目的：基于對文化大數(shù)據(jù)平臺和智能設(shè)計平臺的發(fā)展現(xiàn)狀研究，闡述多源異構(gòu)融合文化大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)，提出文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的系統(tǒng)架構(gòu)，在傳承和保護文化的同時，探索文化數(shù)據(jù)在設(shè)計領(lǐng)域的再開發(fā)與再利用。

方法：通過對相關(guān)文獻的收集、整理和分析，了解文化大數(shù)據(jù)平臺和智能設(shè)計平臺的國內(nèi)外研究進展，綜合對比分析其技術(shù)原理、研究難點與挑戰(zhàn)，并提出文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)。

結(jié)論：文化大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展促進了文化的保護利用，但是仍存在利用率低、使用較困難等問題；人工智能技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用，為設(shè)計學科引入了新的設(shè)計方法和路徑，可以有效提升設(shè)計效率與質(zhì)量，但當前的智能設(shè)計工具及平臺仍然存在功能較為單一、缺乏靈活性等問題，有待進一步提升；文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的研發(fā)，可以提升文化大數(shù)據(jù)的利用效率，探索文化大數(shù)據(jù)在設(shè)計不同階段、不同方向的應(yīng)用，提升設(shè)計作品的文化底蘊與質(zhì)量。

文化大數(shù)據(jù)建設(shè)作為文化界的“新基建”，是貫徹國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、推進文化和科技深度融合的有效舉措。設(shè)計作為一個綜合性極強的交叉融合學科，新技術(shù)、新材料、新方法等新生事物一直是驅(qū)動設(shè)計不斷創(chuàng)新的原動力。人工智能技術(shù)正在作為新的設(shè)計材與方法，為工業(yè)設(shè)計帶來新的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)。文化大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，與設(shè)計學科深度交融，構(gòu)建文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺，對文化價值的挖掘與提升、設(shè)計效率與質(zhì)量的優(yōu)化，具有十分重要的意義。

1、文化大數(shù)據(jù)平臺

1.1 文化大數(shù)據(jù)平臺的定義與特點

“文化”與“大數(shù)據(jù)”的結(jié)合是文化生產(chǎn)與科學技術(shù)的深度融合。文化大數(shù)據(jù)是一個隨著文化實踐的 多元發(fā)展而不斷變化的動態(tài)開放的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。它具有海量（數(shù)據(jù)總量大）、多樣（數(shù)據(jù)類型多）、快速（處理要求快）、不確定性（數(shù)據(jù)冗余高）和價值性 （潛在價值大）等大數(shù)據(jù)的共識性特征。同時，文化大數(shù)據(jù)的來源多元化、數(shù)據(jù)類型多樣化、數(shù)字化標準不一，都導致了文化機構(gòu)之間數(shù)據(jù)難以互通，文化數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等。文化資源數(shù)據(jù)的特點如下。

1）不同于其他行業(yè)，文化行業(yè)中的數(shù)據(jù)保存時間久，數(shù)據(jù)壽命跨度長，如遺產(chǎn)、文物和藝術(shù)品等相關(guān)數(shù)據(jù)會一直保存，不會被清除和消失。

2）文化信息服務(wù)的提供，需要大量在線或?qū)崟r數(shù)據(jù)的分析處理，如計算以時間為中心的文化演進進程和以事件為中心的文化傳播軌跡。

3）文化大數(shù)據(jù)的存儲形式多樣，包含各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音視頻和三維模型等。

4）文化大數(shù)據(jù)的價值不可估量，文化大數(shù)據(jù)對社會文化、國家的文化教育和傳播都發(fā)揮著不可替代的作用。

5）文化大數(shù)據(jù)具有明顯的多態(tài)性、不完整性、跨域性、時間性、冗余性和版權(quán)保護性的特點。2020年至2021年，國家文化大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略被提出，《國家文化大數(shù)據(jù)體系標準》被確立和發(fā)布，這標志著我國文化數(shù)字化建設(shè)正邁上新的臺階。這一體系不僅囊括了文化遺產(chǎn)的保護，更將其擴充和上升為了文化數(shù)字化、文化數(shù)據(jù)化的國家戰(zhàn)略。戰(zhàn)略將圍繞文化數(shù)據(jù)，開展數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)加工和數(shù)據(jù)開放，用數(shù)字化的手段重構(gòu)中國文化的基因和源流，服務(wù)于文化產(chǎn)業(yè)的迫切需要和民族文化的未來傳承。文化大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，對于文化的保護推廣、開發(fā)利用具有重要的價值和意義。相比于自然資源，文化資源并不會因開發(fā)而減少，因消費而消失，而是會越開發(fā)越燦爛。通過新的大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)保護技術(shù)，提高文化產(chǎn)品生產(chǎn)效率，可以將燦爛的文化事業(yè)變成無窮的寶藏。

