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2023年浙江大学设计类硕士
研究生入学考试内容变动解析
前言
浙大这波考试内容变动的消息同学们应该都知道了，我知道你很急，但是你先别急。
我们不会大篇幅分析考纲，考纲就那么几个字，你逐字逐句去读，也猜不出个花来。我们今天会从aigc的角度去带大家了解一下设计的变化，大家自然能够明白浙大设计的特点，以及考试内容变动的原因。以下是本篇文章的内容大纲：
1.如何看待设计学与浙大设计？
2.设计为何会卷入ai的漩涡？
3.设计师如何做出改变；
4.考试变动解读；
5.学生留言高频问题回答；
文章整体内容较长，请大家耐心阅读
01*
如何看待设计学与浙大设计
1.1. 什么是设计学？
以前我们谈“设计”总会带上“艺术”两个字，中国的设计教育起源于艺术教育。在20世纪初，中国开始引进西方的艺术教育理念和体系，其中包括设计教育的概念和方法。当时，中国的艺术教育主要着重于绘画、雕塑和传统工艺等艺术形式的教育，设计教育则主要包含在这些艺术教育的范畴中。
20世纪后期，随着中国的现代化进程和经济的发展，对设计教育的需求逐渐增加。为了培养更多的专业设计师和满足市场需求，中国开始建立独立的设计学院和专业，将设计教育从艺术教育中分离出来。这些设计学院和专业提供了更加系统和专业的设计教育，涵盖了广泛的设计领域，如产品设计、平面设计、环境设计等。可见我们的设计教育和艺术教育密不可分的关系。
而如今设计学已经变为一级学科，且为交叉学科，这导致了设计学的性质发生了极大的变化。很多学校将设计学放在各个不同的学院下面培养，使其兼具了艺术和工程学科的性质。对于设计学科，目的是培养既有扎实科学技术基础又有艺术创新能力的复合型高级专业技术人才。设计学学科正创造和引导人类健康工作与生活，促进社会变革与发展，在充分满足产品使用功能和人的个体审美需求的前提下，实现人—机—环境的和谐统一。该学科的研究强调工程与艺术的结合，与国家当前倡导的创新教育、人类舒适的生活方式、社会的发展、制造大国向设计大国的转变等国策紧密相连，具有很好的发展前景和众多的研究内容。
1.2. 关于浙大设计
关注浙大设计的同学一定听过“创新设计”一词。我们的路院士提出：提升创新设计能力，对于落实创新驱动发展战略，提升中国制造的竞争力，加快从“制造大国”向“创造强国”转变有着重要意义。因此，从某种程度上说，浙大设计是创新设计的理念的实践者，推动者，浙大设计培养的也是更偏向于行业、产业等宏观建设方面的设计人才。
其实现在很多高校的设计相关学科可以分为两大类，一类依然是以传统艺术教育方式为主，是比较偏艺术类；而另一类是结合一些传统工科学科，做一些前沿性的交叉研究。早前的浙大设计同样是艺术教育的培养方式，但随着学科的建设和变革，现有浙大设计明显属于第二种类型，它并不完全脱胎于已有的艺术教育学科，因此大家也能明白为啥浙大没有一个设计学院，设计学科分布在各个学院之下（例如计算机科学与技术学院、软件学院、工程师学院、艺术与考古学院），具有非常强的工程性质。了解这些点，大家就能明白为什么浙大设计的考题和传统设计类考题为什么不一样。
02*
设计为何会卷入ai的漩涡？
2.1. 内容生产方式的变化
人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代和60年代，当时科学家们开始研究如何构建能够模拟人类思维的计算机程序。直到最近几年，ai才真正变得火起来，而chatgpt的火爆进一步引起了全球性的关于ai的话题。 在众多的ai应用场景中（例如数据分析与预测、自动驾驶、图像识别等）aigc是当下各行业关注的热门赛道，也是大众最直接能接触到的一个应用方向。我们以前都听过pgc、ugc等词汇，它们都指的是某种内容生产方式。按照一个路径的发展，我们大致可以将内容生态的发展则可分为四个阶段：专家生成内容（professionally-generated content，pgc）、用户生成内容（user-generated content，ugc）、ai 辅助生产内容（ai-assisted generated content）及 ai 生成内容（ai-generated content，aigc）,目前我们仍处于一、二阶段为主，第三阶段为辅的境况。
