在一个“飞跃”，这个“飞跃”可能是一个“无中生有”的从0到1的过程，也可能是基于一个标杆从1到N的过程，这两个过程实现了一种“跨越”或一种“积累”，这个过程依靠设计师的创造性来设计出“有”或“不同”，这个过程存在于设计师的脑力思维中，是一个“感性”过程。将基于设计问题的不确定性答案变成确定性的设计方案，设计师的“艺术感性”是设计问题求解的一种途径。
1.1.3 智能时代产品的“数据”特征
1．智能时代产品的技术特征
“技术特征”是指为解决相关技术问题而应用的技术方案或者技术手段[21]。智能时代的智能化产品技术表现为移动互联网、大数据、云计算，其技术特征为“基于新技术的产品的智能化设计”，产品体现出智能的特征。“智能”即智慧和能力[22]，约翰·麦卡锡（John McCarthy）将“智能”定义为“使一部机器的反应就像一个人在行动时所反应的一样”[23]。人具备感知外部世界并对外部世界做出行动的能力，要使机器具备人的行动能力，首先需要感知外部世界，然后机器像人的大脑一样思考，最后做出行动，其中“思考”是核心问题，也是最难的问题，而数据是思考的基础资源。
在智能化时代，第一，基于传感技术的发展，机器可以感知复杂的外部环境，机构学、机械学的发展使得机器能完成应对外部环境的各种行动。第二，物联网技术使得机器与机器之间可以互相传递信息，机器之间构成了一个生态系统。“数据”携带着关键信息在机器与机器之间、机器与人之间流动，通过数据分析可以预测环境中即将的行动，通过预判可以使机器率先行动。第三，云计算的发展使机器摆脱了繁重的躯体，能在云端进行思考，计算设备的分布式布局实现了计算的规模化，使得机器运行更快、更聪明。第四，移动互联网的发展，使得人可以随时随地进行机器交互，人与机器开始融合，机器开始像人一样思考。
2．“数据”是智能产品的重要特征
（1）“数据”是智能时代产品的存在基础。产品具备人脑的思考功能，是基于数据的学习和分析的，物物连接本质上就是数据的连接，创建交互接口的目的就是创建数据的通道。2016年，利用大数据和智能学习算法，Google开发的人工智能产品AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石，人类在人工智能方面已经达到了一个崭新的水平，如何“获取数据”，如何“使用数据”已成为产品智能化的关键环节。
（2）“数据”成为智能产品设计考虑的重要因素。硬件和软件的一体化成为产品开发的趋势，硬件负责实现产品的“行动功能”，软件负责思考“如何行动”。移动互联网的快速发展，使人对产品的控制变得随时随地，产品对人的学习也变得随时随地。软硬一体化构成的产品系统能自动收集、产生数据，海量的产品数据构成大数据，基于大数据挖掘可以获得产品的新价值，数据是智能产品新价值的载体。
（3）“数据”融合了物理世界与虚拟世界。互联网的发展，产生了与物理世界不同的虚拟世界；物联网的发展，使物理世界与虚拟世界开始连接，一开始是物理世界的虚拟化和数据化，以此构建了一个与互联网连接的信息平台，物理世界的相关数据可以通过虚拟世界的后台获取。美国《连线》杂志主编克里斯·安德森（Chris Anderson）说，过去十年，人们在互联网里做了激动人心的创新和发明，这些创新和经验将在未来十年里拓展到现在的现实世界里[24]。在物联网背景下，互联网正在和现实的物理世界走向统一，数据是打通互联网和物理世界的介质，数据将对物理世界的产品提出新的需求，也将对产品设计产生影响，数据从虚拟化的数字世界走向真实的物理世界，数据驱动的产品连接了虚拟和真实的两个世界。
1.1.4 数据驱动设计问题的立论基础
“数据”是智能时代智能产品的基本技术特征，智能产品本身能够产生数据或获取数据，能够通过数据与人或其他产品连接并互动。在大数据时代，数据已经成为智能产品的基础设施，以大范围、低成本的方式获取相关数据成为可能。技术开源（open source）和产品众筹（kick-start）的形式促使设计开发的迭代周期变短，使用户参与设计过程更直接更深入[25]，产品可以通过企业自有垂直平台直接销售给用户，通过构建用户社群企业可以直接与用户互动，获得用户数据。所以，数据驱动的设计问题求解具备物理基础，有现实意义并有可操作性。
