自19世紀工業革命以來，工業設計始終扮演著連結技術創新、社會需求與美學價值的關鍵。當前工業設計正歷經由AI驅動的第3次典範轉型。
2020年，Autodesk推出的生成式設計（Generative Design）系統，透過演算法迭代優化結構與用料，已成功應用於航空部件的輕量化設計。隔年Adidas 的 Futurecraft.Strung 運動鞋則結合機器學習分析生物力學數據，實現織物結構的客製化生產。
這類技術不僅將原型開發週期縮短50％，也重新定義了「設計智慧財產權」的概念——當AI生成的設計超越人類直覺時，設計師的角色轉變為「演算法策展人」，並須建立可稽核的AI協作流程，以回應倫理挑戰。
應設產業級平台、納入AI審計框架
面對AI驅動的設計浪潮，台灣產業憑藉在半導體與醫療硬體上的技術優勢展現出轉型潛力。2022年，台積電的3DFabric技術促進異質晶片整合，為智慧物聯裝置的微型化奠定基礎；次年，佳世達的AIO智慧手術室則整合機械手臂與AR導航，展現醫療設備系統化創新的可能性。
然而，根據工研院（IEK）2021年報告，台灣中小企業普遍面臨數位轉型投資不足與跨域人才短缺的挑戰。台灣設計研究院即借鑑荷蘭Eindhoven設計學院的「AIoT＋Design」產學合作模式，倡議培育兼具演算法素養與人文價值的T型人才。
未來，台灣應聚焦2項策略：其一，建立產業級「生成式設計平台」，將晶圓製造的技術優勢延伸至AI驅動的產品開發；其二，推動「倫理嵌入設計」（Ethics by Design）認證制度，參考Floridi等人所提出的AI審計框架，將透明性與可解釋性納入設計規範。這不僅是技術挑戰，更是對設計師社會角色的根本重構——從消費推手轉型為科技倫理的守門人。
須符永續原則、釐清人機邊界
當Autodesk工程師與空中巴士團隊運用生成式設計打造仿生機艙隔板，成功減少45％的材料用量，也象徵AI從輔助工具演化為「共創主體」，重新定義「創造力」的本質。這股「演算法轉向」（Algorithmic Turn）正將工業設計推向科技與人文的交會點——設計師需在AI追求效率的邏輯中，重新確認人類價值的不可替代性。
生成式設計的普及正顛覆傳統「問題定義—方案產出」的線性流程。Nike Fit 系統便是案例之一，透過3D足部掃描與機器學習，在15分鐘內即可生成專屬鞋楦模型。這種「超個人化設計」（Hyper-Personalization）代表設計正邁向「動態適配」的新階段。
然而，效率提升也帶來「黑箱化」的風險——當演算法可自主產出上千個設計方案，如何確保其符合永續原則？又該如何釐清AI與人類設計師的責任邊界？
MIT Media Lab 的「生物融合介面」（Biohybrid Interfaces）提供了新思維：研究團隊將真菌菌絲體的生長模式轉化為生成式AI的訓練參數，使其降解速率能與產品生命週期精準對應。此案例顯示，AI技術的倫理風險應從源頭進行「價值嵌入式設計」（Value-Embedded Design）。
台灣在AI驅動設計的全球競賽中，具備「硬體—軟體」整合的獨特優勢。台積電3DFabric 的異質整合能力，使設計邏輯可延伸至整體產品系統。例如，工研院的AIoT感測模組若結合生成式設計平台，可開發出可即時調適的智慧醫療義肢。這類創新需要建構跨域協作生態系統，並可參考埃因霍芬理工大學的「AI設計驗證實驗室」，將人文敘事分析納入演算法訓練架構。
政府角色至關重要：應推動「AI設計軟體訂閱補助」與《產業創新條例》修法，將AI設計專利納入研發抵減範圍，同時參考2023年法國「未來工業計畫」建立開放式創新平台。
AI帶來的不僅是工具革新，更是一場關於人類創造力的文明轉向。若台灣欲於此轉型中占據戰略高地，須結合半導體實力與文化演算法化的軟實力，打造獨特的「AI—人文共生」生態系。政策制定者應將工業設計視為國家創新系統的轉譯介面，透過「生成式設計平台」、「循環材料資料庫」、「倫理審查制度」3軌並進，引導產業從效率導向邁向價值驅動。
最終，工業設計的終極命題將是：如何讓演算法不僅能回答「如何設計」，更能理解「為何設計」——這正是台灣從技術代工走向文明輸出的關鍵挑戰。
責任編輯：蘇柔瑋