pgc 一般是指由专业化团队操刀、制作门槛较高、生产周期较长的内容，最终用于商业变现，如电视、电影和游戏等。 ugc 则模糊了消费者与生产者间的界限，平台将提供创作工具，生产者可为用户本身，降低了生产门槛，提高了内容生态的繁荣度，例如短视频。
“aigc”则 是指”ai生成内容”（artificial intelligence generated content），通过人工智能技术生成的各种形式的内容，包括文本、图像、音频和视频等。它的出现主要为了解决以下问题和需求：
1.提供高质量和专业化的内容，弥补ugc和igc在质量和专业性方面的不足；
2.满足大量且多样化的内容需求，以满足数字化时代对内容的快速增长需求；
3.实现个性化和定制化的内容生成，以满足用户特定的兴趣和需求；
4.节省时间和成本，通过自动化生成内容来提高效率和生产力。
总的来说就是aigc的生产方式对本身依赖内容来体现自身价值的一些从业者来说会造成一定的影响，而设计行业、设计师恰恰就是严重依赖设计内容、设计成果的。因此，aigc一定会对现有的设计流程、设计工作模式产生巨大的影响，这也是我们现在的设计师必须意识到的问题。
2.2. ai当前能替代设计师吗
讨论这个之前，我们可以简单罗列一些现有的aigc给设计工作带来的改变：
1.创意灵感和设计探索：aigc可以为设计师提供创意灵感和设计探索的资源。通过学习大量的设计作品和风格，aigc可以生成各种创意设计方案，为设计师提供新的思路和启发。
2.设计自动化和辅助设计：aigc可以通过自动生成设计元素、布局和样式等，实现设计的自动化和辅助设计。这可以提高设计的效率和生产力，让设计师能够更快速地完成重复性和常规性的设计任务。
3.设计个性化和定制化：aigc可以根据用户的需求和偏好，生成个性化和定制化的设计作品。这使得设计可以更好地满足不同用户的特定需求，提供更具个性化的用户体验。
4.设计评估和优化：aigc可以通过模拟和分析设计方案的效果和反馈，提供设计评估和优化的指导。这可以 助设计师更好地理解用户需求和设计目标，并进行相应的改进和调整。
5.设计与其他领域的融合：aigc可以与其他技术领域，如虚拟现实（vr）、增强现实（ar）和物联网（iot）等结合，实现设计与科技的融合。这将开辟新的设计可能性和创新方向，推动设计行业的发展和演变。
看上去好像ai能代替设计师完成大部分工作了，但真的是如此吗？简单举一些例子，大家应该也都尝试使用过midjourney、dream studio、gpt4等来生成内容，辅助自己的工作。但是大家有没有发现，在一些非常具体的设计要求和内容上，ai目前是无法准确理解人的需求和要求的。
例如身为一个交互设计师，它并不能直接理解我给它的需求文档，它只能在某种程度上满足我提出的部分关键词需求，生成一个大致的内容供我参考，稍微有点设计经验的设计师认真看一下生成的内容就可以在其中发现很多毫无头绪的错误。
在下图中，我们在即时设计中提出了“一个提供小众旅游景点分享的app，要求带有聊天和社区功能”的需求，虽然最终生成的稿件很规范，乍一看很舒服，但细看会发现一个页面中承载了太多功能，没有做功能和层级的划分，这是简单的把我提出的需求罗列呈现在一个页面之中。
目前的aigc（ai生成内容）技术还不能完全替代设计师。尽管aigc在设计方面取得了一定的进展，但设计师的创造力、审美眼光和专业知识仍然是不可替代的。主要可以概括为以下几点：
1.创造力和创新性：设计师具有独特的创造力和创新性，能够提供新颖、独特和具有情感价值的设计方案。aigc目前还无法完全模拟和替代人类的创造力。
2.情境理解和用户体验：设计师能够通过深入理解特定情境和用户需求，创造出更贴合用户体验和情感共鸣的设计作品。aigc在情境理解和用户体验方面的能力还有待提高。
