基于 AI 生成的绿色建筑设计方法研究

Abstract：In the context of accelerated global urbanization and increasing resource and environmental pressures, traditional architectural design approaches struggle to meet sustainable development requirements, necessitating more efficient and intelligent design methods Currently, AI-generated technology in the green building sector faces challenges such as insufficient data quality, lack of standardized processes, and shortage of specialized talents. This paper systematically investigates AI-generated green building design methods, highlighting their capability to enhance design efficiency, improve data quality, and reduce carbon emissions. The study suggests that future research should emphasize the establishment of technical standards, enhancement of data sharing quality, and cultivation of multidisciplinary professionals. The outcomes of this research provide theoretical support and practical guidance for promoting the intelligent design of green buildings, carrying significant practical implications.

Keyword: Artificial Intelligence; Green Building Design; Intelligent Generation Technology; Carbon Reduction; Design Proces

一、引言

随着全球城市化进程加快以及环境资源压力的日益严峻，传统建筑设计方法已难以满足日益增长的可持续发展需求 2。作为推动可持续城市建设的重要策略，绿色建筑致力于降低建筑生命周期内的能耗和环境负担，提升居住环境的健康舒适性。然而，绿色建筑设计需要处理多维度、多尺度的复杂因素，传统设计方法在数据处理与优化设计方面效率较低，亟需引入更先进、更智能的技术手段。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是智能生成技术的兴起，为建筑设计提供了新的突破口。该技术通过高效的数据分析、模型训练与智能生成，能快速地生成和优化多种设计方案，从而极大提高设计效率和环境绩效4。因此，深入探索基于 AI 生成技术的绿色建筑设计方法，具有重要的理论创新价值与实践意义，有助于推动建筑行业向低碳化、智能化和数字化的方向转型升级。

近年来，AI 技术在建筑设计领域的应用逐渐引起了国内外学者的广泛关注。其研究内容主要涉及生成式设计、参数化建模与深度学习方法等，提出了诸多理论模型与实际应用案例。例如，袁烽等（2023）提出的“通用模型、专业模型、细分模型”三位一体的新训练架构，实现了建筑设计中人与 AI 之间更灵活的互动，提升了 AI 辅助设计的有效性 5。王清勤等（2024）详细论述了最新版《绿色建筑评价标准》与碳减排之间的关系，揭示了 AI 技术在建筑绿色化转型中的巨大潜力 6。此外，袁潮和郑豪（2023）则强调了生成式 AI 在未来建筑设计中的重要性，提出 AI 技术正逐步成为建筑创作过程中的关键工具 7。

目前，尽管国内外研究已经取得了显著进展，但仍存在一些值得关注的空白与问题亟待解决。例如，现有研究普遍缺乏针对 AI 生成建筑设计的统一标准或规范 8，AI 生成技术在具体建筑实践中的协作机制仍有待优化。此外，如何提高 AI 生成设计的环境效益和设计师对 AI 工具的应用能力，也尚未充分解决。因此，本研究通过整合现有成果与标准，深入研究 AI生成技术与绿色建筑设计结合的方法，力求突破以上瓶颈，为绿色建筑设计的智能化提供系统性的理论方法与实践指导。

二、绿色建筑设计的理论基础

3.1 绿色建筑的定义与特征

绿色建筑是指在设计、建设、运营和维护过程中，充分考虑资源节约、环境保护和人居健康，致力于减少建筑对自然环境和人类的负面影响的建筑形式 9。其核心理念是将建筑的经济性、舒适性与生态环境的可持续性结合起来，从而实现人与自然的和谐共生。绿色建筑的特征主要包括以下几个方面：绿色建筑注重资源的利用效率，通过采用节能设计和可再生能源技术，降低建筑的能耗 10。绿色建筑强调使用环保材料和技术，减少对环境的污染，倡导可回收、可再生和可再利用的建筑材料。此外，绿色建筑还重视室内环境质量，包括空气质量、光照及温度控制，以提高居住者的生活质量 11。绿色建筑在其生命周期内追求低碳排放和环境友好，符合国家标准GB/T 50378-2019（2024 年版）12中的绿色建筑评价标准的要求，以促进可持续城市发展和生态文明建设。

绿色建筑是指在建筑的全生命周期内，通过资源节约、环境保护和人居健康的综合考虑，减少对自然环境和人类健康的负面影响。其核心理念是结合经济性、舒适性与生态环境的可持续性，实现人与自然的和谐共生 13。主要特征包括：高效利用资源、采用环保材料和技术、提升室内环境质量，并符合国家标准 GB/T 50378-2019（2024 年版）的绿色建筑评价标准，以促进可持续城市发展和生态文明建设。

3.2 绿色建筑评价标准

绿色建筑评价标准是综合性评价工具，旨在引导绿色建筑发展，基于可持续发展理念，以资源节约、环境保护和健康舒适为核心目标。我国主要依据《绿色建筑评价标准GB/T 50378-2019》，评估建筑项目在选址、设计、施工、运营等阶段的生态、经济和社会效益。关键指标包括能源节约、水资源利用、室内环境质量和场地选择等，强调全生命周期的运营管理评估，推动建筑行业向环保、可持续方向发展 14。