1.2 文化大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展現(xiàn)狀

文化大數(shù)據(jù)平臺將不同地區(qū)的圖書館、博物館、檔案館等相關(guān)文化機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，作為重要的平臺數(shù)據(jù)來源，通常提供相對單一資源訪問接口。這些平臺根據(jù)是否跨域被分為兩大類：非跨域型文化數(shù)據(jù)平臺和跨域型文化數(shù)據(jù)平臺。

1.2.1 非跨域型文化數(shù)據(jù)平臺

非跨域型文化數(shù)據(jù)平臺主要致力于將文化對象轉(zhuǎn)換為數(shù)字化對象進行存儲和提供訪問。國外代表性平臺主要有以下幾種：American Memory是美國國家數(shù)字圖書館項目（NDLP）第一階段的成果，NDLP的主要任務(wù)是實現(xiàn)1994年至2000年期間，數(shù)百萬文化對象和原始歷史資料的數(shù)字化，并提供非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的采集、收集、呈現(xiàn)和傳播的改進型方法；pinterest作為一個圖片分享類社交平臺，用戶可以發(fā)布或訪問自己感興趣的圖片，從而獲得設(shè)計的創(chuàng)意參考和靈感；歐盟主持建設(shè)的i-Treasures、Terpsichore Project和WhoLoDancE，3個項目主要目的是保護和傳播非物質(zhì)文化遺產(chǎn)，Terpsichore Project 注重歐洲民間舞蹈等非物質(zhì)文化遺產(chǎn)在設(shè)計方面的交互，WhoLoDancE更注重于舞蹈的動作捕捉，在不同舞蹈之間進行相似性搜索；日本文化在線系統(tǒng)由日本外務(wù)省運營，主要提供與日本有關(guān)的文化、觀光旅游、社會、歷史和自然等許多不同領(lǐng)域高度可靠的信息。

國內(nèi)代表性的文化數(shù)字化平臺主要有以下幾種：中國非物質(zhì)文化遺產(chǎn)網(wǎng)是由中華人民共和國文化和旅游部與中國藝術(shù)研究院主辦的公益性非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護專業(yè)網(wǎng)站；數(shù)字敦煌項目以文物保護理念為指導，對敦煌石窟及相關(guān)文物進行收集、加工，并將數(shù)字化的照片、視頻、3D數(shù)據(jù)和其他文化數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中；搜韻是詩詞的專業(yè)網(wǎng)站，主要提供古詩詞的收錄和檢索，同時也收錄了7000多本電子古籍；視覺中國作為一家以視覺內(nèi)容生產(chǎn)、傳播和版權(quán)交易為核心的互聯(lián)網(wǎng)科技公司，基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，通過互聯(lián)網(wǎng)版權(quán)交易平臺提供高質(zhì)量、專業(yè)性的圖片、視頻及音樂素材。

1.2.2 跨域型文化數(shù)據(jù)平臺

跨域型文化數(shù)據(jù)平臺致力于將地理分散、數(shù)據(jù)庫相互獨立的數(shù)字化文化資源聚合，從而形成一個統(tǒng)一的資源訪問入口或者門戶網(wǎng)站。世界數(shù)字圖書館是美國國會圖書館的重要項目，將不同國家的國家圖書館聯(lián)系起來，具備發(fā)現(xiàn)和檢索一站式入口的能力，縮小了國家內(nèi)部和國家之間的數(shù)字鴻溝。世界數(shù)字圖書 館收錄內(nèi)容包括書籍、手稿、地圖、報紙、期刊、印刷品、照片、錄音和電影。歐盟支持搭建的Europeana，整合了歐洲27個成員國約4000個機構(gòu)的國家圖書館和文化機構(gòu)等的圖書、期刊、地圖、圖片、繪畫、檔案和音頻資料等數(shù)字資源，提供了五千八百萬種數(shù)字對象（書籍、音樂和藝術(shù)品等）的訪問權(quán)限，成為了全世界公眾了解歐洲文化遺產(chǎn)的新渠道。Europeana的建設(shè)采用了基于公有云和私有云混合基礎(chǔ)架構(gòu)，計算云為前端和后端服務(wù)提供計算能力，存儲云（NoSQL數(shù)據(jù)庫和分布式文件系統(tǒng)）為計算云中部署的服務(wù)提 供存儲能力。澳大利亞國家圖書館的Trove也是典型的跨域文化數(shù)據(jù)平臺，它整合了澳大利亞境內(nèi)的檔 案、手稿、圖片、音樂、舞蹈、圖書館資源、PANDORA網(wǎng)絡(luò)檔案、ARROW發(fā)現(xiàn)服務(wù)和報紙測試服務(wù)等。Trove的總體架構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、元數(shù)據(jù)聚合層、搜索引擎層和用戶接口層。通過建立澳大利亞國家圖書館、各種類型圖書館，以及數(shù)百家文化機構(gòu)的合作聯(lián)盟，共同聚合元數(shù)據(jù)，提供整合服務(wù)，以便為澳大利亞創(chuàng)造知識遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。