3.专业知识和技能：设计师通过专业的培训和实践积累了丰富的设计知识和技能，能够综合考虑诸多因素，如功能性、可持续性、人机交互等，进行有效的设计决策。aigc目前还无法具备设计师的广泛专业知识和技能。
03*
设计师如何做出改变
尽管aigc目前无法完全替代设计师，但它可以作为有益的工具和资源，为设计师提供创意灵感、辅助设计和增强设计流程的效率。如同上面的案例中，midjourney已经在某种程度上取代大部分的绘画工作，而培养一个差不多水平的绘画师所要的时间是以年计的，况且人工的产出效率要远远低于ai。
再如上面交互界面设计的案例中，虽然生成的界面有很多问题，但如果将其生成的界面结构作为一种参考，可以大大减少设计师的生产时间，我们可以在ai的基础上进行修改。再或者，我们可以将各种aigc工具混合使用…是否可以产生更多意想不到的效果？
因此，设计师可以将ai技术视为合作伙伴而不是竞争对手。通过发挥自身的优势、持续学习和创新，设计师可以在与ai技术的协作中保持独特的价值，为用户创造更好的设计体验。除了图像方面的应用，aigc同样可以运用生成别的内容，例如文本、音频、视频等。文本方面，aigc可以生成各种类型的文本，包括新闻文章、故事情节、产品描述、广告文案等。它可以根据给定的提示或主题，自动生成连贯、流畅且语法正确的文本内容；它还可以提供创意灵感、扩展思路和提供相关的信息， 助作者更快速地产生内容，并提供语法和风格的建议等。
视频方面，想必大家都在手里用过自动剪辑相关的软件。软件可以自动把你生成和编辑视频内容。它可以将图片、音频和文本等元素结合起来，生成具有连贯剧情和专业效果的视频。
以上都是一些已经有广泛应用的方面，那除了这些之外呢，是否有更多的应用场景等待我们去发掘？我们此时可以回到第一个问题：什么是设计学？设计是在科学发明的基础上，利用已掌握的技术，例如现在出现的各类ai技术，发挥设计师本身的创新能力，创造性地组合并赋予物体舒适的功能和优美的形式，以满足人们的需求和创造活动，或为用户提供更好的服务体验。
总的来说，不求变化的设计师终将被淘汰。积极接受和拥抱新理念和技术，如何更好地掌握新设计方式，创造更多新产品和服务，才是我们当下设计师应该思考的问题。
这里给大家举一个最新的研究案例：
大家应该都使用过数绘板或ipad进行绘画，虽然绘画的过程中软件可以通过压力检测来模拟画笔的粗细，通过高刷新率来快速跟踪画笔，使绘画过程尽量接近真实绘画，但笔与交互界面的接触始终是刚性的，而真实的绘画过程中，我们的画笔与纸面的接触多半是软性的，这种被动感受是在ipad等的绘画过程中难以模拟和感受。
那大家是否想过可以通过某种方式在数字系统中来模拟这种传统绘画的感受呢？andreas rene fender等人收录在chi（computer human interaction conference）中的研究成果提出了inffinitepaint系统，一个在真实纸上用真实的湿画笔支持虚拟现实中的数字绘画的系统。使用特殊的纸张，当它与水接触时变成黑色，干燥后再变成空白。相机通过捕捉一些临时画笔，经过ai将其数字化，从而在vr空间内模拟实际绘画的感受，并对此做了测试。测试者无需颜料，只需一个临时画笔，即可在无限的纸张中进行类似于真实的绘画。
其使用过程和效果如下图所示：图片引自：fender a r, roberts t, luong t, 等. infinitepaint: painting in virtual reality with passive haptics using wet brushes and a physical proxy canvas[c/ol]//proceedings of the 2023 chi conference on human factors in computing systems. new york, ny, usa: association for computing machinery, 2023: 1-13[2023-05-07].
