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中国勘察设计协会主管主办
随着人工智能（AI）技术的发展，建筑行业正在经历前所未有的变革。AI的引入，不仅提高了设计流程的效率，还在创意方案生成、性能模拟、决策支持等方面发挥了重要作用。本文探讨AI在建筑设计行业中的应用，包括设计前期的概念生成、设计参数的优化以及设计模拟和优化过程中的角色；介绍AI赋能自动化设计工具的最新进展；通过自主创新研发的人工智能技术应用介绍和具体实践案例分析，展示最新AI技术在实际建筑设计项目中的应用成果和潜力。实践表明，人工智能技术将给工程设计行业带来革命性的影响，是工程设计行业的新质生产力代表。同时，人工智能技术只有与产业结合，与行业具体场景结合，才能发挥它的巨大价值。
AI在建筑设计前期的应用 AI技术在建筑设计前期主要表现在概念生成、设计参数优化、用户需求分析、场地分析规划以及快速原型生成等方面。 概念生成：利用生成对抗网络（GAN）等AI技术，可以生成多样化的设计概念，为建筑师提供丰富的创意和灵感。这种技术能够在项目早期阶段快速探索和评估多个设计方案，极大地提高了设计初始创意过程的效率和创新性。 设计参数优化：AI通过优化算法分析和调整设计参数，以达到预定的性能指标和满足项目的约束条件。这种方法不仅提高了空间布局和方案设计的效率，还确保了设计方案的可行性和实用性。 用户需求分析：通过分析用户行为数据和社交媒体反馈，AI可以精准捕捉到用户的偏好和需求，为建筑设计提供数据支持，使设计更加人性化，更好地满足用户期望。 场地分析和规划：结合地理信息系统（GIS）和机器学习技术，AI能够对场地的自然和社会环境进行全面分析，为建筑设计提供科学依据，有助于实现与环境的和谐共生。 快速原型生成：AI工具能够帮助建筑师快速生成建筑原型，并进行实时的可视化修改，这不仅加快了设计迭代过程，还提高了设计方案的适应性和灵活性。 AI在设计模拟和优化中的作用 AI在设计模拟和优化中发挥着至关重要的作用，其能够进行空间布局优化、建筑性能模拟、材料选择与技术经济优化等，帮助设计师在保证功能需求和考虑用户舒适度的同时，提高空间效率和设计质量，提高项目的经济性。 空间布局优化：AI算法能够在保证功能需求和考虑用户舒适度的前提下，对空间布局进行优化，提高空间利用率。 建筑性能模拟与节能环保优化：通过计算流体动力学和热力学模型等模拟工具，AI预测建筑的热效应和通风效果；模拟建筑的能耗，通过分析各种能源系统的效能，帮助优化设计，实现更节能、环保的建筑方案，同时有助于优化建筑的居住舒适度。 材料选择与技术经济优化：AI通过分析材料属性和设计参数，辅助选择最适合的材料和技术经济方案，提高建筑的性能、经济性和可持续性。 自动化参数调整：通过自动化的参数调整，AI可以根据设计目标和约束条件，自动优化设计中的各种参数，使其更符合实际需求和可行性。 这些模拟和优化的角色使得AI在设计中能够更全面、精细地考虑各种因素，提高设计质量、效率和可持续性。 AI赋能自动化设计工具 AI技术的引入使得自动化设计工具得以迅猛发展。这些工具通过整合生成对抗网络（GAN）、参数化设计工具、智能结构和机电设计等技术，不仅大大提高了设计过程的效率和质量，还提供创新的更多可能性，并提升设计智能化水平。随着人工智能技术的不断进步，AI已经成为自动化设计工具的核心驱动力，为建筑设计行业带来了革命性的变化。以下为一些主要的AI赋能自动化设计工具。 生成对抗网络（GAN）：GAN能够通过学习现有建筑设计的数据特征，生成新的设计概念。这种技术为设计师提供了一个强大的工具，以探索前所未有的创新设计方案，特别是在项目的初期或技术设计阶段。 