摘要：随着人工智能（AI）和生成式人工智能内容创作（AIGC）技术的飞速发展，照明设计领域正迎来一场革命性的转型。本文深入探讨了AI技术与照明设计的融合之道，旨在通过智能辅助工具显著提升设计工作的效率、质量和创新性。研究的核心在于评估AI大模型在照明设计中的多方面应用潜力，这包括但不限于风格识别与创作、材料与技术推荐、环境适应性评估，以及设计辅助功能，如智能布局规划、模拟预览和能效分析。文章进一步强调了开发定制化AI模型的必要性，以满足行业特定需求。最终，文章指出了在构建高质量数据集、提升模型泛化和精度、以及确保大规模算力支持等方面所面临的挑战，并提出了持续迭代和升级的策略，旨在推动照明设计行业朝着更智能、更高效和更个性化的方向发展.

关键词：人工智能；照明设计；大模型能力；算力支撑

引言

在当今科技迅猛发展的时代背景下，我们正经历着生活方式的剧烈变革，这些变革不仅重塑了我们的日常，也为各行各业带来了前所未有的发展机遇。正如现代计算机之父约翰·冯·诺依曼所说，技术的每一次突破都在重塑我们对于生活和工作的认知。在这个智能化和AI思潮如火如荼的时代，照明设计领域正站在一个新的起点上，面临着从传统到智能化的转变。

照明设计，作为一个融合创意、技术与实用性的领域，一直在探索如何更有效地结合设计与科技，以提升设计质量、工作效率和创新能力。随着AI大模型技术的兴起，如midjourney、Chat GPT以及华为的盘古3.0等，我们看到了AI技术在多个行业中的广泛应用，它们不仅改变了生产和生活方式，也为照明设计行业带来了新的思考和可能性。

本文旨在探讨AI技术与照明设计的结合可能性，重点研究智能化辅助工具在照明设计中的应用，以及AI大模型如何为照明设计提供全面的解决方案。

一、人工智能的概念及发展背景

AIGC是当前人工智能领域的一项前沿技术，它将AI技术与内容创作相结合，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术手段，实现文本、图像、音频、视频等多种类型内容的自动生成。这一行业的兴起，正在颠覆传统的创意产业和信息传播方式，为各行业提供了全新的内容生产模式。

2024年《政府工作报告》提出：“要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。”报告特别指出，为了深入推动数字经济的创新性发展，将深化大数据和人工智能等关键技术的研发与应用，并积极推行“人工智能+”行动计划，旨在构建具有全球竞争力的数字产业集群。

“人工智能+”这一概念首次被纳入政府工作报告，标志着AI技术在国家战略中的地位得到进一步的提升。这一战略与以往的“互联网+”政策相辅相成，但又有所递进。“互联网+”主要解决了信息匹配效率问题，优化了人、商品、企业之间的连接，而“人工智能+”则更进一步，强调在弥补信息化、数字化等基础设施欠缺的基础上，利用AI技术实现生产力的质的飞跃。[1]

二、大模型能力与AIGC（生成式人工智能）

大模型能力与生成式人工智能相结合正在迅速渗透到各个行业，并在企业的关键环节中发挥着重要作用，从提升客户服务体验到优化内部运营流程，再到加速产品和服务的创新，AI技术的应用正在为企业带来深远的影响。随着技术的不断进步和实践案例的积累，预计AI将在更多领域展现其价值，推动企业经营和行业发展。