國內(nèi)典型的跨域文化平臺有由中國國家數(shù)字圖書館建設(shè)的文津搜索。該系統(tǒng)有效整合了國家圖書館自建數(shù)據(jù)庫和部分已購買服務(wù)的各類數(shù)字資源，搭建了資源的一站式發(fā)現(xiàn)與獲取平臺，使圖書館內(nèi)的封閉資源能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)用戶開放。我國某典藏類平臺收錄并整合了來自全國超過七百個典藏網(wǎng)站或機構(gòu)，收錄內(nèi)容從歷史文物到自然科學共計超過五百萬件 藏品，網(wǎng)站以專題特展的方式呈現(xiàn)，提供單一網(wǎng)站窗口，以及檢索和搜索引擎。

1.3 文化大數(shù)據(jù)平臺面臨的挑戰(zhàn)

在文化資源大數(shù)據(jù)平臺的生命周期內(nèi)，數(shù)字資源的采集、管理、存儲、復(fù)用及可靠性等都面臨著諸多挑戰(zhàn)。

1）文化對象元數(shù)據(jù)屬性的自動標注效率較低。每個文化對象的元數(shù)據(jù)包含的屬性越多，無論是在檢 索還是在上層應(yīng)用中，都可以提供越多準確和有價值的信息。然而依靠人工方法實現(xiàn)大量文化資源元數(shù)據(jù)的屬性標注是不切實際的，再加上現(xiàn)有的一些方法難以高效應(yīng)用于文化數(shù)字化研究體系，因此急需研究高效的文化對象自動化標注方法。

2）跨域多源異構(gòu)文化數(shù)據(jù)的檢索效率較低。文化資源數(shù)據(jù)的一個顯著特征是跨地域、跨領(lǐng)域、跨系統(tǒng)和跨不同類型數(shù)據(jù)庫，如何高效檢索跨域數(shù)據(jù)庫是一個巨大挑戰(zhàn)。

3）跨域多源異構(gòu)文化數(shù)據(jù)的版權(quán)保護存在潛在風險。元數(shù)據(jù)記錄了數(shù)據(jù)各個階段的信息，包括數(shù)據(jù)來源、版本信息、著作權(quán)人、每次使用和閱讀的記錄等與版權(quán)相關(guān)的信息，因此若要確保每個文化對象元數(shù)據(jù)的信息是不可被篡改的，就需要研究元數(shù)據(jù)中版權(quán)信息的規(guī)范和標準。

4）文化數(shù)據(jù)的溯源困難。在融合多源異構(gòu)文化數(shù)據(jù)形成文化大數(shù)據(jù)平臺過程中，會涉及海量數(shù)據(jù)的頻繁交互共享，隨之會不斷涌現(xiàn)出數(shù)據(jù)的安全性問題和溯源問題，如非法使用數(shù)據(jù)和泄漏數(shù)據(jù)等，如何通過有效方法追查到數(shù)據(jù)的流向和相關(guān)源頭是一個關(guān)鍵問題。

2、智能設(shè)計平臺的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 智能設(shè)計的需求

設(shè)計工作主要以創(chuàng)意實踐為主，但在設(shè)計工作中仍然存在大量重復(fù)性工作，這使得人工智能技術(shù)可以發(fā)揮所長，減少低創(chuàng)造性的重復(fù)性工作，從而使設(shè)計師專注于更核心的創(chuàng)造性工作。其次，設(shè)計師的創(chuàng)意也存在瓶頸，這與設(shè)計師本身的經(jīng)驗、邏輯和方法有關(guān)，人工智能技術(shù)可以對超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進行學習，進而幫助設(shè)計師超越自身經(jīng)驗、邏輯和方法的限制，進一步釋放設(shè)計師的創(chuàng)造力。最后，雖然人工智能技術(shù)存在一定的不可解釋性，但是這種不可解釋性可能成為設(shè)計師創(chuàng)意激發(fā)的源泉。因此，智能設(shè)計輔助工具的相關(guān)成果可以為設(shè)計師提供新方法、新思路、新工具，在未來將成為設(shè)計師重要的生產(chǎn)力工具。

