长期以来,人们通过自身经验、外界观察等方式从自然界获取突发灵感进行产品的设计发明,并逐渐形成系统的仿生学。自上个世纪90年代以来,出现了大量指导仿生学设计的理论方法,这些方法从不同方面着手,有效提高了产品仿生设计的效率、可靠性。但是,这些方法或仅限于特定设计领域的使用,或过于依赖生物学、工程学专家的介入,或需要使用人员同时具有一定的工程学和生物学领域的知识储备,使得方法难以推广。当前电子、信息技术的发展,使得计算机的算力、存储能力、网络带宽等性能参数有了飞速进步,如今的计算机可以处理过去人们无法想象的海量数据。伴随着信息技术的发展,人们的消费观念也不断发生变化,传统的仅面向大众群体的通用产品逐渐不再满足于追求个性化产品体验的消费者。由于传统的产品仿生设计方法无法充分利用计算机以及互联网带来的便利,近年来也诞生了不少将计算机科学结合到仿生学中的研究,在实践中也有了许多应用,然而当前的仿生设计方法仍然存在着一些问题:方法往往在特定条件下有效,对设计要求苛刻;跨领域知识难以准确转换;方法中包含的客观要素过少;缺少对设计产品的内在机理进行仿生设计的系统方案。本文针对以上存在的问题,以当前时代为背景,提出一种从产品的多层次要素分析并基于海量生物文本信息及深度学习方法的仿生创新设计方法,充分利用计算机的性能优势,通过使用一系列神经网络模型,学习海量的生物文本信息,并存入本地生物知识库,由产品的内在冲突,基于TRIZ方法将总设计目标按照层次关系分解为一系列产品特性设计目标,通过协同中间件,将设计目标由工程映射到生物域,通过神经网络对映射结果进行扩展,再由生物域映射经协同中间件映射到工程,由此完成产品的仿生设计。文章首先介绍早期人类对仿生学的应用以及当前国内外对仿生学的研究以及本文的工作内容;其次介绍提出的基于网络环境的生物信息获取与关键信息提取方法;再说明提出的基于实际需求的多层次产品问题模型以及协同中间件概念;然后说明提出的基于生物关键信息的知识扩展与产品方案生成方法;接着以上述方法为基础进行方案的实现与程序的开发;综合上述方法并使用开发的程序,通过室内分类垃圾桶的例子说明本文提出的设计方案可以辅助设计人员完成高效的产品仿生设计。