现就职于万翼科技（2021.6 - 至今），曾就职于小库科技（2019.7 - 2019.8）。擅长领域有：生成性设计、社区研究、数据分析/可视化、智能建筑算法的产品化。
"如果要说现在做的与以往研究方向有什么不同，最大的改变可能就是要从用户视角，找到真正有用的产品。这个与城市研究更加相似，因为形式不再是关注的重点，场景以及背后的运行逻辑成了需要思考的核心。"
我申请硕士作品集的标题是编码（Script）。因为从大二开始，我本科学习建筑学的最大理想，是有一个项目，是从头到尾，是完全由场地中的某些信息，生成出来的。而且这种编码的过程，确实回应了场地中关键的一些诉求，能够在满足功能的同时，让我自己信服。 在具体实践过程中，我将这种操作拆分为两个过程，解码与生成。在毕业设计中，我尝试基于校园的单车轨迹数据生成一个插入在校园中的乌托邦巨构，去弥补原来空间的不足。© SUHE起初，这两个过程对我是同一个问题。因为首先，你需要用某种形式语言去解码场地中的信息，然后将形式转化为某些建筑语义。所以当时在作品集中，我尝试将共享单车的数据转化为停留信息与轨迹信息两类。分别用不同的算法（磁场与聚合羊毛算法）去可视化。然后将这两类形式转化为集居住与公共空间为一体的乌托邦巨构。置入原本的校园肌理中。这种从 数据-> 图解->建筑 的尝试，就是我在建筑研究上一直希望追寻的东西。后来到了CMU，接触到具体的成熟研究成果后，解码与生成变成了两个我的研究兴趣方向，数据可视化与生成性设计。生成性设计（Generative Design）这个词，我是卡内基梅隆读书期间才逐渐了解的，在本科时，能找到的信息，更多的其实是参数化设计。但是我也清楚，我想的参数化，不在于它能够做复杂的造型。我只是觉得，这个是一种能够将信息转化为造型的工具。因此，参数化于我只是某种手段与工具，而不是某种参数化的风格。通过研究Rohingya Camps居民的聚落形式，开发的基于单体，组合规则形成的聚落生成器，能够模仿现有的居住要求，生成聚落。 © SUHE数据可视化更多则是在在追求方案生成的路上，希望能够找到某种合适的形式语言。当然直接说数据可视化有将整个过程缩小的倾向，因为在建筑这样相对缺乏数据的学科，收集数据是跟数据可视化同等重要的目标。感谢当时在华科本科学习时候两位老师汪原老师以及左颂文老师，我最终从城市研究以及数据分析两个学科种，分别找到了两钟方法，场地的Mapping以及数据可视化。而也正是对这两个方法与观察角度的兴趣，最终让我硕士选择了城市设计专业。因为只有在城市的尺度、社区的尺度，我才能找到足够的数据与生活，来辅助我完成设计的生成。本科阶段对南头古城的空间研究，尝试从人口密度，视线，尺度以及交通流线，去定性的分析各类交通空间。卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的城市设计硕士项目位于艺术学院（College of Fine Art）的建筑学院（School of Architecture）下。最初选择CMU，是奔着它在计算机领域的名声，以及学校内自由的选课氛围去的（每学期都会有部分自由学分可以自己选课）。除了对于算法本身的探索，这两年在卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）城市设计硕士项目的学习，也让我对于算法，有了更深的理解。仅就城市研究而言，CMU所在的匹兹堡是个非常有魅力的城市。由于从小在飞速发展的中国长大，我认为城市就应该是不断扩张的，快速发展导向的，但匹兹堡让我看到了“未来”——匹兹堡在60年代一度达到巅峰，是美国前十的城市。但1980年伴随着工业的衰弱，城区失去了一半的人口，大量房屋空置无人维护。进入21世纪后在医疗、教育、科技的引领下又开始复兴，逐渐恢复活力。而城市设计第二学期的专业课，就是让我们从Urban system 的维度去认识匹兹堡城市。