迪特·拉姆斯Dieter Rams-设计十诫之我见

迪特·拉姆斯,被誉为苹果教父乔布斯的灵感源泉,提出了设计十诫,强调设计应追求创新、实用、美观、易懂、内敛、诚实、持久、精细、环保及精简。他的设计理念对全球设计界产生了深远影响。

苹果老大乔布斯都叫师父的设计师!

熟悉的味道

“至繁归于至简 (Simplicity is the ultimate sophistication)”-《乔布斯传》

生涯

引用wiki

自1943年至1957年,拉姆斯便在威斯巴登工艺学校(Werkkunstschule Wiesbaden)攻读建筑与学习木工。1953年至1955年,他曾为建筑师奥图·阿培尔(Otto Apel)短暂地工作,随后便加入家电用品制造商百灵的设计部门,同时期建立起与乌尔姆造型学院的产学合作关系,1961年晋升为百灵首席设计师,一直到1995年仍留有这个头衔。

拉姆斯曾经阐述他的设计理念是“少,却更好”(Less, but better,德文:Weniger, aber besser),与现代主义建筑大师密司·凡·得罗的名言“少即是多(Less is more)”对比出有趣的意涵。他与他的设计团队为百灵设计出许多经典产品,包括著名的留声机SK-4(素有“白雪公主之棺”之昵称),和高品质的D系列幻灯片投影机D45、D46。他也为家具制造商Vitsœ设计606万用置物柜系统(1960年)而闻名。

他的许多设计,诸如咖啡机、计算机、收音机、视听设备、家电产品与办公产品,都成为世界各地博物馆的永久收藏,包括纽约的现代艺术博物馆。迪特·拉姆斯领导百灵的设计部门将近30年,直到他在1998年退休。之后他的动向持续受到设计界的高度关注,目前也有他的作品回顾展览在世界巡回展出。

2010年,科隆国际设计学校的学生颁发‘Kölner Klopfer’奖项予迪特·拉姆斯,以表彰他对全球设计界的贡献。

来自百度

迪特·拉姆斯出生于1932年5月20日,出生地是德国的威斯巴登。1947年他在威斯巴登的Werkkunst学校建筑学专业学习。1955年他成为1921年建立的德国博朗公司的一位建筑师和室内设计师,1956年开始为他们设计产品。1961年他成为博朗公司产品设计和发展部门的领导。


设计理念

“少,却更好” Less, but better


设计十诫

他归纳了他认为好的设计应当满足的十条要求。(这些要求有时也被人称为“设计十诫”。)

  • 1、好的设计是富有创意的(Good design is innovative)

创新的可能性还远没有被穷尽。技术的发展不断为未来设计理念提供新的入口,以提升产品的使用价值。设计的革新总是与技术的革新相连,其本身从不是目的。

  • 2、好的设计是实用的(Good design makes a product useful)

产品是供人使用的,它应当履行一定的功能——基本功能以及额外的心理和审美上的功能。好的设计是为了提升产品可用性,对与此目的无关甚至相悖的一切都不加考虑。

  • 3、好的设计是美观的(Good design is aesthetic)

产品的审美品质也是实用性的一部分。日常使用的器具影响着人们的生活环境和幸福感受。然而,只有真正优秀的产品才可能是美的。

  • 4、好的设计使产品易懂易用(Good design helps us to understand a product)

好的设计应当使产品的结构易于理解,让产品自己说话。最好的设计是自明的,它能够自己解释自己。

  • 5、好的设计是内敛低调(Good design is unobtrusive)

产品要履行某种功能,因此具有工具属性。它们既不是装饰物也不是艺术品。因此,它们的设计应该是中性的。器具应当隐退,为人的自我实现留出空间。夸张容易产生疲劳感。

  • 6、好的设计是诚实的(Good design is honest)

产品不应该看起来比实际上更创新、更高效和更有价值,它不试图通过无法兑现的承诺来操纵消费者。

  • 7、好的设计是经久不衰(历久弥新)的(Good design is long-lasting)

好的设计避免迎合时髦,也因此不会过时。与短命的时髦式设计形成鲜明对比,好的设计在当今物质丰富的消费型社会里也同样寿命长久。

  • 8、好的设计是巨细靡遗的(Good design is consequent to the last detail)

不要容忍随意和偶然。设计的逻辑性和精确性,最终都是对消费者尊重的表达。

优秀的设计是考虑周到并且不放过每个细节的。任何细节都不能敷衍了事或者怀有侥幸心理。设计过程中的悉心和精确是对消费者的一种尊敬。

  • 9、好的设计是环保的,不浪费资源(Good design is concerned with the environment)

设计为保护环境作出了重要贡献。它涉及到对资源的节约,以及在产品设计中最小化的物理和视觉污染。不浪费资源。

  • 10、好的设计是设计精简的(Good design is as little design as possible)

少的设计即是集中于本质,而不在产品上添加“多余”。设计应当回归纯粹,回归简单。

 


小结:

好产品应该是:有创意、实用、美观、易懂易用、内敛低调、诚实、历久弥新、巨细靡遗、环保、精简。


扩展阅读:

  1. 从微信上,理解“好产品设计的10个原则” https://new.qq.com/omn/20190119/20190119A0V47V.html
  2. 「Dieter Rams」好设计的十条标准https://www.douban.com/note/632552619/
  3. 张小龙推崇的“产品设计10原则”https://www.jianshu.com/p/937b9c7461a6
  4. 乔布斯时代的三条设计原则,苹果现在已经忘了(1. 大道至简,但不是过简2. 功能优先,别的靠后3. 用户体验至上)https://www.jianshu.com/p/9f2278393f69
  5. 迪特·拉姆斯百度百科https://baike.baidu.com/item/迪特·拉姆斯/1398595?fr=aladdin&fromtitle=Dieter%20Rams&fromid=875714
  6. 维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Dieter_Rams
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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