人工智能因其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和高效的分析決策能力在許多行業(yè)起到了提高效率的作用，在建筑行業(yè)也已經(jīng)有一定的滲透，如智能建造，建筑能耗預(yù)測(cè)等�，F(xiàn)階段基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能在建筑行業(yè)中更多的充當(dāng)?shù)氖禽o助的角色，在依賴創(chuàng)造性的建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，是否也能幫上忙呢？答案是肯定的。本文將重點(diǎn)介紹我們能期待人工智能在建筑設(shè)計(jì)的大大小小的環(huán)節(jié)中發(fā)揮什么樣的作用，同時(shí)從中國(guó)與歐美的差異的角度看中國(guó)建筑設(shè)計(jì)人工智能應(yīng)用所面臨的局限和發(fā)展趨勢(shì)。為了將涉及人工智能的建筑設(shè)計(jì)和以往的自動(dòng)化輔助設(shè)計(jì)區(qū)分開來，我們將首先回顧一下建筑設(shè)計(jì)與計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合的不同階段。
作者 |言青佳、陸少游
一建筑設(shè)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模及現(xiàn)狀
早在二十世紀(jì)五十年代，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD，Computer Assisted Drawing)軟件的第一代原型PRONTO就已面世，開啟了建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域計(jì)算設(shè)計(jì)（Computational Design）在學(xué)界討論和業(yè)界應(yīng)用的大潮。CAD在八九十年代逐漸成為一門正式學(xué)科及工作范式并發(fā)展出現(xiàn)在行業(yè)標(biāo)配的三維立體設(shè)計(jì)軟件。CAD對(duì)幾何形狀的嚴(yán)格把控使得設(shè)計(jì)變得可靠和可行，同時(shí)允許更多的迭代并降低成本。但一些任務(wù)的重復(fù)繁瑣的操作及對(duì)復(fù)雜形狀的無能為力成為了其發(fā)展的阻礙，參數(shù)化設(shè)計(jì)軟件應(yīng)運(yùn)而生。1988年首款幾何圖形參數(shù)可控的軟件Pro/ENGINEER出現(xiàn)，隨后2000年左右Grasshopper誕生，讓設(shè)計(jì)師通過全面控制及快速調(diào)整參數(shù)落實(shí)設(shè)計(jì)思想。在Zaha Hadid Architects等設(shè)計(jì)事務(wù)所的大力采用下，參數(shù)化開啟了建筑設(shè)計(jì)的新篇章。而21世紀(jì)圖像領(lǐng)域深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，使得蓬勃發(fā)展的人工智能技術(shù)運(yùn)用在創(chuàng)造性的設(shè)計(jì)領(lǐng)域成為可能。不同于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和參數(shù)化設(shè)計(jì)，人工智能的參與使得設(shè)計(jì)不再完全依賴人類對(duì)最終呈現(xiàn)的設(shè)定。
二交通管控常見人工智能技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：ANN(Artificial Neural Network)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。它在每一層對(duì)神經(jīng)元的輸入向量與權(quán)向量的內(nèi)積作函數(shù)變換得到輸出向量作為下一層的輸入向量，通過反向傳播等基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行優(yōu)化。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：CNN(Convolutional Neural Network)，一種包含卷積計(jì)算并且有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通常神經(jīng)層數(shù)較多，對(duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)或多個(gè)卷積層和頂端的全連通層（對(duì)應(yīng)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）組成，同時(shí)也包括關(guān)聯(lián)權(quán)重和池化層（pooling layer）。其中經(jīng)典模型LeNet、VGG和Resnet等均屬于CNN。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：RNN（Recurrent neural network），是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。它的同層的神經(jīng)元之間通過函數(shù)連接形成有向的傳遞關(guān)系，故而得名。神經(jīng)元之間的聯(lián)系使得該模型能更好地處理序列信息。常用于語音識(shí)別的LSTM模型和Google開發(fā)的能像人類一樣繪制物體的程序Sketch-RNN所用的模型均屬于RNN。
生成對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)：GAN（Generative Adversarial Network），是通過讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)的達(dá)到優(yōu)化參數(shù)目的一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。它由一個(gè)生成網(wǎng)絡(luò)與一個(gè)判別網(wǎng)絡(luò)組成，生成網(wǎng)絡(luò)從參數(shù)空間中隨機(jī)取樣作為輸入，其輸出結(jié)果需要盡量模仿訓(xùn)練集中的真實(shí)樣本。判別網(wǎng)絡(luò)的輸入則為真實(shí)樣本或生成網(wǎng)絡(luò)的輸出，其目的是將生成網(wǎng)絡(luò)的輸出從真實(shí)樣本中盡可能分辨出來。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)相互對(duì)抗、不斷調(diào)整參數(shù)，最終目的是使判別網(wǎng)絡(luò)無法判斷生成網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果是否真實(shí)。該方法使得人工智能從分析工具向生成媒介更近了一步，能根據(jù)學(xué)習(xí)生成繪畫、圖像。在GAN框架下發(fā)展出許多針對(duì)任務(wù)的算法，如StyleGAN和ArchiGAN。
