随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐改变着我们的生活方式和工作模式。在城市设计领域，AI的应用为规划者和建筑师提供了一个前所未有的创新平台，使得未来城市的发展更加可持续、智能和高效。AI技术的应用正在彻底改变城市设计的领域。从辅助设计创新到探索可持续基础设施，再到智能城市规划与模拟，AI技术为城市设计带来了前所未有的机遇和挑战。本文将探讨AI如何改变城市设计的未来，带领我们进入一个崭新的城市居住时代。通过与AI技术的结合，我们可以期待未来的城市将更加美好、智能和可持续。

用简单的提示词 (prompt)或自然语言(natural language)进行提问，几秒内就能产出较为成熟、涵盖从文字到模型的答案：这就是AIGC (artificial intelligence generated content，人工智能生成内容) 的强大之处。“未来已来”不再是前沿或科幻语境下脱口而出用于渲染气氛的口号，而是当下真切的时代烙印，是寒武纪般爆发式入侵全行业宇宙的新奇点。

OpenAI最近发布的研究揭示了一个引人深思的现象：未来美国劳动力市场中，将会有很大一部分受到AI技术的显著影响。出乎意料的是，那些学历较低但实践技能要求较高的职业技术群体，受到AI的冲击相对较小；反而是那些拥有中高学历，以文字处理和图像处理为主要工作内容的群体，更可能受到较大影响。考虑到文字和图像在城市规划设计中的核心地位，这一趋势无疑给该领域的从业者带来了前所未有的挑战。

因此，如何迅速适应并掌握AIGC技术，以实现高质量的工作产出；如何借助这一技术新浪潮，对传统的工作方式进行创新和改造；以及如何抓住这一新奇点，实现行业内的创新与突破，成为我们当前亟待思考和解决的问题。

AI如何改变城市设计的未来?

作为城市设计者，文字和图像是我们表达设计思想的主要媒介，时间与空间是我们工作与研究的关键对象。

AIGC目前在城市设计领域中正处于初期发展时期，在城市设计的各阶段有不同深度的应用。目前已有AIGC技术在多个城市设计实践项目中进行试用的案例，在此简述具有代表性的应用场景，提出未来城市设计革新发展的遐想。

英国设计协会 于2005年提出的双钻模型与AI中的机器学习的两个重要概念拟合和泛化 具有很强的关联。

1/设计探索与定义阶段

在城市设计项目启动之初，首要任务是围绕既有条件和需求展开广泛的发散性思考。这需要对相关议题和对象进行详尽的资料搜集，确保信息的全面性和深度。在海量信息的基础上，进一步总结归纳设计需求，为设计工作指明清晰的整体方向。这一阶段，作为设计流程中“双钻模型”的前半段，对信息量的要求极高，是构建项目基石、为后续设计奠定坚实基础的关键环节。它的顺利进行，将为整个项目的成功奠定坚实的基础。

英国设计协会 (British Design Council)于2005年提出的双钻模型 (double diamond model) 与AI中的机器学习的两个重要概念拟合(fitting) 和泛化(generalization) 具有很强的关联。在不断的拟合与泛化过程中，机器可以做到代替我们对已有知识进行自主学习拓展，完成发散与收敛流程。

实践应用场景 1

发散灵感，寻获方向

利用AI卓越的整合收集能力，可以更全面地了解项目信息，包括其历史沿革、现状资源等关键要素。同时，AI的图片生成功能提供了丰富的案例参考，为设计工作提供了更多灵感和借鉴。

进一步地，通过文字类AIGC产品，利用文生图功能生成一系列场景空间，通过比选和收敛思路，逐渐明确设计方向。这一过程不仅提高了设计效率，还确保了设计方案的精准性和实用性。

在城市设计讨论阶段，运用AI技术，通过简单的抽象提示词生成大量草图。这些草图不仅有助于探索空间与场景空间的多样化表达，还能激发后续设计的灵感，为项目的成功实施提供有力支持。

2/设计发展与产出阶段

进入设计及成果制作阶段后，方案的推敲与表达成为工作的重中之重。这一阶段往往伴随着大量且重复的比选过程，考验着设计师的耐心和精准度。然而，借助图像类AIGC产品，可以迅速提升输出效率，大大减轻工作负担。此阶段，作为双钻模型的后半阶段，对信息整合和视觉表达的要求尤为严格，是确保成果展示效果的关键环节。通过AI技术的助力，能够更加精准地呈现设计方案，为项目的成功落地奠定坚实基础。

