人工智能在建筑工程設計領域的應用和展望

中圖分類號：TU201 文獻標識碼：A

文章編號：2096-6903（2025）05-0017-03

0 引言

人工智能在建筑工程設計領域中的應用，主要源于技術發展與行業需求的雙重推動。數字化浪潮下，人工智能技術依靠其大數據積累、機器學習以及強大的算法等功能，在多個領域取得了顯著進展，如模式識別、自然語言處理及圖像識別等，為各行各業帶來了革命性的變革。

建筑工程設計作為建筑工程項目中非常重要的環節，隨著施工要求不斷提高和項目設計的日益復雜，傳統的設計方法已難以滿足市場的需求。傳統設計方法的不足，如設計周期長、成本高昂以及設計質量參差不齊等問題，已嚴重制約了行業的發展。人工智能技術的出現為建筑工程設計行業帶來了新的發展機遇，通過將人工智能技術與建筑工程設計相結合，可以優化設計流程、降低成本以及提升設計質量。建筑工程設計也在數字化浪潮下加速轉型，很多建筑工程都開始應用人工智能技術輔助設計，不僅優化了設計流程，還提高了設計的品質。這種跨界融合不僅為建筑工程設計行業注入了新的活力，更為行業的可持續發展提供了有力的支持。因此，本文對數字化浪潮下人工智能在建筑工程設計領域的應用進行深入的分析和探討[1]。

1建筑工程設計領域數字化轉型的趨勢

隨著數字化技術的普及和推廣，建筑工程設計領域也已逐步邁向了智能化、自動化的發展道路，數字化轉型為建筑設計帶來了諸多優勢。在設計流程方面，數字化技術能夠顯著優化建筑設計流程，通過自動化工具提高設計效率，縮短設計周期，降低設計成本。設計師可以利用先進的數字化工具進行快速、精準的建模和渲染，從而提高設計質量，滿足客戶的多樣化需求。數據驅動設計是數字化轉型的另一大特點，數字化技術為建筑設計提供了大量數據支持，包括材料性能、結構安全、能耗分析等方面的數據，這些數據為設計師提供了科學、精準的依據，使他們能夠做出更加合理的設計決策。

隨著生活水平的提高和城市化進程的加速，人們對建筑功能的需求日益多樣化，智能化建筑作為一種新型的建筑形態，逐漸受到人們的青睞。其通過集成各種先進技術，實現了建筑內部環境的智能調控和高效管理，提高了建筑的安全性和舒適性[2]。數字化技術作為實現智能化建筑的重要手段，為建筑行業提供了廣闊的發展空間，也促使著建筑設計數字化的轉型和升級。

2人工智能在建筑工程設計中的技術探索及應用

2.1設計自動化生成

2.1.1規劃及方案設計階段

在建筑工程設計中，在規劃及方案設計階段，可以利用人工智能技術實現設計的自動化生成。

2.1.1.1 概念生成

在初步設計過程中，利用人工智能技術中的生成對抗網絡（GAN）、生成式技術（GenerativeDesign），可以快速生成多樣化的設計概念，為建筑師提供豐富的創意和靈感。這種技術可以通過分析歷史建筑案例和設計趨勢，快速探索和評估多個設計方案，極大地提高了設計初始創意過程的效率和創新性。現在應用最廣的人工智能技術DALL·E3，對其輸入設計需求，就能生成多種方案。如“現代風格的客廳，帶有木制的家具和綠色植物”等，DALL ??ε E3會快速完成材料的選擇、空間的布局以及搭配色彩，快速生成設計概念和可視化效果。

2.1.1.2參數化設計

參數化設計是現代建筑設計中的一種重要方法。通過集成人工智能算法，設計師可以自動調整設計參數，生成多種設計方案，并快速找到最優解這不僅提高了設計過程的效率，還增加了設計方案的多樣性和創新性。將人工智能技術與CAD軟件結合，實現了繪圖、設計和模型生成的自動化，減少了設計師的重復勞動，使他們能夠將更多精力進行創意和創新。

2.1.1.3用戶需求分析

建筑工程設計領域中，用戶需求分析是非常重要的環節，其需要消耗大量的時間、人力、物力、財力等。人工智能技術可以通過自動化的分析用戶行為數據、社交媒體反饋等信息，精準捕捉到用戶的偏好和需求，為建筑設計提供數據支持，使得建筑工程方案的設計更加人性化，能夠更好地滿足用戶的期望。