参数化设计工具：参数化设计是现代建筑设计中的一种重要方法。通过利用AI，设计师可以自动化地调整参数，生成多种设计方案，从而快速找到最优解。这不仅提高了设计过程的效率，还增加了设计方案的多样性和创新性。 智能结构和机电设计：集成了AI算法的专业设计软件能够自动生成结构和机电设计模型。这种集成化的设计工具可以大大减少设计错误，提高设计质量和效率。 自动CAD设计：AI集成到CAD软件中，能够实现绘图、设计和模型生成的自动化。这种自动化减少了设计师的重复劳动，使他们能够将更多精力投入到创意和创新上。 机器学习辅助设计：利用机器学习算法，设计工具能够自动学习和分析设计模式，提供智能化的设计建议。这加速了设计决策过程，提高了设计的精确度。 自动化布局规划：AI算法可以自动规划空间布局，优化建筑内外空间的设计。这种自动化工具考虑了用户的流动性和空间的连接性，提高了设计的实用性和美观性。 AI赋能建筑信息模型（BIM）：智能BIM技术结合了信息建模和自动化设计，不仅提高了设计的一致性和协作性，还能在设计变更时自动更新模型，确保项目信息的准确性和及时性。 自动化设计审查：AI能够自动进行设计审查，确保设计符合规范和法规要求。这一功能减少了人为错误，提高了设计的合规性和安全性。 实践案例 本文介绍两个具有完全自主创新的人工智能在建筑工程设计领域的应用技术及具体实践案例：众图通IBSO在建筑结构优化中的应用，以及众图通IBSD在建筑结构设计中的应用。这些案例展示了AI技术如何在实际建筑项目中实现设计的自动化、设计的优化，提高设计效率，降低项目成本，促进设计和项目的可持续发展。 众图通IBSO在建筑结构优化中的应用 众图通IBSO代表了在建筑结构设计优化领域中人工智能技术的一大进步。这是一个针对超大规模复杂建筑结构优化研发的基于人工智能（AI）和系统优化算法引擎的结构智能优化技术集成系统。它通过读取原设计结构计算模型，自动生成优化后的结构模型，旨在通过减少工程项目的建材使用量来帮助建设方节省工程造价，同时不损害结构的安全和稳定性。众图通IBSO技术是全球将AI算法引入超大规模建筑结构优化领域的突破，它能够对任何复杂建筑结构自动化地生成符合国家规范标准的、综合造价较优的建筑结构精细化设计方案。此技术适用于所有建筑类型和任意结构形式，覆盖了钢筋混凝土结构、钢结构、钢管混凝土结构等多种结构类型。该技术已应用于国内多个住宅、办公楼、厂房和城市综合体项目。 项目结构模型 以一个全钢结构的复杂商业体为例作说明。该项目为面积7万平方米的15层酒店办公综合体。通过应用众图通IBSO技术，该项目在保证结构安全性和满足国家规范的前提下，实现了钢材总优化率高达10.6%。这一优化成果不仅使得项目在经济上节省了大量成本，还体现了AI在建筑结构设计和优化中的强大能力。 优化过程中，众图通IBSO技术对超过1万个项目构件进行了精细调整。以首层700×700×30的柱和三层450×450×20的柱为例，原设计的构件数量通过AI优化后实现了更为细致的截面分类，有效提升了材料使用效率。 首层和第三层柱子截面 通过对该项目优化前后的性能进行对比分析，结果显示优化后的模型完全满足相应规范的安全要求，同时实现了高达11%的工程成本节约率。 表1 优化前后性能分析结果 该案例展示了AI技术在建筑结构设计优化中的应用，不仅实现了节材、降本、减碳的目标，也为工程项目方提供了科学控制工程建设投资的智能化解决方案。这一理论和实践的重大突破，标志着AI技术在建筑结构优化领域超越了传统人工方法的水平，充分展示了AI技术在实际建筑项目中的应用成果和潜力。 