淺談大數據及人工智能在風景園林學科中的運用

馮鈺萌

（四川電影電視學院設計與美術學院，四川 成都 611331）

第四次工業革命，帶來了智能化，傳統的輔助設計工具在大數據、人工智能等技術的影響下也向著智能化發展。智能設計工具不僅能根據設計師輸入的基地信息與各種限制條件生成設計方案，還能基于客觀理性因素對方案的優劣做出判斷，輔助后續設計；傳統工具僅能依據設計師的主觀意識輸出結果而不能對結果加以理性地反饋[1]。

在大數據的支撐下，人們可以獲取廣泛詳實地數據，對其進行分析，從而更加全面地了解城市。除數據本身具備研究價值外，它還客觀地反映了在人們的生活方式以及對空間的利用。城市規劃與景觀設計方法正悄然發生著轉變，那么人地關系研究與景觀設計領域應如何借由人工智能技術實現學科的升級突破？設計的價值以及設計師的核心能力又提現在何處？

目前，全球范圍內許多知名院校及研究機構都對此展開了相應的研究，以探索大數據、人工智能對景觀設計的影響。

澳大利亞SUPERSPACE團隊開發了一款可以評估城市環境狀況的搜索引擎平臺——CIVITAS，它能幫助用戶判斷地域的宜居性或城市體驗是否符合要求，用戶只需從社會空間數據庫集中選取所需數據，就能對城市、社區、公共空間、甚至具體樓層進行定制化分析。

蘇黎世聯邦理工學院景觀設計系教授Christophe GIROT等以瑞士提契諾州坎頓地區的一條高速公路為實驗對象，展示了如何運用計算機程序和機器人，基于覆蓋提契諾河谷的激光雷達點云數據集的景觀模型為地形塑造的基礎，對河道沿岸及公路兩側不規則的土地地塊進行改造，以形成良好的聲音反射和噪音隔離，并促進河床修復及公共空間的設置。他們的研究，提供了一種通過機器人自動化設計來構思景觀空間的新途徑。

SWA集團XL研究與創新實驗室對于新工具及新技術在景觀設計領域的應用做了諸多嘗試。在機器人學習方面，該實驗室以《小城市空間的社會生活》中所談及的場所為對象，收集了每個場地的錄像片段作為機器學習的對象，并通過基于圖像目標識別與跟蹤的算法對錄像中的人群空間分布進行識別，同時記錄人們的行進軌跡。借助機器學習技術生成的行人熱力圖可以揭示每個場地內不同區域人流量的大小。在將來，待技術發展成熟，那么其應用前景將相當廣闊。機器學習能在設計師設計初期，幫助其預測需求、能源消耗，以及不同的參數化方案設計。設計師對于前期場地的分析將變得更加輕松、理性、客觀化，也將有更多的時間用于真正的設計。此外，該實驗室還在將沉浸式環境研究投入到虛擬的設計空間展示中。團隊從渲染程序中導出了設計方案的球形全景圖，將全景圖加載到手機上，并將手機連接谷歌的虛擬現實眼鏡，這樣項目經理、政府雇員、大眾等就能直接感受到設計方案建成的樣子，有助于方案的展現[2]。

由上訴研究案例我們可以看出虛擬現實、人工智能、大數據等技術的結合可能嚴重沖擊傳統設計師的地位，絕大多數設計師所依賴的知識、經驗、甚至情感，在未來的機器學習和人工智能技術面前都可能顯得笨拙而無力。在這樣的大潮流趨勢下，城市規劃領域中新城市科學被提出，該學科不僅關注于數據支撐與計算機運算能力，更關于與這些技術與數據支持下的使用體驗。將來，以城市計算、人機交互等方向為代表多學科交叉的新城市科學可能將為傳統的城市規劃設計帶來變革。由于學科性質的不同，這些技術在景觀設計領域的運用卻為數不多，主要是因為人工智能的定義并不適用于景觀設計學科的系統框架。各專家學者對此也有些不同的觀點看法。例如來自美國國家城市交通運輸官方協會的Ankita CHACHRA和Melinda HANSON就在“設計未來的理想街道”一文中就提到設計師不應過度依賴新技術和新概念，而應重拾城市街道生活最本質的邏輯，人人都可享用的低技術方案同樣能夠有效改善城市環境。

弗吉尼亞大學建筑學院景觀設計學系教授Bradley CANTRELL及建筑學院建構環境哲學在讀博士張子豪針對該問題，采用的智能體－環境框架來定義景觀中的智能，與智能材料、生物物理智能并列。他們認為這些智能形式可以相互作用，共同演進，將為景觀設計學科帶來新的機遇。

北京林業大學的王向榮教授認為大數據為我們分析復雜系統提供了一個全新的工具，如果能恰當地分析和使用這些數據，我們就能做出更合理的決策，優化它的運行方式，這會遠勝于以往基于理論、經驗和局部樣本數據做出的判斷。但大數據本身也是非常復雜的，這些技術的運用是建立在大量人工編程、作業的基礎上。有些能真實地反映自然和社會的發展狀況，但相當多的數據具有極大的不確定性，如果得到的不是真實、全面、客觀的數據，那么往往會造成分析結果的偏差，以偏概全，其結果可能并不得達到預期。

景觀設計學科是兼具理性、感性、想象力的學科，如果完全被工智能、大數據等算法驅動，城市環境將失去個性化。因此，借助技術手段實現更加高效、靈活、環保的資源分配、空間優化及市民服務的同事，這些信息技術的運用也對人類提出了新的和更高的要求。