生成式设计在建筑上的应用

生成式设计(generative design)是最近在建筑业和城市规划领域比较火的研究课题。其实生成式设计离我们的距离并不遥远，10几年前Arup就在鸟巢和水立方的工程设计中使用了这个技术。生成式设计想要做的就是帮助设计师或者工程师找到最好的建筑设计或者城市规划。让他们减少工作量，拓展他们的思路。也有人觉得生成式设计有一天会取代工程师。

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那究竟什么是生成式设计呢？生成式设计是传统参数型设计(parametric design)的一个自然延伸。在传统的参数型设计中，建筑师或者工程师需要手动设定设计参数的边界条件，比如承重梁的限值，大致位置，以及窗户的大致形状和尺寸，然后再通过模拟这些不同的设计组合寻找到最优解。参数型设计的缺点就是需要手动调整设计参数的界限。生成式设计的目的是解决这个问题，通过数学的方法找到这些边界条件，达到自动化设计的目的。

城市/社区规划上可以由规划师给一个大致的规划框架（密度，类型，形态），然后通过计算机大量计算给出最佳的一个或者几个规划方案。笔者以前接触过一个社区设计就是通过计算机最优化了建筑布局和高度，最大化了整个社区屋顶太阳能板的发电量。

Autodesk的室内空间自动分割

在建筑设计上生成式设计可以从建筑形态到结构，房间布局，暖通水电，再到拆分生产建造达到全自动。大部分建筑初始形态是设计师做好的。generative design可以优化细节，比如优化结构，优化外遮阳，如何拆分建造。举个例子，有一个应用是Autodesk Toronto把公司里的人把每个人的喜好，比如是否喜欢窗户，灯要多亮，离门多近等等集中收集起来，然后最优化了座位布局和办公室的分割。公司里的人也没有打起来：）

生成式设计和所有的最优化(optimization)问题一样，如何选择最优化算法和目标方程都是很重要的。最优化算法主要是考虑如何避免本地最优解(local minimum)和保证计算速度，这个话题很复杂，感兴趣的读者可以自行研究。目标方程的定义就更有意思了。因为建筑的生成式设计往往牵扯到好几个设计目标，是一个多目标最优化问题（multi-objective optimization)。就拿前面提到的办公室布局来说，最优化的目标是让大部分人满意而牺牲少部分人？还是让所有人都不抱怨？还是让所有人都有自然光？还是让领导最舒服？如何抉择这些不同的设计目标直接决定了生成式设计提供的答案。

多目标最优化的怕瑞托最优 (pareto front)

建筑的生成式设计中，另一个挑战就是如何同步各个领域的模拟工具。因为建筑设计需要考虑的方面很多，包括外形，力学（结构），热学（暖通和节能），光学（照明）设计应用，电子（自控）等等，需要使用的计算工具也非常多。而这些计算工具往往有着不同的模型标准和考量。虽然BIM致力于提供统一的模型平台，但是就从现在而言模型互通性还是很局限。BIM的拓展型和衍生性也是现在非常流行的研究话题。

如果上述的瓶颈达到解决，生成式设计会不会在建筑上得到广泛的应用呢？20年后我们这些为建筑师打工的工程师会不会被电脑代替呢？笔者希望大家讨论一下这个问题。

（编辑：孝感站长网）

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