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专题小课，专为碎片化学习设计
课程总计 8 个专题 32 小节，平均每小节课量 15 分钟，课程讲解案例 150+。案例百科班以优质案例分析的形式来讲解知识点——记字不如记图，记图不如记用例、理解用例。以案例讲解为导向的课程，助力大家系统性地拓宽学科视野，打牢基础知识。
智能交互案例百科（二）
八周八个前沿专题：互动装置、导视系统、车载代理、服务设计、AI 智能体、NFT、AIGC 与大语言模型。
- SCOPE
- 8 个专题 · 32 小节 · 500+ 案例
- AUDIENCE
- 希望补充前沿热点认知、为作品集与考试积累创新选题的同学
- INSTRUCTOR
- 按方向匹配
课程介绍
8 周8 大专题32 节小课500+ 课程与共建案例为什么开设案例百科班
许多同学在积累案例的过程中遇到不少难点，也可能踩入了很多不适合设计师学习案例的误区。比如最常见的——找不到所需素材 / 资料的来源；不清楚什么才是最适合交互设计师参考的好案例；跟不上前沿热点，面对新领域设计问题时无从下手；面对设计专利 / 案例介绍等材料不知如何有效提炼知识点，并运用到自己的设计实践中。
开设案例百科班的初衷，是希望通过大量优质案例，帮助同学快速积累人机交互基础知识与创新应用机会点，以应用场景、真实案例为切入点锻炼设计思维，熟悉设计方法。将优秀案例中学到的知识点快速对应至理论框架，并运用到实际项目中，比死记硬背、盲目炫技或拍脑袋想设计方案要有效得多。
本专题可以有效弥补对交互技术、新媒体艺术、设计创新、设计战略、AIGC 等前沿热点的基本认知，通过学习不同领域和专题的案例，扩展自己的设计思维和创意视野，并将其应用在作品集或考试解题方案中，使设计方案具备差异化的竞争力，避免设计方案落入「俗套」和毫无新意。（注：本课主要扩展交互设计 / 用户体验设计等不同专题的科普教学，不深入代码、算法等具体技术，难度低、易学习，零基础也可以学。）
第二期：八周八大前沿专题
升级版的案例百科班第一期完成了九个专题、35+ 小课、200+ 案例的学习。第二期继续紧跟前沿热点，开设了新媒体互动艺术装置、信息导视系统、车载代理、社会创新与服务设计、AI 智能体原型、元宇宙与 NFT 设计、AIGC 常用工具与创意项目、运用大语言模型的交互设计创新等八大专题，帮助同学有效弥补前沿热点的基本认知。
课程总计 8 个专题 32 小节，平均每小节课量 15 分钟，课程讲解案例 150+，总计课程约 8 小时，可满足考试热点素材积累、基础知识巩固与设计灵感积累等多方面学习需求。
完成课程学习，你将收获
案例百科班的学习会帮助大家：以专题化、模块化的形式，将知识点琐碎的案例串联起来，提炼案例中包含的用户需求、真实痛点、技术细节、设计思想与能启发自己的灵感方向，并掌握专题案例与学习资源的搜索技巧；通过案例共建、案例分析、以小组形式进行头脑风暴，及时纠正思维误区，有效转化学习成果，突破低效、机械地「浏览」与「了解」某一技术点或产品案例的学习方式。
- 一期 + 二期共 300+ 前沿设计案例素材积累。
- 积累设计方案的创新主题，了解将参考案例有效应用到个人方案创新中的技巧。
- 养成案例收集的习惯，掌握前沿案例与学习资源的搜索方法，并可以思辨判断案例的优劣之处，有效提炼设计参考点。
- 提升跨学科、学科交叉的问题分析能力，突破狭隘的交互设计思路，了解交互设计更广阔的应用场景，并了解运用可落地的新技术进行设计方案创新的思维方式。
这门课适合谁
Persona A｜跨专业学习交互设计的小白、初学者：在枯燥的概念、晦涩的专业名词、庞杂的知识信息的学习过程中效率低下，知识掌握程度不牢不深；经常一学就困，学完就忘，缺乏有效的学习成果产出。
Persona B｜准备升学考试的同学：学习理论课程、手绘课程后，缺乏大量时效性强、前沿的课外知识补充，难以收集优质系统的技术基础知识与设计案例；尝试前沿设计方案产出时缺少可落地技术知识的支撑，构思缺乏灵感，作品平庸。
Persona C｜学习交互设计的在校学生或职场人士：学习过程中学习热情、积极性不高，自律性不强；有学习动力，但缺乏学习环境，没有组队队友、共学伙伴，导致学习效率低下，成长受限。
报名百科班的学员，有交互、数字媒体、用户体验等相关专业的考研人；有受到百科班案例解读的启发，选定自己的比赛 / 作品集项目选题的竞赛人；有对智能交互设计领域感兴趣、希望了解前沿设计思维、工具与实践项目的跨专业同学；也有将交互设计学习作为业余兴趣爱好的学员，以及关注咨询课程、希望引用课程中的案例讲解作为教学素材的高校教师。
这门课适合以下情形的同学：
