内容摘要
本文梳理了信息艺术设计跨学科模式从交叉走向融合的演变过程，总结其跨学科具有知识结构异质化程度高、系统扩展与技术更新速度快三个独特特点。文章通过典型案例分析，阐述了信息艺术设计的跨学科难点与应对路径，为其在智能时代的跨学科合作提供启示。
关键词：信息艺术设计、跨学科、艺术与科技

学科是大学组织与知识生产的基本单元[1]，学科划分的方法利于知识传播，也能促使研究不断深化。然而，真实世界的问题是错综复杂的，学科分类所引起的思维和方法的局限显而易见。随着技术和社会的发展，人们越来越希望突破学科的界限，以融合创新的思维与方法解决实际问题。

1926 年，伍德沃斯(R.S. Woodworth)在美国社会科学研究理事会会议上提出面向大学和科研机构的跨学科研究。[2]随后，一些针对实践的学科将跨学科方法作为知识创新与实践研究的重要范式。设计，自诞生之日起就具备跨学科的特点。1919年，瓦尔特·格罗皮乌斯（Walter Gropius）在《包豪斯宣言》中提出，设计教育应是“艺术与技术——一种新的统一”[3]。20世纪70年代，赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）提出“设计科学”的概念，认为设计是“问题求解”(Problem Solving)的过程。[4]尽管西蒙不是第一个讨论“问题求解”的学者，但他首次以系统论、认知科学与计算模型为框架，将问题求解过程转化为可建模、可分析的结构化科学模型，认为设计可以通过理性分析、系统建构与约束优化在目标与现状之间寻找合适的解决方案。跨学科始终是设计学科发展过程中的内在动力与核心特征。

一、信息艺术设计跨学科模式的演变

21世纪初，计算机与网络的普及给社会带来巨大变化。清华大学美术学院于2005年在国内率先成立信息艺术设计专业，重点研究信息时代下新的设计对象和内容：当产品和对象拥有计算的核心以后，人与产品，环境之间的关系发生了哪些变化？交互设计，即人、机、环境之间的交互问题成为信息艺术设计的核心问题。

1.多学科交织的客体

对交互设计有开创性贡献的学者比尔·韦普朗克（Bill Verplank）阐述了交互设计要解决的三个关键问题，即用户的感知、操作和认知。[5]其中，认知作为一种心智层面的问题被直接纳入设计的对象之中，是交互设计的核心特征。在人机交互的过程中，用户会逐步形成对交互模式与逻辑的理解，并基于这种理解不断调整行为，直至实现预期目标。围绕人的心理特征例如思维方式、认知习惯与问题表征模式的研究是信息艺术设计的重要内容，逻辑分析和量化测试也成为交互设计重要的一环。信息技术学科和心理学科的研究框架、模式和方法给传统的艺术设计背景的从业者带来巨大冲击。计算让信息艺术设计的对象不仅变得复杂，也成为了一个多学科交织特征更为突出的客体。

也正因为如此，多学科的团队成为信息艺术设计专业的基本特征。多元性的学科知识构架顺应了行业发展的需求，也迅速推动了专业的发展。清华美院的信息艺术设计系在创立之初就强调要建立一支包括设计、艺术、计算和工程背景的多学科师资团队，希望经过多学科汇集在一起的知识传授和能力培养，学生能从其他学科中提取“有用”的理论与方法，“文武双全”。

2.对交叉学科的主动建构

2007年开始，智能手机的普及和移动互联网的蓬勃发展带来了海量的应用场景，产品、内容和服务形成了一个系统。更多的学科例如管理学、经济学的思维与方法开始被引入来解释用户留存、交互效率和服务模式等问题。这些学科的汇入有助于解决在设计应用中遇到的多种问题，推动了学科的发展，另一方面，过度宽泛的学科口径，也使得信息艺术设计的本体日趋模糊，一定程度上削弱了其作为独立学科的核心知识体系的发展，引发了关于人才培养深度与专业认同的忧虑。

2022年，设计学成为交叉学科门类的一级学科（可授予工学、艺术学学位），从“专业学科”转变为“交叉学科”管理。[6]作为一个新的“学科”，信息艺术设计原有的体系、架构、课程、教学方法都应有新的调整，否则，不过是走向另一种“学科”的固化。

