规划问道
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在数字化技术飞速发展的当下，生成式AI技术异军突起，正逐渐渗透到各个领域，为行业变革带来新的契机。在建筑与规划教育领域，传统教学模式面临着创新的迫切需求，如何提升教学效率与学生的学习体验成为关键课题。哈尔滨工业大学建筑与设计学院的刘羿伯副教授敏锐捕捉到这一趋势，积极探索生成式AI技术在规划设计课程中的应用。通过生成式AI设计平台，成功构建起一套涵盖“前期分析 – 设计方案 – 方案优化 – 模型渲染 – 方案展示”的规划设计全流程。这一举措不仅显著降低了课程中规划设计全过程的成本，提高了效率，还增强了课程的可理解性与可接受性，并且其成功经验具备广泛的可推广性，为规划设计课程教学改革提供了新的思路与范例。
让我们一同探寻这场教育变革的智慧密码，看生成式AI如何以数字之笔勾勒未来城乡发展的新蓝图：
现状背景：科技变革下的教育新需求
第五科研范式即人工智能驱动的科学研究的到来，带来了学科与知识体系的重构，以前瞻性的探索和系统化的设计为目标的人工智能驱动的城市研究，已成为建筑与规划学科创新发展的必然趋势。借助该技术，城市规划师能够更加高效地处理城市大量复杂的数据，全面了解城市现状和未来趋势，突破经验、知识等局限，催化设计创新能力，从而提升设计理性、改进设计过程、创新设计模式。然而，在规划设计课程教学领域，传统教学方式存在诸多痛点。比如教学成效不稳定、课程体系容量有限、学生规划思维难以建立等。同时，传统城乡规划设计流程繁琐，从前期调研到方案展示，每个环节都耗费学生大量精力与时间，在有限课时内难以高质量完成任务。在此背景下，生成式AI的引入成为解决这些问题的关键突破口。
AI赋能：个性化定制规划设计流程
传统城乡规划设计流程一般包括前期调研、场地分析、方案构思、模型构建、评价反馈等多种环节，每一个环节学生都需要花费大量的精力和时间，因此在较短时间内无法精细化完成城乡规划设计任务。而随着生成式AI的引进，将彻底改变传统城乡规划设计流程，通过机器学习和优化算法等技术，为各个设计环节提供智能辅助和优化。具体城乡规划设计流程如下：
在方案对比与优化阶段，将生成式AI生成的各设计模型进行建筑能耗、风环境、噪声、太阳能、日照时长以及日照潜力等环境分析对比，分析各模型优缺点并对模型进行优化与调整。
在模型渲染阶段，通过选取渲染风格与参数调整，生成式AI能够将无色且无材质的模型进行模型渲染和场景设计，使设计构思能生动立体地表达。
（一）优化设计内容
生成式AI技术不仅可以加速城乡规划设计流程，还具有催化设计创新的能力，引发学生在设计理念和方法等多方面的变革。通过突破不同专业、不同基础的学生在经验、知识和计算能力等方面的局限，生成式AI所提供的全新的视角或可能提出与传统城乡规划设计相关专业的学生与众不同的设计思路。通过机器学习，从海量优秀案例中总结设计规律，形成设计知识图谱，再利用组合优化、形状语法、遗传算法等技术，在庞大的设计空间中生成多种设计并找到最优解决方案。同时，生成式AI生成的多样设计方案将极大地激发学生的创意思维，通过将不同元素和概念融合创新，使学生能够跳出传统的思维框架，挑战传统的设计范式，从而创造出更具前瞻性和创新性的设计作品。
（二）革新方案展示
生成式AI生成内容技术的发展将极大地丰富方案展示的手段和方式，提升学生设计方案的沟通效果和表现力。借助生成式AI，学生可以快速生成逼真的渲染图、动画和场景模拟等内容，使设计方案更加直观、生动和具有感染力。如通过使用虚拟现实技术，学生可以身临其境地体验设计方案，感受空间布局、光影效果和材质质感，从而更好地理解和评估设计方案。同时，生成式AI还可以通过输入设计要求命令，帮助学生生成三维模型动画，使复杂的设计概念立体化展示，以可视化的方式展示设计方案的特点。
（三）转变学生角色
生成式AI的运用将推动规划教育从传统的”以教为中心”向”以学为中心”转变，在为学生提供个性化设计的同时可优化教学流程，提高教学效率。学生角色不仅仅是创意提供者和方案制定者，更成为设计过程的引导者和优化者。通过合理运用生成式AI的辅助工具和算法，学生能更好地了解各设计方案的优缺点并进行筛选和优化，确保方案的可行性和实用性。
通过生成式AI的参与，无论是在前期策划阶段从海量城市数据中分析城市现状和推演未来发展趋势，还是在方案设计阶段突破经验知识和计算能力的局限，推动前瞻性和创新性设计，生成式AI的融入都显著提高了学生的规划想法到方案图纸转变的效率，并丰富了设计课程的趣味性和可接受性，为未来城乡规划设计课程教学提供了新视角和新方法。
未来展望：持续探索与无限可能
从目前的成效来看，大部分学生对生成式AI技术在城乡规划设计的应用持积极态度，其在方案矢量化、分析与展示等环节得到了较高认可。但也有部分学生认为掌握专业理论知识仍有难度，且多数人对AI 考核课程设计成果持谨慎态度。
展望未来，生成式AI在规划设计课程教学中的应用将持续深化。一方面，随着技术的不断发展，AI工具将更加智能、易用，能为学生提供更精准、高效的设计辅助。另一方面，在教学模式上，将进一步探索如何更好地结合AI技术与传统教学方法，打造更完善的个性化教学体系。同时，对于AI参与课程考核的方式也需深入研究，找到更科学、合理的评价机制，充分发挥AI在提升教学质量和培养创新人才方面的巨大潜力。相信在生成式AI的助力下，规划设计课程教学将不断创新发展，为培养适应未来城市发展需求的专业人才奠定坚实基础。
研究团队简介：
刘羿伯，哈尔滨工业大学建筑与设计学院副教授、硕士生导师，中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会青年委员，中国建筑学会计算性设计学术委员会委员，博士；
衣霄翔，哈尔滨工业大学建筑与设计学院副教授、博士生导师，中国城市规划学会规划实施分会青年委员，中国城市科学研究会城市治理专业委员会委员，博士；
苏万庆，哈尔滨工业大学建筑与设计学院副教授、博士生导师，博士；
夏雷，哈尔滨工业大学建筑与设计学院讲师，黑龙江省区域科学学会副秘书长，博士；
吴梓溶，哈尔滨工业大学建筑与设计学院城乡规划专业研究生；
樊泽森，哈尔滨工业大学建筑与设计学院城乡规划专业研究生；
王昊鑫，哈尔滨工业大学建筑与设计学院城乡规划专业本科生。
原文始发于微信公众号（城市数据派）：【生成式AI设计平台】构建一套涵盖从前期分析到方案展示的规划设计全流程丨城市数据派
