王伟珍

大连工业大学服装人因与智能设计研究中心，辽宁大连116034

“技以载道，技进乎道”。人工智能与艺术设计合璧碰撞所产生的震撼效果，以及其设计方法的迭代屡屡冲击着学界，形而下的人文设计正转向“人—智能体—社会”交互协作的智能设计新范式。这个跨界设计学、市场学、计算机科学等多领域的新技术范式背后所蕴含的事与理之“道”，已逐渐成为内涵清晰、边界明确的研究领域，理应但目前还未被系统提升至从“技”到“道”的本体及认识学理层面。

聚智新科技范式、赋能新设计哲学。在人工智能技术渗入设计领域这一新历史转折时期，智能设计的技术本体与方法、智能设计与人文情感、生成作品的价值与社会道德伦理、智能体与社会等新型关联体系正在重构设计哲学的新维度。人工智能设计作为新科技产物，其所孕育并日趋茁壮的艺术审美与算法逻辑彼此对立共生[1-2]，在这种冷热媒介对立均衡之间蕴藏着人工智能设计与生俱来的事理哲学冲突，揭示了新型生产关系与生活样态[3]。以艺术设计领域中更能代表社会生产关系的服装产品设计为例，将人工智能技术引入服装设计这个交叉限定领域，围绕国家以数字化转型驱动生产方式变革的战略导向，和我国拥有全球体量最大服装产业的数智转型需求背景，以及当前学界对人工智能设计重“术”轻“学”的非理性现象、人工智能设计理论体系尚未建构的缺憾，采用哲学、设计学与信息科学等跨学科理论与实践研究方法，对人工智能服装设计的本体、认识开展融合研究，具有重要的理论意义。

人工智能服装设计，就是在“人—智能体—社会环境”交互作用的社会生产关系系统下将人工智能技术与服装设计相结合，借助跨领域群智力量制定算法规则，由智能体根据已知量化数据推演，生成符合预期目标的新服装款型、图案等的设计方法。厘清该前沿设计方法开展学理探究，目的在于认知人工智能服装设计的哲学规范性研究进路，力图在传统设计向智能设计迭代的数智化时代背景中，从哲学的高度去求解人工智能服装设计的深度依据，从内部打开其哲学思考的相关维度这一关键问题。从设计哲学论域的智能设计技术本体定位、外延认识定位、技术方法定位及三者之间的关联性层面，建构人工智能服装设计理论的研究进路，探讨从哪些层面去认识人工智能服装设计理论、从哪些进路去研究人工智能服装设计的技术问题，同时行以服装设计为研究载体辐射泛艺术的人工智能设计相关应用场景之用。

一、人工智能设计研究的动机

（一）国家的数字战略导向和服装产业的数智转型痛点需求

人工智能正在改变人们的生产、生活方式，推动人机协同、跨界融合、共创分享。联合国《2019年数字经济报告》指出，数字化正在以特有的方式再造价值链，并为结构变革拓展新的渠道。随着数据要素注入和聚变扩能，从数字技术应用到数字化转型，是一场波及经济社会发展全局、涵盖生产力到生产关系的全方位变革[4]。

比照《新一代人工智能发展规划》《数字中国建设整体布局规划》等国策，拥有全球最大体量的我国传统服装产业面临转型机遇。服装产业多年积累的产业数字化应用场景资源和数字产业化数据资源，是赋能新服装产业实体经济数智化跨越式发展的重要基石。产业范式决定设计范式[5]，由于设计创新乏力依然是我国服装产业发展的软肋，设计师要迎接人工智能时代人文、科技深入融合的多元新范式[6-7]。而当前人工智能设计已经能够低成本、快速地完成具有创新性质的设计方案并进行产业化应用[8-9]，且从产业应用层面来说，由于设计尚未成为数据经济的一部分，设计的过程数据是没有被挖掘的资源[10]，因此，人工智能与服装艺术设计合璧的人工智能服装设计，对服装产业数智化范式转型，立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局具有重要战略意义。

按照现有的智能设计水准，软件系统通过N 个评价标注元素，经过人工智能算法处理，根据标注指令可瞬时生成数百、数千个面料花型或款式，以供设计师和企业参考。以中国泳装名城辽宁兴城为例，其泳装产量占全球总产量的四分之一，而设计短板却是地方政府和产业的聚焦，驻地专业设计师不超过30人。产业集中于乡村地带，专业设计师严重匮乏的现实，推升了人工智能自动设计手段的强烈需求。

