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★★。

　　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★★。

　　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★★。

　　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★★。

　　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★★。

　　对于“AI 是否会威胁设计师岗位”自动化流程★★，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shunvluanlun★★，越倾向于 AI 不会产生威胁★★。

　　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j9九游会老哥俱乐部★★。设计师的核心价值从动手执行★★，转向“问题定义”和“价值判断”★★。

　　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”★★。

　　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）★★。

　　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★★。

　　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shunvluanlun★★。

　　与 2024 年的数据相比shunvluanlun★★，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真人游戏第一品牌★★。

　　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★★。

　　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j9九游会老哥俱乐部★★。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%）AI应用★★，★★，比例远超其他任何改进项★★。

　　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 的受访者机器人应用★★。★★，则会更倾向于 Stable Diffusion★★、D5 AIshunvluanlun★★、Midjourney 这类专业垂直应用★★。从入门到精通的过程中j9九游会老哥俱乐部★★，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★★。

　　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★★。

　　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%shunvluanlun★★。

　　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j9九游会老哥俱乐部★★。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 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j9九游会★★！★★。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”J9九游★★。★★。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j9九游会老哥俱乐部★★，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shunvluanlun★★，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★★。

　　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shunvluanlun★★、技能提升）与对工具的投资（软件★★、硬件）必须同步进行★★。

　　“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九游★★，★★。2024 年的调研数据中★★，持正反观点的受访者几乎各占 50%shunvluanlun★★。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★★。

　　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★★。