提到设计交叉学科保研，很多同学首先想到的可能是清华美院、中国美术学院、江南大学等在设计教育领域具有长期积累的传统设计强校。也可能是同济大学设计创意学院、上海交通大学设计学院等近年来持续强化设计创新与交叉研究的新兴力量。这些院校通常拥有相对独立的设计学院体系，在艺术设计、工业设计、交互设计等领域形成了较为成熟的人才培养体系和研究方向。
但浙江大学的设计培养路径却呈现出一种不同的特点。作为一所以综合学科实力见长的研究型大学，浙江大学并没有将设计简单地归属于单一的设计学院，而是将设计研究融入计算机、工程、人文等不同学科体系之中。
这种设计融入多学科的培养模式，使浙大的设计方向天然具有更强的交叉属性：设计不再只是关注视觉表达、产品形态或用户体验，而是进一步与人工智能、计算技术、智能制造以及社会创新等领域结合。
其中，计算机学院、软件学院一直是同学们关注较多的申请方向。但是今年随着人工智能学院成立并从今年开始招收研究生，原计算机学院部分与人工智能、智能设计相关的培养方向也进行了调整。对于希望申请智能设计、交互设计、工业设计工程等方向的学生来说， 同样都是“设计+技术”方向，这两个学院之间究竟有什么区别 呢 ？
Part1
01.
人工智能学院：探索AI如何重新定义未来设计
过去，浙江大学部分与人工智能、智能设计相关的研究方向主要依托计算机学院展开。随着人工智能学院成立以及相关学科布局进一步完善，浙江大学进一步整合人工智能领域的研究力量，为人工智能与设计交叉研究提供了新的发展平台。因此，对于关注智能设计、人机交互、未来产品等方向的同学来说，人工智能学院也成为申请浙大时需要重点了解的新选择。
人工智能学院依托浙江大学长期以来在人工智能领域的研究积累，建设了包括国家人工智能产教融合创新平台、国家人工智能教材基地等多个科研与教学平台。目前，学院负责人工智能、设计学两个一级学科的研究生培养，同时建设人工智能、智能工程与创意设计两个本科专业，并围绕智能理论与系统、智能设计、人工智能软硬协同、自主智能系统以及人工智能数学基础等方向开展研究。
同时，学院也在推进与企业的联合培养机制，与字节跳动、阿里巴巴、网易、华为、苹果等企业开展合作课程与项目实践，让学生更早进入真实问题场景中，而不仅停留在课堂任务层面。国际合作方面，则通过联合课程、访学项目与工作坊等方式，引入全球在智能设计、交互技术与数字创意等领域的最新研究与实践路径。
人工智能学院的吸引力并不只是学习人工智能技术本身，而是在人工智能快速发展的背景下，探索技术如何进入真实场景，并与产品、交互、服务以及人的行为产生连接。从设计交叉视角来看，学院中与设计相关的研究主要可以归纳为以下几个方向~
智能交互与人机协同
生成式人工智能的发展正在改变传统的人机交互模式。过去的软件系统更多是等待用户输入，再按照预设逻辑完成任务；而未来的智能系统则可能主动理解用户需求，根据环境变化提供反馈，甚至参与用户决策过程。因此，人工智能学院相关团队关注的不只是交互界面设计，而是探索人工智能如何理解人的行为、情绪和意图，并形成更加自然的人机协同关系。
例如，inLab（智能信息交互实验室）围绕人工智能、信息交互、智能设计以及未来体验技术展开研究，探索人工智能如何提升人与智能系统之间的沟通效率。
团队设计的 Visionary Co-Driver智能副驾系统，尝试让汽车拥有一个真正“懂你”的智能副驾。传统驾驶辅助往往只能判断车辆距离、碰撞风险等明确危险，而该系统进一步结合道路场景感知、大语言模型与眼动追踪技术，让AI能够理解路边行人、非机动车等潜在风险，并根据驾驶员当前注意力状态，通过自适应HUD提供更合适的提醒。
Visionary Co-Driver系统架构：道路场景感知、LLM风险分析与自适应HUD形成闭环
