AI 正在重塑设计行业的底层逻辑。2025 年最新调研显示，设计行业 AI 使用率已达 85.8%，较 2024 年激增 23.7%，其中 43.8% 的设计师已在实际项目中部署 AI 工具，未使用者比例从 37.9% 断崖式降至 14.2%。

从 2024 到 2025，AI 持续对设计行业带来广泛且深远的影响，D5渲染器联合腾讯研究院与知名学术团体、资深行业媒体发起调研，从不同细分领域、不同行业身份视角切入，洞察 AI 在空间设计行业的应用现状与未来趋势。

整合2490 名设计行业从业者的调研结果，我们分析得出以下主要结论：

1. 空间设计行业的AI应用率在2025年显著增长。调研数据显示，2025年AI在设计行业的整体使用率达到85.8%，较2024年提升23.7%。与此同时，将AI投入实际项目生产的比例、日常使用AI的频率均显著提升。
2. AI易用性的提升是2025年应用率跨越式增长的主要因素。以腾讯元宝、豆包、Deepseek为代表的通用型AI成为很多设计师低成本接触AI的窗口，而检索增强生成技术、微调模型技术和新一代基础大模型的进步提升了专用设计AI工具的能力。
3. 阻碍设计师使用AI的原因从技术性壁垒转向经济性壁垒。在尚未使用AI的群体中，与2024年相比，“操作复杂”“海外站点访问困难”等技术性问题比例显著下降，而“AI需要付费”却成为国内外设计师重点考虑的因素，这反映出设计行业对AI商业价值的关注。
4. AI的渗透率与企业规模呈正相关关系。在100人以上规模的设计企业中，已经有66.2%将AI应用于实际项目；而在100人以下的企业中，该比例仅为33.5%，前者几乎是后者的2倍。但小型企业在AI软件的订阅意愿上显著领先。
5. 管理者在AI投入上同时聚焦人才和工具。在AI工具和相关能力的建设上，“软件和平台费用”（47.2%）“人才和培训”（37.3%）重要性显著超过了“硬件升级”（30.8%）“日常运维与技术支持”（26.4%）等其他支出项。
6. 设计师群体对AI的主流态度转向乐观。对于“AI是否会威胁设计师岗位”，2024年正反观点各占50%，而2025年更多的受访者（58.2%）认为不会产生威胁。同时我们还发现，AI工具使用越频繁的设计师，越倾向于AI不会产生威胁。
7. 多数设计师感受到AI带来个人能力提升和职能重塑。64.3%的受访者直观感受到引入AI后个人职能在延伸，77.2%的受访者表示AI应用增强了他们对设计方案的掌控能力。设计师的核心价值从动手执行，转向“问题定义”和“价值判断”。
8. AI依然面临深度融入流程、获取垂直数据集、工作流碎片化等多重挑战。尽管应用基数和使用频率达到较高水平，但是大约只有10%的设计师会在绝大多数项目中应用AI，AI应用还只是高度集中在“初步方案设计阶段”。

研究方法与受访者画像

本研究旨在深入探索 AI（人工智能） 在空间设计行业的应用现状与未来趋势，研究范围将重点聚焦于方案设计阶段的 AI 应用，对勘探、结构、机电、暖通等技术领域涉及较少。

为获得全面而深入的洞察，本次调研采用了定量研究与定性研究相结合的混合方法。定量研究阶段在 2025 年 5 月 27 日 – 7 月 4 日，通过在线问卷收集大规模数据，量化分析 AI 在空间设计领域的应用广度、采纳率、主要障碍及未来潜力。

本次调研共回收问卷样本 2670 份。经数据清洗与筛选，最终有效样本 2490 份，中国内地及港澳台地区有效样本 1825 份 (原始样本 1940 份），海外问卷有效样本共 665 份（原始样本 730 份）。

2025 年 AI 普及情况

设计行业正经历着一场由技术和需求共同驱动的深刻变革。既包括了主流商业软件将 AI 能力无缝集成的战略布局，也涵盖了通用型 AI 应用对大众市场的破冰与启蒙；既有交互方式向设计师工作直觉的创造性回归，也离不开整个生态对设计垂直能力的深度探索。正是这些力量的合力，共同推动了 AI 在设计行业的普及化浪潮。

