浅析AI建筑设计领域的创新设计风险——以“XKool”智能设计云平台为例

AI的介入简化了建筑设计过程的繁琐程序,同时极大提高了建筑设计的工作效率。针对建筑行业的相关从业人员以及企业的管理者,思考建筑设计应当以什么方式面向未来以及建筑设计所面临的复杂市场环境问题应当如何去应对,建筑师在面对新技术的同时是选择接受新技术对未来行业的影响,还是抵触遏制其蔓延?文章从创新设计风险的角度分析了新技术和传统行业有机结合过程中可能面临的问题,并提出了相应的解决措施。

基于生成式AI的人工智能在建筑设计中的应用探究

近两年间人工智能(AI)相关技术逐步由顶端智能产业下放,走进越来越多诸如建筑等传统行业中。把握住与新型技术相结合的机会是建筑设计领域一种可探索的道路。文章将以生成式AI为例,从应用领域、应用模式、方案生成等视角,探究人工智能在建筑方案设计领域可以为建筑师提供的参考和帮助,并提出其中的缺陷与局限性,为今后人工智能在建筑设计领域更加深入、系统地应用提供参考。

AI+智慧建筑研究

以当今全球第四次科技革命为宏观背景,以中国人工智能和建筑业国家战略为重要依据,综合基础理论、行业特色、产业化多维视角,提出"AI+智慧建筑"、"AI建筑"、"智慧建筑+AI"概念和产业链模型,提出采用产业链模型指导产业规划的方法。依据产业发展现状和未来3~5年发展趋势,总结提炼出AI+智慧建筑28个核心应用场景,重点介绍了建筑物故障诊断预测与健康管理和基于深度学习的智能视频分析理解。最后,对未来"AI+智慧建筑"的核心技术依赖进行剖析,给出产业重点发展方向建议。

技术革命前夜:生成式AI工具浪潮下的建筑与场景设计革新

生成式AI工具的出现,给包括建筑与场景设计在内的设计行业,带来了全新的机遇与挑战。简要介绍了生成式AI大模型,并重点介绍了与设计行业深度相关的生成式图像AI模型。在建筑设计方面,图像生成AI工具Midjourney和Stable Diffusion已经可以帮助建筑设计师们便捷地基于设计草图、白模或其他低信息量建筑内容,生产高清建筑设计渲染图等高信息量建筑内容。在3D场景设计领域,3D场景生成AI工具Infinigen,展现出了强大的3D场景生成能力,可以大大降低3D场景设计工作量。国内的知名设计院与高校也在加速布局和应用生成式AI建筑设计工具。现阶段,设计院和高校研发的生成式AI建筑设计工具主要被应用于以下两个方面辅助建筑设计:(1)从“低信息量”建筑内容到“高信息量”建筑内容的快速生成;(2)从“非建筑信息”到“建筑信息”的迁移。

AI大环境下历史建筑保护设计的教育与研究——以杨树浦发电厂为例

2018年11月,《人工智能+教育》蓝皮书在北京发布,对AI大环境下的教育指出了问题所在,并指明了新的方向。历史建筑是城市文明发展的见证,它反映了城市工业、生活等各个领域的发展。对于艺术类院校来说,从院校特点展开对历史建筑保护设计的教育十分有意义。对比国外欧美国家的教育现状,我国历史建筑保护设计教育有很大的发展空间。文章从对历史建筑保护设计教育的普适性到高等教育的针对性研究着眼,提出未来提升的层次以及研究的方法等,以期为培养具有美育知识的下一代提供助力。

建筑能源互联网及其AI应用研究

本文在分析能源互联网政策和研究背景的前提下,提出了对建筑能源互联网(Building Energy Internet,BEI)内涵的理解。从能源结构变革、建筑能源产业链、建筑能源供需匹配、系统去中心化、用户体验几个角度综合分析了建筑能源互联网的主要特征。进一步阐述了建筑能源互联网六大内容板块及其关联、基于建筑能源云的建筑能源互联网架构、能源采集与传输系统架构。随后介绍了AI+建筑能源互联网的落地应用方法,并给出了建筑能源大数据智能化分析结果。