基于未来技术的服装设计场景开发与人工智能可视化的创新应用

《Futures》：Future Technology-Based Clothing Design Scenario Development and Innovative Application of AI Visualization

　　• 基于专家的方法论，用于基于技术的服装设计场景。
• 生成式人工智能作为实现工具，弥合叙事抽象与现实之间的差距。
• 系统性地应用未来素养和社会技术想象。
• 这些场景揭示了人工智能治理与人本主义自主性之间的紧张关系。
• “在熟悉中创新”是未来服装技术的关键启发式原则。

引言
时尚产业在当代社会中处于一个矛盾的位置。尽管仅占全球国内生产总值的约2%（Nu?ez等人，2025年），但它却是文化上最具渗透力的同时也是最缺乏未来导向的主要行业之一。Schwarz（2019年）指出，时尚产业在面向未来的发展和长期战略规划方面落后于其他行业，大约46%的时尚公司缺乏正式的长期战略。时尚产业以其捕捉短期趋势并将其转化为产品或新系列的能力而闻名（Schwarz，2019年），这使得它在结构上难以适应未来研究方法所需的更长时间范围。这种结构性的短视并非偶然，而是其本质特征。正如Garcia（2023年）所观察到的，时尚预测成了一种去未来化的工具，因为它根植于“越新越好”的观念，这种逻辑更重视新奇性循环而非系统变化的持续预期。然而，时尚所面临的挑战——从环境破坏到人工智能驱动的生产伦理——恰恰需要长期的、探索性的思考。正如Nu?ez等人（2025年）所论证的，该行业需要大规模的系统性变革才能实现可持续发展，而这种变革无法仅靠趋势预测来实现。这种紧迫性因快速的技术变革而加剧。诸如数字技术、纳米材料、人工智能和增强现实等颠覆性创新正在以超越传统战略规划的速度重新定义服装的功能性和符号性维度（Garcia，2023年；Lusty，2021年）。基于Ramirez和Wilkinson（2016年）的TUNA（动荡、不确定性、新颖性和模糊性）框架，本研究将当代时尚产业解读为在动荡、不确定性、新颖性和模糊性条件下运作的行业，在这里未来并非对现在的线性延伸，而是一个充满争议的可能性的空间。科研机构、时尚品牌和服装制造商已在可穿戴设备和智能服装上投入了大量资源，但其广泛采用仍然有限。阻碍因素包括对实用性、耐用性、舒适度、设计、价格和可持续性的担忧（Stoppa & Chiolerio，2014年）；其中最主要的是一种“不必要的”观念，即认为嵌入技术的服装未能解决真实的生活问题。这些障碍不仅仅是技术或经济上的失败，它们反映了社会技术想象中的深层矛盾——这些想象共同构成了人们对科学、技术和社会秩序如何互动和共同演变的看法（Jasanoff & Kim，2019年）。Konrad和B?hle（2019年）将社会技术未来描述为将技术科学潜能与预期的社会变革和新社会安排相结合的形态，并认为这样的未来“本质上具有政治性”，因为它们决定了哪些发展被认为是相关的以及哪些行为者可以塑造这些未来。对于基于技术的服装设计而言，这意味着一件服装的轨迹不仅由其技术特性决定，还取决于其预想的未来是否与用户的真实价值观和社会期望产生共鸣。因此，理解这些未来可能的样子并开发探索它们的方法论工具是实现有意义创新的先决条件。

越来越多的学术讨论开始探讨这一挑战。Garcia（2023年）将“时尚未来学”定义为一种整合了思辨设计、预见力和物质文化的实践，旨在实现可持续的未来。Lusty（2021年）将批判性时尚研究置于关注时尚生产和消费的物质、政治和环境本体论的角度，以描绘一些可能的未来。Schwarz（2019年）具体将未来研究方法应用于时尚产业，展示了长期战略导向的价值。Nu?ez等人（2025年）通过教育环境中的体验式角色扮演练习探索了时尚未来。尽管有这些贡献，但在时尚预见方面仍存在重要的方法论空白：集成实证数据、专家研讨会和人工智能辅助可视化的系统化情景开发过程仍然有限。因此，这项研究的新颖性主要体现在时尚预见领域，而不是整个未来研究领域。虽然情景可视化在更广泛的研究中已有探讨，但将其应用于时尚特定的社会技术挑战，并平衡美学、功能性、可持续性和文化身份，提供了一个具有特定意义的进展。

