/ 文章信息 /
计算性设计在种植设计中的研究进展
Research Progress of Computational Design in Planting Design
李金诺 马玥祺 尹豪
全文刊登于《风景园林》2024年9期51-58页
/ 文章亮点 /
1、计算性设计在建筑和规划等规则空间设计中应用广泛，在风景园林领域的研究多集中于规律性较强的空间布局，侧重于对计算机辅助设计的探讨，综述多针对计算性设计的某种单一技术。因此，本研究综合采用文献计量法及叙述性综述法，对具有复杂规律的种植设计进行系统性梳理。
2、梳理计算性设计的发展历程，明确其与计算机辅助设计的关系。
3、计算性设计概念常被混淆，本研究从理论上探讨计算性设计的概念及分类，分析常用方法之间的关系，指出以往的误区。
/作者简介 /
李金诺
女 /朝鲜族 / 北京林业大学园林学院在读硕士研究生 / 研究方向为景观规划与生态修复
马玥祺
女 / 北京林业大学园林学院在读硕士研究生 / 研究方向为风景园林规划与设计
尹豪
男 / 博士 / 北京林业大学园林学院教授 / 城乡生态环境北京实验室成员 / 研究方向为城乡生态人居环境
/ 文章精华阅读 /
计算性设计在种植设计中的研究进展
Research Progress of Computational Design in Planting Design
作者写作心得
摘要：【目的】计算性设计实现了种植设计的智能化，梳理计算性设计在种植设计中的应用具有理论和实践价值。【方法】综合利用文献计量分析法和叙述性综述分析法，归纳计算性设计在种植设计中的概念及分类，统计相关文献的发表时间、研究方法、研究对象和方向的变化趋势，并总结具体的应用情况。【结果】计算性设计在种植设计中经历了参数化设计、算法设计和生成式设计3个发展阶段：1）参数化设计应用最广泛，常用于城市公园内的植物群落配置设计；2）算法设计包括元胞自动机（cellular automata, CA）和多智能体系统（multi-agent system, MAS），CA常应用于城市森林中仿自然的植物群落配置设计，MAS多用于组织多方共同设计；3）生成式设计包括深度神经网络（deep neural networks, DNN）和混合智能系统（hybrid intelligence systems, HIS），目前多应用于城市公园的植物空间布局设计中，但生成结果不稳定且精细度不足。【结论】计算性设计提升了种植设计的科学性，但仍需在种植设计共享数据库搭建、将质性因子融入算法、智能系统融合、理论与实践结合等方向继续发展。
关键词：风景园林；人工智能；机器学习；深度学习；算法
计算性设计强调系统和逻辑性，利用参数或算法协调组织种植设计要素，更关注于植物个体的生理特征、生长环境和植物群落等因素之间的相互作用，使种植设计更为客观科学。针对复杂情况下的种植设计，机器能够辅助人脑进行高级运算，使设计更加高效。
1 计算性设计的发展历程及分类
1.1 计算性设计的发展历程
计算性设计是指利用计算机辅助设计或利用计算机的计算能力（如根据算法和程序来生成或提供信息等）指导设计的过程。随着编程技术的更新，设计师从受限的形式赋予者转变为生成设计过程的控制者，计算性设计经历了从专有软件到开放编程2个阶段（图1）。
1 计算性设计的发展历程
1.2 计算性设计的分类
计算性设计中应用最多的3种技术方法是参数化设计、算法设计、生成式设计。参数化设计基于算法思维，使用参数来约束设计，常利用已有程序辅助设计；算法设计是一种使用算法生成模型的设计范式，属于生成式设计，且与参数化设计存在交集；生成式设计允许设计师自主编写算法，通过定义规则衍生出大量难以预测的设计方案，无法通过分析算法预测输出结果（图2）。
2 计算性设计技术方法分类
1）调控参数与制定算法。算法设计是生成式设计的子集，二者均需直接制定算法，要求设计师具有一定的编程能力；而参数化设计一般依赖于已经编写好算法的软件，设计师只需调控参数，不用了解背后的算法。
2）算法与输出结果的同构性。算法设计侧重建立规则，指定明确的约束，算法和设计结果之间同构且可回溯；生成式设计通过控制变量不断优化循环设计路径，适用于解决多个标准模糊且无法确定的设计问题，常会产生随机和意外的输出结果，具有不可回溯性。
2 研究结果
2.1 计算性设计在种植设计中的研究概况
2.1.1 发表时间及发展阶段
近15年来，计算性设计在种植设计方面的研究发文量总体呈上升态势：2009—2019年间，发文量较少，研究内容主要以参数化设计为主；2020—2021年，发文量增多，研究内容开始向算法设计延伸；2022—2023年，总体发文量趋于稳定，参数化设计及算法设计的研究逐渐减少，生成式设计的研究不断增多。
2.1.2 研究热点与趋势