三人工智能技術(shù)在建筑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
四人工智能在建筑設(shè)計(jì)的應(yīng)用案例簡(jiǎn)述
小庫科技：成立于2017年，人工智能建筑師小庫是一款在實(shí)際設(shè)計(jì)層面應(yīng)用人工智能的只能設(shè)計(jì)云平臺(tái)，將人工智能、大數(shù)據(jù)和智能顯示等技術(shù)融入到云端操作界面中，幫助提高城市規(guī)劃和建筑設(shè)計(jì)前期工作效率，協(xié)助設(shè)計(jì)師生成前期創(chuàng)意方案。小庫工具能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)快速排量，幫助助理建筑師快速落實(shí)主創(chuàng)的多個(gè)設(shè)計(jì)草圖想法，智能生成車庫排布圖等。
酷家樂：致力于AI技術(shù)與算法的研發(fā)，室內(nèi)家裝軟件公司酷家樂推出智能造型設(shè)計(jì)、智能水電設(shè)計(jì)、智能施工圖等產(chǎn)品，讓設(shè)計(jì)師迅速完成外景別墅、樓梯、欄桿、梁柱、閣樓、長(zhǎng)廊、斜頂?shù)慕＃⒆詣?dòng)生成渲染效果圖。同時(shí)水電設(shè)計(jì)模塊將具備自動(dòng)化智能設(shè)計(jì)和個(gè)性化人工設(shè)計(jì)的雙項(xiàng)功能，可智能識(shí)別戶型結(jié)構(gòu)、自動(dòng)定位電路插座，自動(dòng)連接管道線路、自動(dòng)分配電流電源、自動(dòng)識(shí)別線路沖突，完成水電設(shè)計(jì)的基本布局。
Finch3D:推出的CAD/BIM工具可以借助模擬器和人工智能，代替建筑師來完成重復(fù)性的工作，如評(píng)估、法規(guī)檢索等，從而引導(dǎo)設(shè)計(jì)師完成整個(gè)設(shè)計(jì)流程，從而做出更加明智的設(shè)計(jì)決策。另外，其還可以根據(jù)設(shè)計(jì)師輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行趨向算法計(jì)算，幫助設(shè)計(jì)師完成建筑高度、公寓分布、墻壁厚度等自動(dòng)化計(jì)算工作。
麻省理工學(xué)院趙選賀團(tuán)隊(duì)：開發(fā)出利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs來設(shè)計(jì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)的平臺(tái)。計(jì)算機(jī)通過設(shè)計(jì)材料的結(jié)構(gòu)來追求某種性能，代替人類設(shè)計(jì)師進(jìn)行大量數(shù)據(jù)模擬計(jì)算，不僅能釋放人類設(shè)計(jì)的精力，也能拓寬設(shè)計(jì)師結(jié)構(gòu)方案的選擇。
五人工智能在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域的局限性
中國(guó)建筑設(shè)計(jì)應(yīng)用人工智能的概況受建筑行業(yè)整體現(xiàn)狀限制。一方面建筑行業(yè)人力資豐富，設(shè)計(jì)單位并沒有利用人工智能工具減少人工成本例如代替初級(jí)繪圖員的動(dòng)力；另一方面設(shè)計(jì)施工標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)歐美體系整體而言較粗放，BIM的使用也并未成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或是主流。由于缺乏數(shù)據(jù)化管理，用以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集往往難以獲得。
全球范圍而言人工智能在建筑設(shè)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用也僅僅處于探索階段，更多的情況是學(xué)界的研究案例和業(yè)界事務(wù)所各自針對(duì)某個(gè)設(shè)計(jì)小任務(wù)逐案的應(yīng)用。零零星星的嘗試尚不成氣候，需要更多的交流，并通過設(shè)計(jì)師在重大項(xiàng)目中應(yīng)用加以推廣。
六人工智能在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)
主要在建筑設(shè)計(jì)階段性任務(wù)上實(shí)現(xiàn)智能化，人工智能插件和設(shè)計(jì)師們習(xí)慣使用的大型設(shè)計(jì)軟件的集成顯得非常重要，也是近期內(nèi)的一個(gè)趨勢(shì)。同時(shí)參數(shù)化設(shè)計(jì)在歐美仍在如火如荼地發(fā)展中，將人工智能與參數(shù)化應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，例如自動(dòng)調(diào)參，也是可以探討的一個(gè)方向。
國(guó)內(nèi)建筑行業(yè)向設(shè)計(jì)及施工精細(xì)化，數(shù)據(jù)化發(fā)展。施工的精細(xì)化和規(guī)范化需求會(huì)反作用于設(shè)計(jì)階段的數(shù)據(jù)化，從而促進(jìn)BIM設(shè)計(jì)的推廣。在這樣的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)建筑設(shè)計(jì)行業(yè)數(shù)據(jù)的積累，才有助于人工智能算法的開發(fā)、訓(xùn)練和應(yīng)用。
設(shè)計(jì)單位與有人工智能開發(fā)能力的科技公司合作。目前國(guó)內(nèi)主要設(shè)計(jì)單位如大型設(shè)計(jì)院和設(shè)計(jì)事務(wù)所尚少建立專注于計(jì)算機(jī)技術(shù)的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，大多不具備人工智能開發(fā)能力。與科技公司合作就某一設(shè)計(jì)任務(wù)開發(fā)人工智能工具是未來建筑設(shè)計(jì)行業(yè)引進(jìn)人工智能的可行方法。