在本文中，当提到物质服装及其技术功能时，有意使用“服装”一词而非“时尚”。正如Barnard（2013年）所论述的，时尚作为一个沟通和符号意义的系统而运作，而服装则指人们实际穿着的物理物品。Schneider（2006年）将布料和服装置于物质文化之中，强调其可触??的社会功能。遵循Lusty（2021年）和Garcia（2023年）的观点，我们认识到未来思维揭示了人们所穿之物的物质、社会和符号维度。此外，我们将“基于技术的服装设计”定义为一种设计领域，它不仅仅是将技术附着或嵌入服装，还包括创新材料、生产方法、美学价值、可持续性以及穿着者的心理和社会满意度，最终目标是提升生活质量。基于此，“基于技术的服装设计场景”是对这些设计元素如何在10-20年的时间范围内与更广泛的社会、文化和技术力量相互作用并塑造人们穿着方式、生活方式和表达身份的合理描述。

基于这一背景，本研究旨在开发一种系统化的、专家驱动的方法论，用于生成和评估基于技术的服装设计未来。该方法整合了实证视野扫描、情景开发和生成式人工智能可视化，为时尚产业的长期创新提供可操作的设计战略洞察。为了实现这一目标，本研究提出了两个研究问题：
RQ1：哪些服装设计和技术要素、变革驱动力以及社会技术信号正在塑造未来10-20年内的生活方式？
RQ2：如何通过专家驱动的情景开发结合生成式人工智能可视化来生成合理且可评估的未来情景？

通过依次回答RQ1和RQ2，首先绘制构成未来空间的信号和驱动力，然后在此基础上开发和评估情景。本研究展示了如何将未来方法论和人工智能可视化结合起来，使长期服装未来变得具体、可由专家评估并且在战略上具有实用性。

章节摘录
时尚技术和创新的演变
自21世纪初以来，时尚产业通过一系列技术不断超越传统服装的局限，包括电子纺织品、智能纺织品、可穿戴技术、3D打印、人工智能和虚拟现实（Kon?ar，2016年；Quinn，2013年；Stoppa和Chiolerio，2014年）。这些创新带来了诸如健康监测、提升日常便利性和满足个人偏好等好处。例如，Wearable X的瑜伽裤有助于……

方法论
本研究方法包括五个关键步骤（见图1）。所有流程均获得了大学机构审查委员会（IRB编号2412/003-023）的预先批准。

未来生活方式的服装设计和技术要素
在购买服装时，受访者主要关注设计（85%）和合身度（65%），表明他们在视觉和物理满意度上比功能或技术方面更为重视。首选的风格包括简单、基础、现代、极简、运动型和休闲风格，突出对舒适性和便携性的需求。93.8%的受访者偏好纯色或冷色调的简约设计。在可穿戴性方面，他们倾向于宽松的版型、柔软的材料以及隐藏身材的轮廓。

讨论
这五个场景揭示了值得分析综合的跨领域模式。每个场景都展示了主导的社会技术想象与对立想象之间的冲突：一种将技术视为人类生活无缝优化者的想象，另一种基于自主性、真实性或伦理承诺的想象。在场景1中，通过悬浮实现的解放与安全治理发生冲突；在场景2中，手工制作的真实性挑战了工业效率；在场景3-A中，治愈技术与……

结论
本研究做出了三项主要贡献。首先，它实现了其中心方法论目标，证明了视野扫描、专家驱动的情景开发和生成式人工智能可视化可以整合成一种综合的系统方法，使长期服装未来具体化、可由专家评估并且在战略上具有实用性。基于Pierre Wack的传统和最近关于人工智能辅助预见的研究，本研究实现了劳动分工的有机结合。

伦理与同意
本研究已获得首尔国立大学机构审查委员会（IRB）对其调查和情景开发研讨会的伦理审查和批准。批准编号为IRB No.2412/003-023。

利益声明
作者声明没有利益冲突。

资助
本研究得到了韩国国家研究基金会（NRF）基础科学研究计划的支持，该计划由教育部资助（RS-2023-00245538）。

CRediT作者贡献声明
Jisoo Ha：撰写——审稿与编辑、监督、项目管理、方法论、资金获取。
Chahong Chung：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件、资源管理、方法论、调查、数据分析、概念化。

生成式人工智能和人工智能辅助技术在写作过程中的应用
在准备手稿过程中，作者使用了生成式人工智能工具Notebook LM来改进学术语言的清晰度。该工具仅应用于作者提供的材料，未引入任何外部信息。人工智能工具未用于创意生成、数据分析或草拟手稿的主要部分。使用该工具后，作者仔细审查并编辑了所有人工智能辅助生成的输出，并对其进行了全面修改。

利益冲突声明
作者声明没有利益冲突。

致谢
本研究是Chahong Chung在首尔国立大学博士论文的一部分。