基于人工智能的双约束情感语义与工程参数的仿生产品设计协同优化

为何形态与感受对日常机器很重要

从叉车到家用机器人，许多机器被设计成能高负荷工作，但外观往往冷峻、不易亲近。而人们对产品的视觉感受反应强烈——它们是否看起来安全、强劲或亲切会直接影响接受度。本文探讨如何利用人工智能设计出既符合结构要求，又在形态与情绪上呼应生物特征的机器，将工程逻辑与情感吸引力在同一过程中融合。

从动物形态与词汇到设计要素

研究者首先将语言和图像视为设计的原料。他们收集了数百张动物的侧面照片，以及主流购物网站上流行叉车的用户评论。评论被挖掘出带有情感色彩的词汇，如“结实”、“安全”或“运动感”，并用自然语言算法将这些词转化为一种情感地图。同时，计算机视觉工具追踪动物轮廓，将其身体分解为可精确分析和存储的轮廓线。结果是一个共享的“库”，在这个库中情感词、动物形态和机械需求可以在共同的数值空间中进行比较。

将情绪与力学结合

有了这个共享库，系统便寻找那些形态与隐含感受最符合给定产品要求的动物。在该案例中，团队聚焦于一款名为明宇的叉车，该叉车需要在满足严格工程规范的同时，传达出强劲、安全和现代感。AI用两项指标为每种动物打分：其周围情感词与目标情感的匹配程度，以及其侧面轮廓与叉车基本结构的相似度。由于其角与叉的对应、大型躯体与配重的呼应，以及力量与可靠性的联想，犀牛成为最接近的匹配。

让机器呈现如生物般的形态

一旦选定犀牛，系统便开始重塑叉车，使其承载动物特征但不沦为服装化的伪装。系统在犀牛与叉车轮廓上识别数十个关键点，然后用数字几何方法扭曲并融合这些轮廓。外部轮廓被细化，使角状与躯干状的曲线在叉、驾驶舱与配重处得到呼应，同时仍遵守机械限制，如离地间隙与转弯半径。第二条通道调整内部形态——例如面板、线条与结构肋板——采用基于视觉重量与张力走向的规则，确保设计看起来平衡且有目的感，而非仅仅是装饰性的贴合。

同时检验情感与功能

为验证新设计确实优于传统方案，作者进行了多项测试。专家小组与普通用户对多种叉车版本进行评估，内容包括他们多大程度上能看出生物启发、形态的吸引力，以及该设计是否看起来可实际制造。研究还在相同约束下将AI引导的结果与传统设计师的方案进行比较。在这些评估中，这种在每一步都平衡情感意义与工程规则的双约束方法，所产生的叉车被判断为更具识别性的仿生特征、总体性能更佳，并且设计推进更快，迭代时间几乎缩短了三分之一。

对未来产品的意义

简而言之，这项研究表明，可以在可控且可量化的方式下教会AI去设计“具有生物感”的机器，而不必完全依赖设计师的直觉。通过将人们使用的词汇、自然界的形态与工程的硬性数字结合起来，该框架把模糊的情感目标——例如希望产品既显强健又不失亲和——转化为具体的曲线、比例与结构选择。尽管目前工作仅集中在单一叉车示例，并尚未考虑材料、成本或长期磨损等问题，但它为日常产品同时满足情感与硬件需求提供了早期蓝图。

引用: Wang, Y., He, J., Yang, M. et al. AI driven dual constraint cooptimization of affective semantics and engineering parameters for biomimetic product design. Sci Rep 16, 12484 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42297-2

关键词: 仿生设计, 情感化产品设计, 人工智能生成设计, 设计中的计算机视觉, 工业美学