3.智能推动的进化与融合

人工智能技术的迅猛发展使得设计师能力得到快速提升和显著增强。设计与计算机科学、数据科学、认知科学以及社会学等领域建立了更加紧密的协作关系。在AIGC发展迅速的2023年，世界知名咨询公司Garter指出，生成式人工智能（Generative AI）正处于期望膨胀期，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用并产生巨大效益。而在2023年初，这一比例不到5%。[7]智能革命将推动着设计与各行各业的深度融合并加速发展。

与此同时，大学教育的变革也悄然发生。打破学科的壁垒，以宽口径、厚基础的模式进行人才培养成为基本共识。清华大学从2014年开始实行书院制人才培养模式，目标就是通过不同院系的“交叉方向共建”，共同推动学生的培养。[8]学校还积极建设专业领域知识图谱、开发学科知识引擎，弥补通用大语言模型在多数专业教学场景中难以直接应用的问题，为实现课程、课堂、生态全面突破提供重要支撑。不难想象，在全AI课堂的模式下，原有的学科壁垒和边界在人工智能技术的支持下将轰然坍塌，一种更为主动的、更为系统化的跨学科模式呼之欲出。

二、信息艺术设计跨学科的特点

1.高异质性的知识结构

信息艺术设计的对象，即界面、交互与底层计算模型之间是不可剥离的深度耦合关系。交互不是外层表现，而是计算的可视化语法；逻辑不是简单的界面框架，而是认知决定行为过程与数据调度的机制。一个看似简单的“下拉滑动即可更新数据”的交互设定，会直接改变系统的事件监听方式、数据调用与视觉渲染，这种深度耦合使信息艺术设计中的跨学科协作难以通过串联式或工序式的分工模式取得理想效果，而是需要在同一场景中建立共同的框架，以深度协同的方式来完成。

信息艺术设计的跨学科实践需要“软硬兼施”：一方面，它以审美创造和人文表达为目的，具有典型的“软学科”（Soft Discipline）特征[9]；另一方面，它以计算机科学为支撑，属于“硬学科”（Hard Discipline）知识体系的应用场域。这种高异质性的知识结构使得信息艺术设计的跨学科更具挑战性。知识结构的异质性并不必然导向对立性的冲突，有时也会形成一种能够促动变化、推动创新的张力，通过多元视角的并置与比较，能够避免在同质化经验中陷入群体共识的惯性，从而在持续的反思与调整中形成新的理解框架。这种张力迫使设计不能停留在任何一方的舒适区内，它既要求工程师能将技术路线与用户的潜在需求进行匹配，也要求设计师将模糊的洞察提炼为可验证的设计目标，最终创造出既人性化又稳健可靠的智能化体验。

2.设计系统的升级

2000年，联合国提出千年发展计划（MDGs）[10]全球行动计划，包含消除极端贫困、普及初等教育、促进性别平等8项指标。2015年，联合国提出的可持续发展目标（SDGs）[11]以系统治理取代单项改进，强调跨领域协作与协同创新。同年，世界设计组织重新界定设计的内涵，指出设计应通过策略性过程推动创新、促进商业进步，并改善人类生活质量。[12]设计被视为实现SDGs的重要机制，它将抽象的全球目标转化为可实施的服务系统与信息结构，通过交互体验引导行为变化，并以可视化与原型化的方法协调社会、技术与自然的运行关系。设计的意义已超越回应问题本身，是能够在行动层面构建可持续发展的实践体系。霍斯特·里特尔(Horst Rittel)和梅林·韦伯(Melvin M．Webber)使用“棘手问题”(Wicked Problem)的概念来描述面向系统层级的问题，提出当问题牵涉多种知识类型、多重主体与开放性系统时，其边界将不再由学科内的逻辑所决定，而是取决于相关行动者如何定义、协商并不断重构问题本身。[13]跨学科设计的研究和实践都迫切地希望找到更为整体的思维和方法，例如卡内基梅隆大学特里·欧文（Terry Irwin）提出的“过渡设计”（Transition Design）[14]，英国设计委员会提出的双钻模型的系统架构版本等[15]。在设计问题面向系统问题进展时，信息艺术设计的关注范围也从微观的算法逻辑、界面交互，到宏观的社会文化系统与人机共生环境，呈现出多层级、多尺度的复杂关系。设计者必须具备系统思维（Systems Thinking）与整体观（Holistic View），在与智能协同的过程中，不是寻找最优解，而是组织不同学科，群体协商，让问题与方案在对话中共同进化。