DesignManager智能体驱动设计搭档系统项目也是一个具有代表性的案例。该项目探索了生成式AI时代下人机协同设计的新模式。面对AI工具分散、创作过程难以追踪等问题，该系统通过理解设计轨迹、对话记录和工具信息，帮助设计师管理创作上下文，并支持方案回溯、节点调整与分支探索，让AI从单一的设计工具逐渐转变为能够参与创作过程的智能搭档。
DesignManager系统概览：画布、工具菜单与对话框共同构成设计协作空间
在人机交互与体验计算方向，inLab智能信息交互实验室关注人工智能如何理解人的情绪、认知状态和行为特征，并探索更加自然的人机沟通方式。实验室设计的面向特殊儿童情感训练场景开发的 EmoEden智能交互系统，通过生成式AI生成个性化对话内容，并结合情感反馈帮助儿童进行情绪识别与表达训练，探索生成式人工智能在人机情感交流场景中的应用可能。
EmoEden自闭症儿童情感训练界面
同时相关研究也关注人与AI长期互动关系的构建。例如， RECALLbot社交陪伴AI系统 尝试解决传统陪伴型AI缺乏长期记忆和情感连续性的问题。该系统通过构建“Me Memory”（AI自身成长背景与经历）和“We Memory”（用户与AI共同形成的互动记忆）双重记忆机制，使AI能够形成更加连贯的身份叙事，并与用户建立持续性的互动关系，探索AI从“功能型助手”向“情感陪伴伙伴”转变的可能。
RECALLbot社交陪伴AI系统
具身智能与智能装备
如果说智能交互关注的是AI如何理解人，那么具身智能进一步探索的是：当AI拥有身体，并进入真实环境后，人与机器应该如何共同完成任务。
相比传统人工智能主要依靠数据和算法完成任务，具身智能强调智能系统需要通过感知环境、采取行动，并在不断反馈中形成更加接近真实世界的智能行为。对于设计领域而言，这意味着未来设计对象将不再局限于屏幕中的软件系统，而会进一步扩展到机器人、智能装备以及能够主动响应环境变化的实体系统。
在这一方向，人工智能学院的相关团队围绕机器人、智能装备与人机协同系统展开探索，关注智能设备如何通过环境感知、行为理解与多模态反馈，实现更加自然的人机协作。其中，由孙守迁教授带领的智能交互装备团队，起源于浙江大学计算机辅助工业设计与概念设计实验室，长期围绕外骨骼机器人、智能装备、实体交互和人机接口等方向开展研究。
例如面向竞技训练的下肢外骨骼多模态交互系统，融合外骨骼机器人、虚拟现实以及多模态反馈技术，通过视觉、听觉和触觉反馈对训练动作进行实时辅助与调整，探索机器人在人机协同训练场景中的应用可能。
面向竞技训练的下肢外骨骼多模态交互系统
智能创意与交互实验室 ICILab的陈柳青老师指导学生完成“带小狗去公园：四足机器人助力自闭症儿童在自然环境中进行共同注意力训练”项目则将四足机器人模拟为儿童陪伴伙伴，通过室内外探索活动帮助儿童进行共同注意力训练。该研究进一步突破了传统机器人干预主要停留在实验环境中的限制，探索机器人如何进入真实生活场景，并成为人与环境互动过程中的辅助角色。
带小狗去公园：四足机器人助力自闭症儿童在自然环境中进行共同注意力训练
从这些研究可以看到，人工智能学院的人机交互方向并不只是关注“如何设计一个更好的界面”，而是在探索当AI具备理解、记忆和行动能力之后，人和智能系统之间应该建立怎样的新型关系。未来设计的对象，也将从传统的“人与物”，逐渐扩展到“人与智能体”的协同关系。
智能创造与AI共创
除了智能产品和人机交互方向，人工智能与设计的结合也正在进入数字内容和文化创意领域。相比传统设计工具更多承担辅助执行的角色，生成式AI的发展正在让人工智能逐渐参与到创意理解、内容生成以及审美评价等更深层的设计环节之中。
在数字创意方向，人工智能学院的NEXT Lab围绕人工智能、大数据、情感计算与信息交互展开研究，探索人工智能如何参与音乐创作、视觉设计以及数字内容生产等创意过程。