而我们切入的角度，正是匹兹堡在其工业巅峰时期大量制造的污染对于文化以及社区的影响。我们从传统的，基于历史与文化的研究开始，探寻空气污染对于社会以及建筑的影响。但又不同于仅基于纸面以及文字的研究，我们会从制图的角度，去发现污染与社区的关系。最终我们将Allegheny County 公布的哮喘病发病率数据（通常是由于空气污染导入的）与每个community的Medium Income 进行叠加，发现了空气污染给这个城市留下的独特印记。即使过了数十年，但那些贫困社区的贫困居民仍然被困在高污染的社区中。而郊区大片的低污染高收入社区也从侧面印证了美国发生过的逆城市化潮流。对匹兹堡哮喘发病率与社区富裕程度的对比研究 © SUHE毕业项目 | Commoning the CityMUD的毕业项目 Commoning the City 是一个为期一年的研究项目。项目关注的是学生能够通过一套分析的框架，一套催化改变发生的介入方法，去参与某个场地。也就是说，比起确认某种特定的形式，根植于社区的特殊参与方式才是这个课题更关注的。第一学期主要聚焦在理论的学习与案例的研究，建立研究的框架，与介入的手法。每个人首先会认领1-2个具体的项目，通过资料查找，以及访谈的形式（老师会邀请部分项目的组织者参与讨论），去研究具体的项目，然后抽象出具体的一些手法。每次课大家也会互相分享各自的案例。我主要研究德国的House of Statistics，一个位于柏林中心的大楼。这里曾经是政府的办公地，后来在社区组织与地方政府的合作下，已经成为了一个著名的艺术社区，吸引了大量低收入者、周围居民、以及艺术家的入驻。随着前期运作的逐渐成熟，更大规模的改造也在如火如荼的进行当中。House of Statistics 案例研究 © SUHE
第二学期则主要是使用这些手法，去介入一个自己选择的场地，去想象一个不同的未来。由于我是在深圳长大的，同时对于城市化的发展很感兴趣，所以选择了三和大神以及他们的聚集地，位于龙华的三和人力市场作为研究的目标。相比于传统的设计过程，我选择用更故事性的技术形式，用插画去记录三和的生活以及他们可能的改变。也是在这个课题中，形式本身的重要性被无线的缩小，而形式背后复杂的人与人之间的互动，以及互动背后的经济社会规律变成了更为重要的东西。我也开始重新反思原本基于形式进行转译的那一套语言。毕业后，我选择了在建筑行业相关的科技公司做产品经理。主要做智能化相关算法的研发。建筑智能化在国内还是一个较小的领域，因为设计与算法之间较大的隔阂，整个行业对于懂业务的产品经理，或者是有算法思维的设计师还是有很大的需求的。而多年设计学习锻炼出来的设计以及沟通能力，也正好是产品经理所必备的能力。如果要说现在做的与以往研究方向有什么不同，最大的改变可能就是要从用户视角，找到真正有用的产品。这个与城市研究更加相似，因为形式不再是关注的重点，场景以及背后的运行逻辑成了需要思考的核心。我开始不再执着于把解码与生成两个步骤视为不可分割的一部分，因为从产品的角度，只要能很好的解决一个问题，把这个问题解决的完整，那就是一种成功。而这种分离让我借鉴更多计算机行业的通用知识，处理解决问题的能力反而更强了。基于计算机图形学的视角去研究，对地块进行分区就不再是一个纯建筑问题，也是一个图形、工程问题。有非常多的标准可以去评价切分的好坏，也有非常多的方法可以去参考。而如果能将问题进行抽象，就可以使用较为成熟的求解器进行问题的直接求解。即你只要描述问题，不考虑复杂的性能优化的话你甚至并不需要了解如何去求解。来源：https://developers.google.com/optimization/routing作为一个建筑科技的从业者，我还没有看到颠覆性的技术到来，但我期待它的来临，也希望自己能尽一份力，基于新的技术，打造出真正好用的产品。WIIISH惟学交互 25/26/27FALL留学申请报名中
