張琳琳

摘 要：梳理科學(xué)技術(shù)發(fā)展與工程實(shí)踐需求交織作用下，計(jì)算應(yīng)用于建筑設(shè)計(jì)的歷史演化，提出建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)并解析了建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維和流程特征；面向人工智能時(shí)代背景，從信息集成、映射建模和決策支持3方面剖析了人工智能技術(shù)在建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)；人工智能；信息集成；映射建模；決策支持

一、建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維、流程與技術(shù)特征

1.1 建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維的系統(tǒng)化與動(dòng)態(tài)化特征

建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)在發(fā)展演化中受到科學(xué)思想推動(dòng)，融合了系統(tǒng)科學(xué)、復(fù)雜性科學(xué)思想，形成了系統(tǒng)化的思維體系?；谙到y(tǒng)科學(xué)與復(fù)雜性科學(xué)思想，建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維將人居環(huán)境系統(tǒng)解析為建筑子系統(tǒng)和環(huán)境子系統(tǒng)，溫度、濕度、天空亮度、日照輻射變化等環(huán)境子系統(tǒng)擾動(dòng)會(huì)改變?nèi)司迎h(huán)境系統(tǒng)平衡狀態(tài)，并通過兩組子系統(tǒng)之間的能量、物質(zhì)交互逐步回歸于平衡狀態(tài)。因此，建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維具有鮮明的系統(tǒng)化和動(dòng)態(tài)化特征，其系統(tǒng)化特征推動(dòng)了建筑設(shè)計(jì)過程從建筑單系統(tǒng)主導(dǎo)向建筑環(huán)境雙系統(tǒng)協(xié)同轉(zhuǎn)型，其動(dòng)態(tài)化特征促發(fā)了建筑設(shè)計(jì)決策過程由自上而下主觀決策轉(zhuǎn)變?yōu)樽韵露献越M織與性能導(dǎo)向自適應(yīng)相協(xié)同的建筑環(huán)境雙系統(tǒng)動(dòng)態(tài)耦合過程。

1.2 建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)流程的自組織與自適應(yīng)特征

建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)關(guān)注“過程”而非“結(jié)果”，其基于計(jì)算機(jī)程序展開生成設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)自組織生成，在建筑性能導(dǎo)向下進(jìn)行設(shè)計(jì)參量數(shù)值優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化?！白韵露稀钡淖越M織生成與“性能導(dǎo)向”的自適應(yīng)優(yōu)化是建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)在流程層面的特征?！白韵露稀钡淖越M織生成是建筑設(shè)計(jì)元素按設(shè)計(jì)規(guī)則自發(fā)形成建筑設(shè)計(jì)方案的過程，“性能導(dǎo)向”的自適應(yīng)優(yōu)化是基于自組織生成方案，在建筑性能目標(biāo)導(dǎo)向下展開建筑設(shè)計(jì)參量數(shù)值自適應(yīng)調(diào)整，逐步優(yōu)化建筑多性能目標(biāo)的過程?；谧越M織與自適應(yīng)流程特征，建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)將建筑設(shè)計(jì)決策制定主體由建筑師轉(zhuǎn)為人工智能體，有效發(fā)揮了計(jì)算機(jī)大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算能力。人工智能在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）方面的發(fā)展，加強(qiáng)了建筑師的海量數(shù)據(jù)解析能力。

1.3 建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)支撐技術(shù)的信息化與智能化特征

建筑是人居環(huán)境系統(tǒng)的子系統(tǒng)，其自組織與自適應(yīng)演化受建筑性能訴求推動(dòng)與人居環(huán)境系統(tǒng)約束。建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)需集成、分析人居環(huán)境系統(tǒng)大數(shù)據(jù)，并自動(dòng)化、程式化地展開方案生成與性能優(yōu)化。在建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)思維與流程特征的雙重要求下，建筑環(huán)境系統(tǒng)信息集成、建筑性能映射建模和性能導(dǎo)向決策支持是建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)問題。人工智能作為建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)的支持技術(shù)，其在大數(shù)據(jù)分析、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)方面的技術(shù)發(fā)展將突破建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)支撐技術(shù)在建筑環(huán)境系統(tǒng)信息集成方面的大規(guī)模數(shù)據(jù)建模瓶頸，提高建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)支撐技術(shù)信息化水平。