AI 应用率跨越式增长

2025 年的调研数据显示，AI 在设计行业的使用率达到 85.8%，其中 43.8% 的受访者表示已经在项目中使用 AI 辅助设计，42% 的受访者正在探索和练习 AI，仅有 14.2% 的受访者未使用任何 AI 工具。

与 2024 年的数据相比，AI 在设计行业的应用格局发生了根本性变化：用户基数的快速增长和应用深度的显著加强。“已在项目中使用 AI”的比例从 2024 年的 25.7% 跃升至 43.8%，“未使用任何 AI 工具”的比例从 24 年的 37.9% 断崖式下降至 14.2%。用户壁垒在一年内被迅速打破。

放眼全球，这一趋势同样得到印证。82.8% 的海外设计师正在项目中应用 AI 或正在探索如何在项目中落地 AI，仅有 17.1% 的海外受访者未使用任何 AI 工具，整体的 AI 使用情况分布与国内基本一致。

AI 易用性显著提升

2024 年调研中“操作复杂”是受访者不使用 AI 工具的主要原因之一，是仅次于“效果不理想”的第二大障碍。复杂的界面和参数对非技术背景的设计师构成了实质性的挑战，工具的学习曲线陡峭。

到了 2025 年，这一状况得到显著改善。在规模已大幅缩小的非使用者群体中，因为“操作复杂”而不使用 AI 工具的受访者从 2024 年的 31.9% 下降为 2025 年的 25.2%。其他与操作技术相关的影响因素也呈现下降趋势。

另一组数据更有说服力。在过去一年中，AI 工具的使用痛点都有不同程度优化，其中受访者感知最明显的是“学习成本降低，操作更加友好”（45.7%），比例远超其他任何改进项。

通用性 AI 带来认知启蒙

在 AI 应用的选择上，设计师群体呈现出明显的分层现象，其偏好与在工作流中应用 AI 的深度紧密相关。当被问到哪些 AI 帮助最大，处在探索期的 AI 入门者，更倾向于通用型 AI 应用，低门槛获取、自然语言交互以及广泛的社会影响力，成为了许多设计师初次接触 AI 的窗口。

而已在项目中应用 AI 的受访者，则会更倾向于 Stable Diffusion、D5 AI、Midjourney 这类专业垂直应用。从入门到精通的过程中，设计师的需求从泛化的信息辅助，向能切实提升项目交付质量和效率的专业生产工具转变。

设计垂直 AI 应用能力提升

垂直领域 AI 工具的易用性在过去一年取得了长足进步，这主要得益于场景数据与专业需求的深度融合。此前，“AI 不能理解设计意图”是设计师使用 AI 时的核心痛点之一（34.8%），而在 2025 年调研中，设计师感受到这一痛点正在持续优化，AI 精准解决垂直设计问题的能力显著提升。

这背后除了新一代生成式 AI 大模型能力的进步，行业侧高效的策略是构建行业知识图谱和数据集、围绕特定任务微调基础大模型。以启迪设计为例，他们将 270 余册核心设计规范及超过 2,200 个专业术语，整合为高质量的后台知识库，实现即时、精准的交互式内容生成。

虽然生成式 AI 内在的随机性无法消除，但是以 ControlNet、LoRA 为代表的控制技术和以 Flux.1 Kontext、Gemini 2.5 Flash Image Preview（Nano Banana） 为代表的新一代基础模型能力的进步，正在为设计师提供前所未有的控制杠杆。

*图片来自 D5 AI 研发测试过程，原图作者已在图中注明

阻碍设计师的壁垒发生变化

另一个 2025 年显著的变化是，阻碍设计师使用 AI 的原因正从技术性壁垒转向经济性壁垒。与 2024 年相比，“操作复杂”“海外站点访问困难”等技术性问题已不再是主要障碍。如今，成本成为更突出的考量因素。

数据显示，因“AI 需要付费”而放弃使用的国内设计师比例从 2024 年的 21.8% 跃升至 37.8%，成为 2025 年的第二大原因。同时，“硬件配置不够”的比例也从 14.9% 提升至 23.5%。

海外设计师的反馈也印证了这一趋势：在尚未使用 AI 的受访者中，36.8% 的人被“工具需要付费”直接劝退，已经成为他们不使用 AI 的首要原因，并且占比显著高于其他所有选项。用户的核心考量正从“我能否学会使用 AI？”转向“AI 是否值得我付费？”，这一转变从背后反映出设计行业对 AI 实际商业价值的深度审视。

