基于人工智能的非線性交互式城市綠道探索研究

1人工智能對城市綠道景觀設(shè)計的影響

1.1生態(tài)模擬與人群分析

人工智能可以通過大數(shù)據(jù)對生態(tài)敏感性進行評估來達到以下目的：機器學習模型可預測開發(fā)對生態(tài)的影響，輔助設(shè)計避讓敏感區(qū)域等，提高城市綠道設(shè)計的可持續(xù)性和生態(tài)發(fā)展。同時人工智能還能對不同時間段的不同人群進行總結(jié)并分析得出相應結(jié)論：例如通過手機信令、社交媒體，分析居民活動熱區(qū)，優(yōu)化綠道入口、服務(wù)設(shè)施布局，將綠道景觀更好地服務(wù)于大眾。

1.2智能生成綠道景觀設(shè)計方案

參數(shù)化設(shè)計工具的引入讓綠道景觀設(shè)計的過程變得更加便捷，AI可對同一地區(qū)的環(huán)境空間進行分析生成多種綠道路線方案。在景觀元素生成方面，AI能夠自動設(shè)計綠化帶、休憩節(jié)點、藝術(shù)裝置等元素，為設(shè)計人員提供更多的可行性和創(chuàng)意靈感，還可以將多個設(shè)計目標優(yōu)化，利用遺傳算法尋找最優(yōu)解，最終設(shè)計出綜合性強、符合當?shù)匚幕⑸鷳B(tài)經(jīng)濟效益的景觀綠道方案。

1.3選址植被氣候智能化分析

AI通過對植物生長的模擬，建立模型預測不同植被配置的長期生長效果，優(yōu)化種植策略，為景觀綠道區(qū)域的駁岸設(shè)計提供實踐依據(jù)和可行性方案，另外AI會進行氣候適應性設(shè)計，利用其模擬極端天氣對綠道的影響，優(yōu)化排水系統(tǒng)、遮蔭布局。

1.4優(yōu)化公眾參與個性化體驗

AI技術(shù)在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）兩個領(lǐng)域內(nèi)得以運用，為景觀設(shè)計提供了全新的交互式體驗模式。在綠道的動線設(shè)計中，人工智能通過App集成AI算法，為大眾推薦出更具個性化、更實用、更具探索性的路線，為用戶推薦符合其偏好的綠道路線。

2非線性概念下的城市景觀綠道

2.1相關(guān)概念及其設(shè)計作用

2.1.1概念

非線性景觀的概念是指一種基于復雜系統(tǒng)理論、動態(tài)變化的景觀形態(tài)。它打破了傳統(tǒng)景觀設(shè)計中對線性、對稱、穩(wěn)定性的依賴，轉(zhuǎn)而強調(diào)景觀的動態(tài)性、不可預測性、多維度互動以及自適應性。非線性景觀的發(fā)展同樣離不開當今人工智能技術(shù)的發(fā)展和革新，通過非線性多樣化的景觀形式，為該領(lǐng)域開拓出嶄新的未來。

2.1.2非線性城市景觀綠道的設(shè)計作用

首先非線性的設(shè)計豐富了城市綠道區(qū)域的景觀系統(tǒng)多樣性，其獨有的特性之一是斑塊與基質(zhì)的交錯融合，強調(diào)人景互動。非線性的設(shè)計能夠?qū)坝^系統(tǒng)的多樣性產(chǎn)生積極的作用。其次增加生態(tài)景觀的連續(xù)程度，擺脫傳統(tǒng)單一的線性景觀模式促進人與自然和諧共生。最后在該概念下的景觀綠道設(shè)計能夠增強生態(tài)景觀安全，非線性景觀綠道設(shè)計能夠通過斑塊的多樣性最大程度的為大眾提供安全，保護生態(tài)環(huán)境。使景觀綠道不僅僅成為大眾生活娛樂的空間，更是城市生態(tài)系統(tǒng)中重要的一環(huán)。

