概念设计的基础--获取新知识的资源 - 文章

概念设计的基础--获取新知识的资源

作者：西安交通大学谢友柏

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摘要：概念设计包含两个问题：推理方法和推理的基础(知识)，后者几乎没有人研究。文章讨论了设计中的知识基础，建议一种水平的知识资源结构和知识获取资源结构，并对构成的细胞——资源单元进行了研究，对它们的生存条件、特点和形式作了分析。

1 概念设计中的争论

创新，是目前我国制造业特别热门的话题。原因很清楚，仅仅靠引进技术是不可能发展成一个经济大国的。特别是在全球经济一体化日益形成，我国即将进入WTO的今天，一个企业，它的产品在市场上有没有竞争能力，是一个关系到生死存亡的大事。创新的目的是提高竞争力。关于竞争力的要素可以举出如下一些：功能、质量(功能的实现及保持)、价格(全成本、效益)、上市时间、售后服务(维修、升级、培训)、环境(含人、机)相容性、营销活动。当然，所有这些要素中的任何一项都是可以创新的，但是从一个企业长远的、根本的利益来看，最重要的要素还是产品的功能和质量，这是创立名牌所不可缺少的要素。

功能、质量、环境相容性上的竞争，基本上取决于创新设计，而且成本、上市时间、售后服务也与创新设计有密切关系。如果把设计的任务区分阶段的话，那么创新的主要任务就应当落在概念设计的肩上。于是概念设计也就成了现代设计领域中的热点。讨论概念设计的书和文章非常多，每一位作者都提出了自己的一整套理论、概念、定义体系和方法论。要把这些文献的思想弄明白并进行比较很不容易，于是有人专门下功夫去进行整理。其实不管争论如何复杂，概念设计研究的主要是两个问题：推理的方法论和知识基础。现有的研究，至少可以说绝大部分集中在方法论上。出于对目前CAD技术不能解决概念设计的状态不满，希望能沿着同样的思路，即寻求依靠计算机帮助从问题空间(市场需求)推理达到解空间(创新设计)的方法。这些文献一个共同的特点是人在里面的位置不清楚，虽然都说以人为本，但是研究的仅仅是计算机。

追溯人的思维路线，创新设计依靠的就是不断学习到的知识和广泛的联想。人在一生中的学习能力，计算机目前还不能想象。现在还没有人想去办一所学校，招收计算机做学生，从小学培养到大学，授予博士学位，毕业后就能与人一样工作。在广泛的联想方面，计算机也不能与人相比。这首先是受到学习新知识的能力的限制，联想能力也有限。许多创新都不是由原有方案简单外延得到，而是一种在不同、甚至相距甚远的领域之间诸多可能解之间飞跃的结果。所以，无论什么推理机制，都不可能与处理知识的方法相互独立地研究。我们说：“知识基础”，一层意思是知识是基础，没有知识，也就无所谓联想：知识的范围很窄，联想的范围也宽不了，联想的范围走不出占有知识的范围。另一层意思是联想得到的创新设计仅仅是“可能解”，如何使它变成“确解”呢?那就要经历一系列的评估、修改、优化和确认过程。这是一个真正的“知识获取”过程，见图1。在这个过程中，人们的认识从“可能解”变成“确解”，产生了一项新知识。对于我国的制造业来说，研究如何形成和发展创新的知识基础，比研究用计算机代替人的推理方法论更为迫切。恰恰这个问题，研究得最少。