- 艺术设计、文科类等非理工科专业背景
- 不熟悉计算机 / 软件、机械电气、电子信息等领域
- 对前沿科技、智能设备产品行业关注较少
- 无交互设计灵感，需快速积累前沿科技、人机交互案例
- 希望了解智能行业动态、目前实验室 HCI 学术探索方向
四个能力维度
我们可以用能力提升的四个维度，来回顾百科班课程案例的学习成果：创新思维能力、知识面的广度、思考问题的深度与专业度、构建方案展示的设计细节。
创新能力——以五位不同专业方向的讲师，从不同的专业视角引导，通过八个专题的案例讲解，带给同学不同的专业思维视角与案例分析思路，并通过课程作业引导同学以全新的问题视角搜集案例、构建设计方案，突破自学过程中零碎、单一、固化、低效的学习模式。
知识面广度——大部分同学在课外知识的学习补充中无法集中时间投入系统、高效的学习。案例百科班经过了半年时间的课程研发，投入了授课老师、教务老师、视频剪辑与课程资料制作同学的大量精力，就是为了解决课外知识学习质量不高、数量不够、知识面不广、收获不足的痛点问题。如果我们能在构建方案时提出跨学科的视角，并有效解决目标问题，那是一个吸引人的加分项。
思考问题的深度与专业度——思考问题不深刻、不专业，是学习设计的硬伤。尤其对于跨专业的同学，很多时候连问题方向都没有找对，设计的作品浮于表面。要体现对问题思考的深度与专业度、突出原创性特色，需要了解专业的思维方法与学科研究范式；百科班也设置了前沿交互设计理论相关的专题课程，以专业系统的理论带领大家解读案例。
方案展示的设计细节——许多同学经常忽略案例中体现的设计细节，导致个人设计项目中也忽略细节呈现，方案缺乏说服力。比如选择应用 AIGC、大语言模型等前沿技术时，几乎没有设计流程的展现，仅仅是「该作品用到了 AIGC 技术」这样的说明式展示。技术如何实现？用户使用过程中有哪些细节？哪些内容体现了设计师的创新，而不是工程师已经实现好的功能搬运？学习前沿技术，并不是为了设计时「炫技」，而是要真正理解设计能做的工作，进行更有效、有价值的创新。
学习打卡与奖励
为激励学习，课程开设了学习打卡活动。在每周按时完成录播课程学习与作业任务的基础上，参与小红书打卡活动，分享本周的学习收获；坚持不断打卡八周的同学，可获得 Z-Coin 奖励。
打卡要求：从报名周开始，每周日晚 8 点前完成一个专题的学习；将课程专题所涉及的知识点或有趣的案例更新在自己的课程笔记本中，并发布在小红书平台 @朝菌学园账号（至少一周三个案例的补充）；完成每一专题的案例扩充，即 Notion 共建（完成每个小节作业任务）。报名课程后，可观看第一节导学课了解学习打卡的详细操作。
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课程目录
8 个专题周文本、图像、视频、音频、3D 等内容模态的生成工具与创作工作流。
深入了解TOPICS
- 7.1 内容模态 · 文本 & 图片查看讲解
- 7.2 内容模态 · 视频 & 音频 & 3D
- 7.3 创作工作流与创意项目查看讲解
- 7.4 AIGC 设计反思
LLM 驱动的专业 AI 角色、硬件交互与知识管理。
深入了解TOPICS
- 8.1 具有专业职能的 AI 角色查看讲解
- 8.2 硬件产品与创新交互方式查看讲解
- 8.3 知识管理与灵感启发
- 8.4 辅助学习工作实用方法
教师团队
讲师按申请方向、目标专业与项目类型匹配，具体授课老师在咨询后确定。
教学示例
36 个知识点STRUCTURE
课程结构与产出
案例百科班的学习由三部分组成：录播课程学习、Notion 加油站知识巩固与案例共建、小组形式进行线上协作产出设计方案。为帮助大家利用碎片化时间学习，课程进行了专题小课的设计。
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课后资料库，巩固学习开拓思维
课后资料库以专题小节资料目录的形式，整理好了课程案例资料的信息来源，并推荐了产品官网、实验室、工作室或个人项目主页、论文资料、竞赛作品、公开课程等拓展资料，帮助同学拓展思维，避免在案例学习的过程中形成信息茧房。
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Notion 加油站：知识卡片
每节课后配有专属知识加油站，以知识卡片、案例共建、命题训练、头脑风暴等丰富的内容与学习方式，助力大家学后回顾、练习，巩固学习成果。案例讲解配有情景化的技术图解、落地设计图片以及视频素材，带领同学思路更清晰、有条理、举一反三地学习知识，助力同学「头脑有货」「下笔有神」。
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Notion 加油站：案例共建