通过这个案例，大家可以初步了解通过现有的技术，去联想、创造更多可能的应用的过程。对这个研究主题是否有一些印象？没错，ai绘画就是我们2022年890快题考试的主题。
04*
考试变动解读
4.1. 变化一览
接下来就是关于浙大设计考试内容变动的解析，同学们这两天应该都知道了，736变化很大，337小小变动。简单概括一下就是以下三点：
（1）736删除了《设计史论与趋势》、《设计构成》部分，保留了《设计方法与理论》，新增《python基础》（从原来的3选2，直接变成了2个部分，每个部分75分）；
（2）736的《设计方法与理论》列举了智能设计技术、快速原型技术；
（3）337第四部分的设计前沿与趋势，强调了人工智能技术相关内容；
其实第二、三点的内容变化不大，我们之前的教学中就已经强调这一块了，课程更新后我们会把智能设计这一类的知识单独汇总起来，作为强化学习。变化最大的还是第一点，也就是要考python了！！！
4.2. 为什么是python？
哪怕是没学过编程的同学应该都听过python！简单来说，它有两大特点：
（1）其作为aigc领域最常用的编程语言之一，拥有丰富的机器学习和深度学习库，如tensorflow、pytorch、keras、scikit-learn等，这些库提供了强大的工具和算法，方便开发者实现各种aigc模型和算法；
（2）简洁而易读的语法：python语言具有简洁、易读的语法风格，使得编写和理解aigc代码更加直观和高效。python语法的可读性使得团队协作更加容易，同时也降低了学习和上手的难度。咱就拿输出“hello world”在python, java, and c++的例子，来快速对比看一下，它到底简单在哪：
4.3. python怎么学？
·学习路径
python整体的学习路径大概是怎么样的，我应该学到什么程度，这一定是大家最想知道的。这里给大家推荐一种学习路径，大致分为4个阶段:
(1)python编程基础: 包含从python安装、开发工具使用、变量、表达式、数据结构等一直到函数和对象的学习过程。这部分跟着网上的优秀资源或者跟着我们的老师一起学都行，比较简单，没有什么难度，下面的很多资源给到大家;
(2) python进阶内容: 模块、包、文件操作、函数进阶、正则表达式等的内容；
(3)项目实战: 包含web开发、网站数据爬虫、数据分析、人工智能等小项目实战内容，了解应用场景，学会如何使用;
(4)前沿应用:主要是学过以上各应用方向之后，对一些常用的类库进行了解，知道当前的一些前沿研究成果和应用；
·推荐的学习资源其实考纲已经推荐了一本参考书:
《py
thon程序设计 (第2版) 》陈春晖、翁恺、季江民，浙江大学出版社，2022年
其在mooc上还有对应的视频课程: https://www.icourse163.org/course/zju-1206456840
但作为moc的课程，其课程时间较短、实践内容较少，后期项目实战也很少，不太建议大家去学习，学习编程还是需要大量地去直接敲代码才行。它作为最两年最火的编程语言，网上有太多优秀的教程了。这里就给大家推荐些学习平台。
·视频类：
1.黑马程序员600集 python 教程：
https://www.bilibili.com/video/bv1ex411x7em (比较全面，基于 linux 环境学习，以 pvthon 基础 + 面向对象为重点，还包含一部分游戏开发)
2.千锋教育 700 集零基础 python 教程：
https://www.bilibili.com/video/bv1r7411f7jv (非常全面，基础、web 开发、爬虫、数据分析、a 基础都讲了，例子也很丰富）
·文档类：
csdn学院: https://edu.csdn.net/course?key=python
python123: https://www.python123.io/python
开发者社区: https://www.pythontab.com/
菜鸟学习网: https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
w3school: https://www.w3school.com.cn/python/index.asp
还有一个python的官方文档: https://docs.python.org/zh-cn/3/(这个可以作为一些问题查找的万能入口，但只适合作为查询，不适合作为学习教程)
·书籍类：
如果有些不喜欢看视频的同学，那就给大家推荐两本适合入门的书籍，跟着书本和配套视频去一页页敲即可；
1.《笨办法学python 3》
2.《python从入门到实践》
·学习中可能会碰到的问题
其实有一定基础的学生学这些肯定都没有问题，比起别的编程语言，python非常适合入门。但是对于一些没有基础的同学，跟着视频或者老师去敲代码肯定没有问题，怕的就是一旦碰到问题自己解决不了，哪怕自己装了代码纠错的插件还是找不到问题在哪，然后就卡在那半天，比如自己少打了半个“括号”怎么也没发现..然后停滞了好久，又或者是运行的时候一堆报错。大家都要做好这些心里准备，那我们课程也会给大家安排老师进行解答，带大家敲代码的同时， 助大家解决一些自己无法搞定或发现的问题，这个才是重要的，而代码教学本身其实网上的资源已经足够好了。
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学生留言高频问题解读
考试内容改革消息发布后，真是几家欢喜几家愁，大家的反应无非可以概括为以下两种:
1.本来选的736，但是自己没相关编程基础，不知道要不要继续学，或者换方向;
2.本来不是选736的，但是原来是计算机相关专业的，想换到736方向来；
那为了更好的解答大家的困惑，让大家早日稳定目标，安心学习。我们在群里收集了大家的困惑，这里选取一些高频问题，一一为大家进行解答。
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