图1 设计中获取知识的过程

2 概念设计中的知识基础

我们把概念设计中所需要的知识分为两类：已有知识和为某一个设计任务而获取的新知识(简称新知识，下同)。这里没有采用“经验”这个词，因为它有时会产生误解。已有知识包括设计师本人所掌握的和本人未掌握但别人掌握的知识。这些知识可以是直接提供的，它们能够用各种规则、框架、语义网络、面向对象等方法表达，也可以是隐含在产品里面，即以产品为载体提供。接受方可以根据合同规定的性能使用这些产品，却并不知道实现规定性能的知识。例如，设计中需要一个dn值等于106的滚动轴承，找到一个供应商。他只供应轴承，不提供生产的知识。通常情况下，设计师也不需要知道有关的核心知识。已有知识在设计过程中只是诸多由之可以获取知识的信息来源中的一种。为了得到可能解和使“可能解”变成“确解”，需要从多种信息来源获取信息。除从已有知识中获取信息外，还可从虚拟现实方面获取信息、从物理模型试验方面获取信息、从样机试验方面获取信息，特别重要的是要从已经在运行的产品的运行表现中获取信息。获取各种信息所需要具备的条件在文献中有详细的讨论，不再重复，见图2。过去产品的性能，是以出厂时的检测合格为目标。而现在则需要控制整个生命周期中性能的变化和衰退。特别是机械产品普及到个人、家庭生活的每一个角落而不是像过去那样仅仅存在于具有专门技术的工厂里，这是一场意义深远的革命性的变化。全生命周期中，在用户手里使用的阶段是最重要的阶段。用户购买产品是为了使用，产品在用户手里使用时的表现，已经成为制造商竞争的焦点。对于这个阶段，制造商们在历史上从来没有给予象现在这样的重视。但是，这些信息的采集并不容易，某种程度上与制造商在产品设计时完全忽视这个需要，以及对于信息技术如此快速发展准备不足有密切关系。

图2 获取知识的信息源

总之，已有知识的搜索能力和新设计知识的获取能力，是一种综合实力，既包括经营管理，也包括技术水平：既包括资本实力，也包括人才实力：既包括先进的设备，也包括过去的经验。它们的总和，可以看成是一种资源。这种资源的建设和发展，本身就是一种激烈的竞争。我国的制造业，从总体上讲，如果不能找到一条跨越式的发展道路，还是沿着工业发达国家那种“百年老店”的轨迹去走，恐怕是很难在竞争中取胜的。事实上，随着市场需求的变化和信息技术的进步，大公司的垂直资源结构也已经向水平资源结构转化。需求向个性化发展、产品更新的跨度增加、创新设计的成本有限、投入市场的周期缩短等等，都对上述资源提出了与过去完全不同的要求。这种要求，甚至可以看成是资源本身的生存条件，它们可以归纳如下：

支持创新设计的资源应当能保持始终是最先进的。

支持创新设计的资源要保持最高的服务效率，以得到最高的服务回报。这就要求资源不能仅仅为一个或少数企业服务，而应当为尽可能多的企业服务。

为了达到上述两点，资源的拥有者和运行者对于保持先进和高效服务必须具有最大的积极性。高额回报是积极性的推动力。

这些资源不一定是出产品，服务就是它们的产品。

3 水平式的资源结构和建设资源单元的设想

信息技术的发展为实现上述三个要求创造了必要的条件。首先，这些资源可以处在不同的地区，为远离资源的需求服务，从而有可能达到最高的效率和得到最高的回报。其次，当某个企业家有了开发一种新产品的计划时，他可以利用信息技术从各地组织到最先进的资源为他服务，而不需要投资去建设所有这些资源。特别当他转而开发另一种不同的产品时，又可以不必为处理不再需要的资源花费精力。第三，由于竞争和可能的高额回报，驱动资源的拥有者和运行者以最大的积极性来保持资源的先进性。但是，信息技术的发展并不是充分条件。除掉技术本身还有许多问题有待解决以外，最重要的是认识这种资源的意义和从体制上允许它们存在、支持它们发展和创造条件让它们有用武之地。

目前许多这种资源还被捆绑在垂直的资源结构中，见图3。如何能为它们松绑而形成水平的资源结构?水平的资源结构是全球经济一体化的需要，是以信息在互联网上顺利流动为基础的，见图4。即使还必须放在垂直的框架中管理，能不能允许它们作为单体对外服务，并在服务的竞争中求得单体的生存和发展，而不必与垂直结构中的其它单体共兴衰?