表2 优化结果统计表 众图通IBSD在建筑结构设计中的应用 众图通IBSD是一个基于人工智能（AI）算法引擎的结构辅助设计系统，解决结构建模专业性强、工作强度大、计算过程反复程度高的建筑结构模型设计问题。它能够通过读取建筑图自动生成结构模型，从而极大地提升设计效率和准确性。它的基本原理是采用AI图像识别技术、结构设计专业知识图谱、GAI技术、智能优化技术进行空间识别及分割，自动布置构件，自动导入荷载，并基于成本控制和结构计算软件运行，生成合理、安全、经济的结构模型。目前，该技术已在50多个高层项目中完成应用。 流程说明如下：用户上传建筑图至系统；系统对建筑图层、墙体、墙柱位置、门窗、楼梯栏杆、楼层、轴线、文字等全部信息进行识别；根据识别到的标准层和构件信息，自动调用盈建科，完成结构平面布置和楼层组装。返回用户调整确认；自动进行荷载布置计算并导入计算模型；系统自动进行模型设计，并最终下载结果模型。 应用流程 这一流程展示了只需两步人工操作，系统便可自动完成从建筑原图到结构模型设计的全自动化运行，极大提高结构工程师的结构布置方案、导荷载和反复计算复核的专业工作效率。 超高层住宅项目效果图 众图通IBSD技术对一座43层、总面积达到23556平方米的住宅剪力墙结构进行设计，与传统人工方法相比，IBSD将设计时间从7天缩短至3.5小时。 综上所述，众图通IBSO和IBSD系统通过AI算法和专业知识图谱的结合，不仅可以对建筑结构设计进行优化，还可以实现建筑结构的智能（自动化）设计，完全实现了结构设计与优化的智能化。 挑战、展望和建议 尽管AI为建筑设计带来了创新和效率的显著提升，但在其广泛应用过程中仍然面临一系列挑战。这些挑战包括但不限于场景的数字化和建模复杂性、算法的选择和定制化，以及对更智能设计工具的需求不断增加。 未来，我们期待AI技术能够更深入地与建筑设计领域融合，通过更精准的数据分析、更高效的模拟优化、更智能的自动化设计工具，不断推动设计创新和提升工作效率。特别是在以下方面，将会有更多的研究和开发，以适应不断变化的设计需求和挑战： 场景的数字化和建模：持续深化对建筑设计场景数字化和3D建模技术的研究，以提高设计的准确性和效率，提升设计智能化的数字基础。 算法选择：开发更多高效、可定制的AI算法，以满足不同设计项目的具体需求。 智能设计工具：投资研发更加智能化的设计工具，使其能够更好地协助设计师进行创新设计和快速决策。 效率模拟和优化：持续优化AI在建筑性能模拟和空间布局优化中的应用，提高设计的节能性、舒适性和经济性。 数据驱动决策：推广全面的数据驱动设计决策，利用大数据和机器学习技术深化用户需求、环境分析和性能分析。 标准化与开放共享：促进全过程数字化、智能化软件的接口标准化与开放共享机制，以加强行业内的合作和知识共享。 设计数据价值最大化：探索新方法、新技术和新模式，以实现设计过程中产生的大量数据的价值最大化，实现数据资产化。 通过应对这些挑战并采取行动，工程设计领域可以充分利用AI技术的潜力，进一步推进设计的创新和效率，为未来的建筑设计实践提供更广阔的可能性。 结 语 AI技术在建筑设计领域的应用展现了巨大的潜力，为设计师提供了强大的工具和方法，推动设计创新和效率的极大提升。通过不断发展和集成更先进的AI技术，建筑设计行业将会朝着更高效、更智能、更可持续的方向发展。（本文作者李逊系广东众图科技有限公司董事长） 参考文献 [1]李逊,邓林忠,李俊超,等.计算机智能优化技术在大型复杂钢结构项目中的应用[J].建筑结构,2023,53(15):120–124. [2]李逊,李俊超,邓林忠,等.人工智能优化技术在钢筋混凝土结构的应用[J].建筑结构,2023,53(S2):1425–1430.
