湖南大学设计艺术学院面向招生阶段的考生与社会各界，开展各模块方向的介绍
·智能装备与出行设计
Intelligent Equipment and Smart Mobility Design
·未来终端与服务设计
Future Terminal and Service Design
·数字文化创新设计
Digital Cultural Innovation Design
·可持续与生态设计
Sustainable and Ecological Design
01 模块方向介绍
创新驱动装备强国，设计赋能智慧出行，本模块针对航空、航天、航海、高端装备、智慧出行、智慧生活，以设计赋能产业和服务社会。依托数据、理论、平台三大基座，从数智赋形到场景创新、从体验感知到前瞻系统，构建基于数智技术的智能装备与出行生态，培养从品牌感知到复杂系统整合的全链路设计能力。
模块四大研究方向
数智赋形：以品牌基因、形性协同与材料工艺，支撑智能产品造型及品质研究
场景创新：以可信交互、场景叙事与用户数据，驱动人车及智能终端场景创新
体验感知：围绕感知、认知与系统体验，开展整合设计、量化评价及舒适性研究
前瞻系统：面向未来深空深地深海等装备升级，探索人智协同下智能载体的前瞻演进
02 模块导师介绍
模块导师合影
模块硕士导师名单：赵丹华（模块负责人）、王巍、刘永红、易军、余从刚、谭征宇、马超民、李辉、罗建平、姬鹏、曹立雄、钟鸣、栾之珑、陈菲、黄春喜
03 学术科研介绍
《具身智能下产品触觉舒适性评价与设计研究》
国家社会科学基金艺术学项目
项目负责人：王巍
具身智能（embodied AI）强调智能体可以像人一样感知理解周边物理世界信息并与其交互，将深刻改变智能产品形态与人的使用方式。触觉作为人与人工物及周围世界交互的重要感官通道之一，具有独特的生理心理及艺术感知特点。实体界面作为具身智能下产品触觉交互的主要载体，其舒适性受物理形态、材质纹理、操作行为、环境因素等多方面的影响。针对产品触觉舒适性及其实体界面设计的研究，对于探索具身智能发展下的产品设计理论与方法具有关键作用。同时，随着“AI+”成为学科交叉与产业发展的新引擎，本研究从艺术科学的视角为人工智能、机器人与认知科学等交叉发展提供外延支撑。
本项目系统性地研究以人为中心的舒适性理论体系与多层次评价维度。构建全面覆盖产品触觉舒适性内涵的多层次、多维度评价体系，解析具身智能技术驱动下人机交互与人智协同的影响机制，建立融合主客观因素的具身智能产品触觉舒适性评价原则。在设计方法部分，构建实体界面的多维设计空间与结构化知识图谱，形成具有指导实践价值的具身智能产品实体界面设计策略。研究成果不仅将扩展艺术设计、认知科学、信息科学等领域对触觉人智交互机制的理解，还为未来人工智能实现更自然、高效、宜人的人机协作提供理论基础和指导框架。
《面向智能交互产品的创意服务设计技术与平台》
国家重点研发计划项目
项目负责人：刘永红
项目研究将按照“数据-工具-平台-应用”四个层次展开，创建“海量数据驱动-智能设计决策-云端创意生成-虚拟孪生评价-云生态柔性制造-CPSS 精准营销”的全价值链创意设计服务流程，构建以设计大数据为驱动的设计创新模式。项目成果围绕“设计定义—设计分析—设计生成—设计营销”四大阶段，体现出“面向智能交互产品的创意服务设计与平台”在专业场景构建、用户行为建模、设计决策分析，人因、美学评估，AI智能生成设计、营销策略支持等方面的综合能力。平台已在小米、京东、迈瑞等企业开展应用示范，并接入京麦、淘宝千牛等平台，累计服务中小企业超过千家，显著提升其设计效率与市场响应速度，显示出良好的产业化潜力与推广前景。
《面向工程机械的人机融合操控关键技术研究》
湖南省重点研发计划项目
项目负责人：刘永红
项目面向大型施工、抢险救灾、应急排爆等复杂场景下工程机械远程操控中环境信息获取不充分、机械反馈实时性不足、人机交互不直观等关键问题，重点开展远程及现场环境感知、变阻尼操控与低延时高带宽控制、多模态多通道反馈及人机融合操控评价研究，探索“人—机—环”协同的一体化感知、交互与操控机制，提升复杂环境下工程机械远程作业的实时性、精确性与操控体验。
