情境驱动的智能交互产品设计概念多视图表达方法

董元发，谭泽荣，朱荣珍

(1.三峡大学 智能制造创新技术中心，湖北 宜昌 443002；2.三峡大学 机械与动力学院，湖北 宜昌 443002)

随着人工智能、情感计算、多模态交互等新兴技术在产品开发中大量应用，机电产品行为日趋复杂与多元化，逐步在环境感知、逻辑推理、自主决策、人机交互等方面表现出不同程度的类人智能行为(简称为“智能交互产品”)[1-2]。智能交互产品在给人们带来舒适和便捷的同时，也深深地影响人们的生活方式。消费者不再仅仅满足于产品功能和造型，而是希望产品具有更加人性化、智能化的行为过程，以获得更高品质的交互体验[3]。产品概念设计作为产品设计过程中非常重要且极具创造性的阶段，用户参与概念设计过程的深度对消费类机电产品最终用户体验影响巨大。设计概念的形成过程是在用户需求与设计师的创意输入双重作用下，多模态设计元素在一定的时间和空间维度中不断组合、生长、耦合的震荡演化过程。从用户体验的视角对设计概念进行良好的组织与表达不仅有利于用户更好地参与产品创新过程，帮助设计师及时获得有效的设计反馈从而促进设计过程更好的收敛[4-5]；而且可以促进概念设计阶段与产品用户体验相关设计信息的完善，降低概念设计的不确定性和病态性。

交互行为的设计与评价是智能交互产品早期概念设计的重点。在智能交互产品概念设计过程中，由于不同设计师的设计习惯及表达形式的不同和他们对系统模型的理解差异[6]，导致他们最终选择传递设计意图的概念表达形式也会存在较大的差异[7]。现有设计概念表达手段大多面向专业设计人员，产品概念中与体验有关的设计信息比较分散或部分缺失，概念测试时以效果图、产品配置表、动画、油泥模型等单一概念视图呈现的设计方案难以被用户全面感知，测试数据信度低，进而影响设计决策。因此，提出一套支持设计师与用户良好沟通的设计概念建模与多视图表达方法对提升消费类机电产品用户体验与创新设计水平具有重要意义。围绕该问题，孙兆洋等提出设计思考过程模型，不仅能够记录设计步骤和设计决策，还能够描述设计过程背后的设计意图[8]；张应中等提出了一个基于本体的设计意图元表达框架，实现了在产品设计过程中动态创建基于本体实例的设计意图元资源描述框架图，输出基于Web本体描述语言和可扩展标记语言/资源描述框架格式的设计意图元信息表示[9]；杨延璞等为减小用户和设计师对产品形态方案的认知差异，将产品形态设计中的设计意图分为设计需求意图、设计编码意图和设计解码意图，建立了设计意图模型，构建了以满足用户需求意图、体现设计师设计编码意图及减小用户解码与设计师编码之间差异为目标的设计意图模型求解算法[10]；冯念结合新的知识经济背景下用户广泛参与创新的趋势，分析了传统设计表达的不足以及数字媒体技术的优势，通过利用将数字媒体技术引入设计表达而得到的数字媒体表达方法，来解决传统设计表达所遇到的问题[11]；柴骏指出信息可视化中视觉设计的目的在于通过图形化、图表化手段将数据转化成视觉的形式，提供良好的交互体验，将繁复的信息更有效地传递给信息受众，以实现“用视觉去思考”[12]；Bilda等提出纸质草图有利于设计师的思考和修改[13]。Self等设计师采用草图的表达形式来表达产品概念，他们认为草图这种模棱两可的意图表达形式比其他具体的设计表示(如工程图纸)更易于解释[14-16]。Lindgaard和 Giorgini等人从概念设计师的角度出发，对产品概念设计阶段的用户需求进行分析，分别从需求的获取、分析、整理以及表达形式进行了研究，为后期产品设计提供准确的需求输入[17-18]。针对复杂产品在概念设计过程中由多个部门多个学科融合的问题，Li等人提出了功能微知识单元的概念以及知识的表示方法，通过利用本体的方法完成功能—行为—结构(FBS)的推理和表达[19]。随着FBS模型及其衍生模型的出现，这种用于表达产品的功能结构相关信息的功能结构树在设计师之间广泛运用[20-22]。李讯和李杏等人基于人的多角度多层次的认知模型，构建了科学效应知识的多粒度组织表达模型。通过对各层次的知识进行定义，实现了科学效应知识的扩展，实现了产品创新设计概念信息知识概念层、语义层及实例层的表达[23-24]。Du等设计人员在沟通产品的操作方式和功能目标时借鉴了设计语义学的知识[25]。针对不同设计参与者关注视角的不同，姜莉莉等人构建了基于多视角的概念设计表达层次模型[26]。此外，纪丰伟等通过VR/AR等虚拟现实技术向用户传递产品概念[27-28]。这些产品概念表达形式的选择与设计师表达设计意图的具体内容有很大联系[29-31]。

