编者按：2024年春季，北京交通大学建筑艺术学院建筑本科四年级开展了实验性建筑设计课——“人机协同的站城融合(TOD)设计课”。该课程全程由A.I.技术驱动，内容包含“AI图像模型训练与运用”、“AI建筑大语言模型（LLM）训练与运用”、“模型部署与网站搭建”和“全过程AI辅助设计”等，该课程共有4组，11位同学参与。

这次课程是A.I.走入中国大学建筑课堂的一场先锋实践，本文为该课程的流程演示与成果总结。北京交通大学在课程设计中做了积极尝试，是少有的不仅仅关注于图像层面，而是系统探索A.I.在建筑学教育实践领域应用的案例，下文为详细介绍。

01 前言

AI大浪潮与建筑学教育

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1956年在达特茅斯学院举行的会议标志着现代人工智能研究领域的正式确立。

近70年后的今天，随着以ChatGPT为首的生成式A.I.运用落地，并在全球各个领域广泛使用，带来了一场继互联网革命后的又一次技术“奇点级”的革命。

正在进行中的AI革命的背后是，是人类的解决问题的底层策略，渐渐开始‘从自古以来’的分治法（Divide and Conquer）转化为了端到端（End to End）的过程。

*分治法通过将问题拆解为可理解，可分析的小部分并逐步解决，而端到端方法则通过大量数据训练"模型",参数可见，但内在逻辑很难解释。

作为人文和技术交叉学科的建筑学，不管是建筑学教育，还是建筑实践，或主动，或被动的正在经历一场AI时代革命。在这一过程中，我们应当认识到，技术不是目的，技术是手段，是辅助我们达到更高效、更具创新设计的工具。