相关成果可服务工程机械复杂场景下的远程操控与智能作业，并通过典型产品验证、人机交互优化及设计评价标准构建，推动工程机械由传统操控向智能化、人机融合操控升级，为工程机械产业高端化、智能化、融合化转型提供技术支撑。
《座舱舒适人因系列研究》
产学研项目
项目负责人：赵丹华 马超民
围绕打造符合全球不同地区出行用户价值观的 "舒服车" 这一目标，我院目自 2024 年启动，向全球出行价值定义提出全球出行价值观的探索与定义、中国用户汽车前舱的人因研究、前舱 "格" 与 "局" 的系列设计研究项目。连续三年形成了从全球视野到中国本土、从价值理念到人因落地的完整研究脉络。该系列研究从全球文明视野下的出行价值定义出发，逐步落地到中国用户前舱舒适度的量化评价，再延伸至信息展示布局的未来探索，形成了 "价值 — 人因 — 交互" 逐层递进的研究体系，为 "舒服车" 的设计实践提供了从理念到方法的系统性支撑。通过与相关出行企业围绕实际课题开展合作，推动研究成果转化为产品改进方案。相关设计成果获国内外等多项设计赛事荣誉。
04学术论文介绍
Investigating diverse Trace motion patterns as informative cues in the far periphery
（探索多种轨迹运效样式作为远周边视觉区的信息提示线索）, International Journal of Human-Computer Studies, 2026
原文信息：Song, F., Gao, X., & Wang, W. (2025). Investigating diverse Trace motion patterns as informative cues in the far periphery. International Journal of Human-Computer Studies
本研究验证了远周边视野（≥60° 离心角）下轨迹运动模式用于传递次级任务信息的可行性。实验在 60° 离心角条件下测试几何形状与方向线条轨迹感知，10° 尺寸时二者识别准确率分别达 92.7%、95.7%。模拟驾驶场景将 22 种轨迹模式与闪烁提示对比，轨迹模式整体更易察觉理解、视觉舒适度更高，对主任务干扰更小；但它紧急提示显著性不足，几何类轨迹会带来一定分心。研究证实多样轨迹运动可在远周边有效编码信息，为混合现实、空间计算、车载周边显示的动态图形设计提供依据。
Mitigating psychological discomfort during automation error: A mixed methods research
（缓解自动化错误期间的心理不适：一种混合方法研究），Applied Ergonomics
原文信息： Chen, Z., Tan, Z., & Luo, P. (2027). Mitigating psychological discomfort during automation error: A mixed methods research. Applied Ergonomics
当自动化错误进入自动驾驶座舱，其影响并不止于一次急刹车带来的体感冲击，也可能进一步改变。团队聚焦缓解乘员在自动化错误期间的心理不适，将四种恢复策略（解释、道歉、承诺、否认）与两种语音风格（机器式、拟人式）开展混合方法介入研究。
研究发现，解释与承诺最能同时修复感知安全与愉悦感，机器式解释在安全维度得分最高，拟人式承诺在愉悦维度得分最高；否认则持续削弱乘员体验。同时，拟人式道歉的差异揭示出，自动化出错后的恢复沟通并非 "说比不说好" 的简单命题，而是涉及策略内容与表达风格如何协同、认知需求与情感需求如何权衡的重新协商。
由此，团队将研究问题从 "系统出错后是否应该说话" 推进到 "说什么与怎么说如何共同塑造心理舒适"，并提出恢复沟通应从单一"发声"转向内容-风格匹配的"协同表达"视角：信息型策略适配机器式理性表达，承诺型策略可借拟人式增强真诚感，而道歉在高风险场景下需谨慎使用，为自动驾驶出错后的人机交互设计与心理舒适干预提供新的设计研究路径。