综上所述，智能交互产品设计概念表达需要充分考虑概念设计阶段产品设计概念的特点和普通用户的认知习惯，灵活运用各种表达形式系统地表达与用户体验相关的底层设计概念信息，以便用户获得接近未来真实产品的体验进而获得设计反馈，否则将失去用户参与早期协同创新的意义。本文从设计参与者、设计阶段和设计信息模态结构等三个维度构建设计概念多维信息空间，提出消费类机电产品设计概念多视图表达方法，用于在不同设计阶段向不同的设计参与者提供适配其认知特点的设计方案视图，从而获得有效的设计反馈。

1 情境驱动的智能交互产品概念设计方法

智能交互产品概念设计是一个具有复杂性、信息不完全和创新性的推理求解过程[32]。智能交互产品的概念设计的复杂性主要体现在以下几个方面：首先，智能交互产品的概念设计涉及多部门、跨学科的交流合作，产品设计过程迭代次数多、创新难度大。其次，在考虑智能交互产品的用户需求时，不仅要考虑产品具备哪些功能，同时还要考虑产品的可靠性、维修性、安全性等多方面因素。鉴于解决这些因素的方案之间还可能互相矛盾，且这些因素与各功能需求对最终产品的重要度排序不一，使得智能交互产品在概念设计输入阶段就面临复杂性。最后，智能交互产品是一个融合机械、电子、控制等多个学科知识的综合体，在设计过程中学科间必须及时交换设计意图和设计参数等信息，再加上普通用户不具备相关专业知识难与参与早期创新设计过程，因而在求解过程中需要考虑面向不同设计参与者尤其是普通用户传递交流产品设计概念信息。

1.1 情境的定义

在设计领域，不同的研究者对情境有不同的定义。国外有学者认为情境是用户在特定动机和固定条件下执行或想要执行的任务[33]；一些学者定义情境是用户和用户活动内容的描述[34]；还有一些学者则定义情境是实体目前状态的所有信息，包括产品、用户以及发生人机交互过程的时间、位置和活动等信息[35]；国内学者谭浩认为情境是指人在一定的环境和条件下进行某种活动的相关因素和信息的总和，是一种在记忆中构建的心理表征[36]。这些情境的定义本质上具有一定的相关性，为了研究和论述方便，本文中的情境主要是指在一定的时间和空间下，人、产品和环境三者之间交互活动的总称。

用户、产品与环境之间的交互关系错综复杂，用户体验的发生离不开用户本身、产品及产品的使用情境，而交互活动则是用户体验发生的前提。如图1所示，产品以其形态颜色、气味、声音、材质等表现出来一定的产品行为，用户的感官通道感知后通过情境触发事件与用户发生关系；此外，产品的智能感知模块也能捕获感知用户表情、情绪、肢体动作、语言指令等用户行为，从而主动发出交互请求与用户发生关系。根据认知信息加工理论，在产品与人的交互过程中，产品信息经过用户的多感官通道接收并作短暂的存储，一些引起用户注意的重要信息会进入知觉过程。产品信息经过知觉加工后形成初步产品体验并转入短时记忆，该过程会与已有记忆发生关联，形成长时记忆。用户在已有记忆的影响下形成决策并通过效应器传达交互指令，产品在接受指令后改变自身属性并再次被用户所感知，在不断的交互过程中，即形成了该情境下用户对产品的综合体验。

