范勇 李玄 肖文杰

(濟(jì)南大學(xué)土木建筑學(xué)院)

1.現(xiàn)有參數(shù)化與深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)方法梳理

參數(shù)化設(shè)計(jì)是參數(shù)化技術(shù)在工程建設(shè)領(lǐng)域的拓展應(yīng)用[1]，參數(shù)化設(shè)計(jì)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜空間問題時(shí)具有科學(xué)、動(dòng)態(tài)、高效等綜合優(yōu)勢(shì)，成為彌補(bǔ)規(guī)劃設(shè)計(jì)過程中主觀經(jīng)驗(yàn)主義影響的重要輔助手段。參數(shù)化設(shè)計(jì)通過將空間形態(tài)轉(zhuǎn)化為特征參數(shù)和生成規(guī)則，構(gòu)建客觀、量化的空間組織邏輯，提高了規(guī)劃設(shè)計(jì)的科學(xué)性和效率，為城鄉(xiāng)規(guī)劃、建筑設(shè)計(jì)行業(yè)的設(shè)計(jì)理念、設(shè)計(jì)方法和流程帶來了重大的創(chuàng)新和突破[2]，已有參數(shù)化設(shè)計(jì)方法構(gòu)建起“規(guī)則制定-方案生成-模擬優(yōu)化”的空間形態(tài)規(guī)劃設(shè)計(jì)的系統(tǒng)框架。

近年來，隨著數(shù)字技術(shù)和人工智能研究的突破性進(jìn)展，規(guī)劃設(shè)計(jì)成果的自動(dòng)生成和優(yōu)化研究逐漸深入，使規(guī)劃設(shè)計(jì)逐步走向智能化[3、4]。深度學(xué)習(xí)作為當(dāng)前人工智能研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，其對(duì)復(fù)雜特征的提取具有顯著的優(yōu)勢(shì)，在對(duì)大量數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，通過逐層特征轉(zhuǎn)換，將原始空間特征提煉形成更高維度空間的特征，快速、準(zhǔn)確的挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律，更有利于分類、預(yù)測(cè)和生成相似的同類型數(shù)據(jù)，逐漸被應(yīng)用于規(guī)劃設(shè)計(jì)方案的生成中[5]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是常用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在人居環(huán)境領(lǐng)域，已有研究團(tuán)隊(duì)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了規(guī)劃設(shè)計(jì)方案自動(dòng)生成的實(shí)驗(yàn)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取空間形態(tài)特征要素，利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）等預(yù)測(cè)生成空間形態(tài)[6]。來自清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)探索了智能規(guī)劃領(lǐng)域最新的研究成果，提出了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市社區(qū)空間規(guī)劃模型與方法，并實(shí)現(xiàn)了人類規(guī)劃師與人工智能算法協(xié)作的城市規(guī)劃流程，展示了人工智能技術(shù)在城市規(guī)劃領(lǐng)域解決復(fù)雜規(guī)劃問題的潛力，為智能城市的自動(dòng)化規(guī)劃提供了全新思路[7]。此外，在城市設(shè)計(jì)中的平面布局方案及立面剖面方案生成[8]、居住區(qū)規(guī)劃中的建筑強(qiáng)排[9]、建筑形態(tài)和建筑風(fēng)格的遷移[10、11]等方面人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)也取得了豐富的研究成果。

當(dāng)前人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)多局限于約束條件少、規(guī)律性強(qiáng)的小空間尺度，對(duì)大尺度空間以及鄉(xiāng)村空間形態(tài)布局的智能規(guī)劃研究相對(duì)較少。智能規(guī)劃主要基于深度學(xué)習(xí)中的圖像生成技術(shù)，由于深度學(xué)習(xí)在生成過程中的“黑箱”機(jī)制使運(yùn)算過程不可控，無法判斷生成結(jié)果，導(dǎo)致智能生成的方案與現(xiàn)實(shí)規(guī)劃設(shè)計(jì)需求和空間組織邏輯存在銜接的誤差。因此，本研究聚焦傳統(tǒng)村落空間風(fēng)貌保護(hù)，基于深度學(xué)習(xí)的空間數(shù)據(jù)識(shí)別和方案自動(dòng)生成，結(jié)合參數(shù)化規(guī)則提取的人工方案校驗(yàn)和優(yōu)化，探索人工智能在輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)則編制中的應(yīng)用路徑。

