本文主要是介绍AIGC基础教学：AI+建筑设计，一场划时代变革的序幕已经拉开，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2015年9月，美的集团本着把艺术融入民间的理念，邀请了安藤忠雄设计正在筹建中的美术馆。
在历经长达近120天的设计工作之后，美术馆于同年12月动工。这座具有岭南建筑文化意境的美术馆，后来荣获2020年美国建筑大师奖(Architecture Master Prize)「2020年世界十大博物馆建筑」之一、第九届 Architizer A+ Awards建筑奖，这个建筑就是“和美术馆（HEM）”。
设想一下，安藤忠雄如果将重复、迭代的工作完全交给AI系统，把精力完全集中在需要发挥创意之处，他就能够更高效、更高质量的完成和美术馆这个作品，建筑设计周期从120天大大缩短至60天，且建筑方案更加精细和完善，这样他就能有更多的时间进行创作，为人类社会留下更多优秀的作品。
这并不是一个遥不可及的想象，这些事情其实正在悄然发生：AI正在赋能传统的建筑设计领域，让这一切变成可能。
AI与建筑设计
AI是什么？
AI的全称是Artificial Intelligence，也就是人工智能。
该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，AI的应用边界也逐步探索到了传统的建筑领域，尤其是建筑设计阶段。
建筑设计阶段，在广义上，是指建筑物在建造之前的所有相关设计工作，包括建筑专业设计（方案、功能布局、声、光、热等），结构专业设计（梁、柱、板、墙、节点、抗震、抗风等）、给排水专业设计，供暖、通风、空调专业设计、电气专业设计等。
既然建筑设计阶段的范围如此广泛，我们不禁思考目前AI在建筑设计阶段中已有哪些应用？未来又有什么可能性？我们今天就进行一些阐述与讨论。
应用探索
当前计算机能力在建筑设计的应用主要分为两种，一是智能化，二是AI 。
建筑领域的智能化设计已经在很多场景中得到应用，其与AI核心的区别在于：前者是内置规则，后者是学习规律。
AI辅助建筑布局规划
找到建筑空间规划的最优解在建筑专业设计中一直是个重点问题。
计算机通过机器学习对大量的建筑图纸进行训练，在考虑经济性、科学性、舒适性等指标下，能够像经验老道的设计师那样判断建筑布局方案的优劣，实现辅助设计师规划建筑布局。
AI生成彩色总图
色彩在建筑总图上的运用可以配合更好地表达建筑设计方案，用于展示或汇报。
通过AI深度学习算法，计算机可以识别建筑总图地块中多种楼型的复杂组合与排布方式，自动生成与多个楼型适配的景观方案，同时能够快速生成附带景观的多种风格的彩色项目总图。
AI辅助户型生成
满足一定要求的户型有千万种，设计出既满足轮廓又满足参数要求的户型是较为繁琐的事情。
计算机跟进户型的大致轮廓和简单的户型参数，就能快速在户型库（包含海量的户型）中进行AI图形匹配，生成数十种的满足要求户型方案，大大节约了设计师的制图时间。
AI辅助车位排布
对于面积较大或不规则的车库，如何在一定区域内排布出更多的停车位，是一件复杂且耗时的工作。
在计算机识别出停车场的轮廓信息后，利用深度强化学习，实现停车位的自动排布设计，给出多个车位排布方案及对应的车位指标数据，并能够生成停车场设计图。
AI辅助结构设计优化
结构设计中，在控制成本的同时保证安全的结构优化是需要大量的参考借鉴以及调整修改工作的。
在建筑限制条件下，通过AI对初步结构计算模型进行识别与分析，实现构件截面尺寸智能择优、不同结构体系比对，将衍生出的所有潜在方案进行计算分析，对比后产生最佳方案。让设计师可以在短时间内完成既保证安全又经济合理的结构优化设计方案。
AI辅助机电管线排布
想要建筑内的机电管线做到合理布局一直是个头疼的问题，机电管线的排布需要避免与建筑、结构的碰撞，往往较为复杂，特别是如今建筑智能化的发展，更是大大提升了难度。
利用AI技术自动生成机电管线路径，确保机电管线的路径不和建筑、结构发生碰撞，通过机器学习快速生成所有合理的方案，分析得到有效设计方案。基于设备库中的设备实际参数，结合设计能耗、舒适度指标、空间分区，通过机器学习完成设备的自动选型。
AI辅助绘图出图
建筑设计的绘图工作往往会耗费设计师大量的时间与精力，使得设计师绘制的图纸上经常会出现问题。
通过建立建筑设计绘图知识库，利用AI技术给出绘图的优化建议，保证图纸质量，快速缩短设计周期。同时基于建筑出图知识库AI推荐出图逻辑与方案，在图纸中自动绘制标准化图框、构件等并进行深化，快速便捷地输出施工图。、
未来展望
在未来，随着建筑设计过程中所涉及的功能、数据、流程都逐步模块化，AI与建筑设计的融合将会越来越广泛、越来越深入，有更多的应用场景。
比如，AI识图能力增强，计算机通过强化学习能够做到给排水、暖通空调、电气的智能设计；通过参数和图纸能够推荐最合适的机电设备，同时给出相应的设计方案。
比如，构建一个庞大的建筑设计知识库，里面不仅有海量的户型库、楼型库，还有各种各样的核心筒库、构件库、机电设备库，以及标准规范库等等。不仅让计算机know what，更要训练计算机know how，这样才最大程度地帮助设计师进行设计。
再比如，有一个能够宏观调度的通用建筑设计引擎，它是一个集感知、决策、认知三位一体的设计AI系统，辅助建筑设计整个过程的智能衍生、人机交互和智能优化，并且普遍适用于设计的各个场景。
再往前一步设想，AI系统会与设计师共线工作，也许会改变建筑设计的工作模式。比如，利用算法去衍生设计方案。也就是说，设计师未来只要通过简单输入，动态调整，就能得到满意的设计方案。通过AI把计算机擅长的重复、低智能、迭代工作发挥到极致，让设计师把更多的时间投入到需要创造、协同的工作上。
未来的建筑设计也能够通过AI把设计数据、设计方法和标准规范串联起来，为建筑设计提供一体联动能力，打通数据壁垒、实现信息的有效传递和共享，让AI赋能建筑设计，促进设计和管理的精细化。
方向及需要解决的问题
据调研，在建筑设计过程中，有27%的工作需要人来创造、沟通、协作，而剩下73%的程序化工作都能够交给计算机。
随着AI在建筑设计领域应用越来越深入，不少重复而繁琐的工作都将交由计算机处理，这必然会大大提升建筑设计师的设计效率，助力设计师把更多的时间专注于需要人类创意、文化融合、人群心理等方面的思考与探究。
然而，目前AI在建筑设计中的应用还不是很广泛和深入，涉及到的原因有设计数据不联通、设计方法与标准规范难串联、操作流程复杂、参数输入繁多、技术学习成本高、二次开发成本高等等。
AI真正要做到普惠广大的设计师群体，必须建立在技术普及化和平民化的条件之上。这是因为，一个技术的诞生，并不能直接解决问题，只有当技术成本能被大众消费得起，操作方式能被大众简单接受时，才能真正对人类社会有用。
最后
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