Part 01从工具到协作者设计正在进入人机共创时代—————————————
当我们用 Midjourney 在几秒内生成一组效果图，表面上看，这只是一次“效率提升”。但更进一步思考就会发现一个更关键的变化正在发生：设计师不再只是调用工具，而是在与一个能够持续反馈、不断生成并参与决策的系统共同完成创作。
这也正是人机共创（Human-AI Co-Creation）的核心含义。人机共创（Human-AI Co-Creation）是指在人类与人工智能共同参与的过程中，通过持续的生成、反馈与调整，实现创意生成与决策协同的一种新型创作范式。在这一过程中，AI不再只是用于执行或提效的工具，而是作为能够参与构思、表达与判断的协作主体，与人类在交互中共同推进创作，使设计从“结果导向”转向“过程与机制驱动”的系统性实践。
Al Creativity and the Human-Al Co-creation Model
这一趋势在当前研究中也逐渐显现：越来越多的工作开始关注的，不再是“AI生成了什么”，而是“如何设计人与AI之间的协作方式”。
在《面向人类与人工智能共创的大语言模型设计空间的结构化生成与探索》论文中，作者指出，尽管大语言模型具备强大的生成能力，但现有交互方式容易使用户快速收敛于少数结果，难以充分探索潜在设计空间。为此，团队提出“结构化设计空间生成”方法，并开发交互系统Luminate，对生成结果进行组织与关联，支持用户进行系统化浏览、比较与组合。这个方法能够有效提升创作的多样性与探索效率，也体现出设计正从“获取结果”转向“引导生成过程”的转变。
《面向人类与人工智能共创的大语言模型设计空间的结构化生成与探索》
除了研究外，现在也兴起了很多工具落地型产品。比如Notion AI，它基于大语言模型，将内容生成与信息处理能力嵌入工作流系统，实现文档撰写、知识整理与任务协同的自动化；figma AI则将生成式AI引入界面设计流程，通过提示生成、自动布局与内容填充等功能，辅助设计师完成从构思到原型的快速迭代。可以说这类项目并不把AI当作一个简单工具，而是将其纳入一个协作系统之中。设计的重点，也从“生成内容”，转向“构建协作机制”。
figma AI
与此同时，人机交互本身也在发生变化。传统模式以“输入指令”为主，而在生成式AI语境下，更多更加直观的交互范式也正在出现，例如通过拖拽、操作等方式直接参与生成过程。
例如 《FusAIn》是一种面向生成式人工智能的视觉提示组合工具，用于解决生成式AI中“提示语难以编写与控制”的问题。该工具将原本基于文本的提示设计，转化为类似绘画的操作：设计师可以创建带有特定属性（如颜色、风格或对象）的“画笔”，并通过绘制与组合这些画笔，直观地构建生成逻辑。用户实验表明，相比传统文本提示，这种方式不仅提升了交互的直观性与表达力，也使设计师能够对生成结果进行更精细的控制。
FusAIn
这也让人机共创逐渐成为设计学生作品集中的重要方向。首先，这类项目天然具有“研究型设计”的特征，设计师需要提出问题、构建假设，并通过系统或原型进行验证，而不仅仅是完成一个结果展示。其次，人机共创项目能够清晰呈现设计过程，包括如何组织生成、如何筛选结果、以及如何在多种可能性中做出判断，这些都是传统项目中较难体现的能力。
Part 02AI成为“基础能力”设计就业逻辑正在被重写————————————
从麦肯锡2025年有关于AI在业务中使用情况可以看出，已有 88%的受访企业表示其至少在一个业务职能中使用人工智能，有关于生成式AI的使用更是从2023年的33%快速增长到了2025年的79%。
麦肯锡2025年人工智能发展现状调查报告
在这样的背景下，设计行业的变化也变得尤为明显。随着 AI 在视觉生成、排版和内容整理等环节中的广泛应用，一部分基础性设计工作已经可以被快速完成。企业因此不再只关注最终的设计产出，而是更看重设计师是否能够借助 AI 提高效率、拓展思路，并参与更复杂的设计过程。
从当前的招聘需求来看，一个非常明确的也趋势正在形成：AI正在从“加分项”变为“基础能力”。越来越多岗位默认设计师具备基本的AI使用能力，真正拉开差距的，不再是“会不会用”，而是“能否用AI完成具体工作”。