每小节录播课程后为大家准备了思考题，引导大家课后有目标地搜集、分析案例。资料库开设作业上传案例共建板块，鼓励大家互相学习，共同积累案例，已收录 500+ 课程共建案例。
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小组线上协作：答疑、评讲与组队
案例百科班开设课程班群，在录播课学习之余，组织同学们进行案例共建、交流学习的活动，鼓励大家积极提问，获得学习反馈，突破难点，持续成长。学习全过程中，教务老师也会定期为同学答疑，提供学习指引与学习帮助。
老师挑选典型案例进行评讲，帮助同学解决学习过程中出现的困难与疑惑，及时纠正同学在案例分析过程中出现的典型错误，比如设计细节拆解不细致、案例分析离题、作业表述不清晰、用户体验不佳等。课程也鼓励大家在课程群自由组队学习，寻找共学队友。
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课程试听
试听片段由录播课程中选出，经过后期剪辑与字幕加配。试听片段较短，无法展现课程容量与密度，也不能完全展示课程各阶段不同内容设定的情况，正式课程内容远比试听课丰富。推文中的试听片段：互动艺术装置课程节选；空间动线设计与信息导视系统课程节选；社会创新与服务设计｜未来系统设计；大语言模型 LLM｜硬件产品与创新交互方式。更多课程可前往朝菌学园 B 站账号观看。
CHAPTER 1
互动艺术装置
学习互动艺术装置案例，有助于我们更好理解设计师眼中的技术与创意的关系。课程案例包含投影装置、声音装置、影像装置、灯光装置与机械装置 5 类。每个案例都先了解作品本身，再分析它使用的媒介与主题间的联系、技术上怎样实现、用了哪些软硬件，最后讨论如何把这些案例迁移到自己的创作中。
专题简介：科技与艺术融合的互动艺术装置
可以利用传感器、投影、虚拟现实、增强现实等技术，将观众置身于与艺术作品互动的虚拟环境中；或将科学试验数据、实时收集的数据转化为可视化艺术形式，使观众能够以直观的方式理解和探索数据的内涵。
#01 投影装置
互动鞋底座 High Top-ography
艺术家 Nagy & Miller 与服饰品牌 Moo-Young Concept Shop 合作，为其运动鞋系列打造独特的互动鞋底座。鞋子放置在投影绘制的地形山脉上，放置或拿起鞋子会对算法景观产生影响，形成丰富的交互视觉体验。
技术实现拆解：立体光雕、压力传感器、力敏电阻器、CNC 切割机。这是一个光雕投影作品——把动态影像「贴」在任意形状的物体上，先 3D 扫描物体形状，再用软件精准投影。创作时，作者先是发现了一个预先存在的算法，对地形图产生了强烈兴趣，想搭建一个类似等高线的地势图，再通过光雕投影做动态效果。之后一家皮革制品店找他们合作做零售装置推广新运动鞋，他们把这个理念应用于鞋子平台，开始时先做了一些原型测试想法。基座顶层下方有压力传感器，用来检测鞋子的存在；力敏电阻器连接到 Arduino，把数据发送到计算机，顾客把鞋子拿起或放回时会触发不同的视觉效果。平台用 CNC 切割机搭建：在电脑上绘制矢量图形，再发送给切割机精准制作模型。
作者在访谈中提到他的设计理念：从观众体验开始，然后向后推导出必要的技术；不要从技术开始，也不要根据自己能做的事情来发展观众体验，否则会过于关注技术而忽视艺术视野。
百科班创作启发：学习项目开发过程材料时，可以提炼作者的创作整体流程，并学习项目中所运用的技术架构——无需深入了解原理细节，但要了解所运用技术的适用场景与可实现的效果。进行个人原创设计时，头脑中要有「设计理念—设计效果—技术支持」完整的思考链路，在完善落地细节的过程中再按需学习对应的技术 / 设计知识。
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#02 声音装置
看得见的脑电波
韩国艺术家 Lisa Park 的互动声音装置与表演作品，核心目标是通过生物反馈技术将不可见的情绪生理信号转化为可感知的视听体验，探索科技与人类情感的深层联系。装置由 48 个扬声器和铝制盘子组成，每个盘子都包含一个水池，布局灵感来自亚洲佛教符号，意思是「平衡」。数字 48 来自斯宾诺莎《伦理学》第三章，将 48 种人类情感分为欲望、快乐和痛苦三类。水成为艺术家内心状态的一面镜子，把她当前的状态物理表现为水池中的涟漪。
技术实现拆解：EEG 脑电波传感器、扬声器。脑波→声波→水纹：用 EEG 脑电波传感器实时采集自己的情感反应，转换成声波，声波再通过扬声器发声震动，反馈在上面的水盘波纹中。