2.人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃方法框架

2.1 數(shù)據(jù)收集：構(gòu)建傳統(tǒng)村落空間形態(tài)數(shù)據(jù)庫

案例數(shù)據(jù)庫是深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，人工智能輔助的規(guī)劃設(shè)計(jì)應(yīng)符合規(guī)劃設(shè)計(jì)工作邏輯，確保生成的方案模仿訓(xùn)練案例特征，并與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集保持一致，這就需要構(gòu)建一個(gè)包含盡可能完整和豐富的空間形態(tài)數(shù)據(jù)庫。針對(duì)傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃方案的自動(dòng)生成，深度學(xué)習(xí)不能局限于村落內(nèi)部樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，應(yīng)考慮地理空間單元、文化圈層、社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征對(duì)傳統(tǒng)村落空間演進(jìn)的影響，從聚落、道路、建筑三個(gè)層級(jí)搭建傳統(tǒng)村落空間形態(tài)特征數(shù)據(jù)庫，通過聚類算法對(duì)傳統(tǒng)村落進(jìn)行聚類劃分，提取同一類型的村落的多類型空間特征，構(gòu)建同類型村落、多特征要素的空間形態(tài)案例庫，將空間信息轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)圖譜，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)過程更快收斂，更好地理解傳統(tǒng)村落空間形態(tài)的語義和特征。

2.2 模型訓(xùn)練：建構(gòu)傳統(tǒng)村落空間特征規(guī)則體系

模型訓(xùn)練是利用初始傳統(tǒng)村落空間特征案例庫，通過深度學(xué)習(xí)提取傳統(tǒng)村落空間特征，將傳統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)的思維和設(shè)計(jì)邏輯轉(zhuǎn)化為人工智能可理解的規(guī)則，這是人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自動(dòng)提取圖片特征，是模型訓(xùn)練的主要應(yīng)用方法。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集的村落空間特征圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別歸類，提取地形地貌、邊界形態(tài)、街巷肌理、公共空間、建筑特征等顯著性淺層特征以及空間特征之間相互關(guān)聯(lián)的深層特征，得到空間特征參數(shù)的規(guī)則特征及相互聯(lián)系。同時(shí)，將已有參數(shù)化的空間特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練輸入，將規(guī)劃師設(shè)計(jì)思維融入到模型訓(xùn)練中，使人工智能更好的捕捉空間特征的規(guī)律，提高模型訓(xùn)練的收斂速度和準(zhǔn)確性[12]。模型訓(xùn)練為后續(xù)方案生成中通過特征參數(shù)控制，引導(dǎo)方案生成的方向，實(shí)現(xiàn)符合實(shí)際情況的保護(hù)規(guī)劃目標(biāo)打下基礎(chǔ)。

2.3 互動(dòng)設(shè)計(jì)：建立人機(jī)交互的智能方案生成系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠精準(zhǔn)提取、編碼復(fù)雜的真實(shí)空間形態(tài)特征，具備快速生成在地性強(qiáng)、適應(yīng)性好的空間形態(tài)能力，有效避免人為主觀因素對(duì)方案生成過程的消極影響。但傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃是在豐富多樣的底圖上進(jìn)行的，現(xiàn)狀條件是方案編制的前提和基礎(chǔ)，同時(shí)，傳統(tǒng)村落保護(hù)需要考慮空間要素保護(hù)和村民發(fā)展訴求等多重約束條件，這些內(nèi)容需要人工搭建空間特征評(píng)價(jià)體系并提取有效的特征參數(shù)，而這是機(jī)器學(xué)習(xí)所不能完成。所以人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)不是一蹴而就，需要規(guī)劃師結(jié)合村落現(xiàn)狀空間實(shí)際、保護(hù)和發(fā)展的約束條件對(duì)智能生成方案進(jìn)行形式、功能和實(shí)現(xiàn)路徑的調(diào)整，最終轉(zhuǎn)化為規(guī)劃師思維導(dǎo)向下的規(guī)劃方案。人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)是一個(gè)循環(huán)連續(xù)的學(xué)習(xí)過程，智能生成方案與現(xiàn)狀要素、約束條件之間的反饋，可引導(dǎo)規(guī)劃師及時(shí)對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估、篩選和調(diào)整，使規(guī)劃師的智慧深度介入人工智能方案生成過程中，打破人工智能和規(guī)劃師之間的藩籬。人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃的技術(shù)路線如圖1 所示。

