有AI助手，海尔创新设计中心设计效率“飞起来”

设计是一类高度依赖创造力的工作，一个高水平的设计师不仅需要与生俱来的天赋，同时也需要多年的培养，这就决定了高水平的设计师总是稀缺的。即使拥有500多名设计师的海尔创新设计中心（以下简称海尔设计），也常常被高水平设计师无法满足需求而困扰。

因此，如何提升设计师的设计水平和生产效率一直是海尔设计管理者需要考虑的问题，而人工智能技术的进步，特别是AIGC技术的流行让海尔设计找到了解决问题的办法。海尔设计给设计人员配备AI助手，借助AIGC技术完成了设计人员的部分工作，大大提升了生产效率，实现了降本增效。

01 工业设计面临转型升级需求

海尔设计成立于1994年，是中国最早成立的企业设计中心之一。海尔设计的500多名设计师要为海尔智家旗下七大品牌全球的所有产品提供设计创新和模式探索，包括产品设计、交互设计、新材料和新工艺设计等。

工业设计的环节比较多，而且高度依赖设计师的创造性思维和技术能力，面对快速增长的业务需求和加速迭代的产品周期，工业设计行业普遍面临数字化转型的需求。这也正是海尔设计面临的问题，具体而言就是：设计周期较长、设计师的业务承载能力与快速增长的业务需求之间的挑战；设计质量波动，产出质量因人员水准有差异、设计品质受人员流动影响。

实际上，此前海尔设计就一直在探索如何提效、降本、提高生产力和创造力。而AIGC技术的出现，让海尔设计看到解决问题的机会，开始着手研究利用AIGC来达到这一目的。

海尔设计选择了与亚马逊云科技合作来推进AIGC的落地。整个方案基于亚马逊云科技的基础设施构建，利用 Amazon SageMaker 在线的模型训练和管理能力，为消费品、游戏等场景提供创意辅助、内容生产辅助和创作支持，同时，亚马逊云科技还提供了GPU算力支持。

海尔智家副总裁、海尔创新设计中心总经理吴剑在接受采访时表示，之所以选择亚马逊云科技，一个重要原因是亚马逊云科技安全与可信。海尔设计非常重视数据的安全，而亚马逊云科技过往的表现赢得了海尔设计的信任。另一个原因是亚马逊云科技的全球化部署，海尔智家是一个全球化的企业，不仅是中国，在海外的印度、日本、北美、新西兰等地也需要海尔设计的服务。

“从安全、可信、技术等方面来综合评价，亚马逊云科技相对最成熟，最符合我们的需求。”他说。

02 实现业务平均提效11.9%

在深度理解了海尔设计的需求，亚马逊云科技和其合作伙伴一起共同为海尔设计打造了工业设计领域的AIGC解决方案，研发了集成式虚拟设计师AI助手 Co-designer。实现了包括符合品牌调性的不同设计品类绘画大模型、面向设计师等业务人员的“AIGC 无限画板”、AI 绘画大模型在线训练和管理能力、以及根据用户用量调度的弹性算力架构等。方案支持在线的模型训练，并支持设计概念生成、设计融合智能辅助、概念聚焦智能辅助、概念精细化智能调整等功能。

据测算AIGC的应用给海尔设计带来了明显受益，使海尔设计业务平均提效11.9%。目前海尔设计的AIGC已经应用在四个方面，包括文生图、图生图、3D数据到效果图，以及产品图到营销图等。

比如，给Co-designer输入文字让其生成洗衣机UI设计，可以提出要求：体现活泼丰富的色彩、高饱和度、白色背景等。Co-designer可以根据这个要求给出众多设计方案，设计师可以从中选择，并基于此进行进一步的修改和完善。

类似的，在图生图方面，设计师可以给出一个简单的设计线稿，让Co-designer给出概念。这个工作原来平均7天完成，现在一天就可以完成，提效83%。

3D数据到效果图方面，Co-designer的效果也很惊人，可以直接通过集成式渲染根据3D数据生成效果图，和以前相比提速89.5%。

当然，AIGC给海尔设计的帮助远不止这些。比如，海尔智家业务遍布全球，为了更好地服务当地用户，海尔智家会对当地用户进行调研。调研一般通过访谈形式进行，以了解他们的需求，访谈结束后要整理这些信息。以前这个工作一般至少需要7个小时，现在可以通过AIGC自动将访谈生成文字，并配上现场图片，还可以主动绘出故事板和相应的产品概念，整个过程半个小时就可以完成。

AIGC的另一个应用是让海尔智家产品设计的选型、选材符合标准。多年来海尔智家内部形成了很多企业标准，如标准平台、标准模块、标准物料，它们都有相应的规范。如果不符合规范，可能带来更高的生产成本。在新的概念生成时，AIGC能够确保概念符合这些标准，以减少过程中的反复，从而实现对用户快速的响应。

03 变个体创造为集体创新

今天AIGC非常火，尤其是ChatGPT成功破圈之后，越来越多的企业选择拥抱AIGC。但不可否认，AIGC技术本身还在快速演进。更为重要的是，它不是一个买来就可用的工具，而是需要利用企业积累的历史数据进行训练和调优，才能达到满意的效果。这其实是对企业的一个考验。

海尔设计也是利用了多年积累的大量历史数据对模型进行了很多的生成式对抗性训练。比如，海尔设计先通过语音生文字、文字生成草图、生成概念图，然而对概念图进行对抗性训练，把概念图的有效性、创新性和现有的成熟的人工设计对比，然而标签化，形成是有意义的模型。在这个过程，还会提出很多子要求，比如普通冰箱和厨房冰箱要求不一样，普通室内空调和车载空调的要求也不一样。最终才有了现在这种可用的AI助手。而且，目前AIGC的应用还只是开始，未来还要尽可能挖更多数据，拓展数据的宽度和深度。

为了适应AIGC的落地，海尔设计改变了一些流程，从原来那种人和人的交流以及个人主义式的设计变为依靠集体的创新。

当然，AIGC的加入并没有否定设计师的个人能力，反而更凸显设计师个人能力的重要性。实际上，AIGC时代对设计师的要求越来越高，因为偏知识类、掌握单一知识的设计师注定将逐渐被AIGC替代。

AIGC的应用除了迫使设计师提升水平外，另一个好处就是会把企业所丢失的那些数据重新找回来。

很多设计中心经验、能力是跟着人走的，而没有沉淀在企业内部，随着员工的离职或者退休，这些知识可能也就流失了。海尔智家在工业设计、在产品创新上有30多年的积累，投入了不小的费用，如今，这些积累的知识通过虚拟的设计师，终于能够沉淀在企业中，从而将传统的依赖设计师个体的创新力变成群体的创新力，也使得海尔设计在未来更具竞争力。

“海尔智家认为，产品会被场景所替代，行业会被生态所覆盖。在数字化大潮之下我们必须得转型，因为以后打败你的很可能不是行业内的企业，AIGC让我们能够更有信心应对这种不确定性。”吴剑说。