Page 230 - 建筑结构设计理论及实践研究

Theoretical and Practical Research on Architectural Structural Design
建筑结构设计理论及实践研究

在设计过程中的不同侧重点，本质上，这些设计过程都是一种“设计师通过计算
性思维构建规则从而输出设计方案”的模式。随着机器学习和深度学习技术越来
越广泛地用于建筑设计，一种新的设计方式已经悄然兴起。相比于构建规则的计
算性设计，AI 辅助设计通过学习已有的数据训练出一种适用的“隐性”规则，

再使用训练好的网络模型输出结果。这种通过“结果反向拟合规则”的思路随着
训练数据在数量和类型上的不断扩增，面对不同的生成任务也更具通用性。人工
智能并不是近些年来才提出的新技术，早在 1950 年代达特茅斯会议便被正式提
出，在此期间经历了多次研究高潮和低谷，其聚焦的内容也在不断发展。从图灵

提出有关“机器可以思考”的早期概念，到专家系统地提出以解决特定领域的问题，
聚焦到以模仿生物神经网络的人工神经网络用于机器学习和模式识别，再到近
10 年来迅速崛起的深度学习和大数据训练、最近几年再次爆发的基于大模型的
生成式人工智能。AI 的应用领域也在不断扩宽和发展，如模式识别、计算机视觉、

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、机器人学、自动驾驶等。
同样，在建筑学领域内 AI 作为一种通用的应用技术可针对性地解决建筑相关的
问题，因此侧重点聚焦在如建筑领域的数据训练和 AI 与相关建筑设计技术的整
合上。如今机器学习和深度学习已经被广泛地用于建筑领域里的数据分类和预测，

如建筑模型分类和方案评估。随着生成式神经网络模型及其衍生模型被广泛地用
于建筑平面图、风格图、渲染图以及三维形体的生成，进一步拓展了 AI 辅助建
筑设计的能力。而如今基于大模型的生成式人工智能的成熟以及商业化，进一步
降低了设计师使用 AI 技术的难度。图像到图像、文本到图像、图像到形体、参

数到形体、文本到形体，甚至是多模态的自然交互方式，使人与计算机的交互更
加简单和自然。AI 辅助设计将成为继计算机辅助设计兴起以来又一重要的设计
模式。虽然生成式人工智能在平面内容生成有了成熟的发展，但是针对具体行业
的需求还需进一步优化，且当前 3D 方案的生成还不成熟。此外，AI 底层运算过

程的可视化和可解释性仍有待研究。在 AI 日臻成熟的时代，AI 对设计行业的巨
大冲击使得我们需要重新审视设计师的定位、设计师与 AI 的关系以及今后的设
计教育。综述了 AI 技术用于建筑领域方案生成的相关研究，根据不同的数据生
成类型，分别论述基于人工智能的 2D 方案生成和 3D 方案生成，分析不同数据

类型的生成任务，并总结相应的设计流程，探讨了生成式人工智能影响下的建筑
设计模式、设计师与 AI 的关系，以及建筑设计未来的研究方向。

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