智能設(shè)計或設(shè)計智能，通常指在設(shè)計工作中引入人工智能的方法，幫助設(shè)計師或其他創(chuàng)作者進行更加高效或更具創(chuàng)意性的工作。目前關(guān)于智能設(shè)計輔助工具暫無明確統(tǒng)一的定義，F(xiàn)rich等人曾將創(chuàng)意輔助工具（CST-Creativity Support Tools）定義為一個創(chuàng)造力支持工具在一個或多個數(shù)字系統(tǒng)上運行，包含一個或多個專注于創(chuàng)造力的功能，并被用來在一個或多個不同階段積極影響具有不同專業(yè)知識的用戶。類似地，可以將本文討論的智能設(shè)計輔助工具的內(nèi)涵約定為使用人工智能技術(shù)（主要為機器學習、自然語言處理、機器視覺等）輔助設(shè)計工作或生成設(shè)計內(nèi)容。例如基于深度學習的平面排版自動布局、基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計內(nèi)容生成等。

2.2 智能設(shè)計研究現(xiàn)狀

目前人工智能技術(shù)在不同設(shè)計領(lǐng)域、設(shè)計階段的研究十分豐富，針對不同的應(yīng)用領(lǐng)域，其特點及使用的技術(shù)方案等都具有較大差別。部分代表性的智能設(shè)計相關(guān)研究見表1。

2.2.1 草圖繪制

草圖繪制作為功能強大的設(shè)計工具，可以極大提升設(shè)計創(chuàng)造力并促進創(chuàng)新。目前關(guān)于人工智能技術(shù)在草圖繪制方面的應(yīng)用分為以下兩類。

利用人工智能技術(shù)，輔助繪畫新手繪制草圖，從而提升草圖的品質(zhì)與效果。在這類研究中，比較著名的有Draw From Drawings、EmoG、DeepFaceDrawing、Sketch-RNN、ShadowDraw等。這類相關(guān)研究基本是通過用戶簡單的輸入，輔助生成較為復(fù)雜或者專業(yè)的草圖繪制效果，或者在用戶繪畫時提供相應(yīng)的參考或者建議。然而這類輔助性的草圖工具對于草圖繪制的高手來說沒那么必要，對于繪圖新手來說，功能又相對單一，對于提升草圖繪制技法的幫助有限。

利用草圖繪制的不確定性或發(fā)展過程，幫助用戶探索更多的設(shè)計可能性，以激發(fā)新的設(shè)計創(chuàng)意與靈感。在該類相關(guān)研究中，比較知名的有基于“創(chuàng)意拐點”理論的輔助草圖系統(tǒng)、DreamSketch、SketchSoup等。此類的基于草圖的創(chuàng)意輔助工具，由于創(chuàng)意的不確定性太多，可能會產(chǎn)生大量無意義的創(chuàng)意參考或者啟示，需要設(shè)計師進一步確認和篩選加工，而這可能加大設(shè)計師的信息處理負擔。

2.2.2 平面設(shè)計

人工智能技術(shù)在平面設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛。一方面，圖像處理技術(shù)一直是計算機學科研究的相關(guān)的熱點；另一方面，平面設(shè)計相較于其他設(shè)計方向，其數(shù)據(jù)集的采集與制作難度相對小一些。智能輔助平面設(shè)計主要集中在平面的排版布局、平面內(nèi)容感知、平面內(nèi)容生成等。目前關(guān)于智能輔助平面設(shè)計的主要研究，例如 Zheng X等人研究的基于內(nèi)容感知的智能排版方法，該方法可以感知用戶輸入的對象的語義，并生成最佳的排版布局；Liang Y等人提出了一種給定圖像平面的自動裝飾方法，該方法包括3個主要部分（平面分割、幾何平面解析和基于示例的裝飾），可以自動推薦裝飾物在平面上的位置；Yeh C K等人提出了一種所見及所得的催眠線條圖案交互式生成系統(tǒng)，可通過在張量場中整合并放置均勻間隔的流線來產(chǎn)生催眠線條藝術(shù)圖像，將輸入圖片分割后，用戶只需要草繪一些說明性的筆觸，就可以指導其中對象的每個部分的張量場的構(gòu)造；Li X等人提出了一個框架，可以根據(jù)輸入的起始幀和終止幀自動計算生成中間幀，該方法從兩個輸入關(guān)鍵幀中獲取顏色信息，同時遵循用戶草圖引導的動畫運動，生成較為連貫的動畫。