圖1 人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃技術(shù)路線（圖片來源：作者自繪）

3.人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃的應(yīng)用路徑

3.1 在傳統(tǒng)村落三級(jí)保護(hù)區(qū)劃定中的應(yīng)用

當(dāng)前，我國(guó)傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展規(guī)劃編制中一般將保護(hù)范圍劃分為核心保護(hù)區(qū)、建設(shè)控制地帶和環(huán)境協(xié)調(diào)區(qū)，實(shí)行三級(jí)分區(qū)保護(hù)。在保護(hù)分區(qū)范圍劃定的過程中，傳統(tǒng)村落的歷史文化價(jià)值、自然環(huán)境價(jià)值、社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值等是重要的考量，但傳統(tǒng)村落價(jià)值的判斷多受規(guī)劃師主觀因素的影響，由此在保護(hù)范圍劃定時(shí)存在簡(jiǎn)單、機(jī)械、不客觀的問題。人工智能在輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)區(qū)域范圍劃定中，可通過識(shí)別和提取建筑、院落、肌理等空間信息，進(jìn)而更加精準(zhǔn)的劃定保護(hù)區(qū)域范圍和邊界，促進(jìn)傳統(tǒng)村落保護(hù)分區(qū)劃定由粗放向精準(zhǔn)的模式轉(zhuǎn)變（圖2），為科學(xué)實(shí)施傳統(tǒng)村落保護(hù)工作提供支撐。

圖2 傳統(tǒng)村落三級(jí)保護(hù)區(qū)域劃定的模式轉(zhuǎn)變（圖片來源：作者自繪）

3.2 在傳統(tǒng)村落空間風(fēng)貌保護(hù)與傳承中的應(yīng)用

（1）傳統(tǒng)村落空間拓展中的肌理沿續(xù)

傳統(tǒng)村落空間是一個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展的過程，在持續(xù)的空間拓展中形成不同時(shí)期空間肌理的拼貼。尤其是自我國(guó)快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程開啟后，隨著村落人口的變化和村民居住需求的提升，大規(guī)模的村落建設(shè)行為對(duì)傳統(tǒng)村落空間肌理產(chǎn)生了巨大的沖擊，如何延續(xù)傳統(tǒng)村落空間肌理，使新舊空間風(fēng)貌協(xié)調(diào)是傳統(tǒng)村落保護(hù)中需要考慮的重要內(nèi)容。通過人工智能輔助方法，在大量傳統(tǒng)村落案例學(xué)習(xí)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，結(jié)合空間特征參數(shù)反饋的互動(dòng)設(shè)計(jì)，生成與原有空間肌理相似的空間規(guī)劃方案，為傳統(tǒng)村落保護(hù)利用規(guī)劃的方案比選、優(yōu)化提供參考。

（2）傳統(tǒng)村落開發(fā)利用中的風(fēng)貌協(xié)同

活化利用是傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展的重要方式，但鄉(xiāng)村生活自組織狀態(tài)下形成的村落空間格局與滿足文旅開發(fā)等市場(chǎng)需求的空間模式存在一定沖突，在活化利用中需要對(duì)傳統(tǒng)村落原有的空間格局和肌理進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)適。然而，在當(dāng)下傳統(tǒng)村落活化利用中多側(cè)重于開發(fā)建設(shè)，過度商業(yè)化、過度旅游化加劇了傳統(tǒng)村落的開發(fā)性破壞（圖3），協(xié)調(diào)好保護(hù)與活化利用之間的關(guān)系也是傳統(tǒng)村落保護(hù)中面臨的重要挑戰(zhàn)。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合村落開發(fā)對(duì)空間新的需求特點(diǎn)，對(duì)道路街巷、公共空間、院落建筑等提出適合的特征參數(shù)并反饋至深度學(xué)習(xí)算法中，生成即能延續(xù)傳統(tǒng)村落空間風(fēng)貌特征，又滿足活化利用空間需求的規(guī)劃方案。

