在中国,建筑从业者的数量是多少?根据《2016年建筑业发展统计分析》,截至2016年底,建筑业从业人数5185.24万人,比上年末增加91.57万人。
建筑师的队伍越来越庞大,而工作的效率和质量却没有实质性的改变。实际真正用于建筑设计创作的时间只占1%,另外99%的时间是在做重复性工作。
人工智能技术已日趋成熟,建筑师的工作却还在刀耕火种的年代。面对这个瞬息万变的智能时代,建筑师真的不紧张吗?
有方在2014至2017年,采访过中国当下最活跃的126位建筑师。为了解建筑师的状态,小库科技对这126篇文章进行了分析,借此探寻人工智能与建筑设计的关系,探寻建筑师未来将在行业中扮演的角色。
在这126期专访中,超过半数的建筑师认为,当下建筑行业终于从“不正常”回归“正常”。有建筑师表示,前几年因为经济高速发展所带来的大量、快速的建造,还需要时间慢慢消解。无论我们以“低迷”“寒冬”或是“洗牌”来命名现阶段的行业状态,建筑师面临的最大困境和挑战是如何创新,而不是行业本身。
设计中,在技术与传统、效率与品质、制度与自由、需求与超越、初衷与落地之间,如何恰当地协调和把控,是建筑师们的主要困惑。其次,有超过60%的建筑师提及了团队及项目等方面,在管理和沟通上的苦恼。
团队经营、工作方式磨合、推进项目、处理矛盾等事务不断挤压着建筑创作的时间。而由于没有形成统一的标准,又让建筑师面临着与内部设计团队、投资方、施工团队等项目相关人员的沟通问题。在很多项目中,建筑师也愁于没能建立起一个与真正使用者进行有效交流的机制,大家对设计成果的检验往往停留在是否建成,以及建成后拍摄效果如何等层面。关于项目知识的更新、积累与传承,却始终没能探寻到一条有效的途径。
建筑、环境与人的关系,是受访建筑师关注的重点之一,包括使用者真正的需求,城市与人群的关系,科技的介入,材料与结构的应用,等等。“体验”“辅助”“创作”以及“品质”,是建筑师们使用的高频词汇。此外,多位建筑师尝试通过反复实践和验证,确立自己的设计风格并将其做到极致,希冀借此推动建筑学的发展。
勒·柯布西耶和路易斯·康,最常被提为“影响最深的建筑师”。关于感兴趣的课程,设计课是获得最多建筑师青睐的一门;而平日阅读的书籍类型,则涵盖建筑学范畴及其广泛外延,从已知到未知领域。这一丰富性从侧面说明,建筑学是吸纳了艺术、历史、地理等众多学科知识,在融会贯通与厚积薄发的过程中,最终以设计语言作为表达与呈现的学科。
从表面看,材料、结构、空间等占据建筑设计核心的基础问题,以及团队经营、工作协同的沟通成本,是建筑师面临的巨大无奈。
潜藏在这一系列问题之下的一个共通症结点,是时间分配。在前期,画CAD、建SU等重复性表达工作所耗费的时间与精力,远远超过积累各学科知识,凝聚思考和创造,以及现场勘查和督造的时间——尽管后者才是启发设计的真正资源。此外,从概念思维到细节图纸,从各方沟通意见到设计修改,这些过程无一不以消耗大量的时间为代价,反馈曲线也缓慢而冗长。
以目前行业的速度,设计并建成一栋建筑至少需要2到5年的时间,这个速度远远落后于当下世界的变化。库哈斯2015年就说:“建筑行业往往需要花费大量的时间…这种速度对于目前的变革来说实在太慢了。”很多建筑在建成的那一刻就注定已经过时——这个“过时”不仅指形式和审美,更是关于功能和使用方式。
小库科技的答案是人工智能和人类智慧的携手。
当前,人工智能技术逐渐成熟。在结合大数据和云计算后,AI的极速智能分析、决策等优势正在引领新一轮的技术革命。在各国争先发展AI底层技术的同时,AI在应用层的探索正渗透进金融、汽车、影视、医疗等各个领域,并有可能在3到5年间覆盖大部分工种的工作。人工智能在建筑领域的应用,特别是与建筑设计的结合,不仅能够辅助建筑师进行科学设计与决策,也能从源头上提高行业效率,带来建筑师创造性能力的提升与释放。
建筑设计需要创造力和感情。在逐步智能化的时代,建筑师有着更重要的任务:成为连接人工智能与人类智慧、虚拟空间与物质空间的核心,做“场所”的思想者。
更具体地看,人工智能将从技术、流程、信息搜集与处理等多方面高效地辅助建筑设计;建筑师将需要更加聚焦于观察、创作、沟通与决策工作,同时指导、引领AI的学习和进化。建筑是关于理性和感性的平衡,却不是总为理性和逻辑性决定,相反很多时候受益于这种不确定性。
人工智能提供的,不是计算机时代由数据堆砌和运算比较而得的“最佳”答案,而是开拓设计中积极的不确定性,挖掘建筑师思想的深层境界,探索未知与现实的潜在性。在突破经验、逻辑和方法,传承人类建筑思想结晶的同时,人工智能将会为建筑师带来一系列前所未有的启发,正如AlphaGo为围棋界带去的新思路一样。
为帮助建筑师进行科学的设计和决策,全球首家探索人工智能在建筑领域应用的机构——小库科技,推出了第一个搭载机器学习成果和大数据应用的SaaS平台。
综合建筑师和行业的痛点,小库科技将“小库”的竞争力定位为“多、快、好、省”:生成海量方案,根据用户需求智能推荐优质方案;采用智能算法而非方案库,实时生成方案,所需即所得,节约设计前期90%以上的时间;机器学习海量优质方案以及不同用户习惯,在合理合规的基础上提升创造力和独特性;从智能方案设计到智能图解生成,为客户提供快速且实惠的多样化设计服务,并同时节约时间、资金。
除此之外,小库的技术团队还将用海量优秀建筑师的图纸去训练“小库”,让它学习其中的功能布局、流线设计。就像AlphaGo一样,从学习棋谱开始,逐渐融会贯通,直到最终形成一套自己的逻辑。“小库”也将通过机器学习,让勒·柯布西耶、路易斯·康“重生”,甚至发展出新的设计逻辑。
整体来讲,使用小库会明显提升设计的质量和效率——原本需要数日的设计,将大幅缩减至秒级。
此外,小库能帮助建筑师和业主在项目立项时快速、准确地做出科学判断,还将结合城市大数据信息,辅助开发商、政府进行城市智能决策。
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