AI 对企业和从业者的影响

渗透率在不同企业间分化

AI 在设计企业的渗透并非均衡分布，而是呈现出一种与企业规模紧密相关的分化趋势。大型设计企业在 AI 技术的采用率和整合深度上，均显著领先于中小型事务所。

这一规模化优势在 2024 年的调研中已初见端倪，到了 2025 年这种不平衡被进一步放大了。从项目的 AI 应用率来看，在拥有百人以上规模的企业中，已有 66.2% 将 AI 应用于实际项目；而在百人以下的企业中，该比例仅为 33.5%，前者几乎是后者的两倍。AI 在带来效率革命的同时，也对行业的公平性、创造力和人才培养模式提出了严峻的挑战。

在受访企业关于 AI 的所有相关支出中，中小型企业仅有一项支出在占比上领先于大型企业，即“软件/平台费用”。它们能够战略性地“绕过”自建基础设施和研发团队的高成本探索期，直接采用市面上灵活、低成本的订阅式（SaaS）AI 工具，将有限的资本精准投向能直接创造商业价值的应用环节，以保持其市场竞争力。

AI 大模型量化技术、低代码/无代码工具日渐成熟，云计算、API 价格不断下探，以及细分场景中个性化设计需求崛起，这些因素共同为灵活创新的中小型企业，创造了构建差异化竞争的机遇。

能力建设聚焦人才和工具

在 AI 能力建设投入的具体构成上，我们发现了企业管理者具有战略意义的远见：对人的投资与对工具的投资正在同步进行。“软件/平台费用”以 47.2% 位居首位，这符合直观认知，因为获取 AI 工具是应用的第一步。更值得注意的是，“人才与培训”以 37.3% 的高比例位居第二，重要性显著超过了“硬件升级”（30.8%）和“日常运维与技术支持”（26.4%）。

AI 的价值并不只在于技术，还有“掌握了 AI 技能的人”。一个不成熟的行业可能会陷入“技术万能论”，认为只要购买了最先进的工具就能提升生产力。但设计行业显示出一种更为成熟的认知：AI 是设计师能力的放大器，而非替代品。因此，对人的投资（培训、技能提升）与对工具的投资（软件、硬件）必须同步进行。

深度实践推动理论化进程

“AI 是否会取代设计师？”自这一波 AI 浪潮兴起的伊始，这就是一个被不断被提及的问题，行业内部对此充满了复杂的情绪。2024 年的调研数据中，持正反观点的受访者几乎各占 50%。而到了 2025 年，认为 AI 不会威胁设计师岗位的观点占据了主导，占比达到 58.2%，主流从业者态度转向乐观。

结合 AI 项目渗透率和 AI 工具使用频率两个核心数据来分析，我们发现设计师对 AI 的“恐惧感”很大程度上源于“距离感”。调研数据显示，设计师对 AI 的岗位威胁感知与其 AI 工具的使用频率呈现出明显的负相关。简言之， AI 工具用得越频繁的设计师，越不认为 AI 会对自己的岗位产生威胁。在“频繁使用（每天都用）”的受访者中，将 AI 视为威胁的比例仅为 29.8%，形成鲜明对比的是，这一比例在“很少使用”的受访者群体中达到 56.2% 的峰值。

AI 重塑设计师职能

从具体的任务操作层面，64.3% 的设计师直观地感受到了个人工作职能的延伸，其中 46.9% 认为有一定程度扩大，17.4% 认为显著扩大。

工作职责最主要延伸的方向是效果图与可视化表达，借助 AI 图像生成和处理工具，专业工具和技能的壁垒被打破，产出高质量可视化方案的门槛正在持续降低。不只是图像生成和处理，AI 对设计师的能力提升和职能重塑正在更多应用场景下发生。

正如多位受访者所强调的，AI 时代更加需要设计师对业务本身的深刻理解。因为设计师的核心价值，正从单纯的动手操作，决定性地向上游的“问题定义”和“价值判断”迁移，而这两者都必须建立在深厚的专业知识基础（Know-How）之上。

这一深刻转变的背后，是 AI 越来越多地接管了设计的“执行”层面。这本质上是一种全新的人机协同模式的确立：AI 负责处理其擅长的大规模、重复性任务（如数据分析、模式识别、图像渲染），而人类则利用其经验、审美、同理心和批判性思维，对 AI 的产出进行引导、筛选和决策。