2.2非線性城市景觀綠道設(shè)計方法

2.2.1景觀空間的折疊

在非線性概念下的景觀設(shè)計中，空間折疊的形式區(qū)別于傳統(tǒng)線性式的景觀設(shè)計，這種設(shè)計造景形式強調(diào)景觀等實物發(fā)展的不確定性，具有靈活多變的特性。具體的設(shè)計方式是在特定的景觀區(qū)域?qū)⑵渲黧w進行翻轉(zhuǎn)、折疊、旋轉(zhuǎn)壓縮、疊加等。同時兼顧了景觀細部和整體的特點。很多景觀設(shè)計師在非線性手法的影響下，展現(xiàn)出既動態(tài)又復雜的序列空間形式。非線性景觀的表現(xiàn)形式不是唯一的，而是一種適應自然、在復雜環(huán)境中演化的景觀。通過這種景觀空間的折疊能夠增加空間的層次感和律動感，巧妙地利用人與自然的關(guān)系達到人景合一的目的。

2.2.2景觀空間的分形

分形理論是非線性科學中另外一個重要的理論，它是描述、分析、理解混沌運動的一種工具，也是非線性景觀研究的重要內(nèi)容。在非線性景觀設(shè)計中起到穩(wěn)定整體景觀生態(tài)的作用。分形具有高連通、復雜性的特征，非線性式的景觀分形是強調(diào)景觀空間的整體變化。因此非線性式的景觀空間分形手法強調(diào)統(tǒng)一與平衡。回到本文主要論點中來，城市景觀綠道由于地塊以及不同區(qū)域發(fā)展的復雜性和多樣性決定了該類型的設(shè)計體量是龐大的，非線性式的分形手法能夠從局部出發(fā)，兼顧整體的同時促進綠道景觀生態(tài)的穩(wěn)定發(fā)展。

2.2.3景觀形態(tài)的扭曲

隨著近年來大量的非線性式建筑以及公共藝術(shù)裝置的涌現(xiàn)，其造型越來越受到大眾的喜愛和追捧，主要核心是將原本有序的形體進行一定角度和大小的旋轉(zhuǎn)、扭曲等方式創(chuàng)造出一種新的律動感形態(tài)，在城市景觀綠道的設(shè)計中可以更多地營造出動態(tài)元素，改變步行道、休息區(qū)以及娛樂空間的結(jié)合方式。不規(guī)則的景觀路線和多樣化的景觀設(shè)施能夠更好地調(diào)動受眾人群的積極性，增強大眾的體驗感。

2.2.4景觀綠道與實景的模擬

景觀綠道的形式更多的是源自江河湖海等多種自然形態(tài)，非線性景觀為了追求和諧共生的理念會通過實景場地模擬的設(shè)計方式加強景與大自然的融合發(fā)展，最大限度地做到保護原有地區(qū)的生態(tài)景觀。例如，西班牙貝尼多姆西海岸景觀步行道設(shè)計，通過對不同景觀斑塊和基質(zhì)的模擬，設(shè)計出景觀小品以及休憩路徑等，造型模擬當?shù)睾０毒€的基本形態(tài)，構(gòu)建出非線性式的景觀綠道，這種設(shè)計手法亦可加強生態(tài)環(huán)境保護，通過變化排水系統(tǒng)的位置提高生態(tài)植物的生存能力。實景模擬的手法有助于改善傳統(tǒng)景觀綠道設(shè)計中的不足。

3人工智能與非線性綠道景觀的構(gòu)建

3.1智能場地分析模式

本文第三部分旨在探索人工智能和非線性設(shè)計在武漢東湖綠道中的可行性。在武漢東湖綠道的區(qū)位分析中，其“一心三帶\"式的構(gòu)造組成了東湖綠道整體的核型架構(gòu)，水域面積達32.6平方公里，其中包含了多種生物通道、上百種動物棲息地。本次非線性景觀設(shè)計研究的主體位于東湖綠道梨園景區(qū)入口處的湖中道，長約7公里，植物的結(jié)構(gòu)層次較為稀少，景觀道路多以自然步行道為主。在場地調(diào)研中的具體做法有：通過衛(wèi)星遙感、無人機航拍、激光雷達等技術(shù)獲取高精度地形數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法進行地形特征提取（如湖中道區(qū)域的坡度、高程、水系分布），最大程度地提高湖中道區(qū)域的利用率。