3.技术更新迭代快

信息艺术设计的跨学科难点，还体现在技术迭代的高频更新。计算机科学的发展速度远超过传统工程学科的知识更新周期，从早期的人机交互、互联网到当下的人工智能、虚拟现实、具身智能到脑机接口等新兴领域，技术的快速演变不断改变着设计的问题系统以及相应的媒介与方法。故此，信息艺术设计的知识结构也呈现出高度的动态性与开放性，设计者需要在不断变化的技术环境中持续学习，以维持知识体系的有效性与实践的前沿性。这种学习并非线性积累，而是一种跨领域的“自我更新过程”，要求设计者具备敏锐的技术感知力、快速的知识整合能力，以及对不确定性的适应能力。可以说，信息艺术设计的专业成长不再依赖固定技能的掌握，而是依赖一种“动态学习机制”，即在不断的技术迁移与方法替换中保持创造性、审美力与批判性思维的活跃。

三、信息艺术设计跨学科发展的路径

1.从协同到贯通

传统的交叉学科模式是在各学科保持各自方法与范式相对独立的前提下，为共同的目标提供信息、数据或视角支持。这类合作强调“并置”与“汇集”，不会改变各领域自身的知识结构，但也能够为问题的诊断及解决提供支撑。在艺术设计与前沿科技深度交融的当下，信息艺术设计的跨学科可以向更高程度的知识贯通与目标汇聚逐步推进，即能够以特定的视角、工具或方法切入他者领域的问题情境。例如，技术逻辑可被引入艺术创作流程以重构工作方法，反之，艺术思维也可能成为技术问题的突破口。这类合作强调视角迁移与方法渗透，虽然主导逻辑依旧明确，但彼此的介入已经使问题的表达与解决具有新的维度。更深层的合作形态，是围绕同一个复杂问题本身展开多维度的知识互访。不同领域在共同的问题框架下持续调整其概念、方法论乃至问题定义，使得原本界限分明的知识体系发生结构性互塑。这类合作已不仅是“借用”或“补充”，而是通过共同建构新的认识框架来应对高度复杂的情境。在更开放的情形中，合作的动力可以来自超越学科的公共目标。设计者、技术团队、行业机构甚至公众共同参与，围绕社会性议题形成跨领域的长期协作网络。在此过程中，专业知识被置于更宏观的价值共识之中，指向整体性的系统解决方案。

由此，跨界协作的实践并非严格的模式划分，而是呈现出从“并置式协同”到“深度贯通”的连续谱系。这些多样化的路径共同构成了信息艺术设计推进创新的重要机制，其关键不在于选择某一种固定模式，而在于针对问题本身调动恰当的合作方式，使不同知识在合适的层级上实现有效联动。

北京冬奥会花样滑冰Gala Show由笔者所在团队与英特尔中国（Intel）合作完成，是“艺术—科技—体育”三重交叉情境下，服务于赛事活动的重要项目。3DAT技术（三维运动员追踪技术）、数据可视化、舞台灯光与表演艺术被整合在一套舞台呈现流程中，使运动员的动态轨迹得以通过视觉语言在冰面与屏幕上呈现。

在项目初期，不同领域主要以信息层面的协作形式并置参与，设计团队提出舞台视觉与音效构想，技术团队提供数据采集与算法模型，花滑运动员和体育顾问解释动作结构。这一阶段的特点是以知识汇集为主，各方仍保持各自的理解框架。

随着舞台呈现对实时性的要求提升，合作进入“方法互渗”的阶段。设计师需要理解数据延时与算法噪声等技术条件，工程师则需要依据视觉叙事逻辑调整参数，重建映射方式。双方的工具、思维和评估标准开始跨越各自的边界，在实际工作中形成可转换的语义桥接。

为进一步减少认知差异带来的摩擦，笔者所在团队提出“视觉化数据地图”等原型化协同工具，将抽象的轨迹数据转译为设计师可直接阅读的视觉形态，使技术语言与视觉语言能够互相进入、互相补充。这一中介性语言的构建，使协作得以实现认识层面的贯通，促使各领域能够在同一可观察的媒介中对问题达成共同理解。

