12月7日，同济大学设计创意学院的曹楠教授受邀在国际设计研究大会 (IASDR 2021) 发表主旨演讲，该会议是设计领域的顶级学术双年会议。据悉，曹楠教授是该会议自2005年举办以来第一位受邀发表主旨演讲的中国大陆学者。IASDR 2021主旨演讲嘉宾
IASDR-国际设计研究协会联合会（International Association of Societies of Design Research Conference ），成立于2005年11月1日，是一个国际性的，非政府的，非盈利性的慈善组织，由来自世界各地的设计研究协会成员组成。IASDR会议通常2年举行一次，是国际设计研究最有影响的学术大会，覆盖了工业设计、环境设计、视觉传达、服务设计、交互和信息设计、设计战略和管理、设计历史与研究等大部分设计领域。今年的大会由香港理工大学设计学院承办，大会主题为：[ _ ] 与设计：重塑设计模式（ [ _ ] WITH DESIGN: REINVENTING DESIGN MODES）。
今年的大会吸引了全球28个国家和地区的500余篇投稿论文，全球500多个学者受邀担任盲审评委，最终入选论文集由Springer出版。关于
曹楠教授
曹楠教授是同济大学长聘教授，博士生导师，同济大学智能大数据可视化实验室（iDVX Lab）主任，曾入选国家高层次人才引进计划。曹楠毕业自香港科技大学，获得计算机博士学位，曾获得 “微软最有价值专家” 称号。加入同济前，曹楠曾担任美国 IBM T. J. Watson 研究院研究员以及IBM全球可视化及图形学会联合主席。他在IBM 研究部门工作的近十年中，曾获得IBM杰出技术成就奖、IBM 杰出研究成就奖、以及多项 IBM创新成就奖。曹楠主要研究方向是大数据分析及可视化，其研究成果涵盖了数据可视化、数据挖掘、机器学习、及人机交互多个技术层面，并被应用在信息安全、智慧城市、健康医疗、智能设计等众多应用领域。他累计在数据科学领域的重要国际学术期刊及会议上发表论文90余篇，累计申请专利近40项，曾获得ACM智能用户界面国际大会（ACM IUI）最佳论文奖、IEEE 国际可视化分析大会（IEEE VAST）最佳论文提名奖，“ACM上海新星奖”。曹楠目前是 IEEE Transactions on Big Data 副主编，Computer Science Review 编委，并曾担任 IEEE PacificVis 2022，2021 会议论文主席，ChinaVis 2018-2019 会议论文主席，IEEE InfoVis，VAST， EuroVis、AAAI、IJCAI、等可视化、人工智能、及数据挖掘领域诸多顶级国际学术会议的程序委员会委员，以及重要学术期刊（例如，IEEE TVCG，IEEE TMM， ACM TIIS，ACM TIST）的客座编委。关于
报告内容
曹楠教授的报告主题为《Intelligent Visualization Design》，他系统全面地介绍了在智能设计，尤其是智能视觉传达及可视化设计领域他的团队所作出的创新研究工作。在报告中，曹楠教授重点介绍了他所提出的如下智能辅助设计参考模型：该参考模型包含了智能辅助设计的三个重要步骤：（1）通过构建设计空间让机器读懂设计作品；（2）通过使用不同类型的机器学习模型与算法让计算机学会从设计空间中挑选设计素材与元素形成针对需求的设计方案；（3）通过智能算法及交互手段实现人机协同的创作过程。曹楠教授指出，设计空间是让计算机读懂并进一步学会设计的关键。一个设计空间是设计元素的集合，他往往是多维度的。例如，如下视频中所示的有关用户头像的设计空间由 “发型”，“面部表情”、以及 “身体” 三个维度构成，每个维度上的不同取值代表了不同的设计元素，通过合理规划并排列组合这些设计元素，便可以形成千变万化的设计作品。参考模型的第二步，也就是要让计算机学会如何搭配使用这些设计元素，形成合理的，符合用户需求的设计作品。![]()
AI- Designer 的设计与进化之路基于上述参考模型，在过去的三年中，曹楠教授及其团队设计了一款能够进行设计创作的虚拟机器人 AI-Designer， 并通过一系列由简到难的任务让这个机器人实现了从草图绘制、到平面海报创作，再到数据故事设计创作的一系列演化。其中数据故事创作是一个较为复杂的任务，为此，他们进行了一系列有关可视化及可视化叙事方面的调研工作，相关的研究成果近年来被发表在 IEEE Transactions on Computer Graphics and Visualizaion 以及 ACM CHI 等可视化及人机交互领域的顶级会议及期刊之上。同时，他们开发设计了数据故事设计生成引擎，通过强化学习算法，对数据空间及设计空间进行搜索，实现了自动化的数据内容生成及可视化呈现设计。基于这些研究，他们开发设计了一款在线设计创作工具——Calliope，它实现了针对数据故事的人机协同创作， 用户可以访问 https://datacalliope.com 免费使用。
Calliope 数据故事智能设计与创作在线系统
https://datacalliope.com/曹楠教授认为，智能设计的前景无限，未来需要解决的挑战在于如何实现更加精准智能化的设计控制，让智能程序能够创作包含精确尺度与标记的CAD蓝图。同时他也认为，让智能设计从现在的激发想象力为主落地到生成切实可行的设计方案，仍然还有很长的路需要走。这个过程中 AI- Designer 将会持续进化。