百科班创作启发：任何一种媒介都可以探索它的本质，也就是它物理性的部分。比如水和声音有一个共性是波纹——水在震动时会产生波纹，声音通过振动也会产生声波，许多艺术家会用水、沙之类的物理变化去展示声波的特性。当 EEG 这样的新技术最初被用在装置艺术里时，可玩性很多：脑电波无论识别出什么，本质上都是一个参数，除了给到声音，也可以给到画面或三维图像的某些参数让它变化，同学们也可以尝试用 EEG 做一些生成艺术项目。
#03 影像装置
光与影的鸟人：The Treachery of Sanctuary
美国导演、新媒体艺术先锋人物 Chris Milk 创作的大型沉浸式互动装置。作品由 3 块 30 英尺高的白幕组成，通过光影、身体捕捉和数字动画技术，带领观众体验「飞翔」的三个阶段：诞生、死亡、重生。
技术实现拆解：Kinect 动作捕捉 + Unity3D 实时渲染 + Maya 动画 + 光影映射。Kinect 实时追踪观众的身体轮廓和动作（如手臂挥动），再通过 OpenFrameworks 处理干扰信息，确保影子流畅；Unity 渲染动态影像（鸟群、翅膀等），Maya 制作鸟的振翅、俯冲等动画；屏幕前的水池作为镜面反射，增强沉浸感，使影子与虚拟鸟群融合。
拓展资料：Chris Milk 关于 VR 的 TED 演讲《The birth of virtual reality as an art form》，B 站可看。
#04 灯光装置
会呼吸的灯：Breath of Light
水晶产品制造商宝仕奥莎（Preciosa）在米兰设计周期间展出的社交性互动装置。观众可以在作品四周，像小时候吹泡泡那样对着作品轻轻吹口气，灯光就会逐个亮起来；随着光线在灯球之间流动，用户也交互了彼此的情感。
技术实现拆解：吹气→传感器→LED 变光→水晶折射。装置内置气流传感器和麦克风，检测观众吹气的气流强度和声音振动；每颗手工吹制的水晶灯内嵌 LED 光源，通过电子控制系统接收传感器信号、调整亮度或闪烁模式；算法编程使灯光响应呈现随机变化；多个水晶灯组合形成立体光网，通过折射与反射营造光影氛围。
百科班创作启发：在交互形式上如何设置触发点？这个案例是吹气，还有一些案例使用其他感官的自然行为。首先要有构思——如何触发交互；其次要系统地学习技术知识：有哪些传感器、分别能检测哪些信号、人的哪些信号可以被读取、读取出的信号有什么意义、可以被转化成什么。不必本能地抗拒传感器，可以换个思路从手机入手：光线传感器自动调节屏幕亮度、陀螺仪自动横竖屏、NFC 刷卡支付、指纹传感器、声音传感器……搞清楚手机里用了哪些传感器，对互动装置的学习也很有帮助。
#05 机械装置
毛绒球镜子：PomPom Mirror
纽约大学互动电信项目教授、艺术家 Daniel Rozin 用人造毛皮束设计的互动「镜子」。主体由 928 个米色和黑色的毛绒球组成，固定在墙上的八角形网格上，像像素一样成对工作，由电机前后推拉，让每一对一次只显示一个颜色。顶部的 Kinect 传感器捕捉到人站在墙前并产生动作时，计算机把命令发送给电机，米色与黑色交换，形成动态的黑米剪影镜像。
像素艺术是设计师常用的作品主题。除了在计算机上以代码显示点像素块，还可以拓展思考：有哪些东西可以作为像素块的「基本元素」，比如「绒毛像素」「有机像素」「瓷片像素」等等。
百科班创作拓展：想做这类机械装置，几乎一定会用到 Arduino。建议先学基础的编程语言，再系统了解有哪些元件、每个元件可以干什么；到这个程度就可以开始构思选题，评估自己的想法在理论上能否实现，再针对会用到的传感器、舵机、马达去了解元件与对应代码。Arduino 软件里自带一些基础案例，可以买块板子、一些基础元件、面包板、杜邦线、电阻去试试。最后一点是学会看代码，这件事非常重要——单独买的传感器说明书上通常附有基础代码，会看代码就能在它的基础上修改。
案例预览
视听装置 AURA
AURA（2017）是一个视听装置，将情感物质化为可感知的物理形式。该项目通过与荷兰应用科学研究组织合作开发的科学系统，可以将情感转化为光线：系统使用多个可穿戴生物传感器，记录脑电波、心率变异性和皮肤电反应，把情感的「数据」转化为可被人感知的符号化与可视化形式。AURA 探讨了这种感知过程如何影响我们对自己和彼此的理解，象征着将内部的形而上空间物化为外部的物理空间。
CHAPTER 2
空间动线与信息导视系统
空间动线与信息导视系统专题补充了很多同学的知识盲区。它对用户体验设计十分重要，但很多非建筑、环境设计背景的同学几乎没有接触过——比如智能化电子导视系统，在商场、医院、旅游景区等场景中十分常见。在个人设计项目，尤其是用户体验、服务设计相关的项目中考虑导视系统的设计，是能体现设计师专业素养的产出。
专题简介：空间动线设计与信息导视系统