智能輔助平面設(shè)計面臨的最大挑戰(zhàn)在于平面的內(nèi)容感知。由于文字、圖形符號等信息的標注難度大，所以難以進行系統(tǒng)、全面的機器學習訓練，進而影響智能輔助工具發(fā)揮其最大效能。目前相關(guān)平面設(shè)計輔助工具的功能基本都局限于某一特定領(lǐng)域，例如電商、時尚海報或雜志等，而無法針對涉及多種主題內(nèi)容的平面設(shè)計進行較好的加工處理。

2.2.3 三維建模

三維建模作為設(shè)計過程中重要的設(shè)計表達和設(shè)計原型工具，是計算機輔助工業(yè)設(shè)計的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。智能輔助三維建模主要分為兩個方面：（1）在三維建模過程中提供建議或者相關(guān)輔助功能；（2）通過草圖或其他輸入，生成與之對應(yīng)的三維模型。具體的研究案例，例如Chaudhuri S等人為3D建模引入了數(shù)據(jù)驅(qū)動的建議，數(shù)據(jù)驅(qū)動的建議支持3D建模過程中的開放式探索過程，當所需模型的外觀定義不明確時，藝術(shù)家或設(shè)計師可以從激發(fā)創(chuàng)意的示例中獲得靈感；Bobenrieth C 等人提出了Descriptive，這是一個基于草圖的建模器，可以基于單個2D描述性草圖重建3D形狀，擴展了從單個2D草圖創(chuàng)建3D形狀的范圍和復(fù)雜性，同時保持了直觀的草繪界面；Fang Q等人提出了一種新穎的曲率感知建模技術(shù)，用于交互式設(shè)計形狀，其基本原理是利用網(wǎng)格的固有度量，確定歐幾里得邊的長度和角度，從而定義拉普拉斯矩陣。

目前由智能輔助生成的三維模型存在精度和結(jié)構(gòu)復(fù)雜度不高的問題。一方面，相關(guān)的算法還不夠完善；另一方面，從草圖到對應(yīng)的三維模型，其對應(yīng)解可能不只一個；同時，三維模型數(shù)據(jù)集的收集也十分困難，特別是展示效果級的模型數(shù)據(jù)庫。

2.2.4 UI設(shè)計

交互界面的設(shè)計涉及圖形布局、邏輯層級架構(gòu)、信息處理等過程，往往存在大量反復(fù)的設(shè)計迭代。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以極大地減輕UI設(shè)計人員的工作量，也可幫助激發(fā)更多的創(chuàng)意靈感。目前人工智能技術(shù)在UI設(shè)計領(lǐng)域的相關(guān)研究主要應(yīng)用于以下3個方面。

UI布局。Pandian V等人提出的Blu工具，可以從UI 界面截圖中自動檢測UI布局信息，并將其保存為藍圖與可編輯的矢量圖形；Swearngin A等人提出的Scout工具，可以幫助設(shè)計師尋求不同的布局方案。

UI信息檢索。Pandian V等人提出的MetaMorph工具，可以從低保真手繪草圖中檢索元素的位置信息；Huang 等人提出的Swire工具，可以根據(jù)手繪的UI界面，從數(shù)據(jù)庫中搜索出最匹配的UI真實界面，供設(shè)計師參考。

其他輔助UI設(shè)計。Chen S等人提出的StoryDroid工具，可以自動處理現(xiàn)有的Android應(yīng)用，并提取出活動轉(zhuǎn)換圖，生成帶有渲染頁面的故事板，同時也可以提供UI頁面及其相應(yīng)的實現(xiàn)代碼的映射關(guān)系（如布局代碼、活動代碼和層級結(jié)構(gòu)）。

UI設(shè)計具有一套完整的工作流，但目前的智能輔助UI設(shè)計相關(guān)研究，基本上都是基于單個功能的實現(xiàn)，還沒有完整的基于UI設(shè)計工作流的相關(guān)智能輔助工具。

2.2.5 其他應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能被用于輔助設(shè)計師進行趨勢分析和創(chuàng)意激發(fā)等。Dubey A等人開發(fā)了一個AI助手系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以協(xié)助設(shè)計師分析服裝的不同銷售和趨勢屬性；Jeon Y 等人提出了FashionQ，具有3個主要功能，即基于定量的樣式聚類（FashionQStyle）、樣式趨勢分析（FashionQTrend）和樣式比較分析（FashionQMap）；Lin Y等人設(shè)計了一種移動機器人Cobbie，可以通過生成創(chuàng)意多樣的草圖使設(shè)計師反復(fù)構(gòu)思設(shè)計。