圖3 傳統(tǒng)村落開發(fā)利用中的空間風(fēng)貌不協(xié)同問題（圖片來源：山東省地理信息公共服務(wù)平臺(tái)）

（3）城鎮(zhèn)建成區(qū)內(nèi)傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展的空間協(xié)調(diào)

在我國(guó)傳統(tǒng)村落名錄中，有部分村落位于城鎮(zhèn)建成區(qū)內(nèi)，城鎮(zhèn)空間擴(kuò)展和大規(guī)模城市建設(shè)對(duì)這類傳統(tǒng)村落造成了巨大的破壞，但當(dāng)前絕大多數(shù)傳統(tǒng)村落保護(hù)研究都集中在農(nóng)村地域，對(duì)城鎮(zhèn)建成區(qū)內(nèi)的傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展卻鮮有涉及。城鎮(zhèn)建成區(qū)內(nèi)的傳統(tǒng)村落保護(hù)與農(nóng)村區(qū)域有根本的不同，處理好城鎮(zhèn)建設(shè)對(duì)傳統(tǒng)村落的沖擊是其要解決的主要問題，同時(shí)傳統(tǒng)村落也是地域文化和城鎮(zhèn)特色的重要組成部分，對(duì)地域文脈傳承有重要作用。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可在科學(xué)劃定的三級(jí)保護(hù)區(qū)域的基礎(chǔ)上，根據(jù)城鎮(zhèn)空間發(fā)展需要，將不同空間特征參數(shù)融合到保護(hù)規(guī)劃方案中，形成更有針對(duì)性、更符合空間發(fā)展實(shí)際需求的規(guī)劃方案。

3.3 在傳統(tǒng)村落建筑風(fēng)貌延續(xù)中的應(yīng)用

建筑是構(gòu)成傳統(tǒng)村落風(fēng)貌特征的基本空間單元，是最易受到外界沖擊的空間要素，由于其空間體量小、模數(shù)關(guān)系和組織規(guī)則明確，也是最便于深度學(xué)習(xí)技術(shù)與特征參數(shù)發(fā)揮作用的空間對(duì)象。人工智能輔助傳統(tǒng)村落建筑風(fēng)貌延續(xù)可以從三個(gè)方面進(jìn)行：一是對(duì)歷史建筑風(fēng)貌的反演，由于傳統(tǒng)村落內(nèi)部大量現(xiàn)代建筑的侵入造成歷史建筑風(fēng)貌的模糊化，通過深度學(xué)習(xí)可有效提取建筑歷史風(fēng)貌特征，并反演歷史建筑風(fēng)貌和空間肌理格局；二是對(duì)歷史建筑修復(fù)、修繕和維護(hù)方案的指導(dǎo)，通過深度學(xué)習(xí)可更加原真的提取歷史建筑的完整空間信息，指導(dǎo)形成更加科學(xué)的建筑保護(hù)設(shè)計(jì)和施工方案；三是對(duì)改善、新建建筑的方案引導(dǎo)，針對(duì)此類建設(shè)行為，將深度學(xué)習(xí)與滿足現(xiàn)代生活需求的特征參數(shù)相結(jié)合，自生成的設(shè)計(jì)方案能夠較好的解決新建設(shè)空間風(fēng)貌延續(xù)的問題，同時(shí)也能有效搭建起村民參與規(guī)劃的技術(shù)平臺(tái)。

4.人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃的實(shí)踐探索

按照本文提出的“特征提取-規(guī)則構(gòu)建-方案生成”的方法步驟，以國(guó)家傳統(tǒng)村落七級(jí)村為例，通過對(duì)村落既有空間形態(tài)的學(xué)習(xí)，生成繼承既有空間形態(tài)特征的規(guī)劃方案，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)村落空間風(fēng)貌的協(xié)調(diào)與延續(xù)，探索人工智能輔助傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃的實(shí)踐應(yīng)用。