空间动线设计是在建筑、室内设计和展示场所等空间中，通过合理规划和设计人流和信息流的路径，提供顺畅的导览和引导体验。信息导视系统是指通过标识、导览板、图示、指示灯、数字屏幕等信息媒介，将关键信息传达给用户，引导用户在空间中找到目的地或获取所需的信息。课程介绍导视标识牌、智能导视界面等应用实例，包括旅游景区、校园空间等公共场所。
智能化电子导视系统小节
景区智能导视系统
课程介绍了杭州湖滨步行街智能导视系统，通过智慧交互方式解决行人在步行街区的体验问题。在智慧旅游持续发展下，景区导视标识牌作为景区的必备设施之一，对展示景区文化形象、便捷游客游览起着重要作用，完善健全的导视系统已成为旅游景区评级的必要条件之一。景区的智能导视系统集景区导览、导航、查询、信息发布等功能为一体，有力推动景区服务升级和提质增效。
智能导视系统的交互设计应用
3D 智能导视系统
全景化的全新导视系统，区别于普通导视，全景导视的沉浸式体验更具代入感、互动性；实景建模的导视地图更具营销想象空间，可打造全新的游戏化营销方式。Dawa 科技开发的智能导视系统 100% 还原真实场景，结合 IP 代入导航，为用户打造不一样的导航体验。
CHAPTER 3
车载代理交互
IVA（In-Vehicle Agents，车载代理）是一个虚拟的车载人工智能助手，或者是实体的车载机器人，可以通过语音识别和自然语言处理技术与车内的人进行对话和指导。课程讲解了 IVA 专题知识与应用案例，比如车载虚拟人形象、界面设计与新颖的材料创新等，为我们开拓了新颖的交互形式载体。
专题简介：多元形态的车载代理交互案例
课程将帮助我们了解 IVA 专题知识，细化汽车交互的设计方案。比如，IVA 可以集成导航、娱乐、车辆状态监控等功能，提升驾驶员和乘客的便利性和舒适度，并提供更安全和智能的驾驶体验。
案例预览
奔驰虚拟人 Mercedes
奔驰推出了虚拟数字人 Mercedes，并将其与元宇宙虚拟场景融合，开创了全新的数字艺术创新发布会。Mercedes 与用户之间实现了更加有效的沟通，展示了奔驰年轻化和智能化的产品理念以及品牌文化。「虚拟数字人 + 虚拟场景」的虚拟发布会直播模式为品牌带来了全新的营销思路，通过深入虚拟与现实之间的沉浸感，重新定义了用户对品牌的认知，增强了品牌营销的记忆点，也为消费者带来了全新而沉浸的体验。
CHAPTER 4
社会创新与服务设计
学习社会创新与服务设计专题有助于培养跨学科视野，训练以用户为中心的设计思维，并帮助我们更全面地应对复杂的社会和人类问题。课程介绍了未来系统设计、社会公共服务与商业设计、体验系统设计与服务设计工具、商业创新与未来前瞻的服务体验创新四个专题。
CHAPTER 5
AI 智能体
AI 智能体（AI Agent）是指模拟人类智能和行为、与用户进行交互的 AI 实体，可以是语音助手、聊天机器人、虚拟角色、游戏 NPC 等，能够理解自然语言、自主做出决策、执行任务，并通过对话或其他形式与用户交互。在这一专题中，老师带领同学学习人机交互前沿学术论文中的智能设计理论框架，引导同学成学科体系地分析案例，突破浅层的思考问题方式。
专题简介：AI 智能体原型与其交互设计理论
课程将梳理 AI Agent 的概念、技术框架，介绍设计原型案例与交互设计理论。在 AI 智能体的交互设计中，设计师需要深入理解特定情景下「人智交互」过程中的用户需求，通过用户反馈和可用性测试等方法，更好地规划、实现智能体的交互功能。
AI 智能体技术框架小节
AI Agent Framework
课程讲解了智能体的概念——智能体可以是物理实体（如机器人）或虚拟实体（如计算机程序），在自动驾驶汽车、聊天机器人、智能助理和游戏中的虚拟角色等许多领域都有应用，并分析了 AI 智能体的前沿交互设计框架。本小节辅以清华用 ChatGPT 打造的「零人工含量」的「游戏公司」案例，分析了 AI Agent 的实际应用形式。
AI 智能体原型案例小节
Baby AGI & LangChain
本小节讲解了 AI Agent 热门原型框架，如 BabyAGI、LangChain 等项目与技术。BabyAGI 是一个 AI 代理，可以基于给定的目标生成并执行任务；LangChain 是一个自然语言处理工具包，提供了语言模型、向量存储库等工具，帮助我们更轻松地实现自然语言处理任务、构建 AI 应用。这些案例可以帮助我们从技术的角度认知前沿交互设计的落地。
CHAPTER 6
NFT 设计
元宇宙（Metaverse）是一个虚拟的数字化空间，用户可以创建虚拟内容并与之交互，并与其他用户进行社交互动、商业交易等。NFT（non-fungible tokens）是基于区块链技术的非同质化代币，每个 NFT 都是独一无二的，具有独特的身份和所有权。结合元宇宙和 NFT，可以开展各种创意项目，课程介绍虚拟艺术展览、虚拟演出和活动、元宇宙协同设计等创意案例。