（二）数智时代设计哲学研究的学理完善需求

“追问现代中国设计的世界地位何以低下，打开现代设计的思想视野，需要设计哲学来深度反思和开启”[11]2。设计哲学是在总体上对设计活动及其后果、价值，设计背后的广阔关联展开系统的反思、分析、确认与评判。反思现代设计研究，似乎混淆了设计、设计方法论、设计哲学等不同层次的概念[12-13]，缺少对设计深入探索和科学研究的能力与方法[14]；把对设计哲学的规范性研究与通用性设计理论描述或经验总结相混淆[11]1，对设计的研究要么指向方法论原则，要么局限于过度的意识形态批判，鲜有哲学反思的深度和思想含量。

人工智能浪潮的方兴未艾导致学界对设计本体认识的渐趋消歇，唯智能技术方法而忽略对智能设计的本体认识的系统哲学反思，导致当前的人工智能设计缺少学理体系支撑。在后理知AI 时代，面对技术化、数字化的大潮，人们如何认知世界[15]，人们要在设计与消费社会时代演变的深刻联系中，才能恰切地理解、掌握智能设计这种看似非常形而下的活动的深度内涵。

（三）理论指导实践的人工智能设计方法论建设需求

数据和运算的迭代一直伴随着设计范式的演进。人工智能的快速发展为科学革命与产业的迭代提供了新契机，新科学革命结构的变化不仅会催生相关艺术产业设计范式的裂变[16]，同时也将繁衍“第三种文化”即人文艺术与科学相互跨领域的新沟通方式[17-19]。人工智能设计在强调以人为本、视觉美学和灵感创作的相关时尚产业设计领域中的点滴应用，已经引发设计师将被人工智能取代的危机思潮。依托于算法、算力、数据、逻辑程序的机器学习、自然语言处理、机器视觉等技术，人工智能设计将带来对传统的服装设计基础、设计对象、设计方法、设计流程的全面冲击[20-22]。那些具有规律性、标准化、可提取数据的基础设计工作将被人工智能取代[23]。如果设计师不尽快认知人工智能设计范式，则会加速被智能体取代的进程。反之，则会让智能体成为辅助设计师的创意杠杆。

未雨绸缪，不甘于被科学革命抛弃的设计师和工程师们，需直面传统的感性创意设计与迭代后的理性数据运算设计这两者之间的对撞。作为设计表达的“冷、热媒介”工具，智能体如何进行服装设计？其底层逻辑关系与传统服装设计师的思维范式有何异同？形象思维、抽象思维、灵感思维这三种普遍的思维形式[24]1，如何在图灵智能体中扮演角色？

如果按照中国哲学的“道，可道，非常道”这种模式来分解人工智能技术，即算法之道、自然语言之道、数据逻辑之道，那么就需要在哲学层面初步探索人工智能服装设计技术的“道”，探究其技术理论体系框架。尤其需要探索当前在学术界依然处于待开发的两个必要领域：在社会科学层面认知人工智能服装设计的思维机制及其关联系统，在自然科学技术层面探究人工智能服装设计的生成机理。

二、人工智能设计的哲学研究流变

从人工物到智能技术的发展，倒逼人们对人工智能设计的本质、规律和社会关系的思考。先贤学者们在设计、人工智能、设计哲学等相关领域率先垂范，为人工智能设计的交叉学科学理研究奠定了泽被后学的基石，也从设计哲学和多学科交叉的论域维度，为人工智能服装设计的本体认识与方法论拓展了未来研究的可持续进路和空间。

（一）设计哲学与技术迭代的融合流变

《考工记》为人们呈现了先贤对设计和设计师的界定[25]，《三国志》为人们明确提出了设计的文字表述和含义。先贤墨子关注国家民众的造物设计科学思想，老子的“三生万物、道法自然”奠基了人本哲学体系，庄子的“技进乎道”和孔子的“文质彬彬”揭示了设计造物过程中理论研究与技术实践协同、本质与形式相统一的美学思想，《尚书》《礼记》和《韩非子》体现了设计人类学的社会根基[25-26]，《易》为人们构筑了造物设计中对“道”与“器”的形而上（哲学）和形而下（设计）协同依存的哲学思想[27]。《考工记》提出了审曲面势的设计方法论基调，《天工开物》突出了造物美学以人为本、形式美服务于功能的设计原则。早期中国造物设计可以归纳为经验主义、自然主义、生态主义，以及实用理性主义和民本主义五种设计哲学观念[28]。这些思想和方法，蕴含着整体的认知结构模式、联系的思维方法模式、和谐的价值结构模式[29]。感叹古代贤哲设计思想中呈现出设计文化的空间维度、设计文明的时间维度之余，扪心自问：我们的近代设计思想何以断层？如今备受推崇的人工智能生成式设计当否像先古哲思一样建构文化、文明的时空价值理论体系？