4.1 研究區(qū)域概況

七級(jí)村位于山東省陽谷縣，是京杭大運(yùn)河繁盛時(shí)期運(yùn)河沿線的重要碼頭和集貿(mào)重鎮(zhèn)，作為大運(yùn)河沿線傳統(tǒng)聚落的典型代表，其古碼頭、古街等成為京杭大運(yùn)河申遺的重要組成部分，七級(jí)村于2023 年被列入第六批中國(guó)傳統(tǒng)村落名錄。隨著河運(yùn)的衰落，七級(jí)村也日益蕭條，人口流失、建筑傾頹、風(fēng)貌破壞等問題突出，村落原有社會(huì)功能、文化價(jià)值和空間特色逐漸消失。另一方面，七級(jí)村是七級(jí)鎮(zhèn)駐地所在地，在國(guó)土空間總體規(guī)劃中，村落被劃定于城鎮(zhèn)開發(fā)邊界內(nèi)，傳統(tǒng)村落保護(hù)與城鎮(zhèn)建設(shè)面臨新的沖突。將傳統(tǒng)村落有機(jī)融入城鎮(zhèn)發(fā)展框架，保護(hù)傳統(tǒng)空間格局和歷史建筑，審慎進(jìn)行傳統(tǒng)村落更新發(fā)展，促進(jìn)傳統(tǒng)村落活力提升，是七級(jí)村傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展面臨的主要任務(wù)。本次研究區(qū)域面積22 公頃，包括保護(hù)區(qū)域和更新區(qū)域兩部分，保護(hù)區(qū)域是空間形態(tài)特征的案例學(xué)習(xí)區(qū)域，更新區(qū)域是規(guī)劃方案自動(dòng)生成的實(shí)踐區(qū)域。

4.2 空間形態(tài)特征數(shù)據(jù)提取

空間形態(tài)特征數(shù)據(jù)的獲取以現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研為主要方式，結(jié)合開源地理信息數(shù)據(jù)對(duì)保護(hù)區(qū)域內(nèi)的道路、地塊和建筑等三大類空間要素信息進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)收集，分類提取保護(hù)區(qū)域內(nèi)既有空間形態(tài)的特征數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過訪談和問卷的形式獲取城鎮(zhèn)空間發(fā)展愿景和村民生活訴求，進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)換為空間特征值，與既有空間形態(tài)特征數(shù)據(jù)值一起構(gòu)建形態(tài)特征數(shù)據(jù)庫，為實(shí)現(xiàn)空間風(fēng)貌的自動(dòng)重構(gòu)和織補(bǔ)提供數(shù)據(jù)支撐。空間形態(tài)特征數(shù)據(jù)提取內(nèi)容見表1，七級(jí)村既有空間特征提取圖示如圖4 所示。

表1 現(xiàn)狀空間特征提取內(nèi)容

圖4 研究區(qū)域空間特征提取圖示（圖片來源：作者自繪）

4.3 關(guān)聯(lián)特征要素組織

針對(duì)道路、地塊和建筑要素，在空間約束條件（尺寸約束、幾何約束）和空間組織規(guī)則的前置條件下，構(gòu)建空間要素組織的邏輯規(guī)則和代碼表達(dá)方式，將各類空間要素組織在一個(gè)整體聯(lián)動(dòng)的關(guān)系模型中。如圖5 所示，A、B、C 代表空間類型，a1、b1、c1等代表構(gòu)成空間類型的特征要素，要素間的線段表示約束關(guān)系，b31表示約束空間要素的條件，c23表示約束同一類型不同空間要素的條件，ab12代表不同類型間空間要素的約束條件。