专题简介：元宇宙与 NFT 创意项目
CHAPTER 7
AIGC 工具与创意项目
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AI 生成内容）是一个宽泛的概念——文本生成图片的 AI 应用、聊天机器人 ChatGPT 都是 AIGC 的范畴。课程介绍了文本、图像、视频、音频、3D 与多模态的内容生成工具与创意项目，也探讨 AIGC 的版权、设计工作流、个人学习工作中的运用、AIGC 与教育、带来的新职业、与用户体验、在文化创新领域的应用、审美与局限等值得关注的专题。
专题简介：AIGC 常用工具与创意项目
案例预览
Paragraphica：用位置数据「拍照」的相机
Paragraphica 是一种利用位置数据和人工智能来可视化特定地点和时刻「照片」的相机，既作为物理原型存在，也有虚拟版本。摄像头会显示当前位置的描述，包括地址、天气、一天中的时间和附近的地点；按下快门时，相机使用文本到图像的 AI 生成这一刻的照片表示。这个项目有点颠覆我们对世界描述的认知，由「所见即所得」转化为「所描述即所得」。
随着人工智能模型越来越有意识，它们会如何看待物理世界？通过位置数据和 AI 图像合成，Paragraphica 提供了一种不仅限于视觉感知的方式来体验周围世界，以另一种智能的视角更深入地洞察瞬间影像的本质。
CHAPTER 8
大语言模型与交互设计创新
LLM（Large Language Models，大语言模型）带来了非常多的创新空间。课程讲解 LLM 的概念、发展与适合交互设计师参考的前沿案例，较详细地解读交互设计可参与的创新点，启发同学以设计师的思维介入 AI 技术的创新方案构建，体现设计区别于技术的独特工作与细节思考。例如智能助理——利用大语言模型创建能理解和回答用户问题、提供实时建议和支持的助理，用于客户服务、虚拟导游等场景；创意协作工具——使用模型获取设计灵感或生成原创作品的素材。
专题简介：运用大语言模型的新颖交互设计案例
具有专业职能的 AI 角色
AI 面试官
jobinterview.coach 是一个人工智能求职面试辅导平台。面对此类领域的设计问题，设计师的职业身份就是 AI 产品经理：应该关注分析专业领域的业务流程，将其拆解为设计需求。比如用户使用产品的「计划 / 练习 / 改进」流程，就是把真实面试情景对应转化为产品的功能，用户可以按照被设计好的流程完成模拟面试。
各个环节的产品界面设计、交互设计，都需匹配用户对模拟面试的真实需求。应用大语言模型赋予产品智能的同时，我们需要着重关注信息传递的形式，以及人与 AI 对话反馈信息的呈现方式——这个产品在时间表、任务管理与面试界面都进行了专业的设计工作。
硬件产品与创新交互方式
Project Ring
大多数 LLM 都是通过屏幕使用的。作者想探索可穿戴的多模态人工智能如何实现新的人机交互形式——Project Ring 感觉就像肩膀上有一个好奇的朋友，一个像你一样看待世界并在你耳边悄悄低语想法的人。它最初是对可穿戴、多模式和始终可用的 AI 交互的探索，项目 100% 的代码由 GPT-4 编写。
用户可以使用环形操纵杆触发 AI 的语音输入，并通过骨传导耳机进行交谈；还可以用戒指上的相机拍照，照片被转换为环境的文本描述并转发给 AI，AI 可以在回应中引用照片的内容。这种体验旨在展示低摩擦交互，融合人类和 AI 之间的物理和数字信息，启发我们从交互流程与体验创新层面思考设计参与的细节。
HOMEWORK
优秀作业与讲评
第二期百科班共产出课程案例 150+、共建作业案例 500+。这里分享五个专题的优秀打卡作业与老师讲评。
专题一 · 互动艺术装置
优秀共建案例：Bioluminescent Forest
艺术家用 3D Mapping 技术，将灯光投射到植物和动物的身上，实现动画投影到森林动植物表面的实景拍摄。
作业讲评：这个案例对核心技术点进行了较细致的分析，并与课程案例进行了对比。找案例分析技术可以「全」，但有些通用技术，比如「AI」「大数据」「机械臂」「物联网」等大的概念是我们 hold 不住的，提炼出案例的特色创新技术应用更为关键。在方案构建中，提到「3D 光雕投影技术」要比单纯的「投影技术」「AR 技术」更具亮点与说服力。以后进行技术说明时，要主动寻找更深一层的技术，好办法就是加「定语」。
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专题一 · 互动艺术装置