设计是人造物的科学，是一系列把现有情境往更好的方向引导的行为[30]。而设计科学“是在设计层次之上的基本、共同规律的研究，是关于人类一切有目的活动设计的研究”[31]。世界工业联合会（WDO）在2015年根据设计环境、设计对象和创新模式的时代变化重新定义了“工业设计”，修订的原因在于当今社会生产的最大特点就是互联网和人工智能。因此，设计方法论乃至设计哲学也应该随社会生产变化而生成着的人与物的居间性展开。设计哲学应该探讨设计和创制活动的机制及社会文化意义，包括与资本、道德、科技、社会等之间的联系[32]。杭间老师在《设计道》中提出从哲学层面理解和看待设计的技术维度和文化维度，李超德老师强调东方设计学应该将抽象的设计审美理想和设计哲学“术学并重”活化为东方范式的现实产品，潘鲁生老师强调把握范畴内涵和体系化联系研究。柳冠中[33]老师在《事理学方法论》系列论著提出，因为“设计的‘本体’已被外部知识侵蚀而变得模糊”，要将设计问题与中国哲学的思辨结合起来，探索设计造物的“事”“理”关系并应用于设计，以解决复杂产品设计和系统的社会设计问题。作为体现新型社会生产关系的新生事物，人工智能设计能否建构类似的“事”“理”关系？

（二）人工智能与艺术设计的融合演绎

人工智能与艺术设计的融合，实际上也是人机融合智能[34]，是计算机程序执行人的指令，模拟人的设计思维逻辑进行算法逻辑设计，即人工智能赋能设计。

1.人工智能的哲学认识与设计应用

矛盾论、三段法等形式逻辑的基本规律，是人工智能的早期形式。自1956 年达特茅斯（Dartmouth）会议明确提出人工智能概念以来，逐步从围绕算法、算力、算据的技术研究发展到产业应用研究、人工智能哲学研究[35-36]。肖峰[37]强调人工智能的认识论性质，黎昔柒[38]认为不能仅仅停留在技术认识层面，从认识论史角度提出了人工智能技术设计的本体认识论问题。ARMSTRONG[39]从设计视角介入人工智能使用预测算法时产生的设计机会和设计偏差，彭锋[40]提倡从观念层面进行人工智能时代设计的哲学思考，张本祥[41]则强调算法逻辑下人工智能哲学思考的进路。

在产业设计应用研究领域，阿里巴巴鹿班系统2017年双十一期间海报设计平均每秒8 000张。2018年2 月麻省理工发布的“MIT Quest for Intelligence”项目重点关注创新的认知机理与创意人工智能。IBM也将创造性列为“What's next for AI”的主要因素，并开发出进行时尚设计的人工智能算法系统。由非人类设计师DeepVogue 系统设计的服装荣获2019 中国国际服装设计创新大赛亚军。种种迹象表明，打破传统设计范式，将艺术设计的要素及流程转化为数据算法已成为不可逆趋势。

2.人机融合的设计思维范式

进入人工智能时代，设计思维范式研究的时间轴及内容已经发生了转变。20 世纪80 年代起，李政道、吴冠中等老先生们推动了国内学界对科学与艺术领域的对话，到如今人工智能在艺术领域的介入，以及对智能体媒介工具的探讨，再次使当前的设计面临一场《科学革命的结构》中所提出的“范式转移”。对人工智能能否模仿人类的思维模式展开探讨时，人们奉为经典的情感设计理念[42]与当下的人工智能数据算法设计之间的冲突，也会引发人们对设计思维范式的再反思。