图1 融合情境的产品多感官体验生成过程

对智能交互产品来说，除了满足用户需求的基本功能外，更重要的是给用户带来好的用户体验。区别于传统的产品设计，将“情境”概念引入设计过程中，可以帮助设计师在需求识别、概念产生以及概念评价等阶段，将设计方案放入“情境”中构建人机交互行为，深入理解用户交互过程中的动机，分析不同交互方式给用户带来的用户体验的好坏。因此，将情境引入智能交互产品概念设计过程中，可以帮助设计师梳理交互过程中用户、产品、环境三者之间的关系，最终设计出用户满意的产品。

1.2 情境驱动的智能交互产品概念设计框架

在概念生成阶段，功能结构求解的方法有很多，本文以传统FBS求解过程为基础，将情境交互的思想引入其中，建立情境驱动的智能交互产品概念设计方法。如图2所示，将求解过程分为情境体验层、功能抽象分解层、行为链构建层、结构求解层以及方案生成层，层与层之间通过构建设计结构矩阵逐层映射求解得到智能交互产品的概念设计方案，包括使用情境、功能、行为链和结构信息等。其中各层说明如下：

(1)情境体验层：对具体情境进行深入分析，智能交互产品人机交互情境由多个情境案例组成，每个情境案例又由多个元情境构成。在元情境中包含用户情境、产品情境、环境情境。为了突出情境案例中的人机交互过程，对产品的行为、结构进行了详细划分。这里的交互行为与交互结构是与用户产生联系的部分，内部行为、内部结构则是产品内部独立完成的部分。交互行为与产品内部行为共同组成产品的行为，交互结构和产品内部结构共同组成产品的结构。

图2 情境驱动的智能交互产品概念设计方法框架

(2)功能抽象分解层：将情境案例中的产品功能提取出来进行分解，得到不可再分解的功能元用于后续求解。

(3)行为链构建层：将人、产品和环境三者信息组织在一起，构成人机环境动态交互行为链视图和功能结构视图，用于与不同需求的设计参与者沟通交流。

(4)结构求解层：在行为链的构建过程中对产品的结构进行求解，得到产品的结构信息，在交互结构上需要考虑用户与产品结构接触给用户带来用户体验的好坏。

(5)方案生成层：通过各层间的映射求解形成不同的设计方案，设计参与者从多个角度对方案进行评审从而选择最佳方案。

与FBS模型求解过程相似，情景驱动的智能交互产品概念设计通过需求得到的产品使用情境→功能→行为→结构的映射过程中，也存在单对多、多对单以及多对多的情况，为了解决这种多—多映射问题，结合文献[37]给出的拆分合并的处理方法，具体步骤如下：

Step1：通过需求域得到的产品使用情境分解形成Sc1，Sc2，…，Scn个元情境；

Step2：Sc1，Sc2，…，Scn通过梳理，得到产品情境、用户情境、环境情境信息；

Step3：从情境域得到的产品总功能分解形成F1，F2，…，Fn个子功能；

在概念设计阶段通过以上8个步骤，求解得到产品的使用情境、功能、行为链和结构信息等产品设计概念，用于构建智能交互产品设计概念视图进行概念评价。

2 智能交互产品设计概念多维信息空间

2.1 设计概念多维信息空间总体框架与提取机制

不同的设计参与者在不同的设计阶段获取的设计概念视图是不一样的，需要考虑设计概念的形态及包含的设计信息量。如图3所示，智能交互产品设计概念的多视图表达主要考虑设计参与者、设计阶段、设计信息模态等三个维度。设计参与者主要包含用户与设计师两类角色，其中用户是需求来源的主体，还可以帮助设计师及时修正设计偏差、促进产品概念信息的完善。设计师是创新设计和设计表达的主体，通过概念测试评价收集用户、产品经理及其他利益相关者的设计反馈并优化设计概念。创新设计是一个逐步求精的过程，不同设计阶段的设计任务不同，设计师设计表达的侧重点不同，设计概念的表达形式也有所区别，其蕴含的设计信息模态结构自然也有所不同，如需求识别阶段为需求语义表、用例图等，概念产生阶段有功能结构树、草图、效果图等。