nano banana
这背后的原因其实并不复杂。随着AI在视觉生成、排版和内容整理等环节中的应用，一部分基础工作已经可以被快速完成。企业因此不再只关注设计产出本身，而是更看重设计师是否能够借助AI提高效率、拓展思路，并参与更复杂的设计过程。
也正是在这样的背景下，设计师的能力结构正在发生转变。设计师的角色正在从“产出结果的人”，转向“驾驭生成系统的人”，而AI也从工具转变为设计过程中的协作主体。
从就业数据来看，这一趋势同样明显。据脉脉发布的《2025年AI人才流动报告》显示，2025年1—7月，AI相关岗位需求同比增长超过10倍，其中AI产品设计师、产品经理等岗位的薪资水平也普遍处于高位。这意味着，具备AI能力的设计人才，不仅更容易获得机会，也往往拥有更强的议价空间。
AI产品设计招聘
因此，对于设计专业的学生来说，是否具备与AI协作的能力，已经不再是“是否加分”的问题，而是逐渐成为能否进入行业的基本门槛。在这样的背景下，人机共创之所以在当下的学习中变得越来越重要，并不只是因为它“前沿”或“新颖”，而是因为它本质上对应的，正是企业正在真实需要的一类能力结构。
Part 03从课堂到实践高校探索人机协同设计———————————
当前虽然国内高校几乎没有专门开设人机协同这类专业，但对于这方面的探索早就融入到课程和相关的科研项目中。
例如，浙江大学张克俊教授团队提出的IdeationWeb，从设计构思过程入手，探索人机协同如何支持多轮创意演化。该框架通过对设计想法进行结构化组织，引入类比推理，并结合可视化界面，使设计师能够更清晰地追踪与比较不同思路的发展路径。基于这一框架开发的原型系统，也进一步验证了其在提升协作效率与创造力方面的潜力。
IdeationWeb中的人智协同构思框架
北京师范大学未来设计学院的X-DESIGN生成设计工具集平台，从工具整合的角度出发，构建了一个面向视觉设计师的生成式设计平台。该平台通过模块化的信息架构，将创意生成、资源管理与设计流程整合在同一系统中，从而优化整体创作体验。这类项目展示了生成式设计在实际应用中的落地方式，也体现了设计在“系统层面”的组织能力。
X-DESIGN生成设计工具集平台
同济大学 Design A.I. Lab 的“金山农民画：AI赋能手工艺保护”项目，将人机共创应用于传统文化传承场景。本质上，这是一个面向公众的生成式艺术交互系统。在技术上，团队基于 Tezign.EYE 机器学习引擎，对金山农民画进行风格学习与特征提取，将其色彩、造型与构图转化为可计算模型；用户只需绘制简单草图，系统即可完成风格迁移与再生成。该项目的核心在于，通过AI将原本具有门槛的专业艺术表达转化为可参与的生成过程，使普通用户也能创作出具有金山农民画风格的作品，从而推动传统文化的再生产与传播。
《金山农民画》
Part 04人机共创方向相关院校专业推荐—————————
如果你对人机共创方向感兴趣，并希望在研究生阶段进一步深入，可以重点关注以下这些在交叉设计与技术方向上布局的院校与项目。
清华大学
美术学院-信息交叉学科
信息艺术设计交叉学科硕士项目一共分为信息技术、信息设计、信息艺术三个方向，项目面向国家文化创意产业的发展需求，由清华大学美术学院、信息学院和新闻传播学院联合开设，汇集了三方的优势师资力量。项目聚焦数字媒体与信息交互设计，旨在培养既有国际视野，又能在艺术与技术之间自由切换的复合型创新人才。
（此处为视频，请在原文中观看）
清华大学交叉学科介绍
在此基础上，随着人工智能技术的发展，项目研究领域也更加广泛，逐步引入AI参与创作过程，围绕人机共创、生成式设计与智能交互系统等方向，向更具技术驱动的生成机制延伸。
例如，2025信息艺术系毕业设计作品《图灵：基于生成式人工智能的游戏设计》，是一项探索 生成式人工智能与游戏设计融合创新 的研究与实践。项目关注当下技术浪潮对游戏产业的推动与变革，围绕叙事生成、视觉设计、玩家建模等核心环节，系统验证了生成式AI在多维度协同创作中的潜力，展现出鲜明的跨学科特点。
《图灵：基于生成式人工智能的游戏设计》