二、建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)中人工智能技術(shù)應(yīng)用

2.1 人工智能語境下的建筑環(huán)境信息集成

建筑環(huán)境系統(tǒng)信息集成是基于人居環(huán)境系統(tǒng)中建筑與環(huán)境交互作用機(jī)理，結(jié)合建筑子系統(tǒng)形態(tài)空間構(gòu)建邏輯，建立建筑環(huán)境信息參數(shù)化關(guān)聯(lián)關(guān)系的過程。其將建筑和環(huán)境子系統(tǒng)信息轉(zhuǎn)譯為可計(jì)算數(shù)據(jù)，使之成為設(shè)計(jì)參量與邊界條件，為工程實(shí)踐問題的計(jì)算性求解奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；同時(shí)，所建立的關(guān)聯(lián)關(guān)系可保證建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)過程中建筑與環(huán)境子系統(tǒng)信息的協(xié)同演化?？梢?，建筑環(huán)境系統(tǒng)信息集成是建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)展開的科學(xué)基礎(chǔ)與先決條件。人工智能在云計(jì)算、三維重建領(lǐng)域的發(fā)展引發(fā)了建筑環(huán)境信息集成的新探索，涌現(xiàn)出動(dòng)態(tài)建筑環(huán)境信息建模、建筑信息云管理和低空攝影測(cè)量建模等方面的研究成果，其中動(dòng)態(tài)建筑環(huán)境信息和基于低空攝影測(cè)量的建筑環(huán)境信息集成技術(shù)日漸受到學(xué)界關(guān)注。動(dòng)態(tài)建筑環(huán)境信息建模技術(shù)是“動(dòng)態(tài)建筑信息建?！奔夹g(shù)的新發(fā)展，其通過云計(jì)算與參數(shù)化編程，可實(shí)現(xiàn)建筑、環(huán)境與性能多層級(jí)信息的參數(shù)化關(guān)聯(lián)，達(dá)成建筑建模、氣候數(shù)據(jù)分析和建筑性能仿真多工具平臺(tái)的數(shù)據(jù)協(xié)同交互。

2.2 人工智能語境下的建筑性能映射建模射關(guān)系具有非線性特征建模難度較高

面對(duì)建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)量、高效率處理需求，基于物理建模的建筑性能與設(shè)計(jì)參量映射建模技術(shù)局限日趨突顯，難以滿足建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析處理需求。人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展推動(dòng)了建筑性能映射建模研究發(fā)展，衍生出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑性能映射建模技術(shù)研究熱點(diǎn)，其將針對(duì)建筑能耗預(yù)測(cè)等非線性映射建模過程由物理模型仿真轉(zhuǎn)譯為數(shù)學(xué)關(guān)系解析，可顯著提高映射建模精度與效率。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)映射建模技術(shù)一般包括映射模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、映射模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建構(gòu)、映射模型訓(xùn)練與測(cè)試3方面內(nèi)容，可應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificualNeuralNetwork，ANN）、支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）等機(jī)器學(xué)習(xí)工具建構(gòu)建筑設(shè)計(jì)參量與采暖制冷能耗、照明能耗、自然采光性能、碳排放性能之間的映射關(guān)系模型。

2.3 人工智能語境下的性能導(dǎo)向決策支持

性能導(dǎo)向決策支持是基于建筑性能優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)，通過數(shù)據(jù)、模型和策略反饋，支撐設(shè)計(jì)者完成設(shè)計(jì)決策制定的過程。數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析處理、優(yōu)化搜索等均屬于決策支持技術(shù)。建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)的自組織與自適應(yīng)流程特征要求決策支持過程需權(quán)衡建筑多性能目標(biāo)要求。近年來，多目標(biāo)進(jìn)化搜索和深度學(xué)習(xí)建模等人工智能技術(shù)逐步應(yīng)用于建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)的性能導(dǎo)向決策支持研究中，衍生出多目標(biāo)優(yōu)化決策支持和深度學(xué)習(xí)決策支持兩方面研究熱點(diǎn)。多目標(biāo)優(yōu)化決策支持研究基于HypE、NSGA-II、SPEA2等優(yōu)化算法，展開建筑多性能目標(biāo)導(dǎo)向下的建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)方案迭代生成與優(yōu)化，能以建筑能耗、天然采光、熱舒適、造價(jià)等性能為優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)，展開性能導(dǎo)向下的建筑形態(tài)、空間、構(gòu)造等設(shè)計(jì)決策支持。多目標(biāo)優(yōu)化決策支持不僅可顯著擴(kuò)展建筑師對(duì)設(shè)計(jì)可能性的探索范圍，還能有效權(quán)衡建筑制冷與照明能耗，實(shí)現(xiàn)負(fù)相關(guān)性能目標(biāo)的“雙贏”。

結(jié)束語

工程實(shí)踐需求與科學(xué)進(jìn)步共同催生了建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)，并在人工智能語境下呈現(xiàn)出蓬勃的生命力，成為解決當(dāng)代復(fù)雜工程設(shè)計(jì)問題的重要建筑設(shè)計(jì)思想和方法。相比既有設(shè)計(jì)方法，建筑計(jì)算性設(shè)計(jì)深度融合了建筑學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和環(huán)境科學(xué)等多學(xué)科知識(shí)體系，將前沿計(jì)算工具與算法引入了建筑設(shè)計(jì)過程，有助于提升建筑設(shè)計(jì)信息化水平。

參考文獻(xiàn)

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