2.1.2空間布局設計優化

在空間布局設計過程中，利用人工智能技術可以對空間布局進行自動化設計和優化。其生成式設計中集成遺傳算法、機器學習以及先進的計算方法，可以對設計變量進行綜合的分析和優化，在保證功能需求和考慮用戶舒適度的前提下，對空間布局進行優化，滿足不同用戶對空間的多元化需求。

以城市規劃為例，在空間布局設計中，很多建筑工程師都是應用人工智能技術中的生成式設計，對城市的人口密度、交通、綠地以及公共服務設施分布等進行綜合的分析。通過算法的迭代過程，通過模擬和分析不同布局方案的效果，滿足了城市規劃中功能需求、生態環境平衡等各方面布局的需求。

人工智能技術可以模擬建筑的能源消耗、采光通風、熱工性能等各項關鍵性的指標，對設計方案進行全面評估和優化。以應用最廣的智能系統為例，其在最短的時間內可以生成數百個空間布局設計的方案，每一個方案都是經過算法優化的，通過模擬不同的布局方案，測算了如日照、風環境、噪聲、污染等因素后，生成的科學方案。這種基于數據和仿真決策的過程，既滿足了空間布局的要求，又滿足了各項約束條件[3，4]。

2.1.3施工圖設計階段

2.1.3.1提取關鍵特征進行定量分析

深度學習技術可以提取圖紙中的關鍵特征，如線條、形狀和顏色等，對計算面積、周長等幾何參數進行定量分析，從而實現對建筑設計圖紙、效果圖以及實景照片的精準識別。

2.1.3.2自動化繪圖與建模

在施工圖繪制中可以應用人工智能技術中的智能算法，如神經網絡和機器學習等，跟CAD軟件進行結合，實現更加高級的自動化繪圖功能。設計師只要通過輸入設計參數或草圖，就可以自動生成精確的施工圖，包括平面圖、立面圖、剖面圖等，從而提高繪圖效率，減少人為錯誤。

算法可以基于建筑信息模型（BIM）技術的三維建模軟件，自動對建筑構件進行創建、組裝以及校驗，如自動檢測管道碰撞、精準計算材料用量、優化空間布局等，避免施工中的沖突，也降低了施工變更風險。

2.1.3.3 智能審核與校驗

人工智能系統可以內置各類型的建筑規范和標準，通過規則引擎對施工圖進行自動審核，快速發現設計中的不合規項，如尺寸錯誤、構件沖突、標注錯誤、安全距離不足等，提高設計質量。

利用機器學習算法、自然語言處理（NLP）技術等，從歷史設計數據中學習常見的設計錯誤和隱患，從而對新設計的施工圖進行更全面的校驗，及時發現潛在問題[5]

2.2建筑工業化與智能建造

2.2.1 智能建筑設計系統的架構與組件

在建筑設計領域中應用人工智能技術可以實現建筑工業化和智能建造。智能建筑設計系統的架構與組件，需要包括系統集成層、子系統層、基礎設施層3個層面。系統集成層是智能建筑的中樞，負責各個子系統的集成和管理。子系統層包括建筑設備自動化系統（BAS）、通信網絡系統（CAS）、安全防范系統等，并通過系統集成中心實現互聯互通。基礎設施層作為智能建筑的信息傳輸平臺，負責將各種通信線路和線纜進行統一的規劃和布置。

智能建筑設計系統包含了多個組件，如數據的收集與傳輸、人工智能算法、設計參數化模型以及可視化界面等，這些組件相互關聯，共同形成了一個完整且高效的智能設計系統。其中，數據收集與傳輸模塊負責廣泛收集各種相關數據，包括建筑的基本參數、用戶的行為習慣以及外部環境信息等。將這些收集到的數據及時地、高效地傳輸至人工智能算法模塊，為后續的智能分析提供了堅實的基礎。人工智能算法模塊利用機器學習、深度學習、神經網絡等先進的算法技術，對收集的數據進行深入分析和處理，自動識別出數據中的潛在規律和模式，從而為建筑設計提供更為精準的優化建議[。設計參數化模型模塊是根據人工智能算法的分析結果，生成具有明確參數化特征的設計模型。其不僅便于調整和優化，還能夠直接應用于建筑設計中，提高設計的效率和準確性。可視化界面模塊可以通過該界面進行數據傳輸、參數設置、結果展示等操作，這種交互式的界面設計使得智能建筑設計系統更加易于使用和掌握，從而提

