【设计科技】对话诺亚：AI辅助设计与创作模式创新 / REMAC TY PROPTECH#005

人工智能从有形化为无形，结合系统性的创新能力开启AI深入场景落地。设计科技线上论坛第四期已围绕『AI算法与智能出图』于设计深化阶段应用情况进行研讨，同时也发现在更多维更广泛的场景下具备不同的实现手段。延续AI算法赋能工程设计行业数字智慧转型的愿景。

第五期围绕『AI辅助设计与创作模式创新』主题，睿住天元设计一分院院长胡咏嘉女士与诺亚/数字冥想 CEO祁鹏远先生深入探讨AHA智能化辅助设计应用思维及场景展开， 并进一步探讨未来设计创作模式的创新与可能性。

数字冥想团队在过去的三年里一直在闭关开发有关建筑方案设计方向的智能化生成算法。这个命题在曾经一直是一个不可思议的方向，大家会问：计算机怎么可能自主生成一个方案呢？计算机没有意识，没有创造性的思维。这些常见问题也是我们的技术团队早期一直没有涉足AI领域的原因，真正的契机还是得益于2016年一次项目方案投标的尝试。因为周期紧张，人工绘图无法完成全部的设计工作，所以只能借助当时的“参数化”技术力量尝试用编程的方法，将整个方案从设计推演到制图建模的流程全部写出自动生成程序。因为我们的项目团队成员自2009年开始研究参数化，成立了早年的NCF参数化建筑论坛，多年间不断在实战项目中磨练算法编写功底，所以能有技术条件完成这个技术应用上的突破。

在这个项目中，我们的技术团队经过一周左右的定制算法编写，完整地实现了：任务书数据录入之后，建筑平面一键生成、建筑总图一键生成、建筑立面一键生成、总平面一键填色、剖面图自动绘制，平面排版一键生成。全流程下来运算仅需要10分钟左右时间，生成后通过6个小时左右的人工调整，完成了(除了效果图以外的)全部投标文件的技术标内容。应该说整套成果在当年还是非常震撼的，它让我们看到了行业的设计模式与大程序密切结合的未来。这也坚定了后来的数字冥想去做诺亚大程序算法开发的决心。

很多朋友了解到数字冥想是通过我们今年3月30日上线的首期产品“诺亚战斧版”，日前第一个模块“住宅的AI强排算法”已经和大家见面了。这套程序并不需要建筑师花费很大的学习成本，就可以简单上手，能够协助大家更高效率地完成有关住宅强排的前期工作。

于此同时我们也为这套智能算法工具设计了多场景的应用功能，比如高层强排，多层强排，高低配强排，自动算日照，自动算法指标，容许用户自由配置产品，容积率，建筑朝向，地方规范等等。输入端非常开放，同时每种地形及不同的数据录入都可以让“诺亚”为我们生成多款不同的对比方案供参考。从我们自己的建筑师应用体验来看，普遍的强排工作效率可以翻10倍以上。

当然这款产品在C端上线之后，我们也收到了来自全国各地的建筑师的支持反馈和改良意见，目前整个住宅AI强排模块正在向着第一代稳定版快速的优化迭代中，大家很快就能完整地体会到AI给方案设计阶段赋予的能量。

我们在用传统的线性思维方法构思方案的时候，其实往往是通过设计师的大脑和创作过程中的图纸反复构思迭代形成了设计的过程。当设计师选择不同的设计方式和设计工具的时候，往往做出来的成果大不一样。比如我们用手绘的方式做设计，每画几笔大脑就想想，再加几笔大脑再想想。这个过程中作为创意工具的纸和笔会辅助同时也会约束到我们的方案设计过程。

如果换成SU或是用GH创作，设计过程中建筑师得到的启发就大不一样了。由此可见设计模式的不同确实会给设计结果带来普遍意义上的改变，我认为在过去的行业技术发展中，我们面临过几次重要的创意工具变革，都给整个行业的设计模式带来过客观的改变：

从手绘到CAD，我相信大家都公认了这种变革；从CAD到SU，方案构思从二维的迭代转移为三维的迭代；我自己就是在这个阶段进入的建筑行业，那个时候有三维能力的建筑师是非常有竞争力的。之后极少部分的的人经历了从SU到GH，这是方案构思从对设计结果的迭代转移到对设计方法的迭代。能灵活运用参数化技术的设计师其实一直在创作新的设计方法，这就打开了一批人对设计创新的全新理解。但是这个技术的门槛太高，老一代很难掌握，新一代掌握了也缺乏设计经验，所以没有引发广泛的共鸣。这一次我们从GH到诺亚，其实是将更复杂的逻辑算法打包成了使用门槛很低的“大程序”。建筑师可以直接一键使用这些功能，并实时地看到算法给予我们的反馈。这样就建立了一个人脑构思与大程序运算之间的迭代循环，它能促使建筑师在方案前期大批量的抽象数据面前快速地找到具象的设计运算成果，通过反复地多方案生成对比，找到更适合的、理想的设计方向。这种更为高效的、科学的工作方法，我们认为才是符合当下的时代特征的。

