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数字建筑设计与研究
——一种广义的空间认知

2022-12-05黄蔚欣王露莹

世界建筑 2022年11期
关键词:人机轨迹建筑设计

黄蔚欣,王露莹

关键字:人机结合,空间认知,视频数据分析,算法辅助设计,编织结构

0 引言

把数字化和信息化的技术用在建筑设计和建筑建造中,是过去十几年中数字建筑领域的学者一直在探索的重要议题。图1 是建筑设计全生命周期的循环:以理解空间为基础,在设计中创造空间,再通过建造将其实现出来。这个过程始终与人的认知活动有关。首先,人们在日常生活中对建成空间形成认知;其次,基于对空间的理解,建筑师创造性地设计空间[1];最后,恰当的建造技术也成为设计思维的理性延伸。如何在这些与人的认知相关的活动中,充分利用当代先进的计算机技术,是众多国内外学者探讨的有趣问题。最近数年,我们团队也分别在3 个阶段开展了不同的研究。

1 建筑设计全生命周期

1 理解空间:基于时空轨迹数据的环境行为分析

理解空间环境与人的关系,常采用环境行为学的实证方法。近10 年来大数据的发展,使得我们可以更深入分析复杂空间系统中纷繁多变的人员行为。在建筑室内可以使用的人员轨迹数据包括Wi-Fi 数据[2]、UWB(超宽带)数据[3]和视频数据等,其中,通过计算视觉的方法从监控视频里提取比较复杂的、大量移动人群的轨迹,是未来非常有潜力的研究方向。为此,我们提出了一种两阶段的人群时空轨迹提取方法,并且使用动态卷积的方法实现了行人重识别与轨迹提取(图2)。

2 跨镜头行人重识别结果示例

利用该算法对天津某大型商场144 个点位的监控视频数据集进行分析,从两天的数据中共识别出29881 条轨迹(占商场顾客数55%)。在此基础上,可以做频繁项集分析(图3)找出区域的联系,也可分析空间关系(图4)以及人员在空间中的分布,还可做空间网络聚类(图5)得出空间的内部结构。

3 频繁项集分析

4 各楼层人群转移相关性分析

5 各类簇节点人流量转移可视化

2 创造空间:设计生成与认知

设计是建筑学的核心工作。我们尝试用深度学习方法来辅生成建筑设计,例如用生成对抗网络(GAN)来实现建筑平面的理解与生成[4](图6)。研究基于一个既有框架,使用较少数据就取得了不错的效果。在此基础上,Chaillou 提出了ArchiGAN——一个三阶段的建筑平面生成方法[5]。

6 使用生成对抗网络(GAN)的建筑平面理解与生成结果

我们新研究了FloorplanGAN 算法,它在GAN 算法中加入了可微渲染与注意力机制,实现了矢量格式住宅平面图的生成(图7)。该方法突破了传统GAN 只能基于栅格图生成建筑图的局限,更加符合建筑设计的需求[6]。

7 FloorplanGAN的算法原理流程示意图

当然,用深度学习生成建筑设计是一种“黑箱”对“黑箱”的做法,并不利于对设计思维中复杂机制的深入理解。因此,我们探索了深度学习模型的可解释性,尝试了显著性分析、卷积层可视化、线性分类器探针以及注意力图等方法。初步实验发现了一些可能合理的结论,例如客厅是重要的,房间的类型属性对方案结果有显著影响等。通过注意力机制,还能分析空间之间的相互联系强度。其中很有意思的是,我们发现机器学习的思维方式与人类很可能是不同的。

此外,建筑师与算法的协作,也是一种具有潜力的模式,不仅可以发挥人与算法各自所长的工作,也能有效把握设计的方向。一些早期的研究仍然具有启发,相关的模式也值得进一步的探索[7-8]。

3 建造空间:编织结构空间网壳

空间的建造(materialise)是实体建筑与元宇宙建筑的本质区别。在数字建造领域,近20 年各种创造性的自由曲面建造方法将形态、几何、结构和制造融为一体,是建筑师设计思维的延伸,也成为一种广义的认知系统。我们提出的编织结构空间网壳系统,具有丰富的造型能力、良好的结构性能,以及建造的便捷性(图8)[9]。为2022 年冬奥会设计并建造的水立方南广场 “雪绒星”雕塑,实现了空间结构与灯光艺术较理想的结合(图9)[10]。

8 编织结构系统实现的多种自由曲面形态

9 “雪绒星”夜景拍摄

4 小结:人机结合的空间认知

在机器智能快速发展的时代,如何以一种更具前瞻性的架构,理解计算智能与建筑学的融合,对于学术体系的发展与技术进步都有助益。在理解空间、设计空间和建造空间的领域,国内外学者和建筑师众多创新性的工作,既是对机器智能的深度应用,也离不开人的全程参与,可以认为人机协作是一种具有重要意义的基本模式;同时,随着信息化与虚拟世界在人类日常生活空间中的普及,“建筑”问题可以被拓展为更广义的“空间”问题。因此,我们提出了“人机结合的空间认知”[11],在这里“认知”被视作核心概念,因为它既是建筑与人的关系中最动人的部分,也联系着当代数字技术的核心——智能。这里的“认知”是一个广义的概念,包含一般意义的空间认知,也包含设计认知[1],以及融入设计的创新工程系统;同时,认知的主体也可以是广义的——除了人以外,算法及人与算法的结合都可以被理解为认知的主体。以“认知”为框架,并打破人与机器智慧的界限,我们有可能将潜在关联的智慧活动连接起来,探索建筑学的边界,也拓展空间营造的新维度。□

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