智能交互产品设计概念多视图表达的本质是对多维设计信息空间的提取和重构。如图4所示为设计概念的多视图信息提取机制，首先根据设计参与者角色类型和所处设计阶段定位当前的设计信息模态结构，然后按照模态结构提取相应的设计信息进行重构，形成适配当前设计参与者角色的设计概念视图，支持设计参与者尤其是普通用户参与设计概念的评价。其中，视图1为需求语义视图，视图2为功能行为结构树视图，视图3为动态交互行为链视图，视图4为设计草图类视图，视图5为交互情境视图。

图3 设计概念多维信息空间总体框架 图4 设计概念多视图信息提取机制

2.2 设计概念多维信息结构定义

设计概念蕴含的多维设计信息主要包含：用户需求、功能、原理、行为、结构以及使用过程中涉及的用户和环境信息，其形式化定义如表1所示。

表1 设计概念多维信息结构定义

3 智能交互产品设计概念多视图构建

3.1 需求语义视图

产品概念设计的第一步是需求分析。由于不同类型的用户对智能交互产品的了解程度、关注点、功能使用不同，其专业知识和需求表达的差异，以及对最终用户的重要度和价值不同，导致不同用户对产品的需求在针对性、目的性、有效性以及优先性等方面存在着显著的差异，为智能交互产品用户需求获取及整理带来极大的挑战和难度。如表2所示，采用表格视图表征智能交互产品的需求语义，表中用户信息主要用于后期需求聚类和感性需求分析，情境、功能需求和交互行为则是用户对未来在何种情境采用何种动态行为过程达到何种功能的期望描述。

表2 智能交互产品用户需求语义模板

3.2 动态交互行为链视图

3.2.1 语法规则

动态交互行为链视图以情境交互为中心组织相关设计信息，其表示方法由实体词和实体间的关系组成，设计师可根据需要通过修改实体信息构建不同的概念视图。实体间的关系如表3所示，分为交互类、组合类和响应类3类，由字母和“_”组成。

表3 关系类型

实体词包括表1中的[用户][用户需求][情境][功能][行为][原理][结构][环境]等。每个实体词都包含各自的属性信息，以及唯一的ID编号。具体来说：

[情境]信息可形式化表示为：Scenario={SC，USI，PSI}，其中，SC表示情境案例，基本属性包含“情境编号，情境名称，创建时间，环境编号，事件描述，交互行为”。为了构建常用的典型环境，对环境编号进行详细描述，包含“环境编号，环境名称，环境描述”相关属性，环境描述包括时间、地点、天气等信息。USI(User-Scenario-Information)表示情境案例中用户的相关信息，具体包含“[用户][用户感官通道][用户意图][用户行为][用户感觉]”5个实体。其中，用户感官通道(User-Sensory-Modality，USM)可形式化表示为：USM={MV，MA，MS，MT}，分别代表视觉、听觉、嗅觉、触觉等类别实体；用户行为(User-Response-Channel，URC)可形式化表示为：URC={CE，CB，CV，CA}，分别代表表情情绪、肢体动作、语音行为、APP交互行为等类别实体。

情境案例中产品相关信息(Product-Scenario-Information)可形式化表示为：PSI={P，F，B，Bp，S}，分别表示[产品][功能][行为][原理]和[结构]5大类主要实体。其中，产品的基本属性包含“产品编号，产品描述，产品外观颜色，产品外观形态，产品体积，产品重量，有害物质，产品价格，产品参数，产品噪音，产品气味，产品其他信息”。

其中，产品其他信息中包含实体[产品状态]用以表达产品当前工作状态是否良好。产品行为可形式化表示为B={Interactive Behaviour，Inner Behaviour}，分别表示[交互行为]和[内部行为]两个实体。产品结构可可形式化表示为S={Interactive Structure，Inner Structure}，分别表示[交互结构]和[内部结构]两个实体。产品[功能][行为][原理]和[结构]四类实体包含的属性信息见表1中“包含属性”所示。