设计已经成为连接技术世界和艺术世界的交叉领域，一方面是“工具理性”的人与机器的关系，另一方面设计开始追求“一种不可预料的、无法准确测定的和无目的的抒情价值”[26]，设计产品在向艺术产品转变，设计过程越来越接近于艺术创造。所以，设计是一个技术的或者艺术的活动，设计与技术的界限在消失，设计与艺术的界限也在消失，设计在技术与艺术中交叉相融，设计问题的求解可以从技术和艺术两个方面进行切入。
以信息论为方法论。智能时代的到来，海量数据的产生，人们急需数据的价值和知识，急需从结构化的、非结构化的、原生态的数据中挖掘出有效的、新颖的、有用的、可以理解的信息和知识。数据驱动设计问题求解，是从技术的角度充分挖掘利用数据的价值，数据驱动用来辅助设计问题的求解过程和设计问题解决方案的评判，用信息论的方法来解决设计问题求解的不确定性，具有理论框架和实践基础。
在艺术创作中，有“只可意会，不能言传”的感性创作体验，这样会导致设计问题求解的不可知论。其实设计是一个有计划的行动，并不会完全依靠感性，可以说是有限度的依靠感性。所以，艺术创作和设计问题是“有限感性”过程。西蒙认为，虽然人们具有“有限理性”，但为了消除非理性的负面作用，需要理性的标准和标准化的程序。数据是理性的标准，数据驱动的问题求解，就是试图建立理性的寻求“满意”的标准和程序，通过数据驱动打造“有限感性”之外的理性程序，建立数据驱动的产品设计方法论。
综上所述，数据驱动设计问题求解的理论问题是面对设计问题的不确定性，基于数据构建确定性设计解决方案。本书在信息论、有限理性学说、艺术创作规律等理论框架下立论，在方法论上具备理论逻辑基础，同时基于智能时代智能产品的数据特征。用数据的方式来发掘不确定性设计问题的确定性解决方案，在实际操作上具备现实的技术基础。
1.1.5 本书研究的概念、术语和关键问题
本书主要研究数据驱动的设计问题求解。以智能产品为主要研究对象，大部分术语、概念属于智能产品设计领域。数据如何驱动设计问题求解是本书的研究重点，数据驱动设计问题的求解模式和认知结构是本书的科学问题。
本书的关键术语定义如下：
（1）“智能产品（intelligent product）”。智能是一个相对概念，是相对于自动化时代的产品而言的，智能产品是充分利用先进技术（如计算机视觉技术、网络通信技术、自然语言处理技术、机器学习技术等）进行开发的产品，自身带有高科技的特点，其中“数据”是智能产品最显著的特点。
（2）“数据驱动（data-driven）”。驱动是计算机软件中的术语，是推动、带动的意思，指将以软件形式的配置文件植入计算机硬件中，使其工作。数据驱动是指将数据作为动力源，运用数据的手段或方式来推动或带动设计，实现合适的设计方案。
（3）问题求解”。是指“任何目标导向的认知操作秩序”[27]，问题求解需要建构问题空间，同时需要对问题空间进行操作，问题类型不同，问题求解活动在形式、内容、过程等方面的表现也不同，设计问题求解有其独有的表现和方式。本书从数据驱动的角度来研究设计问题求解活动，以期探究其中的奥妙。
本书的关键问题如下：
（1）数据驱动设计问题求解的结构性认知。以信息论为方法论，发掘不确定性设计问题求解的基本模式，明确数据在产品设计中扮演的角色，探求数据驱动设计问题求解的本质。
（2）数据驱动设计问题求解的途径与方法。在产品设计流程中，数据如何驱动设计要素，如何获得设计方案，如何评价设计结果，需要从操作层面探求设计问题求解的策略和方法，要研究实际案例中智能产品设计的操作方法，为智能产品的设计问题求解提供方法论。
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