优秀共建案例：MIT Better World
作业讲评：这个案例分析中，体现交互功能实现的技术细节分析得很好！展现交互设计师「专业功力」的关键就在于设计细节与设计流程呈现。这个作业详细拆解了项目交互功能的技术实现细节与交互流程，并在启示中分析了技术的应用场景，包含的知识点非常丰富，也很到位。
专题二 · 空间动线与信息导视系统
优秀共建案例：智能导视案例分析
作业讲评：有效的案例学习分析方式包括——一、细节深入：好在哪里？配色好？信息呈现形式值得借鉴？设计系统的层级分明？避免或少用「良好的交互性」「运用了新颖的技术」这类模糊的描述。二、以模块化的方式分析设计功能：这位同学以模块化的形式分析了设计功能，将笼统的功能系统拆解为实体建模、IP 融合、多层地图导航、AR 商铺指引等功能模块进行分析。
专题二 · 空间动线与信息导视系统
优秀共建案例：传统导视案例分析
作业讲评：动线设计与空间导视系统是值得设计师关注的知识专题，但分析案例时要避免长段的说明文，在基本概念描述清晰的基础上有效提炼设计参考。这份作业提炼出了「设计元素」，是设计师值得关注的精华知识点。
专题三 · 多元形态的车载代理
优秀共建案例：IVA 交互载体——界面
作业讲评：这位同学作业完成得非常认真，分析了大量的材料案例，值得同学们学习。作业末尾也讨论了设计史上技术发展与设计细节的关系，很用心地进行了思考。
专题三 · 多元形态的车载代理
优秀共建案例：IVA 交互载体——新材料
作业讲评：这位同学对 IVA 未来趋势发展的分析就很到位，结合实例与论文从触摸交互切入做了分析，并对交互功能实现技术进行了拆解分析。
专题四 · 社会创新与服务设计
优秀共建案例：商业创新服务设计 / 公共服务设计
作业讲评：许多同学在推进个人的设计项目时，不知道完整流程，也不知道如何破题。可以搜集项目的完整资源进行参考学习。这两份作业将设计项目进行了分步骤的拆解，并从不同的设计维度进行分析。大家平时做案例积累时，可借鉴这两份作业的积累形式，帮助我们积累完整设计项目推进落地的流程与破题思路。
专题五 · AIGC 常用工具与创意项目
优秀共建案例：AIGC 内容模态 / 创作工作流与创意项目
作业讲评：探索 AIGC 这类新技术时，作为设计师需要把握住个人的核心关注点与探索方向——既不能过于狭隘，将 AIGC 仅仅理解为图像生成技术，也不能太过发散，缺乏独特的创新洞见，导致工作全被 AI 夺了去。这两份作业进行了广泛的资源搜索学习，并分析了具有独特思辨视角的案例，值得同学参考借鉴。
FEEDBACK
课程回访
第二期结课后，教务老师对坚持完成打卡学习的同学进行了文字回访。
回访记录
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常见问题
9 个问题Q01
案例百科班适合我报名吗？
如果你是艺术设计、文科或其他非理工科专业背景的学生，对计算机、软件、机械电气、电子信息等领域不太了解，对前沿科技和智能设备产品行业兴趣有限，或者缺乏交互设计的创意灵感，需要快速积累前沿科技和人机交互案例，同时希望了解智能行业动态以及实验室 HCI 学术探索方向，那么百科班的课程将非常适合你。
另外，无论你是跨专业学习交互设计的初学者、正准备参加升学考试的应届生，或是在读学生、职场人士，案例百科班都适合大家学习。
Q02
通过百科班学习案例，与个人自学案例相比有哪些优势？
百科班有 5 位来自清华美院、上海交大、香港城市大学等院校的学长学姐分享各自领域的前沿案例与实践经验，能够带给我们不同的问题思考视角与新颖的学科认知观点，相较于个人自学，能更有效、更全面地积累前沿知识。
同时百科班为大家节省了大量自己搜索整理不同专题高质量案例的时间，课程也提供了大量的资料信息源，方便大家课后自行高效搜索拓展案例。
Q03
百科班学习需要耗费大量精力吗？最近可支配的学习时间不多，会影响学习吗？
案例百科班为帮助大家利用碎片化时间学习，进行了专题小课的课程设计。课程总计 8 个专题 32 小节，平均每小节课量 15 分钟。一周抽出 3–4 天，每天花 15–30 分钟学习，坚持 8 周后即可完成第二期所有课程的学习，并收获 150+ 的案例精讲知识，参考学习大量的同学共建案例，补充积累基础、前沿的优质设计案例素材。
Q04
案例百科班只有理论知识吗？会产出项目吗？
百科班并非单纯的理论知识讲解，课程主讲分析经典、前沿的案例，附带理论知识、技术基础知识的讲解，Notion 配套也有课程补充资料辅助学习。案例百科班没有产出项目的作业要求，核心学习目的是通过大量的精品案例学习，巩固基础知识、积累设计灵感素材、开拓思维，了解前沿发展趋势与热点专题。