以情境交互为中心的动态交互行为链构图逻辑为：

①根据创新设计方案补全各实体属性并存储在多维信息空间中。如：[结构A]，属性有“Sid=2，Sd=逗猫棒，Sc={—，r=0.5cm&h=5cm，白色，10g，5元，—，无毒聚碳酸酯，—，—，0db，5年以上，—，—}，Sf=逗猫功能，Sp=逗猫机器人，Sbp=电机驱动”，其中“—”表示该信息未知，需要通过后期设计活动补充完善；

②根据创新设计方案，定义各实体间的语义关系。如：[功能A]-[：Is_achieved_by]->[行为B]，关系箭头由[功能A]指向[行为B]，表示[功能A]由[行为B]实现；

③概念视图传递信息的动态性从用户行为来体现，如：[用户行为A]-[：Take_place_after]->[用户行为B]，关系箭头由[用户行为A]指向[用户行为B]，表示[用户行为A]下一步是[用户行为B]。

3.2.2 面向用户的动态交互行为链视图

面向用户的动态交互行为链视图主要向普通用户展示特定情境下与产品的交互过程，如图5左半部分所示。其中，用户在特定的情境中产生交互意图，并通过交互行为作用于产品的交互结构(如按钮、手柄、麦克风等)，进而驱动产品内部结构产生响应交互行为并作用于用户感官通道，形成动态交互过程。

3.2.3 面向专业人员的功能行为结构视图

面向专业人员的功能行为结构视图主要向专业人员(概念设计师、结构设计师、工艺设计师、制造经理等)展示产品内部的功能结构及行为过程。如图5右半部分所示，主要包含实现用户和产品在不同情境下的动态交互行为过程所需的产品功能，以及求解功能相关的行为、原理和结构等信息。

图5 动态交互行为链视图

3.3 设计草图视图

经过功能结构求解后，设计结果经常由一系列与目标产品相关形态、使用过程和技术等粗略描述的概念形态来表示。设计草图作为这个过程中能将内在的概念外显化的有效手段，是设计师产生灵感的关键活动，能够直观地表达产品外形、色彩、材质、使用情境、交互过程等方面的概念信息。

草图的构建过程分为“起稿、勾勒、调整、细节、施加纹理和注释”6个基本步骤[38]，并且概念草图的创作过程是非连续、非线性的[39]，在设计概念生成阶段不断生长完善。如表4所示，设计草图视图采用结构化形式表达，包括主视图、侧视图、细节图、三视图、爆炸图、用户画像、使用情境等类型。

表4 设计草图视图类型

4 原型应用案例

随着人们生活水平的提高，越来越多的人选择饲养宠物猫，随之而来产生了宠物健康管理等需求。逗猫机器人正是这一需求的产物，作为一款智能交互产品，能够满足用户逗猫娱乐以及宠物猫健康管理等功能。本文以某逗猫机器人概念设计过程为例，描述逗猫机器人设计概念的多视图构建过程，以验证所提多视图表达方法的可行性。

4.1 逗猫机器人需求语义视图

设计师在需求识别阶段根据收集的用户需求进行整理，得到逗猫机器人主要使用情境，如表5所示，包括：①用户在家可以通过遥控手柄驱动逗猫机器人进行逗猫、喂食；②用户上班后逗猫机器人能够智能陪伴宠物、运动指引、定时喂食以及收集健康数据等。

表5 逗猫机器人的需求语义视图

4.2 概念设计求解

采用情境驱动的FBS映射方法求解得到逗猫机器人的概念设计方案，如图6所示。

图6 逗猫机器人概念设计方案

4.3 逗猫机器人动态交互行为链视图

图7为根据创新设计结果生成的功能行为结构视图，用于设计师、产品经理等专业人员交流。其中产品实体属性为“Pid=1，Pd={可以智能逗猫的机器人，—，—，—，—，无害，1 599元，—，小于45db，无特殊气味}”；功能实体属性为“Fid=2，Fd=智能逗猫，Fa={逗猫棒，电能，摇晃指令}，Fp=Pid=1，Fs=Sid=2，Fb=Bid=2”；交互结构实体[逗猫棒]的属性为“Sid=2，Sd=逗猫棒，Sc={—，r=0.5cm&h=5cm，白色，10g，5元，—，无毒聚碳酸酯，—，—，0db，5 a以上，—，—}，Sf=逗猫功能，Sp=逗猫机器人，Sbp=电机驱动”；内部结构实体[IMX 219-70 Camera]的属性为“Sid=3，Sd=能识别宠物和障碍物等对象的相机，Sc={(800万像素，77度视场角，畸变小于13.6%，3.3v供电)，CMOS尺寸1/4英寸，—，—，95元，—，—，—，—，0db，5a以上，—，—}，Sf=逗猫功能，Sp=逗猫机器人，Sbp=电机驱动”。