在研究过程中，作者综合运用了 文献梳理、案例分析和设计实践 等方法，不仅理清了生成式AI的发展脉络和游戏AI的演进路径，还将理论转化为可玩的游戏作品——《图灵》。该作品以高度前瞻性和实验性，展示了生成式AI在游戏领域的应用前景，并为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考。
《图灵：基于生成式人工智能的游戏设计》毕设展览现场
同济大学
中意工程创意学院-系统设计与智能创新硕士
系统设计与智能创新硕士方向将设计、科学、技术融于一体，强调对学生系统设计思维及智能设计技术的跨学科交叉培养。在解决现实中的复杂挑战时，比如医疗辅助系统、可持续交通工具的过程中我们需要把技术手段、人本理念和系统性思维融合在一起，通过设计推动实际改变。
这一专业分为以下两个方向：
1. 智能体与创意工具设计方向
智能体与创意工具设计方向是系统设计与智能创新专业招收的方向之一，此方向聚焦于智能体（Agent）技术与创意生成工具的设计与开发，探索 人工智能在设计思维、内容生成、人机共创等领域的创新应用。
核心特色：
- 面向AI设计工具与平台的开发与设计（如AI绘图、文本生成、设计助手等）
- 强调智能系统在“创造性任务”中的嵌入与合作机制研究
- 注重理解与建构具备认知能力与学习能力的人工智能体
- 服务于创意经济、数字内容生产与教育科技等新兴应用场景
AI智能体正以前所未有的速度渗透进创意、经济、数字内容生产与教育科技等新兴领域，成为驱动产业变革的重要力量。在创意设计与内容生成中，AI不仅提升了效率，更激发了人类创造力的边界，从图像、文本到音视频生成，助力创作者以更低成本、更高质量完成复杂表达。
比如也是身为该硕士方向的导师范凌老师曾发布了一款商业研究智能体atypica.AI，通过模拟人类决策中的非结构化思维路径，也就是说它不仅能“理解语言”，更能在商业语境中进行类人思考、分析与判断，不只关注AI本身，而是将其嵌入到“真实的业务流程”中。
随着生成式人工智能（AIGC）技术的不断演进，其应用已经不再局限于传统意义上的“创作工具”，而是正快速扩展到内容生产、企业服务、协同办公、用户运营等各类商业与社会场景中。就如同 2000 年代 UX（用户体验设计）兴起时，最初只是一个辅助角色，后来却迅速成为互联网产品与服务设计中不可或缺的组成部分，AIGC 也正走在这条曲线的早期阶段。
2. 智能交互与机器人设计方向
本方向聚焦于智能交互系统与新型机器人形态的设计，研究 人工智能与物理交互界面在现实环境中的协同机制。简单说，就是研究让机器人“更聪明”又“更像人”，既能理解情绪，也能作出符合人类期待的反馈行为。
相比传统的交互设计或人机界面，这个方向不仅学习设计理论、用户研究、界面原型，还深入掌握 人工智能基础、程序设计、多模态感知（如语音、手势、视觉识别）以及 VR/AR 等沉浸式环境下的互动技术。
核心特色（官网来源）：
- 聚焦于“智能交互界面”与“具身系统”的设计与实现（如服务机器人、社会机器人、智能家具）
- 强调AI与人类行为感知、语义理解、动作协同等交互机制
- 强调现实物理世界中“感知-决策-动作”的系统闭环设计
- 应用于智慧医疗、养老辅助、人机协作制造、智能家居等关键场景
目前，同济大学数字创新中心已有多项关于HRI等方向的成果，主要聚焦于人与AI的协同智能。其中郭炜炜导师团队2025年发表的一项研究中，设计了一款 GenComUI 的系统，在这个系统里，人类说话时，系统会用 大语言模型（像 ChatGPT 一样的AI）来理解语音内容，并自动生成视觉辅助工具，帮助人更清楚地表达要机器人做的事情，也让机器人更容易理解。
项目来源：GenComUI: Exploring Generative Visual Aids as Medium to Support Task-Oriented Human-Robot Communication
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浙江大学
与传统美术学院不同，浙大将设计直接嵌入工科院系，设计学科依托综合性高校的跨学科优势，以工程科技与文化艺术深度融合为特色，聚焦创 新设计理论、工业设计方法、数字创意设计、智能产品设计及人机交互设计 等研究方向，构建了本硕博贯通的培养体系。其中，共有四个学院招收设计学、工业设计工程类硕士，为来自不同背景的学生提供了开放的学科交叉平台，以培养具有国际视野、面向未来的创新设计拔尖人才。