大模型与AIGC在不同行业中的应用场景主要有以下方面：

金融行业：AI技术应用于智能投研、智能财富管理、量化交易等金融特定任务。

电商零售行业：在用户运营侧的服务体验提升，如智能客服、商品海报与文案生成等。

娱乐游戏行业：影视视频、游戏等内容资产行业，利用大模型与AIGC能力提高内容生产效率。

教育行业：侧重于提升交互体验以及个性化教学方面，如AI辅助研发设计、学生管理等。

工业制造：应用于AI辅助研发设计、工业质检、生产流程智能化等环节，以及机器人的智能化升级。

医药医疗：主要应用场景包括电子病历生成与分析、辅助诊疗、影像识别与临床辅助决策等，提高医疗工作的专业水平和效率。

营销客服：AI技术用于营销物料生成、智能广告投放、智能客服等，提升服务体验和客户互动。

办公自动化：会议管理、Office助手、报表编制等日常流程处理，提高工作效率和质量。

财务：财务决策、风险预警、财务风险管理等，辅助企业进行更精准的财务管理和风险控制。

研发：业务设计、效果模拟、代码编写、产品测试、3D建模等，加速产品开发和技术创新。

三、AI在辅助照明设计工作的应用

（一）数字技术在设计行业的发展

数字技术在设计行业的应用经历了从计算机辅助绘图（CAD）到智能化设计的转变。自计算机技术诞生以来，其在图形处理领域的应用不断推动着设计行业的数字化转型。早期的AutoCAD软件通过自动化绘图任务，生成建筑元素，显著提升了设计效率。随着技术进步，设计行业开始构建图元库和参数化设计系统，实现了设计的模块化和标准化，使设计师能更专注于创意。智能化功能如自动布局和优化分析逐渐集成到设计软件中，推动了设计工作的自动化和智能化。进入互联网时代，人工智能（AI）技术如ChatGPT进一步改变了设计行业，提供了高效的信息搜集和处理能力，增强了设计的创新性和准确性。

未来，设计行业预计将更加依赖AI、大数据和云计算等技术，实现更高级别的个性化和可持续性设计。设计师将利用这些技术进行创新，同时关注用户体验和环境影响。

（二）AI在辅助照明设计工作中的应用

照明设计是一个综合性的创作过程，通常包括前期调研、中期设计和后期输出等关键环节。在前期调研阶段，设计师需要理解项目需求、进行现场调研和材料选择，目前这一环节可以通过AI辅助生成调研问卷和调研报告，以及进行项目规模估算。中期设计环节涉及设计概念的推演、流线动线设计和布局规划等，AI技术可以帮助设计师进行意向匹配和效果模拟。后期输出阶段则包括施工图制作和设计材料的筛选等，AI在此环节可以辅助生成施工图纸和报告材料，提高设计效率。[2]

1.文生图类AI在效果模拟方面的应用

利用Midjourney、StableDiffusion等文生图类AI工具，可以快速生成照明设计的概念图和效果预览。需要设计师根据项目特定的需求和风格进行定制化的开发和训练。通过模型训练与资源包的学习和实践，设计师可以创建和优化自己的大模型和Lora模型资产，提高设计工作的效率和质量。

2.大语言模型类AI在前期调研中的应用

在照明设计的前期调研阶段，大语言模型类AI可以协助设计师收集和整理相关的行业数据、技术资料和市场趋势。通过自然语言处理和数据分析能力，AI工具可以帮助设计师快速识别和总结关键信息，为设计决策提供有力的数据支持。

3.大语言模型类AI在文案编制中的应用

大语言模型类AI可以帮助设计师在文案编制方面节省时间。在PPT制作方面，大语言模型类AI可以根据设计师提供的内容框架和设计思路，自动生成演示文稿的文本内容和布局建议。

四、建立专属模型行业工具的照明设计解决方案

目前已有的基础大模型很难直接应用于各行业领域，企业对于大模型的要求是需要其成为特定领域的“最强大脑”，需要结合自身的行业特点和专业知识，研发适合企业自身的行业大模型、专属大模型或场景大模型。既能避免开发大模型所需要的大量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，以实现自己个性化的需求。[3]

（一）AIGC照明设计解决方案

照明设计是一个高度专业化和艺术化的领域，目前的AI工具辅助设计是碎片化的，为了更好地服务于照明设计行业，我们可以建立一个专属的AI模型行业产品，该产品将结合大模型的强大数据处理能力和行业专业知识，为设计师提供从概念构思到最终实施的全方位支持。

1.需求分析与模型训练

需要对照明设计行业的需求进行深入分析，包括但不限于设计流程、常用材料、环境因素、安全规范等。通过收集大量的照明设计案例、技术文档和行业标准，训练一个专门针对照明设计的AI模型。该模型应具备以下能力：