图8为根据创新设计结果生成的动态行为交互链视图。其中，情境实体[情境①]的属性为“Scid=1，Scd=摇控逗猫，time=20200301，E=“Eid=1，Ed={周末，休闲在家，下雨}”，Event=午饭后通过遥控逗猫娱乐，Interactive Behaviour=遥控指令机器运动”；USI(User-Scenario-Information)表示情境案例中用户的相关信息，包含实体“[张某]”“[手]”“[摇控逗猫]”“[操作遥控]”“[开心]”其中用户描述属性为“Uid=1，Ud={张某，男，27岁，一线城市独居租房，金融行业，本科学历、月收入1.2w}，Usc=Sid=1，—”；PSI(Product-Scenario-Information)表示情境案例中产品相关信息，面向用户概念视图中，Interactive Behaviour为[遥控指令机器运动]、Interactive Structure为[遥控器USB]、Inner Structure为[边缘处理器]，其中[边缘处理器]的属性为“Sid=1，Sd=边缘处理器，Sc={(128-core NVIDIA Maxwell GPU，4GB 64-bit LPDDR4 25.6GB/s)，70mm*45mm，—，17g，800元，—，—，—，—，—，5 a以上，—，—}，Sf=逗猫功能，Sp=逗猫机器人，—”。

图8 逗猫机器人的面向用户的动态交互行为链视图

为了让用户有更直观的感受，将一定阶段求解得到的产品设计概念信息组织更直观的Sc_FBS动态交互行为链视图供用户查看，如图9所示。

图9 逗猫情境Sc_FBS动态交互行为链视图(用户查看)

4.3 逗猫机器人设计草图视图

完成逗猫机器人的功能原理方案和行为过程求解后，采用如图10所示的主视图、细节图、使用情境等视图表达产品外观造型、细节及使用情境等信息，用于后续概念测试评价。

图10 设计草图视图—以逗猫机器人为例(作者手绘)

为进一步提高设计概念多视图表达方法的可操作性，作者开发了智能交互产品概念形态建模原型系统，图11为该系统主要功能界面。

图11 智能交互产品概念形态建模系统主要功能界面

5 结论

根据不同设计参与者的认知特点和需求对设计概念进行良好的组织与表达有利于在设计早期多方主体协同开展创新设计活动，对提高创新设计效率具有重要意义。不同于普通产品，交互行为设计是智能交互产品早期概念设计的重点，而传统设计表达方法更多注重对设计结果的静态展现或对“如何用”的动态交互过程展示不足，导致难以在设计早期获得用户对智能交互产品行为设计方案的高质量反馈。本文研究工作与主要结论可归纳如下：

(1)针对概念设计阶段设计信息的模糊性和分散性等特点，给出了情境的定义并以情境为中心围绕人机交互过程组织设计信息，建立了情境驱动的智能交互产品概念设计框架。

(2)从设计参与者、设计阶段和设计信息模态结构等三个维度构建了设计概念多维信息空间，建立了设计概念多维信息结构及其提取机制；提出了以需求语义、动态交互行为链、设计草图等为核心的智能交互产品设计概念多视图表达方法，其中需求语义视图注重描述用户对智能交互产品的期望交互行为，动态交互行为链注重对设计交互行为过程的描述，设计草图注重对交互情境的描述。

(3)将所开发的智能交互产品概念形态建模原型系统应用于某逗猫机器人的创新设计过程，结果表明本文所提多视图表达方法在综合利用早期概念设计信息展现智能交互产品的动态交互过程方面具有明显的优势。