人工智能技術(shù)在不同設(shè)計場景中的應(yīng)用，可以使設(shè)計師獲得前所未有的信息深度與廣度，并且提高信息獲取的效率與質(zhì)量。同時智能、易用的設(shè)計輔助工具可以極大地減輕設(shè)計師的工作負擔，并提升設(shè)計的效率與質(zhì)量。然而目前的智能設(shè)計相關(guān)研究還處于可行性探索或效果演示階段，距離成熟落地還有很長的路要走，同時如何提高智能輔助工具的可用性、易用性、穩(wěn)定性，也亟待解決。

2.3 智能設(shè)計平臺的發(fā)展現(xiàn)狀

智能設(shè)計平臺在文本、圖像、聲音、視頻等信息的分析處理上，提供了多樣化的解決方案。依據(jù)智能設(shè)計平臺主要應(yīng)用的領(lǐng)域，大致可以分為技術(shù)開放型智能設(shè)計平臺、商用型智能設(shè)計平臺和創(chuàng)作型智能設(shè)計平臺。部分代表性的智能設(shè)計平臺見表2。

2.3.1 技術(shù)開放型智能設(shè)計平臺

技術(shù)開放型智能設(shè)計平臺，主要依托科技企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)資源優(yōu)勢。人工智能開放平臺能提供如圖片識別、圖像處理、機器翻譯、文本分析等多個可調(diào)用的技術(shù)引擎，用戶可在此基礎(chǔ)上快速搭建AI產(chǎn)品。國外代表性的技術(shù)開放型智能設(shè)計平臺案例：Google公司基于移動設(shè)備的iOS和Android系統(tǒng)開發(fā)的機器學習套件（ML Kit），提供了包括視覺和自然語言在內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API接口；Microsoft AI lab平臺公開了Pix2Story、Sketch2Code等設(shè)計創(chuàng)新實驗項目，并分析了每個項目的需求背景、設(shè)計思路、解決方案、技術(shù)細節(jié)和相關(guān)資源等；Apple公司推出了Create ML平臺，能支持用戶在Mac系統(tǒng)上進行機器學習等相關(guān)操作。當開發(fā)者添加數(shù)據(jù)和參數(shù)后，即可對模型進行訓練。

在國內(nèi)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和國家政策的支持，人工智能開放創(chuàng)新平臺逐步建立，產(chǎn)業(yè)生態(tài)蓬勃發(fā)展，也帶動了人工智能技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的滲透。2017年，中華人民共和國科學技術(shù)部公布了以百度、阿里云、騰訊、科大訊飛和商湯為首的一批“國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺”。目前，國內(nèi)已有十五家企業(yè)被列入該名單中，分別聚焦于各重點細分領(lǐng)域。騰訊AI開放平臺、百度AI開放平臺、阿里云視覺開放平臺和華為ModelArts平臺等是國內(nèi)典型的技術(shù)開放型智能設(shè)計平臺。

2.3.2 商用型智能設(shè)計平臺

商用型智能設(shè)計平臺，主要圍繞企業(yè)的設(shè)計業(yè)務(wù)需求，結(jié)合過程中所積累的設(shè)計數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，逐步完成從人工設(shè)計到機器設(shè)計再到智能設(shè)計的過程。國外代表性的商用型智能設(shè)計平臺：Facebook數(shù)字營銷平臺，主要為商家提供自動化廣告營銷服務(wù)，包括自動生成圖像和視頻素材、批量化管理素材、自動測試廣告創(chuàng)意等；科技公司Voiceflow基于企業(yè)對語音聊天機器人的業(yè)務(wù)需求探索，開發(fā)了對話式聊天原型設(shè)計平臺，目前已與Spotify和Amazon等企業(yè)合作。

國內(nèi)典型的商用型智能設(shè)計平臺有阿里鹿班智能設(shè)計平臺和京東羚瓏智能設(shè)計平臺。阿里鹿班智能設(shè)計平臺依托阿里達摩院機器智能技術(shù)，改變了傳統(tǒng)的純?nèi)斯ぴO(shè)計模式，在短時間內(nèi)可以生成大量的視覺物料，在“雙 11”等大型消費節(jié)日中扮演了重要的角色；京東羚瓏設(shè)計平臺為電商行業(yè)的營銷設(shè)計提供了一站式服務(wù)，實現(xiàn)了對商品主圖、廣告文案、產(chǎn)品視頻、營銷海報等電商行業(yè)素材的智能生成。