圖5 關(guān)聯(lián)特征要素的組織模型

4.4 規(guī)劃方案的生成

以CityEngine 為規(guī)劃方案生成的計(jì)算機(jī)軟件平臺(tái)，該平臺(tái)可兼容Python 語言，通過二次開發(fā)能夠較好應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)村落空間形態(tài)中的復(fù)雜問題，且在三維建模方面也有較明顯的優(yōu)勢(shì)[13]。在更新區(qū)域范圍內(nèi)，按照“街道網(wǎng)絡(luò)-地塊分割-建筑建模-方案可視化”的邏輯順序，通過CityEngine 平臺(tái)內(nèi)置的空間生成模塊，將提取的既有空間特征數(shù)據(jù)輸入生成模塊，同時(shí)結(jié)合程序語言編寫的規(guī)則文件導(dǎo)入，進(jìn)一步對(duì)空間生成過程進(jìn)行有效控制和優(yōu)化，在對(duì)多種生成方案比選和調(diào)整的基礎(chǔ)上，最終生成繼承既有空間形態(tài)特征、符合實(shí)際需求的規(guī)劃方案（圖6）。

圖6 七級(jí)村傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展規(guī)劃方案生成（圖片來源：作者自繪）

5.結(jié)語

基于過程與規(guī)則的參數(shù)化設(shè)計(jì)方法具有較強(qiáng)的邏輯性、開放性和可控性，通過構(gòu)建高效的參與平臺(tái)，便于方案生成過程中適時(shí)調(diào)整方案生成條件、改變方案結(jié)果，形成更加滿足多元需求的規(guī)劃設(shè)計(jì)成果，但由于特征參數(shù)的確定受規(guī)劃主體主觀因素影響較大，且不能覆蓋所有的空間要素特征，造成規(guī)劃設(shè)計(jì)方案與客觀實(shí)際的要求存在一定差距?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能規(guī)劃設(shè)計(jì)方法能夠精準(zhǔn)提取復(fù)雜的城鄉(xiāng)空間形態(tài)特征，規(guī)避人工過度介入方案生成過程，具有快速生成方案的能力，但現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的規(guī)劃設(shè)計(jì)方案生成方法多為“黑箱”過程生成模式，方案生成過程不可介入，可控性差，生成過程邏輯的可解釋性不高，生成方案的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值難以滿足規(guī)劃設(shè)計(jì)實(shí)踐的需求。人工智能輔助規(guī)劃設(shè)計(jì)的重要目的是使規(guī)劃設(shè)計(jì)走向智能化，解放人而不脫離人，規(guī)劃師的職責(zé)與分工更加明確、任務(wù)更加聚焦、工作更加高效?；诖耍疚奶轿鍪教岢鰧⑸疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)在特征識(shí)別和快速生成方面的優(yōu)勢(shì)，與參數(shù)化設(shè)計(jì)方法在參與性、可控性、可解釋性等方面的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，構(gòu)建以人為中心，基于人機(jī)交互的人工智能輔助城鄉(xiāng)空間規(guī)劃設(shè)計(jì)方法。

傳統(tǒng)村落是我國(guó)獨(dú)特的鄉(xiāng)村空間形態(tài)，具有重要的價(jià)值，傳統(tǒng)村落的保護(hù)發(fā)展一直是備受各界關(guān)注的焦點(diǎn)。將人工智能應(yīng)用到傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃編制中，可更好的輔助傳統(tǒng)村落三級(jí)保護(hù)區(qū)劃定、空間風(fēng)貌保護(hù)與傳承、建筑風(fēng)貌延續(xù)等保護(hù)內(nèi)容的規(guī)劃編制，為傳統(tǒng)村落的保護(hù)規(guī)劃編制的智能化升級(jí)提供交叉融合的新思路，促進(jìn)智能方案在融合多元約束條件后更好地適配傳統(tǒng)村落保護(hù)規(guī)劃編制任務(wù)，助力傳統(tǒng)村落保護(hù)發(fā)展工作提質(zhì)增效。另一方面，傳統(tǒng)村落中物質(zhì)形態(tài)的特征和參數(shù)是顯性的因素，能夠容易的識(shí)別和提取，但非物質(zhì)要素，比如美學(xué)和藝術(shù)的評(píng)價(jià)、土地的產(chǎn)權(quán)、宗族體系的社會(huì)關(guān)聯(lián)等隱形的要素則難以量化提取，但這些要素對(duì)傳統(tǒng)村落空間形態(tài)的形成同樣發(fā)揮了重要的作用，如何篩選和識(shí)別這些特征參數(shù)，并融合到智能方案生成過程中，對(duì)提高方案生成的科學(xué)性和精準(zhǔn)性具有重要意義。