Nextpit Scenario Vision (NSV): a Co-design Method of Future Scenario Transition and Integrating Stakeholders for Intelligent Cockpits
（NSV：面向智能座舱未来情景转化与利益相关者整合的共创设计方法），CoDesign 2025
原文信息：Wang, B., Zhao, D., & Jiang, B. (2025). Nextpit Scenario Vision (NSV): a co-design method of future scenario transition and integrating stakeholders for intelligent cockpits. CoDesign
面向智能座舱未来情景设计中的多利益相关者协作与复杂信息转化问题，研究提出 Nextpit Scenario Vision（NSV） 共创设计方法。该方法以设计师为组织与转译核心，将KOC、KOL及企业人员纳入协作网络，使用户经验、行业知识、技术趋势与政策信息共同参与情景生成。
NSV构建“情景发散—访谈共创—情景表达”三阶段流程：通过Brainstorming与“8 Experience Processes”拓展初始机会，借助Co-creation Board与Future Triangle提炼用户痛点、未来期望和技术驱动力，再利用Future Wheel关联跨领域信息、行为与技术，推动基础情景向完整方案转化。
研究以华为L4+智能驾驶项目进行验证，通过多方协作将多元用户经验、技术趋势与政策视角转化为未来情景与创新机会，为企业形成面向L4+的场景储备、技术探索与前瞻决策依据。结果表明，NSV能够能够提升复杂问题中的知识整合与协同决策能力，并支持未来洞察向可表达、可讨论的设计情景持续转化。
Investigating the Mechanisms of User Attention Allocation and Interface Interaction Evaluation Across Different Running States
（探究不同运动状态下用户注意力分配机制与界面交互评价）， Ergonomics
原文信息： Chen, Q., Liu, Y., Fang, P., & Yin, Y. (2025). Investigating the mechanisms of user attention allocation and interface interaction evaluation across different running states. Ergonomics
当前运动交互设计领域的研究侧重界面优化，但对不同运动状态下的用户注意力分配机制仍缺乏充分认知。本研究针对静立、慢跑、快跑三种跑步机运动状态下的用户注意力分配特征与界面评价展开探究。16名受试者完成了四种界面布局下的视觉任务，研究通过脑电图、眼动追踪技术与主观评分采集多模态数据。
研究结果表明，运动状态会改变注意力分配模式：随着运动强度提升，用户注意力会显著向界面中心区域与核心运动指标偏移；运动状态会对操作绩效产生负面影响，该效应在快跑状态下最为显著，但不会直接影响用户对界面的主观评价。重要的是，该研究还发现，界面评价的差异更多由用户的操作经验决定，而非运动状态本身。这提示设计策略应优先考虑感知清晰性、交互效率以及在不同身体状况下注意力的稳定性。
本研究提出的动态认知资源分配模型，为开发适配高强度运动环境下的运动自适应界面提供了实证依据与实践指导。未来的研究应探讨各种设计元素对人类心理和行为的影响，以指导交互设计、优化注意力分配并减轻认知负荷。
05 职业发展介绍
模块注重面向高端装备与智慧运载产业培养具有跨学科能力的创新设计人才。毕业生职业发展方向广泛覆盖新能源智能汽车、轨道交通与航空航天、工程机械与特种装备、机器人与先进制造等领域，主要从事交通工具造型设计、智能座舱体验设计、装备系统创新设计、CMF 与人因工程研究、装备交互设计、出行系统规划以及高端装备产品研发等相关工作。
初审：赵丹华
复审：张朵朵
终审：袁翔