计算机学院
计算机学院招收机械（工业设计工程）和设计学研究生，聚焦智能交互与数字创意前沿，非常强调技术能力， 面向AI、人机交互与工业设计交叉领域 培养学术型人才。
计算机学院在生成式智能设计与数字创意工程领域持续探索，积极将大模型、图神经网络等 AI技术引入创意设计场景，利用算法生成图形、界面乃至完整交互流程，助力设计师打破思维定势、激发灵感。整体来看，这里的设计研究不是停留在视觉表达的层面，而是深度嵌入到智能系统与交互逻辑之中，非常适合具备计算机、认知科学或人工智能背景，想用技术推动设计创新的学生深入发展。
项目来源：浙江大学国际设计研究院官网
项目名称：生成式人工智能的亲子异步陪伴方法
艺术与考古学院
在浙大艺古学习交互设计，更加偏向于人机交互和与人工智能的结合，你不仅需要深究人文艺术与历史的丰富底蕴，更需掌握前沿人工智能技术与数据分析技巧，以开发先进的AI可视化平台，促进文物数据的分析与创意展示。这一跨学科能力的培养，不仅能够帮助我们打通通往文化艺术与文博行业的职业道路，更吸引了腾讯、网易等互联网巨头的目光，并持续为该领域输送创新人才。
浙江大学艺术与考古图像数据实验室携手阿里云人工智能平台PAI ArtLab，开创性地将生成式人工智能（AIGC）技术与中国传统的《西湖十景图》结合，创造出一种前所未有的融合不同画风的中国传统画ai视觉体验。在这项国内首次的探索中，清代画家董邦达的经典作品通过AIGC技术焕发新生，西湖十景以王希孟的青绿山水、李唐的峭劲笔触、文徵明的清雅风格，乃至八大山人的疏旷韵味不断变幻，展现了西湖四季变换的微妙美景。
《西湖十景图》
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微信：zhaojundesign2
_**¯\_(ツ)_/¯****朝菌学园保研成绩**_!图片朝菌团队始终非常感谢各位同学的关注与喜爱，2020-2025年，朝菌学园的同学们在考研、保研、留学领域取得了超过100个国内外高校的交互设计专业的录Offer！多数offer为国内名校、985高校及全球Top100名校，我们对2025年度的专业课程更加充满信心！
_¯\_(ツ)_/¯朝菌学园考研成绩_
_了解教学质量，可重点观察机构专业属性、教学成果、课程内容大纲、师资团队等方面。教学成果非常重要，但也是虚假信息的重灾区，同学们要多咨询多辨识，防止被迷惑欺骗。（清美本部成绩单参考上文）1、榜单中均为在朝菌学园考研主课学习过的学员，2019年之前的榜单则是朝菌学园现任讲师曾经的学生；2、部分同学会同时出现在其他机构成绩单中，这可能是由于该同学曾在多个机构中学习，也可能是其他机构假冒成绩单，如有疑问可以咨询教务老师；3、本榜单中不包含朝菌的保研录取成绩与留学录取成绩；_
_2021级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习或1v1辅导并通过初试，最终有6名同学上岸，上岸占比为50%。_
_2022级｜有7名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，最终录取4名同学。上岸占比为66.6%。_
_2023级｜有10名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系，最终录取4名同学。上岸占比约50%。2024级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系、科普艺术设计，最终录取7名同学。上岸占比约63.6%。_
_2025级｜有8名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系、科普艺术设计，最终录取4名同学。上岸占比50%。_ʕ •ᴥ•ʔJOIN CLUB
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