通过计算性设计在风景园林领域中关键词突现的时间与强度可发现：1）2005—2014年，“模拟”“遥感”“城市扩张”等关键词的出现，表明在该阶段计算性设计主要应用于城市尺度；2）2015—2019年，“植物群落”和“种植设计”关键词的突现说明计算性设计研究开始关注更小的尺度，并且已经关注到了种植设计这一细分领域；3）2021—2022年，“植物群落”关键词再一次突现，呈现出持续发展的趋势；“参数化”“元胞自动机”“多智能体系统”“机器学习”等关键词突现强度较高，说明风景园林领域已经开始探索更多样的计算性设计的技术；4）2020—2024年，从“绿色空间”到“城市公园”再到“城市森林”和“植物景观”等关键词相继出现，说明计算性设计研究逐步深入到不同类型的绿色基础设施，并向种植设计扩展；与此同时，人工智能相关的技术自2021年呈爆发性发展，涌现出“深度学习”“卷积神经网络” “随机森林”“智能化”等术语，计算性设计研究的技术得到了突破（图3）。
3 计算性设计在风景园林领域中的关键词突现趋势
进一步总结计算性设计在种植设计中的应用发现，参数化设计的研究对象大部分是城市公园，以研究植物群落配置为主；算法设计相关文献中以CA为算法的文献多关注城市森林中的植物配置，以MAS为算法的文献多以行道树的空间布局为主要研究内容；生成式设计相关文献侧重对城市公园的植物空间布局的研究（图4）。
4 研究方向、研究对象与主要研究方法发文量统计
2.2 计算性设计在种植设计中的主要应用
2.2.1 参数化设计在种植设计中的应用
参数化设计以Rhino、Grasshopper、Revit为核心工具。现有研究主要集中在植物群落配置、植物种植方式、植物空间布局3个方面（表1）。
表1 参数化设计在种植设计中的应用
参数化设计大多使用容易被量化的参数，如空间维度的指标，没有考虑到植物群落本身复杂的动态特性，有限的参数无法囊括影响种植设计的多重因素。因此，参数化设计只能辅助设计师进行分析，无法实现自动化设计。
2.2.2 算法设计在种植设计中的应用
算法设计主要解决设计的模拟问题，以验证或预测实施策略，典型算法有CA、MAS（表2）。
表2 算法设计在种植设计中的应用
一方面，CA注重植物群落的动态特征，而没有考虑人类的审美、文化、法规等因子与植物的关系，而MAS可以弥补CA在这方面的不足，补充了不同层次的个体决策行为对种植设计的影响；另一方面，MAS是缺乏空间概念的模型，CA良好的空间自组织性可以弥补MAS在这方面的缺憾。未来，两个模型可以结合使用，使模拟的结果更贴合实际。
2.2.3 生成式设计在种植设计中的应用
机器学习作为人工智能中的一个分支，具有强大的规则学习和隐式规则捕获的能力，推动了计算机技术发展为由算法自行学习的生成式设计。目前，在种植设计中常用的生成式设计方法包括DNN和HIS（表3）。
表3 生成式设计在种植设计中的应用
参数化设计和算法设计通过人工逻辑进行正向推导，产生可“循证”的设计结果，而基于机器学习的生成式设计利用海量数据进行训练，从中发现“隐式规则”并进行再创造，难以循证和解释，因此生成式设计能否成功应用于种植设计仍需要深入讨论。
3 讨论与展望
1）种植设计所需数据缺乏。目前植物数据资源分散且不完整，缺少用户共享数据平台。同时，尚未有种植设计实践的长期跟踪反馈机制，造成后期管理维护数据的缺失。
2）缺少对质性因子的考量。当前设计依赖于量化因子，缺乏对季相变化、地域特色、感官体验等质性的考量。未来可建立计算机与人类设计师的协同工作流或开发混合建模方法结合量化和质性因子，也可利用VR和AR技术，进行质性因子反馈。
3）单一技术无法应对种植设计实践的复杂性。HIS能够融合多种智能方法的优势，为种植设计提供了新的思路，但目前仍在发展初期，众多技术还在不断融合。
4）理论与实践脱节。计算性设计在种植设计中的应用多集中于理论探讨和模拟实验，缺乏落地实践。
图片来源：
文中图表均由作者绘制。
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/ 引用链接 /
引用本文：李金诺，马玥祺，尹豪．计算性设计在种植设计中的研究进展[J]．风景园林，2024，31（9）：51-58. doi: 10.3724/j.fjyl.202405120259
Citation: LI J N, MA Y Q, YIN H. Research Progress of Computational Design in Planting Design[J]. Landscape Architecture, 2024, 31(9): 51-58. doi: 10.3724/j.fjyl.202405120259
文章链接：http://www.lalavision.com/article/doi/10.3724/j.fjyl.202405120259
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文章编辑 刘昱霏
微信编辑 刘芝若
微信校对 边紫琳
审核 曹娟
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