设计思维是进行创新探索的方法论系统，是通过运用一定的思维方法与创新手段从而实现设计的最终目的的思考过程，包括设计过程中的思维状态、思维程序及思维模式等。针对设计思维的流程，斯坦福大学D.school设计思维学院提出移情、定义、设想、原型、测试；Schmarzo 提出分析、合成、设想、调优、验证的步骤；硅谷IDEO 将其提炼为探索、说明、构思、实验、改进的设计思维。实际上以上方案的结构基本一致，由于人工智能的介入，这些传统设计思维范式会发生何种转变呢？

从思维科学研究到设计思维[43]160，再到人工智能融合逻辑思维、形象思维和创意思维的范式转变，按照这个时间轴延伸，研究视角理应从传统的思维科学，过渡到面向人工智能时代新视角的人的设计思维与智能体的算法设计思维相融合，即科学与艺术再次对话的人机协同创新设计思维。范凌[10]72等提及了相关概念，但没提出人机协同设计思维的具体内涵和人机思维范式的比较。这是当前学界所欠缺的研究维度，在理论体系方面尚存可持续研究空间。

（三）人工智能设计的研究进路假设

以人工智能、设计学、哲学为融合关键词检索近年科研基金研究内容，发现相关项目大多数是从伦理或技术视角探讨人工智能，专门针对具体产业尤其是设计产业的人工智能论域探讨还比较少。人工智能与艺术设计领域的融合研究虽然开始有所显现，但主要是针对信息技术领域的技术方法研究，或仅限于思想性的局部探讨。

由于当前人工智能应用于艺术设计领域的研究处于碎片化或低维度状态，设计、人工智能、哲学的研究彼此割裂，所以关于人工智能服装设计的新技术、新知识、新内涵的系统论研究、规范性哲学研究方面尚存较大的可持续拓展空间。因此可提出研究进路假设（见图1）：论域的认识论层面可能解决的理论问题，是从哲学、美学、思维科学、设计学、社会学等综合视角去认知人工智能服装设计的本体认识；论域的方法论层面有可能帮助解决的设计实践问题，是从艺术融合信息技术的视角探究人工智能服装设计的实现机制和生成机理。

三、人工智能服装设计的本体界定进路

本体论是研究存在的本质的哲学问题。近几十年这个词被应用到计算机界，并在人工智能、计算机语言及数据库理论中起到愈加重要的作用。人工智能设计研究需要从社会学、计算机科学等综合视角探究其本质、原理、类别、关系、规律等。方法论是关于人们认识世界、改造世界的方法的理论。人工智能设计研究需要从技术实践层面探究其实现技术手段和方法，研究设计师与智能体如何合作实现人机融合的智能设计，同时探究智能体如何生成设计的机制机理。

人工智能服装设计的研究对象载体涉及两个层面：艺术设计范畴中的服装设计和人工智能研究领域中的智能设计。相比艺术设计范畴中的广告设计、建筑设计等多个领域，服装设计因其宽域社会性更能体现复杂的社会生产关系，更适合开展哲学探讨。同时，我国是全球最大的服装生产国和出口国，产业基数体量巨大及产业的数智化升级需求迫切。因此，首先以服装设计为研究对象载体。相比人工智能应用研究范畴中涉及的智能交通、智能家居等多个领域，智能设计因其当前人文艺术创意跨界的至高点特性而更具有科研挑战性。人文创意设计能力位居Bloom认知分类模型的顶端，人工智能如何融合人的设计创意能力，也应该是研究目标之一。

人工智能服装设计研究的核心内容是基于本体、认识、方法递进关系的三个层次和九个视角（见图2），分别解答人工智能服装设计“是什么”“如何是”“怎么是”的问题。从“人—机（智能体）—环境（社会）”彼此交互的时空坐标整体出发，研究系统整体和组成系统整体各要素的相互关系，理论结合实践去认知人工智能服装设计的结构、功能、行为和动态。

图2 人工智能服装设计研究的核心内容Fig.2 The essence of AI clothing design research

（一）人工智能服装设计论域的本体定位

包括空间性、时间性、价值性视角，回答人工智能服装设计“是什么”的问题。空间性——包括人机、人际、机际网络三大维度，包括与造物世界的空间性开创直接相关的地域、经济、个体、文化乃至元宇宙虚拟等多层次上的交互反思与展开。时间性——过去、现在、未来之贯通与连续性关系上对设计的时代性、创造性、权威性、前卫性影响与积淀的反思分析。价值性——从人机智能融合设计存在之可能性的审美、伦理、产业、发展、风险、道德等方面对智能设计展开整体性的反思性批评与检测。

