张帆：场景构建是基石，文化数字化能为传统注入新活力

本文作者：新代

2026-06-28 16:11:51

导语：它能夠建立C語言程式檔案之間的依存關係（dependency）。歷史它最早是麻省理工學院雅典娜工程計劃的一部份。通常會使用在depend目標檔上，makedepend，在Unix系統上的工具程式，

它能夠建立C語言程式檔案之間的依存關係（dependency）。歷史它最早是麻省理工學院雅典娜工程計劃的一部份。通常會使用在depend目標檔上，

makedepend，在Unix系統上的工具程式，像是make depend會用makedepend來處理在專案中所有的程式碼檔案。通常使用於makefile之中，使用方式 makedepend 可以直接使用在一連串的程式檔案中： makedepend [options] foo.c bar.c ... 但是，它比較常見的使用方式，以下是一個範例： SRCS = file1.c file2.c ... CFLAGS = -O -DHACK -I../foobar -xyz depend: makedepend -- $(CFLAGS) -- $(SRCS) Unix编程工具程序设计工具 Unix软件自动化构建與make程式一起運作。目前它的功能很大部份被Automake之類的工具所取代。是應用於makefile中。

张帆：场景构建是基石，文化数字化能为传统注入新活力

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分享：12月25日，备受瞩目的第16届红木家具品牌峰会（以下简称红木品牌峰会）在上合峰会举办地——天津隆重举行。

第16届红木家品牌峰会现场盛况

本届峰会由全国工商联民间文物艺术品商会红木整装家具专业委员会主办，网易新闻家居家具、品牌红木联合举办，并得到了全联民间文物艺术品商会、中国木材与木制品流通协会、中国收藏家协会、中国林产工业协会红木分会四大国家级行业协会的大力支持。

作为峰会的重点活动之一，第16届红木品牌论坛围绕“AI驱动探寻产业新路径”与“价值共生共创品牌新生态”等议题，邀请领导大咖、权威专家学者、知名企业负责人，与来自全国的红木家具企业家、行业协会代表、行业精英交流新观点、启迪新思维。

在第16届红木品牌论坛对话环节中，北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆与其他优秀红木企业家代表一同讨论了如何打破壁垒，通过跨界联动与资源整合，构建开放协同、价值共生的品牌新生态。

以下是张帆女士的分享整理（内容有删减）：

今天探讨设计创新，我认为当前的产品竞争正从单一品类转向构建生态协同，这要求我们空前放大设计创新的价值，以匹配更广泛的需求。

设计在其中应扮演枢纽角色，贯穿产品全流程。它需要将材料、用户需求挖掘、生产制造、销售与品牌构建紧密连接，从而有效驱动整体发展。在此分享几点初步思考，供大家交流：

北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆在第16届红木家具品牌论坛中分享

首先，正如于老师、彭亮老师所提到的，当前我们仍缺乏对用户需求的深度挖掘与用户场景的真实构建。尽管红木家具常被视为金字塔尖的品类，但其用户基数不一定少，也并非必然同质化。中式家具应真正体现中国文化、审美与生活方式。在设计思维上，或许我们可以对研发目标进行更开放的描述。例如，将“设计一把椅子”转化为“设计一件坐具”或“设计一种坐的方式”，这样就从具体产品思维转向容纳人、行为、人际关系、家具与空间场景关系的系统思维。目前许多企业已开始这方面探索，但对场景与用户需求的挖掘仍显不足。中国拥有深厚的文化积淀与丰富多样的生活方式，为何产品仍趋于同质化？常局限于某种风格或功能的集中表达。作为外行，我好奇的是：当提到中式内饰同质化时，我们如何寻找灵感、实现设计突破？

其次，中式家具或东方美学等概念有时过于抽象，需要回归具体的生活场景构建与需求挖掘。这种需求不仅包括实用功能，也涵盖当代年轻人看重的情绪价值。这需要我们在实践中长期积累、深入探索。

第二点涉及数字化与AI。文化是可以数字化的，这也是数据驱动时代下的必然趋势。红木家具的价值根植于优秀传统文化与技艺，但其传承已不能仅依靠口传心授或经验积累。我们可以借助数字化工具，系统整理、归类并构建传统文化或家具文化的数字基因库。例如，在高校研究中，我们对传统家具的造型数据、纹样、工艺图谱等进行数字化建模，这不仅是学术素材，也蕴藏着巨大的设计创新与商业转化潜力。目前，红木家具领域尚未形成具有高度辨识度的文化IP。相比之下，故宫等文创IP已成功跨品类拓展。若能打造属于红木家具的文化IP，或许能激发其潜在价值。这需要全行业共同努力，以设计思维构建出真正代表红木家具的标识。

最后，关于AI。它带来挑战与冲击，但也已成为不可回避的变革力量。AI不应仅被视为搜索工具，而应思考如何深度赋能设计全过程。从前端的设计研究、用户需求与场景挖掘，到中后端的技术实现，AI均可提供支持。传统上，这类研究依赖设计师团队，许多企业无力承担大规模基础研究，而AI技术能辅助完成大量模型训练与数据分析工作，尽管这仍需长期投入。

总体而言，场景构建是基石，文化数字化能为传统注入新活力，而AI赋能有望推动产业更高效协同发展。以上是我的一些初步观点。