Chapter 2
第2章 基于多角色体验的车辆造型智能评价方法

为了保证智能设计向良性方向发展。需要我们为其限定一定的发展方向。评价，作为对优秀个体的选择机制，尽管往往发展在设计之后，但在设计迭代的大流程中，又发生在下一代设计之前。在这个过程中，评价一直起着导向的作用。因此，我们引入基于多角色体验的车辆造型智能评价方法，作为车辆造型智能设计的基础方法构成模块之一。

经历了一系列演变操作后，设计会产生新的造型个体。由于环境资源的有限，同时也为了将优良基因选择出来遗传积累下去，需要对新的个体进行评价。在智能算法中，主要采用适应度指标对个体的评价结果进行定量表征。适应度是个体生存能力的数量化指标，也可以视作评价个体对环境适应程度的指标，是描述个体性能的主要参数，适应度的选取会直接影响到遗传算法能否找到最优解。根据适应度的大小，智能算法对造型个体执行优胜劣汰，因此也可以认为适应度是驱动智能算法的动力。在造型设计的设计目标与造型个体的适应度之间建立映射关系，即是在种群进化过程中进行造型设计评价的目的和意义。

车辆造型设计主要是以视觉感性为主要接收方式的。对于造型个体适应度的定量标准，需要客观地综合考虑造型的“物态”和“心态”，这可以视为一种“体验”。正如卡夫卡认为，世界是心物的，经验感知到的世界和物理世界是不一样的。个体感觉到的现实的观念称为心理场（Psychological Field），被感觉的现实是物理场（Physical Field），评价应该是心理场与物理场的结合。本章设计评价研究的目标即为在体验研究的视角下，制定一个相对客观的考量设计优劣的方法，从而利用该评价方法优胜劣汰，影响后代的形态并提升种群的质量。

在评价方法的具体操作上存在着一系列“可信”问题。如造型设计的生产者是设计师，收纳者是用户，用户是最有资格成为造型评价主体的评价角色，在造型的认知、情感、行为评价方面都应该以用户为考察主体进行。然而，对造型优化本身来说，评价并不是最终目的，造型评价的最终目的是在迭代和信息交流中提高造型质量本身。设计师作为造型的生产方，在造型评价中也应该扮演重要角色。在本章中，这就反映为可信问题。可信概念源于计算机领域，对获取评价角色信任，判断设计行为或结果与设计预期的一致性等问题具有重大意义，主要指的是对预期和评价结果风险的考量。对于充斥着开放式（Openended）和不良结构问题（Ill-structure Problem）的设计问题，可信问题主要反映为设计师熔铸在造型中的信息是否被收纳方用户接受，用户收纳造型时产生的信息是否又可以传回到设计师端，可信问题是发生在用户对造型已经进行了认知评价之后的问题，可以认为是在第一层评价结果的基础上生发出的第二层问题。

为了解决以上问题，本章选取了评价角色中的设计师和用户角色，研究了体验视角下的评价要素，构建了用户体验视角下的基于多角色体验的可信评价模型，从认知、情感、行为、可信等几个角度综合进行造型个体“物态”和“心态”的参数化评价，并将最后的综合评价参数值作为该个体的适应度值为进化设计方法服务。体验视角下的车辆造型可信评价模型主要构成如图2-1所示，主要包括以下模块。

（1）评价角色模块 在设计评价中包括很多评价角色，本章主要选取其中最关键的用户和设计师角色进行研究。

（2）评价因子模块 在评价角色的体验参与下，采用以下步骤进行评价：

1）首先采用短文本语义抽取方法抽取目标车型的关于认知和情感方面的核心语义及其权重向量。

2）利用抽取出的认知核心语义和权重向量，从体量、型面、图形几个角度考量认知方面的多角色造型评价，所得结果归入评价矩阵。

3）继承认知的评价结果，通过考量不同评价角色的评价认知差异，对认知评价结果的可信性进行评价，所得结果归入评价矩阵。

4）利用抽取出的情感核心语义和权重向量，考量情感方面的多角色造型评价，所得结果归入评价矩阵。

5）从表情和动作角度考量行为方面的多角色造型评价，所得结果归入评价矩阵。

（3）评价矩阵处理与结果模块 采用多属性决策领域的TOPSIS评价方法，利用前述得到的评价矩阵与权重向量，综合各种因素计算得到最终的评价结果。

图2-1 体验视角下的车辆造型可信评价模型

本章即按照评价模型中的评价模块进行内容安排，并在模型基础上提出了基于该模型的车辆造型体验可信评价方法。最终以案例证明，该方法对于车辆造型设计体验评价和可信性问题的处理，取得了比较好的效果。详述和分析见下文。