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人工智能(AI)算法在风景园林规划设计中的演进与适配
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作者 周孜璇 张炜 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第11期17-37,共21页
人工智能(AI)技术的迅猛迭代正推动风景园林规划设计由经验驱动走向算法赋能。伴随从早期专家系统到当下生成式人工智能的演进,AI在应对复杂风景园林问题时,其潜力与优势日益凸显。本文依托国内外文献与行业实践,以“识别、优化、生成... 人工智能(AI)技术的迅猛迭代正推动风景园林规划设计由经验驱动走向算法赋能。伴随从早期专家系统到当下生成式人工智能的演进,AI在应对复杂风景园林问题时,其潜力与优势日益凸显。本文依托国内外文献与行业实践,以“识别、优化、生成、理解”4条能力主线,梳理各算法在场地分析评价、方案设计、效果表达及知识管理中的发展历程、应用现状与适配性。生成式算法,尤其是人工智能生成内容(AIGC),在方案设计与快速渲染方面适用性高;判别式与优化算法则在评估与优化环节具备优势。然而,AI仍难以应对场地独特性、定性因素量化、动态系统模拟、复杂人类体验与审美、高精度方案生成及数据获取等核心难题。AI的介入不仅重塑了传统设计流程,也加剧了“算法、议题、设计师”之间的张力:算法黑箱使控制权和设计责任难以明确,技术迭代速度快于设计师知识更新,风景园林专用数据集稀缺,极速生成削弱设计师的深度思考,并促使设计师从执行者转变为引导者、整合者和判断者。未来需从技术、问题约束与设计师能动性这3方面协同发力:技术层面强化AIGC、多模态与混合智能系统,发展可解释AI与AI智能体,提升决策透明度与可控性,促进人机信任下的高效共创;问题约束层面整合规划设计算法,运用小样本优化、知识增强等手段提高AI对风景园林问题的适应性;设计师能动性层面突出其核心价值,合理分配AI与设计师任务,构建涵盖地方性知识与公众感知的共享数据库,推进风景园林教育体系改革,拓展能力认知与行业标准建设。 展开更多
关键词 人工智能(AI) 风景园林 判别式算法 生成式算法 神经网络模型 人机协同
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