Page 238 - 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

探索了两种意象的结合。相较于上述基于规则的创作，这一阶段我们普遍的追求
是：人工智能可以理解建筑含义，提取设计特征，让整个设计更加智能化、自动化。
特别是生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI，下文简称生成式
AI）技术，在吸收了海量设计资料后，通过设计要素组合、外延、创新，甚至能

超越建筑师的想象力，生成更加丰富、精确的设计成果，可协助增强建筑师的思
辨力与创造力。当前，以扩散模型（stable diffusion）为代表的生成式 AI 主要分
为 3 种生成路径。①通过单语义（prompt）生成图像，分析建筑方案需求，将设
计需求转化为文本描述，进行发散性思维，来探索创造性方案。例如，灭绝物种

纪念馆设计通过对展览路径的解构—萌芽、生长、消逝、回忆，使用人工智能生
成了叙事性空间节点。②使用路径是多语义（prompt 和 image）生成图像。通过
对文本、单张图像或多张图像的相互组合，对设计形态和布局进行粗略定义和规
划，算法根据输入的文本或控制图像，解析空间关系，生成相对应的设计方案。

例如，通过解构让·布维（Jean Prouvé）设计的椅子，仅保留椅子腿部分，生成
适用于新材料打印的椅面设计。③图像迭代（inpaint）生成。建筑师将完成度较
高的设计方案输入，人工智能通过增加、减少、修改方案中的设计要素，在已有
方案的基础上进行局部改动，进一步灵活性、针对性地优化设计。例如，在某乡

村美术馆项目中，对草图方案已有的建筑形体与布局进行形式迁移与风格衍生，
快速迭代形成多方案比较。上述 3 种路径，展现了从“人机协同”（通过人的指
导来监控机器的执行）到“人机共生”的创作范式，人和智能技术共同参与创意
过程，通过相互补充和激发，实现更高效的创意产出。

（二）定制设计
人机协作下的工作流程范式定制化的人机交互形式，是生成式 AI 增强设计
的基础。通过建筑师专属的人机交互关系，强调人工智能系统的设计以建筑师的
需求为主导，根据具体建筑语境的变化而随时做出调整。丹尼尔·博勒简坦言：

“使人工智能符合建筑师的习惯是建筑师自身的任务，而不应完全依赖大型人工
智能公司”。让人工智能更适应建筑师的设计思维，需要从“数据 - 模型 - 互动 -
评价”4 个方面重塑建筑产业，实现定制化的建筑设计智能生成范式。
1. 数据收集

数据收集的本质是建立建筑师的专属知识库：根据建筑师的需求和偏好，筛
选建筑文本、图片、模型等数据，构建个性化的数据库；通过单条数据被使用的

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