当然，同学们可以结合课程作业与本身的项目产出需求，在案例百科班中进行针对性的学习与知识补充。
Q05
百科班能解决我哪些问题？不能解决哪些问题？
百科班能帮助大家积累设计方案的创新主题，学习将参考案例有效应用到个人方案创新中的技巧，在学习过程中养成案例收集的习惯，掌握前沿案例与学习资源的搜索方法。百科班的案例分析作业也可以提升判断案例优劣的思辨能力，提升跨学科、学科交叉的问题分析能力，了解交互设计更广阔的应用场景，对于作品集制作、手绘训练乃至竞赛、科研都能提供灵感启发。
但百科班无法为同学提供完整项目的落地指导与完整的技术实现支持，也无法提供考研升学相关的专项应试能力训练。若有相关课程学习需求，可咨询老师选择其他课程。
Q06
课程组队学习怎么进行？
课程鼓励大家自我介绍、自主组队，同学也可选择独自学习。若小组有组织线上会议、线上协作活动，可在大群分享成果与疑问，教务老师选择典型问题进行回复，推荐学习方法与提升建议。
Q07
第一期和第二期有哪些区别？
主要是课程专题不同。第一期课程专题偏向人机交互基础技术，如传感器技术等，也包括 AR / VR、多模态交互等智能交互专题案例。第二期专题补充了新出现的热点话题，比如 AIGC、大语言模型、NFT 数字艺术元宇宙等。
第二期其余 5 个新专题涉及面比第一期更广，不仅仅局限于智能交互产品 / 人机交互技术这一块，会讲互动媒体艺术装置、信息导视系统、车载代理、AI 智能体等能帮助交互设计师开拓思路的专题。
Q08
想参与学习打卡，如何报名？如何领取奖励？
报课成功后在 CCtalk 学习导学课，课程有详细介绍打卡细则；领取奖励请在班群咨询教务老师。打卡合格标准会在微信群中通知。
Q09
报名前需要了解哪些课程须知？
一、推文所选案例皆引用于案例百科班视频课程与拓展材料。
二、课程作业非强制性任务，但建议学员积极完成。
三、知识卡片结构与内容根据课时特色进行个性化设计，实际情况以课程内容为准。
- 案例素材仅用于教学讲解，版权归原作者。
- 朝菌学园拥有学员作业、共建案例素材的使用与公开展示权。
学员评价
蓝*
学习课程时我正在参加 UXDA 的比赛，比赛主题与 AI 有关，在学习了 AI 智能体、元宇宙与 NFT 创意项目、AIGC 常用工具与创意项目、运用大语言模型的新颖交互设计案例等四个章节时，我发现一些案例对我们的比赛思路提供了宝贵的灵感和帮助。此外，在提交作业搜寻案例的过程中，我还发现了一些前沿的、可供参考的案例，这也在一定程度上帮助我们将 AI 的相关知识更好地应用在我们的比赛项目中。再就是学完课程后，我不再局限于从集成式平台（如 behance、站酷等）查找案例，而是学会了如何浏览独立工作室和设计师的网站，从中搜集有价值的案例。不再仅仅依赖小红书、公众号等平台博主的解读，而是能够自己独立评估案例的优缺点，形成自己的判断和观点。
3*
这两个月学习了八个主题，覆盖到一些平常没有关注的方面，在想设计方案的时候能够有更多的角度了。比如空间动线设计这类的之前完全没有接触过，但是对体验的提升有很大作用，还有最近比较火的 AI 大模型之类的，自己不会去思考比如智能体有什么交互形式，但是每节课要求输出一些内容就能倒逼自己思考，然后就是这类陌生的领域查案例也会有一点困难，但也很锻炼自己。课程对我目前考研画快题也有帮助，就是能加入一些新颖的技术，然后多看点案例保证思路的方向没有大问题，一周一个专题的形式任务不算太复杂，而且挺有意思的，还会挺期待下一周的主题。
许*
学习课程后，首先肯定是对专业能力的提升。因为我是学数字媒体艺术专业的，要学习各种各样的交互，但是靠学校老师上课有时候学不到新知识。一是学校的课程一般比较老，上课用的书有的甚至是十年前的；二是网上资料的质量参差不齐，也比较费时间收集；案例百科班大部分课程内容和我学的专业是对口的，内容新切且全面，可以短时间了解到比较多的行业知识（还有课下同学们做的海量案例库，里面每周选出的优秀案例质量很高，比较能了解到东西）。
*树
课上关于 AI 的很多案例和观点都是有帮助的。而且我记得课后还布置过一个小作业，就是基于 GPT 谈谈自己的设计，是和清美交叉学科 24 年的理论考题类似的。我记得 24 年上海交大也考了好多好多 AI 相关的题（好像说理论科目的 8 个题，有 6 个题都考了 AI），百科班的案例对应试肯定是有帮助的。类似百科班的设计类课程我了解的比较少（好像没有找到对标的 hhh）。百科班能快速节省时间精选案例还是很好的。其他类似课程之前有参加过英语流利说和外刊带读等等。另外还有就是一些监督带背的群，因为我作为 p 人，很需要外力监督来完成进度哈哈哈。
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