图3 垂直的资源结构

图4 水平的资源结构

对于已经能独立对外服务的单体，或者本来就是游离于垂直结构以外的资源，从政策和经济上引导和支持它们尽快实现实时的高水平的服务。

同时还需要促使企业家最大限度地利用这些资源去开发具有创新设计的产品，并尽快解决在互联网上合作设计的有关问题，使已经存在的资源能得到回报。

现在正在对这种单体进行研究，暂时称之为“资源单元”，见图5。

图5 一个资源单元的基本组成部分

自从“现代产品设计与研究开发网络-虚拟异地合作设计组织”成立以来，如何推动分布式资源的形成和发展，就成了组织的中心任务。没有与其任务相适应的资源，一切都是空的。人工智能学中的“智能体Agent”的命题和我们的命题有点相似，所研究的都是网络中的一种节点。关于智能体的功能、特征、结构、语言和算法有非常丰富的研究成果，应用到合作设计中作为支持设计的资源的一种表达也早已受到关注。所有这些都为研究资源单元提供丰富的参考和借鉴。但是这里希望解决的不仅仅是一个计算机系统的集成(姑且作这样简单化的描述)，而是包括人、知识资源、知识获取资源、计算机系统和通讯机制的集成，概括起来就是：人、知识获取能力和通讯机制，见图5。下面列举若干要研究的问题。

1) 人在这里是主体，他们必须是能够控制资源、发展资源和保持资源先进的一个群体(可能是很小的，甚至是个体)，他们必须具有用这些资源进行高效服务的积极性，必须能从服务得到足以保持服务积极性和保持资源先进的回报。把人放在首位使得问题近乎管理学科的命题，但是把人排除在外，任何高明的见解也是无法实现的。而且如果没有人，也谈不上社会性。

2) 必须具有可以服务于支持创新设计的某一方面的知识资源和知识获取资源。所谓可以服务于支持创新设计的知识资源和知识获取资源，应当符合在上一节中所讨论的关于概念设计知识基础的要求。问题在于，作为单元，如何定义它的服务功能?是否要有一种性质和规模上的界定?有那些服务方式?有没有一个最小服务功能问题?

3) 为了实现高效服务，通讯机制应当满足什么要求?对于水平的资源结构，信息必须能在任何地区、任何资源单元之间通过互联网顺利地流动。

根据图3和笔者所著《现代设计与知识获取》(刊于《中国机械工程》1996年第7期)所描述的在设计中能由之获取知识的信息源的类型，可以有以下不同种类的资源单元：知识库或数据库，由之可以从已有知识中获取信息：软件平台，由之可以从对某些物理现象进行数字仿真或虚拟现实获取信息：试验台，由之可以从物理模型试验获取信息：样机试验场，由之可以从样机试验获取信息：在运行产品性能采集系统，由之可以从在运行产品性能变化中获取信息：从信息中挖掘知识或学习知识的软件平台：以上各项均包括运行这些软件和硬件的，受过教育和有组织的人或个人及其通讯机制。

仅仅由受过教育和有组织的人或个人，即专业的人和通讯机制组成的单元也可以作为一种种类。

显然，所有这些种类，都与智能体主要由计算机系统构成的情况完全不同，这种智能体充其量只能由已有知识或虚拟现实获取信息。

关于智能体的性质，在人工智能学中有各种描述。其中有一种5个特征的描述，它们是：自相似(Self similarity)：自学习(Self learning)：自适应(Self adaptation)：自组织(Self organization)和自维护(Self maintenance)。对于研究资源单元的性质，非常有用。但是对于资源单元，至少还需要加上一条，即自发展(Selfdevelopment)。

关于通讯机制，制造信息只有在产品的全生命周期中流动才能发挥其应有的价值。对于一个产品最具积极意义的是产品在用户手里的使用阶段。而正是这个阶段，由于环境的复杂，信息的结构最为多样化而且最难采集，所以是信息获取的最薄弱阶段。对于信息流动的另一个理解是，它应当包括信息采集、信息管理、信息处理和信息利用这一系列阶段。从技术上讲，要实现这一点还有很大的困难。问题首先在于采集，其次是各种异构的平台、相抵触的协议和不同的操作系统。仅仅在一个企业的内部研究这个问题，得不到多少结果。所以研究应当是以在互联网上流动而不是仅仅在局域网上流动为目标：组织这种研究，应当围绕产品，围绕其全生命周期，而不应当是以一个企业为中心的研究。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (3/16/2008)


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