目前的“诺亚”提出了独立的“AHA智能化辅助设计应用思维”正是基于这种多年实践得到的理论基础。即为我们通过Algorithm derive=智能衍生；Human-computer interact=人机交互；Algorithm optimize=智能优化；三大核心步骤完整的实现AI辅助设计的提效过程。

前期方案构思的混沌状态，我们借助AI快速地智能衍生方案的可能性，相当于有人为我们做了很多对比方案。中期当建立起对方案全局完整的理解之后，建筑师可以自由的提出自己的设计倾向，通过人机交互算法快速录入给计算机进行修改。后期方案特征确定后，繁琐的调整校验工作再次交给AI独立完成。这样的全流程一方面帮建筑师回避了创作的收尾阶段那些繁琐的、机械的制图计算校验工作，另一方面把充足的时间留给了人去思考如何更好的去做方案。我觉得这种工作方法的价值，在于它能攻克目前很多行业现存的痛点，这是我过去十年里从事建筑方案设计工作的切身体会。

我们从程序本质特征的角度出发，任何可以被程序化的工作内容其实都可以用这种自动生成的方式来实现。所以当我们谈到应用场景时，重点要看那些设计工作的场景中，是否存在可程序化的模式。而事实上，大部分设计工作场景都包含了近30%的强脑力劳动，和大于70%的弱脑力（也就是偏程序化的）劳动。所以我们可以理解为，未来AI会全方位的辅助到我们的各种设计工作环节中去，代替我们做重复制图，做数据校对，为设计师推荐各种不同设计模式下的生成结果。

目前，数字冥想已经陆续的在诺亚平台上推出了城市体量生成、公建独栋强排、地面停车生成、地库停车生成、公建立面设计、住宅立面设计等模块。它们都是我们项目团队曾在设计实战过程中总结的在方案策划构思环节的辅助衍生算法。虽然在现阶段很多用户指出，这些算法不能直接计算出理想的方案。但从辅助设计的角度来看，确实可以大幅度的减少设计前期去盲目尝试的时间。目前诺亚开发团队也正在优化整个逻辑框架，使得算法生成的结果更加生动并多元化。相信大家在不久的未来就可以轻松地体会到这些科技产品带来的设计快感。

另外，从跨行业的角度来看，水平可延展到规划、室内、景观等平行设计行业，垂直可深入到建筑工程体系中结构、水暖电设计。AHA的模式可以广泛地试用到设计全行业当中去，我们现在常说的BIM，大家熟悉的Revit，都可以成为AHA的载体。其本质原因是因为各个专业都存在相当大比重的可程序化的工作环节，同时用程序生成的数据图纸，要比人工绘制的更加的具备标准化特征，也更符合目前诸多建筑科技产业框架对高质量数据的迫切需求。

是的，从我个人过去十年的设计实践总结而言，这种技术对于设计行业尤其是在设计方式上的变革确实是革命性的。不论是过去的“参数化”还是如今的“智能化”技术都可以使得如今的设计结果如虎添翼。但在早年我们就知道这些技术都有一个很高的门槛，想从理解到掌握再到精通，需要一个从量变到质变的过程。这也就无疑在增加整个行业转换的成本，让很多机构望而却步。

如今的数字冥想正在重新审视这个问题，“诺亚战斧”的诞生就是一个很好的例子，我们一改之前的技术培训、技术开源模式，重新思考如何将技术封装，把打包好的模块直接呈现给用户一键生成。这样本质上是在不断降低“智能化”技术的应用门槛，从而让我们的行业能够更容易地用上这些沉睡已久的神兵利器。

当然，在这个过程中我们也触碰到很多技术以外的产品模式的问题，在一个全新的领域，用户对产品的应用要求是千差万别的，尤其在这个智能APP交互软件蓬勃发展的时代，大家早已习惯了智能软件方便、舒适的体验感受，一次错误的安装、一次非标准化的数据输入都会带来不好的应用体验。而这些大家反馈给我们的细节也正是目前我们最为重视并且开展优化的内容。数字冥想需要进一步的打磨产品，将“智能化”的设计快感更简洁地传达给诺亚的用户。相信不用很久，一但更多的人体会到了“诺亚”核心算法所创造出来的价值，我们就会迎来这次令人惊喜的变革。

以AI辅助设计推进行业数字转型，探寻设计逻辑革新与方案智能生成，实现革命性迭代。设计科技论坛第六期将在9月底发布，与智能建造专家对话，探寻建造新模式趋势，敬请期待！

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