高了用戶的使用體驗。

2.2.2數據驅動的建筑設計方法

數據驅動的建筑設計方法是基于對大量數據的收集、分析和應用，借助人工智能算法進行預測和優化，從而得出更為精準、高效的設計方案。在施工階段，智能傳感器網絡會不斷地搜集各種數據，包括施工狀態、環境條件以及安全指標等，將其跟人工智能平臺進行鏈接，就可以利用人工智能技術中深度學習技術來對數據進行深度的分析、識別，將其轉換為決策數據來給予施工的支持。這種以數據驅動的建筑設計方式，不僅可以提前預防潛在的風險、偏差等，還實現了整個施工工程的可控性，有利于預防安全事故的發生。

在制造環節通過數據驅動的建筑設計方法，在人工智能算法的助力下，將其轉換為精確的行動指令，不僅實現了自動化制造，還減少了誤差，提高了制造質量。以景德鎮城區老瓷廠改造為例，該項目就是應用了人工智能技術中的grasshopper可視化編程及數控機器人機床加工弧形龍骨、放線機器人測量校核、BIM排磚圖1：1指導窯磚施工、三維掃描、混合現實等智能建造技術，并且通過數據驅動的建筑設計，有效解決了復雜造型無法進行低成本現澆結構施工的問題，使施工成本更低，施工精度和效率更高，產生了良好的經濟和社會效益。

3人工智能技術在建筑工程設計領域應用的展望

在建筑工程設計領域，人工智能與建筑信息模型的深度融合，正在引領一場深刻的技術變革。智能化BIM技術作為這一變革的核心，充分利用了人工智能算法和數據分析技術，對BIM系統的設計、施工和維護過程進行了全面優化，該技術的應用不僅提高了建筑工程的效率和精度，還實現了建筑工程的數字化、智能化管理。

隨著AI技術的不斷發展，建筑工程設計的智能系統將具備更強大的設計、優化和決策能力。這些系統能夠自主學習并積累設計經驗，從而在設計過程中快速生成多種方案，并進行優化比選[8]。還能實時分析設計數據，及時發現潛在問題，為設計師提供有針對性的改進建議，從而確保設計方案的合理性和可行性。

在數據驅動的設計決策方面，通過收集和分析大量的設計數據，人工智能系統將能夠挖掘出數據背后的規律和趨勢，為建筑設計提供科學的數據支持。設計師可以依據這些數據，更加精準地把握市場需求和用戶偏好，從而制定出更加符合實際情況的設計策略。數據驅動的設計決策還能降低設計成本，提高設計效率，為建筑工程設計行業帶來更高的經濟效益。

在協同設計與智能管理方面，人工智能系統將實現設計團隊的協同工作。通過智能化的協作平臺，設計師可以實時共享設計資源、進度和成果，提高設計團隊的工作效率[9]。智能項目管理系統的引入，能夠自動分配任務、監控進度、預警風險，為設計師提供全方位的支持和保障，從而提高了設計工作的整體運營效率，確保建筑工程設計項目的順利完成。

4結束語

人工智能在建筑工程設計領域中的應用極大地提高了設計效率和質量，為建筑設計領域帶來了革命性的變化。其不僅實現了設計自動化生成，還實現了建筑工業化與智能建造，如自動設計概念、設計方案、設計圖紙，優化空間布局等，還可以構建智能建筑設計系統的架構與組件，應用數據驅動的建筑設計方法，避免了施工安全問題、施工返工等問題。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智能在建筑設計領域的應用前景將更加廣闊。

參考文獻

[1]閆丕毅，張海霞.基于數字化技術的建筑工程精細化管理研究[].住宅與房地產，2024（20）：107-109.

[2]王璞瑾，肖建莊，肖緒文，等.數字化技術在建筑工程施工中的應用與前瞻.同濟大學學報（自然科學版），2024，52（7）：1068-1078.

[3]高洋，景雪飛，呂然.數字化浪潮下人工智能在建筑工程設計領域的應用和展望[J].工程建設標準化，2024（7）：84-87.

[4]劉麗莎，劉瑩.建筑工程設計企業的數字化設計技術應用[J].成組技術與生產現代化，2024，41（2）：38-42.

[5]孫永偉.建筑4.0背景下數字化使能技術的局限性與未來研究方向探析[J].工程與建設，2024，38（3）：509-511.

[6]于利賢，吳振全.建筑工程設計技術及設計圖審查發展的研究[].四川水泥，2024（3）：18-20.

[7]于濤.數字化技術在建筑工程管理中的應用[].住宅與房地產，2024（4）：242-244.

[8]聶鵬威，常海.關于BIM技術與人工智能技術的融合應用的探究[C]//中國圖學學會建筑信息模型（BIM）專業委員會.第九屆全國BIM學術會議論文集.深圳市前海數字城市科技有限公司，2023：5.

[9]朱娜.傳統建筑工程數字化轉型升級路徑探索].科技資訊，2023，21（18）：132-135.