实践应用场景 2

方案比选，设计推敲

在初步勾勒出方案的基本形态后，利用多种参数修改方式，如调整提示词、匹配不同的训练模型以及控制线条骨架的拟合程度等，方案形态及周边空间得以反复推敲和优化。这些精细化的调整旨在确保设计方案既符合项目需求，又具备独特的创意和实用性。

在城市设计的重要节点建筑方案模拟比选环节，采用了一种高效的方法。通过改变模型的随机种子数值，能够在保持视角和大致体块关系的基础上，生成多种不同的方案。这种方法提高了比选的效率和多样性，为优秀方案的选择提供了更多可能性，确保了最终决策的科学性和合理性。

同时，也可通过修改色彩进行语义分割的方式改变周边环境，对比不同条件下建筑与场地的关系。

对于较大尺度的鸟瞰视角下的方案推敲，AIGC产品也能有不错的表现：

实践应用场景 3

成果绘制，风格尝试

在对空间或场景有稳定设计的基础上，针对成果绘制环节，常规工作流为明确参考图，根据参考图风格进行成果制作。而借助图像类AIGC产品，则可更准确地尝试对比，将设计直接代入不同风格模型，直观地选择合适的表达效果。

在AIGC产品的帮助下，我们针对分析图、效果图进行多风格尝试，选择与设计意图最贴切的表现效果。

实践应用场景 4

特殊表现方式的尝试

创新是城市设计的灵魂所在，我们尝试利用AIGC产品独特的泛化学习功能，将难以依托传统绘图软件制作的风格化场景进行快速表达。

实践应用场景 5

成果复盘，与时俱进

对于已经完成的设计项目，我们在后期反思复盘过程中，以设计中间稿作为基础，讨论更优的设计方案。

当前AIGC还有许多其他应用情景值得发掘探讨，包括平面生成、多媒体制作、模型生成、场景构建、动画制作等，目前各项AIGC技术已有进一步升级，展望未来成果有极大的提质空间。

AI热环境下的冷思考

当前，AI话题在行业内火热，众多同仁忙于收集提示词、学习控制技巧。作为规划师，我们应深思：是扩充模型库、收集prompt，还是融合独特经验，创造个人风格指令？

选择不仅关乎职业发展，更决定我们是AI的助手还是附庸。拥抱AI时，需明确定位，让其成为提升能力的工具，而非替代思考。

从规划设计行业的视角来看，短期内追求利用AIGC产品提高成果产出，展现了行业内积极拥抱新技术、提升生产力的趋势，为优质规划成果奠定了基础。但长远来看，作为城市未来的决策者，若过度依赖基于既有经验训练的产品，当生存环境发生巨大变革时，能否创造出适应实际需求的新空间，这确实值得深思。因此，在利用AIGC产品的同时，保持独立思考和创新能力至关重要，以确保规划成果能够应对城市需求的不断变化。

AI所生成的结果来源于对人类知识的归纳学习，具有高度的重复与迭代性，网络上AIGC产品所产出的大量建筑风格图片也趋近相同。在AI协助下，99%的汗水成本将急剧压缩 ，1%灵感的闪光性将无限放大。因此，创新——不是被滥用在各种语境，为拔高定位、吸引眼球而流于表面的“伪创新”，而是经过独特经验学习，真正触及理论或技术根基革新，具有唯一性的“真创新”——才是全行业永续活力的关键。

最后，我想以诺奖获得者石黑一雄接受采访时对AI与人类关系的一些探讨结束本次讨论：

“每个人类个体都是独特的，但是真的来到人类和人工智能共存的时代，我认为这个问题十分复杂。我们可能需要重新定义这个社会，人类到底是什么，如何养活自己，怎么照顾家庭，如何为自己找寻到自我存在的意义和价值，如何为社会奉献自我？如果机器人可以比人类有更高的工作效率，这是否会带来整个社会的重构？”

这许多问题，令人惶恐也令人兴奋，正等待我们在实践中解答。

来源：城PLUS 胡桢

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