团队尝试让AI不仅能够生成内容，也能够理解和评价人类的创作表达。例如，“基于多模态大基础模型的歌唱音色流行度评估”项目提出了一套AI歌声评价框架，通过结合音色、情感、气息、演唱技巧等多个维度，让人工智能能够更加接近人类审美方式，对歌曲演唱质量进行综合判断。相比传统自动评分系统主要关注音准和节奏，该研究进一步探索了AI对于音乐风格与情感表达的理解能力。
基于多模态大基础模型的歌唱音色流行度评估
“REMAST：具有平滑过渡的实时情绪驱动音乐编配系统”则探索了AI如何参与动态音乐创作。该系统能够根据用户情绪变化实时调整音乐内容，并通过分析前后音乐状态，让情绪变化更加自然连贯，为游戏、影视以及音乐疗愈等场景中的智能化音乐体验提供了新的可能。
REMAST：具有平滑过渡的实时情绪驱动音乐编配系统
在视觉设计领域，团队也探索了生成式AI辅助设计的应用。例如，“基于笔画推断的智能字体生成系统”利用人工智能理解汉字结构，通过识别字体中的笔画特征，并结合设计师构建的字体库自动生成符合设计规范的中文字体，在降低字体设计工作量的同时，也提升了字体创作与迭代效率。
基于笔画推断的智能字体生成系统
这些研究体现了人工智能与设计结合的另一种可能：AI并不只是提升设计效率的工具，而正在逐渐成为能够理解创意逻辑、参与设计过程的新型创作伙伴。未来的设计师也可能不再只是使用工具完成创作，而是与智能系统共同探索新的表达方式。
Part2
02.
软件学院：面向真实场景的智能产品创新
浙江大学软件学院的设计相关培养主要围绕 信息产品设计 展开，招收机械（工业设计工程方向）和电子信息（人工智能与软件工程方向）研究生。作为浙江大学设计交叉培养体系中的重要组成部分，软件学院近年来也一直是设计背景学生关注度较高的申请方向之一。
相比人工智能学院更偏向探索人工智能技术、智能系统等前沿方向，软件学院更加注重 设计、技术与实际应用之间的结合。这里的设计并不是停留在概念创意或产品形态层面，而是围绕真实问题，从用户需求洞察、产品概念设计，到技术实现和应用落地，构建完整的创新过程。
因此，软件学院的研究方向也呈现出较强的应用导向，涵盖智能产品设计、用户体验与交互设计、服务机器人、嵌入式系统与产品开发、服务设计以及文化与创意产品开发等领域。
智能产品设计
软件学院设计方向的重要特点，是关注技术如何进入具体生活场景，并通过设计改善用户体验。
随着人工智能、传感技术和智能硬件的发展，未来产品正在逐渐从传统工具转变为融合计算能力、感知能力和交互能力的智能系统。但对于设计而言，技术本身并不是最终目标。真正重要的问题是：如何理解用户需求，并将技术能力转化为用户真正需要的产品？
例如，软件学院工业设计工程专业学生设计的 “POPO”无创血糖检测装置，就是围绕儿童医疗场景展开的智能产品设计探索。传统血糖检测需要儿童反复采血，容易造成身体不适和心理压力。该项目希望通过更加友好的交互方式改善检测体验，通过呼气检测技术探索无创监测方案，并结合灯光、气泡等反馈形式，将原本具有压力的医疗过程转化为更加轻松的互动体验。
“POPO”无创血糖检测装置
“ToLife”灾害生命探测系统 则针对地震等灾害环境中的救援问题展开设计探索，希望通过智能设备提升灾害场景中的信息获取和通信能力。系统可以由低空飞行器快速部署，在一定范围内探测生命迹象，同时作为应急通信节点，为救援过程提供支持。
“ToLife”灾害生命探测系统
用户体验与社会创新
软件学院也长期关注人与技术之间的关系，以及设计如何回应不同群体的需求。