2.3.3 創(chuàng)作型智能設(shè)計平臺

創(chuàng)作型智能設(shè)計平臺，主要面向有創(chuàng)作需求的企業(yè)、機構(gòu)團隊或個人。此類智能設(shè)計平臺圍繞創(chuàng)作對象和創(chuàng)作目的，可以為非編程專業(yè)背景的創(chuàng)作者提供操作簡便的與人工智能集成化的工具、方法或流程等。一方面，借助智能技術(shù)，能自動化完成創(chuàng)作過程中的耗時工作；另一方面，創(chuàng)造型智能設(shè)計平臺能增強創(chuàng)造性表達，提高創(chuàng)作質(zhì)量。國外代表性的創(chuàng)作型智能設(shè)計平臺：Adobe Sensei是Adobe公司推出的底層人工智能工具平臺，基于深度學習和機器學習的底層技術(shù)，被應(yīng)用在Adobe Creative Cloud的多款軟件中，實現(xiàn)的功能有視頻內(nèi)容識別填充、圖像內(nèi)容識別裁切、字體識別查找等；Runway ML是一款為設(shè)計師、藝術(shù)家和影視廣告創(chuàng)作者等提供智能創(chuàng)意工具的平臺，能實現(xiàn)視頻綠幕摳像處理、圖像智能生成、機器學習模型訓練等相關(guān)功能，該平臺著重于讓無計算機編程技能和電腦硬件水平有限的創(chuàng)作者，更好地運用AI創(chuàng)建和編輯內(nèi)容；MakeML提供了“無碼化”的人工智能應(yīng)用創(chuàng)建平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建管理、對象檢測和模型測試訓練等。

國內(nèi)典型的創(chuàng)作型智能設(shè)計平臺：百度智能創(chuàng)作平臺，基于文本內(nèi)容創(chuàng)作需求，提供了自動創(chuàng)作、輔助創(chuàng)作和多模態(tài)創(chuàng)作等功能，具體形式包括提供可快 速編輯的內(nèi)容模板、文本關(guān)鍵詞提取、提供可快速生成的個性化圖文視頻等；來畫是一款視頻創(chuàng)作平臺，主要支持手繪視頻的創(chuàng)作、真人與演示內(nèi)容互動、視頻在線編輯處理等功能，在這些基礎(chǔ)上，用戶還可以 隨著視頻內(nèi)容的呈現(xiàn)加入人工智能配音、智能字幕等；Nolibox計算美學是一款平面設(shè)計智能平臺，能根據(jù)用戶輸入的文本，包括品牌名稱與標語、所在行業(yè)、色彩傾向和設(shè)計風格等，智能生成品牌標志和相關(guān)設(shè)計物料。

3、文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺

文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺，就是在文化大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，在文化數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面增加智能設(shè)計引擎，借助人工智能的工具與方法對文化數(shù)據(jù)資源進行計算處理，以拓展文化數(shù)據(jù)資源的利用方向，拓寬設(shè)計學科的基礎(chǔ)素材，為設(shè)計提供方法、理論支撐、設(shè)計參考。同時，文化大數(shù)據(jù)平臺可以為智能設(shè)計工具或平臺提供海量的數(shù)據(jù)資源，滿足機器學習算法訓練的數(shù)據(jù)需求，有效提高智能設(shè)計作品的質(zhì)量。

3.1 文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺架構(gòu)

文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺架構(gòu)見圖1，總體架構(gòu)主要由存儲云和計算用服務(wù)組成，根據(jù)數(shù)據(jù)流向分為：數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)管理層、數(shù)據(jù)計算層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層。

數(shù)據(jù)存儲層：通過對從不同途徑和渠道獲取的文化數(shù)據(jù)進行存儲，根據(jù)不同類型文化的結(jié)構(gòu)特征與特點，按照數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)庫特點對數(shù)據(jù)進行存儲。

數(shù)據(jù)管理層：除數(shù)據(jù)導入功能外，元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型處理也是管理的重要部分。將從不同方式和渠道獲取到的文化數(shù)據(jù)由ETL模塊處理，完成對數(shù)據(jù)進行相關(guān)的清洗工作。