自動識別場地內(nèi)的地質(zhì)風險區(qū)域（如滑坡、水土流失區(qū)域）生成風險地圖。由于湖中道區(qū)域整體路線相對平緩，該功能的運用可達到預估風險和防治自然災害的目的。

湖中道區(qū)域的植物結(jié)構(gòu)層次相對匱乏，在數(shù)據(jù)分析的過程中，AI可評估場地內(nèi)瀕危植物分布，自動劃定保護緩沖區(qū)優(yōu)化綠道植被布局，為該區(qū)域的生態(tài)植物發(fā)展提供更多可行性方案。

3.2人流與行為模式的預測

武漢東湖綠道梨園入口多以大學生以及周邊居民為主，為了體現(xiàn)湖中道業(yè)態(tài)分布多樣化的特點，需多維度考察人流動線以及人員構(gòu)成等信息。通過人工智能搜尋歷史數(shù)據(jù)并生成相對應的分析圖，利用熱力圖分析用戶活動熱點，優(yōu)化服務(wù)設(shè)施的選址，加強湖中道區(qū)域景觀設(shè)施的互動性。人工智能還會預測節(jié)假日高峰人流，提出適當拓寬綠道節(jié)點或增設(shè)分流路徑等方案，AI通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析周邊路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，評估綠道與公共交通站點的銜接效率，最后基于POI（興趣點）數(shù)據(jù)，識別潛在用戶來源，推薦出具體通勤高峰時段開放自行車或非機動車的實施方案提升綠道使用率。綜上所述，人工智能的場地分析能夠幫助設(shè)計者在東湖綠道前期設(shè)計中獲取更多有效信息，為綠道設(shè)計提供更多思考的角度，增強設(shè)計過程中的便捷性和準確性。

3.3非線性景觀的方案生成

為了提高湖中道景觀區(qū)域整體可適用、互動、保護生態(tài)等性質(zhì)，筆者嘗試利用人工智能技術(shù)輔助于該區(qū)域景觀方案的設(shè)計，運用Midjourney生成概念草圖，AI結(jié)合參數(shù)化建模工具根據(jù)湖中道的環(huán)境數(shù)據(jù)、光照、風向等動態(tài)調(diào)整設(shè)計形態(tài)，優(yōu)化景觀綠道整體的空間布局，利用前文中提到的非線性手法設(shè)計景觀方案。人工智能還可以在景觀平面圖的繪制中幫助自動化繪圖與標注，AI通過計算機視覺和自然語言處理識別設(shè)計意圖，自動生成相對應的景觀平面圖，需利用到的軟件：Auto-CAD2024（AI驅(qū)動的智能標注）Sketch2CAD（AI插件）。最后在方案設(shè)計的過程中AI還能夠驅(qū)動云端CAD平臺，支持多數(shù)量的設(shè)計者協(xié)同設(shè)計，并基于反饋實時優(yōu)化湖中道設(shè)計方案，利用到的軟件有：FusionTeam、On-shape等輔助工具。