例如， 《Silent Delivery》（无声外卖）项目 关注听障骑手在配送过程中面临的信息接收和沟通障碍。项目通过智能手环等设备辅助骑手完成工作，改善配送过程中的信息获取和沟通体验。相比单纯设计一个辅助设备，该项目更关注特殊群体完整的工作流程，从用户需求出发重新思考人与智能系统之间的交互方式。
而针对视障有声工作者在数字内容行业中的职业发展问题展开的研究，关注数字可及性、辅助技术以及行业协作机制如何影响视障群体的职业实践。该研究并非只是开发某一项技术工具，而是从社会系统和用户体验角度出发，探索如何通过设计构建更加包容的数字工作环境。
视障配音工作者实践流程
AI与设计协同
对于设计交叉研究而言，人工智能与设计的结合并不是单一方向。无论是人工智能学院还是软件学院，都在探索AI技术如何改变设计过程和产品创新方式。但两者关注的侧重点有所不同：人工智能学院更多依托人工智能技术和智能系统研究基础，探索AI能力的发展如何拓展设计边界；而软件学院则更加关注这些技术如何进入具体设计流程，并转化为面向真实场景的产品和创新方案。
软件学院相关团队探索了AI如何辅助设计师进行方案生成、设计推理以及创意探索。例如， CoExploreDS人机协同设计探索系统，针对设计过程中方案探索效率低、知识跨度大的问题，提出了一套基于大模型的人机协作设计方法。
AI根据设计师创作内容和当前状态生成建议
该系统通过分析设计师当前的设计状态，并结合问题—解决方案协同演化模型，为设计师提供动态设计建议，帮助设计师更高效地探索设计空间。相比传统AI生成工具主要提供单次结果，CoExploreDS更加关注AI如何参与设计过程，与设计师形成持续协作关系。
智能材料与未来产品
除了软件和人工智能技术，软件学院相关设计研究也关注材料、制造和实体交互的发展，探索未来产品形态的可能性。
在智能制造方向， WeavePrint编织式多材料增材制造方法 则探索了3D打印与编织结构结合的新路径。该方法通过柔性与刚性材料组合，以及对编织路径的参数化设计，实现结构的弯曲、扭转和伸缩等运动效果，为智能织物、可穿戴设备以及软体交互结构提供新的制造方式。
WeavePrint的多种运动形态
Part3
03.
设计方向申请：如何展现你的研究潜力？
从浙江大学人工智能学院和软件学院的研究方向可以看到，浙大的设计交叉培养并不是简单地将设计与技术进行叠加，而是希望学生能够在真实问题中理解技术、运用技术，并通过设计方法探索新的解决方案。
无论是人工智能学院中的智能交互、具身智能、AI共创，还是软件学院中的智能产品、用户体验、社会创新等方向，其共同特点都是强调跨学科能力。对于申请这类方向的学生而言，老师关注的并不仅仅是是否掌握某项技术，或者是否完成过某个设计作品，更重要的是学生是否具备发现问题、建立研究思路、整合不同领域知识，并通过设计方法解决复杂问题的能力。
因此，在保研申请过程中，如何呈现自己的项目经历和研究潜力就显得尤为重要。作品集不仅是展示最终设计成果的材料，更是体现研究过程的重要载体。相比单纯展示视觉效果，一个具有竞争力的项目通常需要清晰呈现问题背景、研究过程、技术探索以及最终方案之间的逻辑关系，让导师能够看到申请者对于设计问题的深入理解。
除了作品集之外，个人简历、研究计划等文书材料同样是申请过程中重要的组成部分。尤其对于人工智能、交互设计、智能产品等交叉方向而言，如何将自己的专业背景、项目经历以及未来研究兴趣进行有效关联，也是影响申请效果的重要因素。
针对浙江大学人工智能学院、软件学院等设计交叉方向的申请特点，朝菌学园开设了相应的文书材料以及面试辅导课程，帮助同学系统梳理个人项目经历，优化作品集逻辑与表达，同时针对个人简历、研究计划等申请材料进行专项提升。想要了解课程详情的同学可以扫描下方二维码添加教务老师了解详情。
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