Gen AI赋能海尔越迁下一代创意设计。

不要错过任何技术变革的快车，这大概就是刻在海尔骨子里的东西。随着海尔集团六次战略变革，海尔创新设计中心经历了多次升级，包括从过去的工业设计中心升级到创新中心，再到数字化和智能化。随着 AI 兴起，通过应用生成式 AI 技术，海尔创新设计中心开启了向“智能化”转变的旅程。

尽管导入时间只有两年多，但影响却是越迁式的：流程加快——借助 AI 对工作流程进行技术优化，提高业务响应速度，使创新节奏更快；优化团队资源——促进团队结构调整，释放人力资源从事更具创意和价值的工作，激发团队创新潜力；协同高效——提高了内部环节和与外部合作的协同效率，为企业发展注入了新的动力，引领了行业的创新趋势。海尔创新设计中心如何抓住机遇，在这种变化中解决了哪些问题？ ?

2005 2008年，海尔创新设计中心开始了意义深远的第一次转型——从过去的工业设计中心大步走向创新设计中心。这种转型背后有很多促进因素。据海尔智佳副总裁、海尔创新设计中心总经理吴剑介绍，随着互联网变革的汹涌，公司意识到传统工业设计的局限性，传统工业设计更加注重产品造型和美学，必须突破创新。一方面是深入用户洞察，精心打造品牌；另一方面，覆盖采购、制造、营销、销售甚至售后服务的全过程，成为全方位赋能企业的关键平台。

第二次转型是将数字化置于重要的战略高度。海尔创新设计中心的数字化探索可以追溯到 1998 年，从建立 OA 从提高系统工作效率开始， 2007 年借助 ERP 系统成功地打通了各个环节的设计和流程。数字经验和能力沉淀， AI 引进和发展技术提供了坚实的支持。在全球市场竞争中，通过降低创新工作的不确定性，提高全球设计效率和能力，为企业赢得先机。

随着 AI 随着技术的兴起，海尔创新设计中心对这一趋势信号进行了敏锐的捕捉，尽管它一开始只被视为一种自动化工具，用于规避各种风险，提高工作效率——当时，公司在全球化的复杂过程中面临着用人问题、提高效率瓶颈、应对突发事件的压力等诸多挑战。，并引入 AI 这种工具已经成为一种有效的对策。后期通过与亚马逊云科技的深度合作，逐步实现了从简单工具到类人助手的重大转变，为创新中心的工作注入了强大的动力。

海尔创新设计中心在特定的业务运作中，面临着一系列复杂而棘手的问题。每一年都有大量的创新方案概念需要处理-近 8 一万个方案就像大量的数据洪流，给设计部门带来了巨大的挑战。传统的用户调查方法显得有心无力，其成本高，需要大量的人力、物力和时间资源。准确性也不能保证，往往由于样本偏差或调查方法的限制，无法牢牢把握市场趋势和客户需求。整体性也存在不足，难以覆盖不同国家、不同消费者的多样化需求。

以消费者的研究和市场洞察为例。传统的方法通常需要几个月的时间来收集数据，如问卷调查和现场采访，然后进行繁琐的分析和整理。过程漫长，结果落后。通过与亚马逊云科技的合作，情况发生了根本性的变化。海尔创新设计中心在海外地区的使用 Amazon Bedrock 调用行业领先的大语言模型，深入挖掘和准确分析大量用户研究数据，可以在短短几个小时内得出准确的结论，高效完成用户画像。比如在确定卡萨帝未来的用户特征和高端空调的目标用户时，该模型可以准确分析客户的年龄、性别、消费习惯、喜好等多维信息，为产品设计和市场定位提供坚实的依据。

就设计过程而言，效果同样显著。平面设计等工作充斥着大量的重复性工作，如产品包装上的标签排版、宣传海报的基本格式设计等，这些工作既机械又耗时。与此同时，依靠人工管理审核的节点很多，每个环节都需要人工层层把关，不但容易出现人为错误，而且导致整个过程冗杂拖沓。尽管以前使用过一些工业软件，但大多数只能进行相应的自动批处理，缺乏像人类设计师那样的自主学习和管理能力。例如在包装箱设计场景中，虽然有明确的业务规则和标准，但仍然需要大量的人力来进行排版，效率不高。