3.3 绿色建筑设计的原则

绿色建筑设计遵循以下原则：节能原则为核心，采用高效能源利用系统和可再生能源；材料可持续性，优先选择环保、可回收或可再生材料；水资源有效管理，通过雨水回收和节水装置降低用水量；重视室内环境质量，确保通风、采光适宜；结合地域特征和生态环境，推动建筑与自然和谐共生。这些原则提升建筑环保性能，推动社会可持续发展。

三、基于 AI 生成的建筑设

3.1 AI 生成技术的发展

人工智能（AI）生成技术近年来在多个领域取得了显著进展，特别是在建筑设计领域中，显现出其独特的潜力与优势。从最初的规则基础生成（Rule-based Generation）到现在的深度学习（Deep Learning）与生成对抗网络（GANs），AI 生成技术的发展经历了多个阶段。随着计算能力好地理解和生成复杂的设计方案。在建筑设计中，AI 生成技术不优化来提高设计的性能与可持续性。数据驱动的生成设计模式，使得建筑师能从当前，许多研究者和实践者正致力于构建更为高效的 AI 模型，以应对建筑设计中越来越复杂的需求。

尽管 AI 生成技术展示了广泛的应用前景，但在实践中仍面临诸多挑战，包括数据的可靠性、设计结果的可解释性，以及如何有效地与人类设计师协作。未来的发展需要在技术突破的基础上，更加注重人机协同与设计伦理，促使 AI 生成技术的可持续发展与普及。

3.2 基于 AI 的建筑设计流程

在现代建筑设计中，基于人工智能（AI）的设计流程逐渐成为一种创新的方法论。该流程通常包括数据收集、模型训练、设计生成、评估反馈等多个环节 15。设计师需收集与项目相关的各种数据，包括环境数据、用户需求、建筑规范和既有案例等。这一阶段的数据准备是确保后续模型训练成功的基础。

接下来，利用机器学习算法对收集的数据进与分析，构建适合特定建筑项目的 AI 模型。在模型训练阶段，系统通过引入大量的历史案例和设计规范，以不断优化模型的输出能力，从而生成多样化的设计方案。

设计生成环节，AI 模型依托深度学习或生成模型算法，自动生成多种建筑设计方案，这不仅能提高设计效率，还能为设计师提供灵感。在这一过程中，设计师可以对生成的方案进行人工干预与调整，以实现更符合实际需求的设计。评估反馈环节通过构建评估标准，对生成的方案进行性能评估，确保设计的可行性和可持续性。此流程的循环迭代，持续推动建筑设计的智能化与优化，最终实现绿色建筑设计目标。

3.3 基于强化学习的建筑性能优化方法

基于强化学习的建筑性能优化方法利用智能体在环境中进行探索与学习，从而优化建筑设计的性能指标。强化学习是一种机器学习方法，通过与环境互动，智能体能够根据反馈信号不断调整其策略，以实现特定目标 16。在建筑设计中，性能优化涉及多个方面，如能源效率、空间利用率和环境舒适度等。

具体而言，该方法首先需建立建筑设计的环境模型，包括建筑的几何特征、材料属性、气候数据等。设计时通过设定奖惩机制，指导智能体在设计空间中进行探索和选择。强化学习过程中的反馈来自于预设的性能评价标准，如能耗计算、环境模拟等，这些评价为智能体提供了改善设计的依据 17。

近年来，采用强化学习进行建筑性能优化 18的研究逐渐增多，案例表明该方法能有效提升建筑设计方案的整体性能。该方法也面临挑战，如高维度设计空间的计算复杂性和对于先验知识的需求。因此，未来研究需要在算法效率和模型准确性等方面寻求进一步的突破，以实现更具实践意义的建筑性能优化。

3.4 AI 生成技术在设计中的运用

随着人工智能技术的快速发展，建筑设计领域也逐渐迎来了新的变革。AI 在建筑设计中的应用主要体现在方案生成、优化设计和人机协作等多个方面。AI 可以通过数据挖掘和深度学习，快速分析大量设计数据，生成优化的建筑方案。这种生成式设计不仅提高了设计效率，而且能够在符合功能要求的基础上，探索更多创新的设计可能性。

AI 技术还能在设计过程中实现性能优化。例如，通过强化学习算法，AI 可以根据建筑的具体需求进行动态调整，优化能源利用率和环境舒适度，为绿色建筑的实现提供技术支持 19。这样的技术不仅减轻了设计师的压力，还有助于实现更为精细化的设计。

此外，AI 在建筑设计中的应用还体现在设计师与技术的协同工作上。设计师能够借助 AI 在创作过程中获得实时反馈，从而更加灵活地调整设计方案。这种人机协作的模式，不仅丰富了设计思路，也提升了建筑设计的整体水平，逐步推动行业走向智能化发展的新阶段。

研究过程中，我们使用各种 AI 软件试验，尝试让 AI 生成的东西符合要求。以下为研究结果。第一，AI 辅助设计通过计算机逻辑控制训练数据准备，首先需要学习已有数据（建筑图像数据、对应条件文本数据等等），然后使用训练好的网络模型输出结果，其中可以通过增加学习数据的数量和类型来提高训练好的网络模型的通用性；最后可以通过数据源获取所需要的数据信息。第二，通过查找到的各项规范和标准总结绿色建筑相关词条，以这些相关词条作为 AI 生成的要求，而在研究过程中，以幼儿园生成为例子，我们将绿色环保标准分为三部分：布局、建筑单体与建筑周边。具体研究如下表（表 1）