AI如何改变城市设计的未来?

用简单的提示词 (prompt)或自然语言(natural language)进行提问，几秒内就能产出较为成熟、涵盖从文字到模型的答案：这 就是AIGC (artificial intelligence generated content，人工智能生成内容) 的强大之处。“未来已来”不再是前沿或科幻语境下脱口而出用于渲染气氛的口号，而是当下真切的时代烙印，是寒武纪般爆发式入侵全行业宇宙的新奇点。  

OpenAI近期公开发布的一项研究表明，未来美国市场中相当大一部分的劳动力会受到AI影响。令人吃惊的是，学历较低，实践要求较高的职业技术群体所受AI影响不高；大部分受到影响的是中高学历，以文字、图像处理为主的群体。 而文字和图像是城市规划设计者最主要的表达方式。

面临前所未有的挑战，如何适应并掌握AIGC技术进行高质量产出、如何借由新浪潮改变传统工作方式、如何利用新奇点实现创新与突破，是我们现在需要思考的关键。

作为城市设计者，文字和图像是我们表达设计思想的主要媒介，时间与空间是我们工作与研究的关键对象。

AIGC目前在城市设计领域中正处于初期发展时期，在城市设计的各阶段有不同深度的应用。中规院深圳分院城市设计中心结合AIGC技术在多个城市设计实践项目中进行了试用，在此简述具有代表性的应用场景，提出未来城市设计革新发展的遐想。

城市设计项目前期需要针对既有条件和需求进行发散思考，在对相关议题和对象进行海量的资料搜集后，总结归纳设计需求，明确设计工作的整体方向。 该阶段为设计流程中“双钻模型”的前半阶段，对信息量要求较高，是为后续设计夯实基础的重要环节。

进入设计及成果制作阶段，方案的推敲与表达是重点工作内容，此阶段涉及到重复且大量的比选过程，借助图像类AIGC产品可迅速提高输出效率。该阶段为双钻模型的后半阶段，对信息整合及视觉表达要求较高，是影响成果展示的关键环节。  

实践应用场景  2

方案比选，设计推敲  

在勾勒出方案基本形态的基础上，通过调整提示词、匹配不同训练模型、控制线条骨架的拟合程度等参数修改方式，反复推敲方案形态及周边空间。  

在城市设计重要节点建筑方案的模拟比选环节，可以通过改变模型随机种子数值，在维持视角及大致体块关系的基础上生成多种方案以供比选。

同时，也可通过修改色彩进行语义分割的方式改变周边环境，对比不同条件下建筑与场地的关系。  

对于较大尺度的鸟瞰视角下的方案推敲，AIGC产品也能有不错的表现：

实践应用场景  3

成果绘制，风格尝试

在对空间或场景有稳定设计的基础上，针对成果绘制环节，常规工作流为明确参考图，根据参考图风格进行成果制作。而借助图像类AIGC产品，则可更准确地尝试对比，将设计直接代入不同风格模型，直观地选择合适的表达效果。

在AIGC产品的帮助下，我们针对分析图、效果图进行多风格尝试，选择与设计意图最贴切的表现效果。  

 

当下，AI相关话题在圈内极度火热。许多勇于尝试的朋友开始忙于收集各类风格的提示词，学习不同的控制方法，为生产效益的最大化绞尽脑汁……但除此之外，身为规划师的我们重心应该放在哪里？是不断扩充自己的模型收藏，收集各式各样的prompt，成为应对种种应用场景的工具库？或是超越AI，把独特经验和个性融合成自己名字的指令（例如“福斯特风格”、“扎哈风格”），使之成为体现个人独特风格的途径？这关乎规划设计师未来是“获得AI助手”或是“成为AI的助手”。  

从规划设计行业出发，短期内我们正追求利用AIGC产品获得结果产出，这可以视为行业内积极拥抱新技术，提高生产力，为更优秀的规划成果做好铺垫，这些举措并没有错。但将视野拉远，作为城市未来的决策者如果过于依赖既有经验所训练的产品，那么在未来生存环境基础发生翻天覆地变化时，是否能够创造出更能适应实际需求的新空间？  

AI所生成的结果来源于对人类知识的归纳学习，具有高度的重复与迭代性，网络上AIGC产品所产出的大量建筑风格图片也趋近相同。在AI协助下，99%的汗水成本将急剧压缩 ，1%灵感的闪光性将无限放大。因此，创新——不是被滥用在各种语境，为拔高定位、吸引眼球而流于表面的“伪创新”，而是经过独特经验学习，真正触及理论或技术根基革新，具有唯一性的“真创新”——才是全行业永续活力的关键。

最后，我想以诺奖获得者石黑一雄接受采访时对AI与人类关系的一些探讨结束本次讨论：  

“每个人类个体都是独特的，但是真的来到人类和人工智能共存的时代，我认为这个问题十分复杂。我们可能需要重新定义这个社会，人类到底是什么，如何养活自己，怎么照顾家庭，如何为自己找寻到自我存在的意义和价值，如何为社会奉献自我？如果机器人可以比人类有更高的工作效率，这是否会带来整个社会的重构？”  

这许多问题，令人惶恐也令人兴奋，正等待我们在实践中解答。