在项目后期，为确保影像、灯光、音乐与运动轨迹之间的实时对应，各领域必须共同调整自身的理解方式，使技术逻辑、视觉逻辑、表演逻辑在时间与表达层面实现对齐。此时的合作已超越“各做各的之后再对接”的模式，而是通过不断调适彼此的语言、判断标准与操作流程，达到更加深层的贯通性协同。

通过该项目实践，所有参与成员都深刻感受到复杂情境下的跨学科合作需要在信息协同、方法互渗、语义共构与认识贯通之间动态切换。贯通性的实现，使不同知识结构能够在关键节点上达成共识并共同推进工作，从而有效缓解知识差异带来的阻力，形成更具创新性的合力。

2.情境作为设计研究对象的单元

唐·诺曼（Don Norman）指出，技术的发展并不会自动生成有意义的体验，真正的设计创新来自“以人的行动、感知与情绪为起点”的情境化逻辑。[16]人机交互领域的奠基学者本·施耐德曼（Ben Shneiderman）在“Human-Centered AI”框架中进一步强调，在算法驱动的时代，设计的核心并非优化功能，而是构建一种使人能够理解、参与并主导复杂系统的体验框架。[17]科技人类学家露西·萨奇曼(Lucy Suchman)亦通过“情境行动”理论指出，人机互动的意义并非源于预设结构，而是在具体情境中由人的身体实践与技术行为共同生成。[18]基于上述理论脉络，人本导向的跨学科路径更关注情境的生成方式，而非仅停留于技术层面的配合。

沉浸艺术团队TeamLab的实践在情境设计的技巧上为人所称道。在作品The Infinite Crystal Universe中，建筑空间、实时渲染算法、LED光点矩阵、交互逻辑与群体参与行为被共同纳入一个连续的生成系统，观众并非处于作品“之外”，而是作为场景的触发因子介入其生成。整个作品空间由数十万颗可独立控制的光点构成，其亮度、密度与流动方向由实时算法驱动，却又不断受到观众路径、停驻与手势输入的影响，使作品始终处于一种动态演化的状态，形成一种晶莹流动、如梦似幻的光影氛围。与此同时，空间中的音乐韵律、光场节奏与色彩变化的时间逻辑亦会随着观众的聚集与散开发生变化，形成视觉、听觉、行为的同步调节，使情境在观众的参与中不断重塑，让观众在互动过程中获得一种超越日常感知经验的审美体验。

从TeamLab的创作实践中可以看出，将情境作为设计研究对象的基本单元，围绕人的体验生成展开的多学科协作，可以成为一种信息艺术设计跨学科协作的有效路径。在这一过程中，建筑师在构筑空间尺度的同时，需要理解光场在不同视角下的可见性；程序员在设定粒子系统行为时，必须考虑观众的感知节奏与行动路径；声音与视觉设计彼此嵌合，共同塑造场域的“情绪能量”；交互逻辑则与算法阈值协同，使参与者能通过身体行动触发新的视觉流动，最终使跨学科的整合在作品的生成性情境中自然显现。

值得注意的是，以情境为核心的跨媒介设计不仅在审美与体验层面推进了跨学科整合，也在文化与产业层面产生显著效应。TeamLab在东京台场、福冈、上海黄浦滨江等地的长期驻留展均成为新的城市文化节点，吸引大量跨地区游客，带动周边商业与文旅产业的更新。其作品所构建的可进入、可参与、可传播的沉浸场域，成为城市文化活力的重要组成部分，使跨学科设计从创作实践延伸至公共文化与地方经济的共同生成。

由此可见，情境生成作为跨学科机制，有助于推动信息艺术设计从“技术叠加”转向“塑造体验”，从“功能逻辑”转向“感知逻辑”，并从“静态呈现”转向“动态生成”。数字技术赋能下的情境体验也正在成为多学科创新力自然汇聚与持续演化的枢纽，并有潜力发展为未来城市、社会及文化创新的活力单元。