3.4人景結(jié)合的交互方式

前文提到非線性式的景觀綠道設(shè)計特點之一是強調(diào)人與自然和諧發(fā)展，打造人景互動式的綠道體驗。AI在東湖綠道湖中道的交互性設(shè)計中能夠起到關(guān)鍵性作用：首先通過前期AI大數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計該區(qū)域的人流密度、停留時間、活動類型自動生成相對應的用戶偏好及需求，同時對該區(qū)域的照明霧化控溫系統(tǒng)等進行智能化動態(tài)管理，滿足大量人群需求。其次在湖中道步行區(qū)域的景觀節(jié)點設(shè)計中，AI能夠通過結(jié)合自然仿生學模擬實景場地，設(shè)計出環(huán)保性能強、工作效率高的太陽能板或自動修復混凝土等設(shè)施，加強資源利用的同時提升可持續(xù)性。在湖中道中段區(qū)域人流量相對較緩，有足夠的空間設(shè)計景觀公共交互裝置，可通過攝像頭與AI圖像識別技術(shù)等實現(xiàn)手勢控制、動態(tài)式投影、AR虛擬導覽，增強人與綠道景觀的互動性。因此人工智能對非線性景觀中的交互裝置設(shè)計起到了關(guān)鍵性的作用。

4機遇與挑戰(zhàn)

人工智能已經(jīng)與人類社會的各個生活場景呈現(xiàn)出深度交互之勢。其高適配性可服務(wù)于多種行業(yè)，滿足各種任務(wù)需求。本文研究的人工智能與非線性景觀綠道的構(gòu)建亦是如此，AI為景觀綠道設(shè)計提供了多樣化、便捷式的服務(wù)，為設(shè)計師提供了多種思路以及設(shè)計方案。與此同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)，首先人工智能機械化式的處理雖然提高了效率，但是對于景觀布局中的那些人文因素、人性化的處理相對匱乏，景觀設(shè)計需要通過一座城市一個區(qū)域的文化來與受眾產(chǎn)生共鳴，人工智能的設(shè)計思考方式能否做到這一步目前還有待商權(quán)。其次人工智能對于某些區(qū)域相對極端環(huán)境下的設(shè)計思考缺乏一定的合理性，對于多文化、復雜地理環(huán)境下的景觀適配性需要進一步加強。最后人工智能大數(shù)據(jù)對于人流的檢測以及行為分析等可能會過度采集用戶數(shù)據(jù)，導致用戶私密信息的泄漏，這些都是人工智能與非線性景觀綠道設(shè)計構(gòu)建需要面對的挑戰(zhàn)。

5結(jié)論

人工智能技術(shù)正在逐漸改變景觀綠道設(shè)計領(lǐng)域，為景觀方案設(shè)計以及文化的交融提供了更多可能性，幫助設(shè)計師更全面、精準地完成綠道設(shè)計方案。非線性形式的景觀綠道也已然成為該領(lǐng)域發(fā)展的主流趨勢，AI能夠通過多種技術(shù)形式對非線性景觀綠道進行框架構(gòu)建、細節(jié)設(shè)計以及生態(tài)維護等。盡管AI運用廣泛，但在部分發(fā)展層面仍然受到技術(shù)瓶頸和大眾認知不足的考驗，AI輔助景觀設(shè)計領(lǐng)域是大勢所趨，推進其技術(shù)的發(fā)展將引領(lǐng)城市景觀綠道設(shè)計走向多樣化、智能化以及可持續(xù)發(fā)展的未來，創(chuàng)造人類更舒適的景觀綠道環(huán)境和高質(zhì)量的城市居住空間。

參考文獻

[1]黃榮川，朱婧.基于參數(shù)化模型的多維度非線性景觀設(shè)計方法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2020，43（18）：33-35.

[2]吳比.人工智能AI與項目實踐協(xié)同下建筑景觀設(shè)計的文化傳承與創(chuàng)新研究[J].佛山陶瓷，2025，35（01）：62-64.

[3]關(guān)琪，鄒洲.非線性設(shè)計手法在景觀設(shè)計中的應用研究——以浙西畬族村落景觀改造設(shè)計為例[J]：城市建筑空間，2022，29（08）：121-123.

[4]郭憶嬌.城市洲島岸線景觀的非線性設(shè)計研究[D].湖南師范大學，2019.

[5]任祥偉，曹小麗.人工智能時代網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的智能景觀、風險樣態(tài)及其應對策略[J].實事求是，2025（01）：40-47.