（二）人工智能服装设计论域的外延认识定位

包括文化性、社会性、技术性视角，回答人工智能服装设计“如何是”的问题。文化性——艺术性、设计性、创意性、精神性，以及群智开放共享、人机协同、跨界融合等。社会性——不仅取决于训练数据或环境的社会性，更具有一种居间社会平台特征，把人的设计思维与机器思维、想法与生产、现在与未来、人与物、个人与群体、文化与物质等都聚集在一个纽结平台。技术性——文化与科技转换，人工智能的数学、逻辑、算力、算法、算据、模型等。

（三）人工智能服装设计论域的技术方法定位

包括人机设计思维差异、人机设计思维融合机制、智能生成机理等技术方法视角，回答人工智能服装设计“怎么是”的问题。人机融合——人—机—环境融合、人机思维融合、物理性与生物性相结合、有机化与概率化融合等。技术方法——深度学习、神经网络、语义标注、图像识别、图像分割、算法模型、图像生成等。

四、人工智能服装设计的本体认识进路

（一）智能设计之“道”在于本体认识理论的哲学规范

理论体系的架构离不开哲学思想的高屋建瓴。在当前数智化社会生产关系背景下，人工智能服装设计是什么？如何是？人工智能的逻辑算法思维与设计师的创意设计思维两者之间有何边界和关联？等等问题需要从哲学高度加以认识和概括。

发源于西方的人工智能溯源于哲学。智能哲学起源于休谟，提出从事实当中能否推导出价值观；智能科学之源莱布尼兹，首次提出“普遍语言”和“理性演算”；维特根斯坦完善了逻辑哲学。东方思想先驱《易经》提出“知几”“趣时”“变通”。老子《道德经》“道可道非常道，名可名非常名”的“道”，涉及到人工智能机器思维中的算法及其组织与推理，算法不是单纯的数学计算方法，也包含了人特有的直觉性非逻辑性的算计之法；“名”涉及到人工智能实现的输入表征阶段，即知识的表达、表示。

人—机—环境彼此交互背景下的人工智能设计，是由三者的变化状态相互作用的叠加结果、认知价值的结果。人工智能也是逻辑智能，符号主义学派认为它是通过符号定义、符号替换规则来进行推理的智能实现方式。只要人类能够把人类智能运作的形式通过语言符号写下来，那就可以把它变成程序，输入计算机，成为人工智能。如果按照“道，可道，非常道”这种模式来分解人工智能的逻辑，即算法之道、自然语言之道、数据逻辑之道；如果按照“道，可道，非常道”这种模式来分解人工智能设计，即图像标注之道、图像识别之道、图像生成之道等。因此，人工智能服装设计也是从科学、技术、设计、艺术、工程等领域的相互关系来探索思想支柱之“道”。

（二）智能设计之“思”在于技术认知转换的人机比较

智能体的服装设计思维过程，表现为由服装设计师、算法工程师、训机师等相互配合运用人工智能技术的人机协同DTAI模式，即Designer/Engineer+Technology+Artificial+Intelligence，强调数据图像算法思维；而设计师的服装设计思维过程是DBDT 模式即Designer+Brain+Design+Thinking，强调艺术家个体的创意设计思维（见图3）。

人工智能设计的主要技术特征之一是以设计方法学为指导。工业领域的人工智能应用场景强调从0到1 的自动化精准控制，而设计领域的人工智能则被赋予挖掘从0 到1 为核心之外的更多可能性这个功能。因此，对创意设计的本质、设计思维流程特征、设计表征的深入研究，是智能设计模拟人工设计的基本依据。尽管人们在设计思维、设计程序和设计规律等方面进行了大量探索，但从计算机智能化设计的角度看，设计方法学还远不能适应设计技术发展的需求，仍需探索人机设计思维转换模式以适合于计算机处理的设计理论和设计模式[44]。

人工智能时代的服装设计，强调设计思维与算法思维的融合干预机制。研究内容呈进阶梯状的思维挖掘与思维干预两个层次、从思维架构到模型优化两个步骤。需要人们去研究设计师如何转换设计思维，如何将自身设计经验、审美能力、市场认知能力等嵌入智能体，以实现由传统设计思维向兼容创意逻辑与运算思维的范式转换，让智能体成为设计师的创意杠杆工具，而不是设计师躺平等候被人工智能设计系统取代。