3.构建系统方法论

2014年，麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的研究人员们讨论了反学科（Anti-discipline）的概念[19]，他们不再追求某一学科的地位归属，而是采用更开放灵活的知识生产方式，强调以现实问题为导向而非学科逻辑来组织研究。这一思想最具代表性的实践是当时实验室的成员内里·奥克斯曼（Neri Oxman）组建的“物质媒介研究组”（Mediated Matter Group）。该研究组所提出的“材料生态学”（Material Ecology）是一种较为完整的系统化与生态化的知识整合路径。奥克斯曼以“生态性思维”（Ecological Thinking）理解设计、生物学、材料科学与工程学，将它们视为在材料、生命与结构之间相互作用的知识系统。她关注的问题并非源于某一学科的既有边界，而是被重新界定为“系统性生态问题”，即在自然过程、人工过程与材料行为的交互中理解与处理的复合性问题。正如她在The Age of Entanglement 中所指出的，未来的设计不再是艺术、科学与工程的并置，而是它们在动态系统中相互牵连、相互影响的“纠缠”（entanglement）[20]。

这一方法论在蚕丝亭（Silk Pavilion）系列作品中得到了生动的体现。蚕丝亭是一种以数字化纤维铺设系统预制空间骨架，并由数千只蚕在其表面持续纺丝而逐步生成的轻质纤维穹顶结构。在蚕丝亭的形成过程中，数字制造系统首先通过算法控制机器人在空间中铺设连续的纤维路径，构成具有可调节性的初始框架，随后，蚕在该框架上进行连续吐丝，使最终的形态在人工生成的几何路径与生命行为的自然轨迹之间的互动中逐渐出现。建筑逻辑、生物逻辑与材料逻辑在这一过程中并非分别发挥作用，而是通过彼此渗透形成一种“中间知识”（hybrid knowledge），表现为算法调节生命过程、生物活动影响结构生成、材料属性在生命与计算的持续作用下被不断重塑。这一协同过程展示了材料、生命与结构在动态系统中共同演化的特征，是奥克斯曼材料生态学方法论的关键体现。

这种系统性的知识整合方式使设计从“多学科协作”转变为“知识生态的演化过程”。在奥克斯曼的框架中，建筑学不再是形式构成，而生命过程的编程；生物学不再是材料的背景条件，而是直接介入结构生成的机制；数字制造则作为协调与耦合这些知识系统的操作语言，使多领域知识在生态系统内部保持动态联结与反馈。

因此，奥克斯曼提出的材料生态学不是跨学科知识的简单叠加，而是一种基于系统方法论的整合模式。它以系统性生态问题为起点，通过自然过程、材料行为与人工过程之间的持续互动，使设计从传统的“单一技术问题求解”迈向“系统生成逻辑”。这一模式为设计与科学之间的跨学科关系提供了新的理解方式，也为信息艺术设计探索复杂系统问题提供了一种非常具有启发性的路径。

结 语

设计是一门不断进化的实践学科，跨学科是设计研究和实践的根本方式。除了面向人、物、事的设计，设计已经参与到解决由技术、文化和社会等多方因素构成的复杂问题过程中。然而，不同学科在其发展过程中形成了各自的问题研究框架和稳定的知识和能力体系，长期分化的知识体系促使学科之间存在结构性差异，尤其是在解决系统性问题时，这种学科差异会在讨论与决策过程中被放大出来。

与此同时，新技术演进的节奏持续压缩设计者进行思考和判断的从容。人工智能、虚拟与混合现实等技术的变化，并非单纯扩展了工具集合，而是在不断改写设计问题赖以成立的知识基础，使既有经验难以长时间保持有效。面对这样的环境，如果设计师不能持续调整和更新自身的认知结构，原有的专业能力就会在较短时间内失去依托。因此，持续学习成为一种维持判断力与感知敏锐度的必要机制，而不是附加在专业身份之外的额外要求。信息艺术设计专业的学习者必须在不断演化的技术与方法语境中，通过自我反思、跨界吸收与即时反馈，实现对知识体系的动态更新。

跨学科的意义在于如何在多种知识之间建立可以运转的连接，使其共同参与问题的界定、解释与处理。除了解决问题，信息艺术设计的价值也体现在对问题进行重新组织和重构的能力上，它需要在技术快速更迭与学科结构固有限制并存的情形下，使复杂问题仍然保持可被理解、可被讨论的状态。技术变动与学科局限在相当长的时期内都会同时存在，而能够在这两者之间保持清晰判断，维系基本结构，并持续生成具有创造性的表达，构成了信息艺术设计未来真正不可替代的核心能力。

来源：《装饰》2025年第11期

原文：《从交叉到融合：信息艺术设计跨学科模式的演变》

作者：吴 琼，清华大学美术学院；白 鸽，北京服装学院；蒋 旭，清华大学美术学院

延伸阅读：

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