正文
在复杂设计场景中，比如汽车空气动力学优化，AI 能够瞬间模拟上百种设计方案，并筛选出最优解。这种能力让设计师可以在更短时间内获得可靠的数据支持，为决策提供有力保障。
二、设计思维方法框架下的 AI 与人类设计师的协同互补
设计思维的五大阶段为我们提供了人与 AI 协作的清晰路径。以下是每个阶段的协作方式及价值。
（一）同理心（Empathize）阶段：情感深度与数据广度的结合
设计思维的第一步是站在用户的视角，理解他们的需求和感受。
• 设计师的角色：
设计师通过用户访谈、现场观察等方式，深度挖掘用户的情感动机和行为模式。这种面对面的交流能捕捉到数据背后更微妙的情感诉求，比如一丝犹豫的表情或语气中的无奈，这些信息是 AI 难以直接感知的。
• AI 的优势：
AI 可以通过自然语言处理技术快速分析海量的用户评论、调查问卷和社交媒体内容，将分散的信息整理成有意义的洞察。例如，AI 能发现某款健身应用的用户普遍提到“坚持不下去”的问题，从而为设计师提供研究方向。
-
发散价值：
AI 可通过自然语言处理（NLP）技术分析社交媒体评论、用户反馈和问卷数据，生成全面的用户画像和情感图谱。比如：在智能穿戴设备的设计中，AI 可从数十万条用户评论中发现，用户最关心的问题包括续航能力和佩戴舒适度。
-
聚焦价值：
AI 的数据分析能力能帮助设计师优先关注最重要的问题，并快速识别核心需求。比如：AI 汇总发现，“佩戴舒适度”问题的反馈占比高达 65%，为设计师提供明确方向。
• 协同互补策略
设计师可以通过 AI 确定“问题的大方向”，然后通过面对面的同理心交流补足情感上的细节。比如，在健康设备设计中，AI 告诉我们“用户需要安心感”，设计师则通过访谈了解到他们喜欢“温暖的语音提示”。
（二）定义（Define）阶段：精准定位问题与战略洞察
定义阶段的目标是将广泛的洞察转化为具体的设计挑战，确保后续的工作聚焦于解决核心问题。
• 设计师的角色：
设计师综合用户研究结果，洞察问题的本质，并提出具体的设计挑战。这一过程需要跨学科思考能力，比如如何在技术限制下实现用户期待，或者如何平衡功能与美学的关系。
• AI 的优势：
AI 利用大数据建模技术，将复杂问题解构为多个关联模块，并帮助优先化最紧急的任务。例如，在医疗产品的设计中，AI 可以识别出哪些功能对提升患者体验最重要，从而辅助设计师定义设计目标。