數(shù)據(jù)計算層：主要包含元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊和語義關(guān)聯(lián)模塊，主要為元數(shù)據(jù)的語義匹配和智能檢索推薦等提供技術(shù)支撐。元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊主要包含元數(shù)據(jù)檢索和元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)。該模塊主要為文化創(chuàng)作、文化移植和文化關(guān)聯(lián)提供技術(shù)支撐。語義關(guān)聯(lián)包含圖像語義匹配技術(shù)和啟發(fā)式搜索，在此基礎(chǔ)上可以將推薦、分類、推理和預(yù)測在文化中得到應(yīng)用。元數(shù)據(jù)的定義和聚合是數(shù)據(jù)清洗過程后重要的工作，關(guān)鍵技術(shù)包含元數(shù)據(jù)屬性定義、元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型選擇和屬性定義。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層：在該層面實現(xiàn)文化數(shù)據(jù)的深層價值，由文化檢索引擎、智能設(shè)計引擎和文化分析引擎組成。文化檢索引擎可以實現(xiàn)最基本的文化數(shù)據(jù)檢索與搜索服務(wù)，用以查詢和瀏覽訪問相關(guān)數(shù)據(jù)。智能設(shè)計引擎是實現(xiàn)文化數(shù)據(jù)在設(shè)計領(lǐng)域深度應(yīng)用的核心，通過智能設(shè)計輔助工具挖掘文化數(shù)據(jù)的潛在價值，拓展文化數(shù)據(jù)在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用。文化分析引擎則可以為設(shè)計提供設(shè)計咨詢服務(wù)，通過對文化數(shù)據(jù)的分析，生成設(shè)計趨勢分析報告，設(shè)計特征分析報告等。

3.2 文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)

文化的價值多元屬性決定其應(yīng)用方向的多元。文化數(shù)據(jù)在設(shè)計領(lǐng)域不僅可以為設(shè)計提供理論支撐，也能作為設(shè)計素材直接參與設(shè)計，還可以通過再加工和處理為設(shè)計提供新的方向和思路。設(shè)計的文化屬性也可以通過文化大數(shù)據(jù)的助力得以豐富和提升。

在新工科、新設(shè)計的背景下，人工智能技術(shù)無疑會深刻推動設(shè)計方法和設(shè)計理論的變革。目前關(guān)于人工智能技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用基本上還處于點對點的狀態(tài)，沒有形成“線狀”的工作流，或者“面”狀的系統(tǒng)。智能輔助設(shè)計仍有廣闊的發(fā)展空間。如何增強功能的魯棒性？如何提升工具的易用性？如何將工具更好地融入設(shè)計的工作流？這一系列需求為文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計帶來了新的機遇和諸多挑戰(zhàn)。

1）文化大數(shù)據(jù)的自動化標注。文化大數(shù)據(jù)涉及海量的數(shù)據(jù)，并且文化數(shù)據(jù)具有多元的屬性，完全依靠人工進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)標注是不現(xiàn)實的?，F(xiàn)階段文化大數(shù)據(jù)的采集與標注大部分依賴人工或者半人工，采集和標注的自動化程度還不高。

2）智能設(shè)計引擎的構(gòu)建。目前的智能設(shè)計相關(guān)研究多是零散的，功能比較單一，魯棒性也不強，距離落地還有很長的路要走，并且智能輔助設(shè)計的作品還無法滿足大多設(shè)計師的需求，因此如何搭建符合設(shè)計師工作流程的設(shè)計輔助工具也是要努力的方向。

3）人智協(xié)作的高效性與易用性。人工智能技術(shù)是服務(wù)于人的，一切最終的決定權(quán)都應(yīng)該以人為核心。目前基于人機協(xié)同進行創(chuàng)作的發(fā)展還不成熟，人智協(xié)作的效率甚至可能比傳統(tǒng)的創(chuàng)作方式效率還要低。

4）人工智能技術(shù)的使用門檻。對于缺乏編程基礎(chǔ)的設(shè)計師或藝術(shù)家而言，現(xiàn)有的一些智能設(shè)計功能的使用門檻還是較高的，需要設(shè)計師有一定的機器學習的算法和編程基礎(chǔ)。因此通過圖形化和模塊化的方式，基于用戶已有基礎(chǔ)展開智能設(shè)計的創(chuàng)作是一個發(fā)展方向。

4、結(jié)語

通過對文化大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展現(xiàn)狀的調(diào)研與總結(jié)，分析了文化大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)。然后將人工智能技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的不同應(yīng)用場景下的研究進行了對比，對現(xiàn)有的智能設(shè)計輔助工具和平臺進行了對比和分析。最后，通過在文化大數(shù)據(jù)平臺中集成智能設(shè)計引擎，搭建出了文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的系統(tǒng)架構(gòu)，并對文化大數(shù)據(jù)智能設(shè)計平臺的未來趨勢進行了展望。