与亚马逊云科技合作，成为解决这一问题的关键转折点。利用亚马逊云技术，海尔构建了渲染农场的高效渲染器。 Amazon SageMaker 在线模型训练与管理能力，结合自身业务特点，打造专属小型模型。这个措施提高了渲染效率——原本需要几天才能完成的渲染任务，现在可以在短时间内完成，缩短了产品设计周期。就数据处理而言，实现了“一票到底” ( 也就是说，全面管理人员效率，实现价值的全过程追溯 ) 到了“一模到底” ( 保证 3D 在整个商品过程中，数据无缝贯穿 ) 的优化。这样不仅加快了产品的产出速度，而且提高了整体的设计效率和质量，使设计方案更符合市场需求，提高了产品的竞争力。

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通过与亚马逊云科技的深度合作，海尔逐渐实现了从简单工具到类人助手的重大转变，为创新中心的工作注入了强大的动力。

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AI 技术有助于实现对海量数据的深入挖掘和分析，可以为产品设计提供准确的支持，使设计决策更加科学。借助亚马逊云技术，海尔创新设计中心在数据管理方面有了深入的提升， 3D 以数据为核心，“一模到底”，完成了数据在各个环节的无缝连接和实时共享，防止数据孤岛和无效劳动。介绍 AI 之后，风险应对能力激增，可以提前了解市场形势和潜在风险，通过数据分析预测消费者需求趋势和行业竞争趋势，从而提前调整战略和产品规划。

在加速过程方面取得了显著成效。在过去，商品通常需要很长时间，从最初的创意构思到最终上市。 18-24 月度周期，在此期间面临着许多风险，如市场形势、竞争加剧等，而现在，归功于 AI 在技术的强大帮助下，这个周期被大大缩短 12-16 一个月内，商品能更快地推向市场，迅速响应消费者的需求。

突出了团队资源优化成果。工作结构发生了深刻的变化，以平面设计工作为例，大量的重复性劳动工作被改变。 AI 有效替代，相关人员数量大幅减少。释放出来的人力资源可以重新部署到更具创意和价值的工作岗位上，充分展示了员工的创新潜力。同时，AI 自动化过程的引入简化了一些管理审计节点，减少了繁琐的人工控制，进一步提高了团队的整体工作效率和活力，使团队能够更加关注创新和核心业务。

高效率的协同成为新的亮点。各部门和外部合作伙伴之间的顺利合作得到了全面提高。通过亚马逊云科技提供的解决方案，数据在各个环节之间的共享和交互变得更加及时准确。例如，设计部门与采购制造部门之间的信息流通速度明显加快，有效降低了沟通不畅导致的成本增加和偏差。

生成式 AI 技术让海尔创新设计中心受益匪浅，那么下一步该如何推进呢？吴剑说:“在日常使用中，系统将继续学习客户的生活习惯。”下一代创意设计以智能化为核心，借助生成式 AI 技术的深度融合，将设计过程提升到了一个全新的水平。以智能家居场景为例，智能设计将超越设备简单互联的方面。

与基于工业软件系统甚至在线合作系统的数字化和智能化不同，智能化意味着系统可以深入洞察用户需求的细微变化，如深度学习、大数据分析等。它不仅满足了用户明确表达的需求，而且探索了隐藏的、不可言说的期望。同时，它可以准确理解复杂领域的模型，使系统在设计过程中能够进行全局优化、无缝连接和协同运行。

基于这种认知，海尔创新设计中心一方面通过与亚马逊云科技等技术供应商的合作，积极探索和实践智能设计，构建全方位的智能设计生态。另一方面，创新设计中心还注重跨领域合作，联合心理学家研究客户情感感知模型，与环境科学团队探索环境因素对用户体验的影响，不断创新智能设计的边界。

海尔智家副总裁

海尔创新设计中心总经理

吴剑

邓勇兵｜文 李全伟｜编辑

《哈佛商业评论》中文版邓勇兵特邀撰稿。

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