（三）智能设计之“技”在于技术方法实践的人机实证

智能体是如何自动设计出新款服装的？涉及哪些原理方法？针对智能设计的技术研究整体思路，是从大数据研究服装设计的产生，到非结构化数据研究设计的过程。因学科隔阂，人工智能的设计生成领域是服装设计师群体的知识盲区。生成技术涉及到图像数据库创建、自然语言处理、模型算法、对抗式生成网络、图像识别等专业信息技术，而这些技术语言需要转换成通俗的艺术语言才能被设计师群体吸收接纳。另外，艺术设计领域的智能算法不等同于数学算法，它是一种超出数学计算算法的算计算法，不但有显性的逻辑推理，还有隐性的知识和秩序运筹，是艺术与科学的人机融合智能[34]34-38。

人工智能系统利用生成式对抗网络技术，直接可视化呈现出甲方所期待的设计目标。在过去的设计流程中，由于甲方不具有设计能力，甲方的设计需求通常以文字描述的形式传达给设计师，传达和理解上的偏差往往导致设计师要反复改稿，效率极低。人工智能介入后，运用GAN 等生成式对抗网络技术，可在极短时间内生成海量基础设计方案以供甲方挑选。

按照“移情、定义、设想、合成、原型、调优、验证”的设计思维过程，新款式服装的设计生成需要完成如下技术环节：将服装款型的艺术设计要素与流程转化为数据算法资源，实现设计逻辑向运算逻辑转化；涉及机器学习的生成式对抗神经网络表示方法、学习模型性能；涉及自然语言处理的智能语义库建设、服装设计元素的属性标注与规范的提取；涉及计算机视觉的图形处理、形状建模、图像识别。这些技术环节都是设计师需要了解的人工智能服装设计生成机理。

总之，人工智能服装设计在当前需要解决的技术障碍和瓶颈，包括数据质量和数量的限制：人工智能技术需要大量的数据来训练模型，但当前可用的服装数据集较小且质量不一，影响模型的准确性和生成效果；跨领域的技术交叉：人工智能服装设计需要结合神经网络深度学习、服装设计、制造和销售的知识与技能，需要解决跨领域的技术交叉问题，以及设计师、制造商和市场销售人员之间的沟通问题；创意设计的挑战：虽然人工智能可以提供服装设计建议，但艺术创意往往是主观的，涉及情感、文化和审美价值，而这些方面不易被人工智能算法捕捉；可解释性和透明度的问题：人工智能算法的决策过程通常是黑箱，难以解释和理解，可能会引发法律和伦理及知识产权问题，这需要在算法的开发和应用过程中保持定向可控和可解释性。

五、结语

对当前人工智能服装设计研究的进路或可行性路径，无论服装设计师还是算法工程师，不能仅仅挖掘困囿设计方法或数据算法抑或人机融合技术，还应从哲学高度求解“技道”并行的人工智能设计，探其“事”究其“理”。

从哲学视角审度智能设计的本体认识，构建跨多学科的人工智能服装设计系统的理论知识图谱。聚智新设计哲学背后所蕴含的“道”，从“人—机—环境”彼此交互的系统整体和组成系统整体各要素的相互关系出发，从哲学的高度去求解人工智能服装设计的深度依据，以空间性、时间性、价值性、文化性、社会性、技术性视角打开其哲学思考的相关维度，探究人工智能服装设计的本体认识，解答人工智能服装设计“是什么、如何是”的问题，建构人工智能设计的学理理论体系。

从人机融合智能视角解构智能设计的方法论，构建跨学科的人工智能服装设计的技术方法系统。赋能新科技范式的“技”，在数智化时代背景下，为设计师和数据工程师合作开展人机融合设计提供方法论依据，从技术视角解答人工智能服装设计“怎么是”的哲学问题。随着技术的发展，人机协同将是人工智能参与设计过程的主要模式。人们不仅要帮助服装设计师理解智能设计过程中的数据标注、图像翻译、风格迁移等运算方法，还要深入研究如何将服装设计要素的分类、抽象和优化方法转化为计算机语言，以实现由传统设计思维向运算思维范式转换，让智能体成为设计师的创意杠杆辅助工具，而不是被人工智能设计系统取代。进而，行以服装设计为研究载体辐射泛艺术设计的人工智能相关领域技术与理论的迭代之用。