风格识别与生成：根据历史设计案例和用户输入的风格要求，AI模型能够生成符合特定风格的照明设计方案。

材料与技术建议：结合最新的照明技术和材料发展，为设计师提供合适的材料选择和技术应用建议。

环境适应性分析：分析项目环境的特点，如空间大小、光照条件等，提供最佳的照明布局和强度配置。

2.设计辅助与优化

在设计阶段，AI照明设计工具可以提供以下辅助功能：

智能布局：通过AI算法，自动生成照明设备的最佳布局方案，确保光线均匀分布，同时考虑能源效率。

模拟与预览：利用三维模拟技术，让设计师能够预览设计方案在实际环境中的光影效果，及时调整优化。

能效分析：评估设计方案的能源消耗，提供节能减排的建议，帮助设计师创建环保的照明方案。

3.实施支持与监控

在实施阶段，AI工具能够做到以下几个方面：

施工指导：提供详细的施工图纸和步骤指导，确保照明设备的准确安装和配置。

维护与调整：通过物联网技术，实时监控照明系统的运行状态，自动调整光线强度和色温，保证照明效果的持久稳定性。

用户反馈学习：收集用户对照明效果的反馈，不断优化AI模型，使其更加精准地满足用户需求。

4.持续迭代与升级

随着技术的发展和行业的变化，AI行业工具需要不断迭代升级，以适应新的设计理念和技术进步。我们可以通过以下方式实现：

持续学习：AI模型应具备自我学习的能力，通过不断吸收新的设计案例和技术资料，提升自身的设计水平。

用户互动：鼓励设计师与AI工具进行互动，通过用户的使用习惯和反馈，不断优化工具的功能和操作界面。

行业合作：与照明设计行业的专业机构和企业合作，共同推动AI行业工具的发展，确保其始终处于行业前沿。

（二）设计行业AIGC产品案例

2023年，海尔设计邀请亚马逊云科技与Nolibox协作，共同打造工业设计领域的AIGC产品。该AIGC工业设计解决方案包括符合品牌调性的不同设计品类绘画大模型、面向设计师等业务人员的“AIGC无限画板”、AI绘画大模型在线训练和管理能力，以及根据用户用量调度的弹性算力架构等。方案支持在线的模型训练，并支持设计概念生成、设计融合智能辅助、概念聚焦智能辅助、概念精细化智能调整等功能。方案对客户的产品、场景、概念、模型等数字内容进行在线管理，将AIGC有效地应用于工业设计的概念创意阶段。

（三）困难和挑战

AIGC的出现进一步推动照明设计工作向更安全、更智能的方向发展。与此同时，也面临着诸多挑战。

1.高质量数据集的建立：数据质量的高低是保障人工智能模型预测精度的重要条件。如何在保证企业数据安全的前提条件下，建立高质量的照明行业内部或公开数据集，对于促进大语言模型与照明领域发展十分关键。

2.兼顾模型泛化能力与精度：当前大语言模型主要面向传统计算机领域，而根据照明行业特点个性化开发的大模型较为缺乏。尽管大语言模型具有较好的泛化能力，直接将其迁移至照明研究领域可能存在模型精度低的问题。

3.大规模算力支撑：大语言模型的训练和使用往往需要大规模算力的支撑，其在照明行业的应用也受到高端芯片和电力资源的影响。借助当前成熟的云算力平台能够解决算力需求难题，但面临着数据泄露与网络安全等潜在风险。

尽管大模型当前在信息准确性、信息原创性、模型安全性等方面存在一定的不足，但随着国家对“人工智能+”的政策支持，兼备照明和人工智能专业知识交叉领域人才的成长，大模型未来将在照明研究与行业中进一步广泛与深度应用，推进照明行业的快速、健康、持续发展，为构建绿色智慧系统和保障道路安全提供关键技术支撑。

五、结语

马克思说：“事物的发展，是螺旋式上升和波浪式前进的，虽然道路是曲折的，但是前途是光明的。”AI已经在多个行业中引发了变革，成为改变游戏规则的力量。在照明行业，无论是室内照明、功能照明、景观照明，AI的应用都在逐步深入。随着技术的进步，AI有望成为推动行业发展的主要驱动力，持续扮演技术创新者的角色。

面对这一变局，照明行业需把握其中的机遇与挑战，在面向照明设计的AI模型应用场景解决方案中，我们应积极适应和引领这一变革，以创新的思维和行动，迎接AI时代的到来。让我们珍惜时光，抓住当下，共同创造照明设计行业的光明未来。

参考文献：

[1]梁勇， 梁天羿. 城市景观照明设计中的创新及发展趋势究[J]. 中国照明电器， 2023（09）， 64-69.

[2]卢智彤， 何少华. 基于人工智能的照明能耗监测与管理系统设计与实现[J]. 光源与照明， 2024（02）， 94-96.

[3]黄彦. 基于照明技术与人工智能融合的适老照明设计与应用研究[J]. 灯与照明，2024（02）， 1-4.