学术探讨｜人工智能支持下非遗文创产品设计的新策略研究

（来源：黑龙江日报）

转自：黑龙江日报

□杨静柳

非遗文创产品设计不但是传统文化资源的外观再造，也是文化符号、工艺精神和当代生活需求三者之间重新的连接。人工智能在图像识别、语义分析、生成设计、用户画像、产品测试等各方面都有较强的支持作用，可以使得设计师更加准确地提取出非遗元素、把握文化内涵、拓展设计方案、改善消费体验。所以，研究人工智能支持下非遗文创产品设计的新方法，有利于把非遗资源由静态的保存转变为活态的更新。

建立非遗数据图谱。人工智能支持的非遗文创产品设计，首先要将分散的非遗资源整理成可以检索、可以理解、可以转化的数据图谱，使设计起点由单纯的借用纹样变为系统的识别文化资源。设计主体可以按照非遗项目纹样形态、色彩体系、材质工艺、器物结构、象征寓意、使用场景、审美特征等建立多层级的数据库，对图像、文字、音视频、工艺流程、口述资料进行统一采集。具体推进的时候，可以先做高清影像采集和三维扫描，把纹样的轮廓、局部装饰、重复节奏、色彩比例等变成数字资产，然后用图像识别和语义标注技术给每一个元素加上“来源、含义、适用载体、工艺要求、转化边界”这些标签，形成“文化符号—工艺技法—产品品类—消费场景”的关系链。例如某类传统纹样既可以做包装边饰，也可以变成香插镂空结构、文具压纹肌理或者数字贴纸图标，但是平台要标明它的核心含义以及不能随便拆解的部分，防止设计中只取外形而忽略文化内涵。数据图谱还要设置动态更新机制，设计团队每次产品开发、用户测试、市场反馈之后，把新的方案、新材料、新工艺、用户偏好回流到系统里，让人工智能可以不断地学习非遗元素的现代转化规律。

生成文化转译模型。在非遗数据图谱建立之后，设计主体就要运用人工智能生成文化转译模型，把传统文化元素转化成符合现代产品逻辑的设计语言。该模型的重点不是使系统大量产生相似的图案，而是建立文化意义、视觉形式、产品功能、工艺实现之间的转化规则。在具体操作时，可以将非遗纹样、器型、色彩、故事文本输入模型，设置产品类别、使用人群、价格区间、材料限制、生产工艺等条件，从而得到多组设计草案。对结构复杂的、装饰密集的非遗元素，可以先提取出它的主要轮廓、节奏线、典型的色彩以及象征符号，再按照产品的承载方式来简化、重组和比例调整，从而使其适合于制作手机壳、茶具、帆布包、饰品、文具、家居摆件等不同的品类。设计过程中还要设置人工复核环节，传承人判定文化表现是否恰当，设计师改良视觉布局，工艺人员评判打样的可实施性，从而避免人工智能生成的结果出现符号堆积、风格杂糅或者工艺无法执行的情况。模型还可以根据用户的画像来生成不同的方案，例如对于年轻消费群体，突出轻量化、简洁化、可社交传播的视觉表达；对于礼品市场，加强文化说明、包装层次、收藏属性。利用文化转译模型，非遗文创产品设计可以由原来的“复制传统图案”转变为“重新构建文化表达”，让人工智能参与到元素提取、语义转换、方案筛选以及产品适配的过程当中来。

优化产品交互体验。非遗文创产品要想有持久的生命力，不能只依靠视觉装饰来吸引用户，还要用人工智能优化产品的交互体验，让文化内容在购买、使用、传播的过程中被用户不断感知。设计主体可以将AI推荐、AR识别、语音讲解、智能问答、用户反馈分析等技术应用到产品的设计中去，使非遗文创从静态物品变成可以体验、互动、再传播的载体。产品包装或者本体可以设置二维码、NFC标签或者AR识别点，用户扫描之后就会看到纹样的来源、工艺过程、设计说明以及使用场景，还可以通过小程序进行配色选择、纹样拼接、虚拟试戴、场景搭配等操作。对儿童教育类文创来说，可以设计出“识纹样、选颜色、拼图案、讲故事”的互动任务，在操作过程中体会非遗文化，对家居及礼赠类产品，可以给出智能的搭配建议，按照用户的居住空间风格来推荐摆件的尺寸、色彩组合以及陈列方式。产品上市以后，设计团队又可以依靠人工智能来对用户的评论、停留时间、复购情况以及分享内容加以分析，进而判定产品在哪一部分存在体验上的欠缺之处，然后从材料触感、包装开启的方式、文化说明的篇幅以及交互流程等方面进行改进。由此产生的体验优化策略，可以避免非遗文创陷入到“买一次、看一次”的浅尝辄止的状态之中，让产品在使用的过程中不断产生文化信息，从而加强用户对于产品的参与感、理解度以及情感上的联系。

构建协同孵化平台。人工智能驱动的非遗文创产品设计要创建协同孵化平台，将资源整理、智能产生、文化审核、样品试制、市场测试、产品更新融合成连续的流程。非遗文创包含文化理解、审美设计、技术开发、工艺生产、商业运作等环节，单靠一个设计团队很难完成全部工作，所以平台需要吸纳传承人、设计师、技术人员、生产企业、销售渠道、高校团队等共同参与。具体实施时可以建立一个资源入库、AI生成、专家校验、样品制作、用户测评、批量转化的闭环机制，传承人提供工艺规范和文化边界，设计师做视觉转化和产品结构，技术人员做算法训练和交互开发，企业做材料选择、成本控制和生产测试，销售平台做用户反馈和市场验证。对早期方案，平台可以先通过数字藏品展示、虚拟样机、众测问卷、小批量试制来判断市场的接受程度，然后根据点击率、收藏量、试用评价、购买转化率来筛选出成熟的商品，从而避免由于盲目生产而造成的资源浪费。平台还要同时创建起知识产权记载和收益分配机制，把非遗元素的出处、传承人的贡献、设计的改良过程以及销售所得一并注明，从而保证各方的合作是稳定的。

人工智能支持的非遗文创产品设计不能只是简单的将传统纹样复制到产品上或者机械地生成视觉图案，而应该围绕文化资源整理、符号转译、产品体验、协同孵化等形成一个完整的链条。创建非遗数据图谱，产生文化转译模型，改善产品交互体验，创建协同孵化平台，非遗文创在保持文化根基的同时可以加强设计精确度、市场契合度和流传动力，达成传统文化守护、设计革新以及产业转化三者之间的有机融合。

（作者单位：广西职业师范学院）