2024年春季，北京交通大学建艺学院的人机协同的站城融合（TOD）设计课程便是A.I.浪潮下的建筑学设计课的一次实践。

02 初探

四大课程成果目标

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① 自训练的 AI图像与AI文字模型 全过程辅助设计

@ 北京交通大学 TOD 研究课题组 | BJTU TOD RESEARCH

② 使用自训练的Stable Diiffusion模型生成图像

@ AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

③部署基于站城融合（TOD）知识相关的大语言模型 (LLM) ：TOD-GPT

@ 北京交通大学 TOD 研究课题组 | BJTU TOD RESEARCH

④云端的 ‘开源课程’ 网站 ：北京交通大学 TOD 研究课题组网站（bjtu-tod-research.com）

@ 北京交通大学 TOD 研究课题组 | BJTU TOD RESEARCH

03 授课教师

人机协同的站城融合(TOD)设计课

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曾忠忠

北京交通大学 建筑系 副主任

人因联合实验室 执行主任

加州大学伯克利分校高级访问学者，本质工作室主持建筑师

主要研究：站城融合、城乡更新

李啟潍

加州大学伯克利分校 建筑与景观双学位硕士

建筑学院 ArchCollege.com 合伙人 & 极速工作流 Super-Workflow.com 创始人

现就职于RATIO，曾就职于SOM Chicago等

北京交通大学 外聘设计课导师 

主要研究：A.I.在建筑实践与教学中的运用

04 课程阶段

数据集 提示词工程
图像生成模型 建模与可视化

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第一阶段

收集与课题强相关的资料，新闻，论文，法规 向量化 并作为RAG(Retrieval-augmented generation) 大语言模型资料集

@北京交通大学 TOD 研究课题组 | BJTU TOD RESEARCH

第二阶段

掌握 提示工程（Prompt Engineering）知识，使用 大语言模型（TOD-GPT）找到自己的切入点，通过对话式问答，解决设计过程中的思路问题

@北京交通大学 TOD 研究课题组 | BJTU TOD RESEARCH

@AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

@素履以往：杨思佳 张子涵 张诗崎 蒋言 北交大TOD设计课

@风帆：田仁青 江超函 北交大TOD设计课

第三阶段

使用自训练的Stable Diiffusion的图像生成模型，结合自己的方案和LOD 1（Level of Detail 1）模型得到海量参考图

@素履以往：杨思佳 张子涵 张诗崎 蒋言 北交大TOD设计课

@AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

第四阶段

使用 Rhino + D5 + Indesign等工作流 完成方案深化，出图，排版

@AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

@风帆：田仁青 江超函 北交大TOD设计课

@素履以往：杨思佳 张子涵 张诗崎 蒋言 北交大TOD设计课

05 各组成果展示

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作品名称：

AI2040-LCIN（Low attitude economy，Community，Integrated，Network）

Ⅰ

@AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

作品介绍：

@AI2040：LCIN 白珈铭 程良睿 葛铮 董沛轩 北交大TOD设计课

我们通过先进的AI大语言模型和AI作图技术，提出了一个创新的城市空中交通系统（UAM）。这一策略不仅基于无人机技术的突破，还超越了传统的TOD策略，从更广阔的视角审视城市交通和空间布局。我们的目标是解决城市交通的局限，让居民轻松到达城市各个角落。此外，我们设计了社区电容器（LCIN）系统，通过多种技术手段促进城市各区域的协调发展，避免无序扩张，提升城市的韧性和均衡发展。

作者介绍&课程收获：

白珈铭

喜欢打羽毛球，

喜欢设计渲染，善于尝试新事物

在这次课程中，我深刻体会到了人工智能在设计领域的强大潜力。通过AI辅助，我不仅提升了设计效率，还拓宽了创意思维。AI工具帮助我快速生成设计方案、分析数据、优化结构，并预测建筑性能，使我对建筑的可持续性、功能性和美学有了更深入的理解。同时，我学会了如何与AI合作，使其成为设计过程中的得力助手。这段经历对我的未来职业生涯产生了积极影响，我期待将这些技能应用到更多创新项目中。

董沛轩

喜欢建筑设计，乐于学习新东西，
善于建模、参数化设计、AI技术相关等

在课程中，我学会了训练AI大语言模型，使其提供专业、精准的回答，同时在AI作图技术方面取得显著进步，能够更高效地进行视觉表达。我深入学习了城市策略设计原则，理解了如何通过精心规划实现城市的可持续发展。我认识到，从全局角度综合考虑经济、社会、环境等因素是改变城市的关键。此外，我学会了在改进前人策略前，必须全面理解其核心内容和思想，以提出切实可行的改进方案，使理论更加完善，贴近现实需求。总之，这个课程不仅提升了我的专业技能，也拓宽了视野，让我对城市规划和建筑设计有了更深刻的理解。

程良睿

形式主义至上的概设建模选手，
喜欢小动物如蚱蜢、袋鼠、瓢虫

AI在逻辑生成和提供设计切入视角方面有天然优势，能够从非传统的视角考虑通常被忽视的细节，为建筑设计提供多元化的参与点。未来，AI将更多地融入行业中，我们需要从如何利用AI辅助设计转变为寻找建筑人在设计全环节中的定位与角色。

葛铮

喜欢虚拟的，不切实际的、
不为人所理解的东西成为现实

当AI出现时，建筑行业迎来了一次洗礼，但经过这次课程设计，我认为AI推动了设计师的想象力。建筑设计需要预见性，但我们很少能准确预知未来的设计。AI的出现使许多天马行空的想象力借助建筑师的笔绘成为现实，这令我深受感动。

Ⅱ

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作品名称：素履以往

@素履以往：杨思佳 张子涵 张诗崎 蒋言 北交大TOD设计课

作品介绍：

素履以往：杨思佳 张子涵 张诗崎 蒋言 北交大TOD设计课

本方案旨在强调建筑与人、人与自然的和谐共生，及将高铁站与城市空间有机融合，实现站与周边一体化发展。通过与AI协同设计，城市设计层面上，注重南北向流线的居民生活功能需求和东西向的办公人群需求，进而设计功能分区；为进一步唤醒高铁站活力、更好地服务周边居民、提升换乘效率，我们将慢行系统与车行系统分离，以周边地块出入口为控制点生成空中慢行天桥，改善居民慢行体验；并通过公共节点与高铁站空间，基于桥的控制线，设计与空中步道连接的空中平台，并辅以菜市场、文化展示、二手市集、社区服务点、活动广场、露营绿地等便民功能，增强桥和平台活力，进一步促进高铁站与居民的融合。

作者介绍&课程收获：

杨思佳

处女座istp，热爱生活

这次的人机协同的站城融合设计课程给我带来了深刻的启发和收获。在课程中，我们不仅学习了AI的基础理论和技术，还通过亲身实践，体验了如何将AI应用于建筑设计的过程。最让我印象深刻的是AI在设计生成和优化方面的强大功能，它不仅能快速生成多种设计方案，还能根据不同的参数进行优化，极大地提高了设计效率和创新性。这门课程让我看到了AI在建筑领域的广阔前景，也激发了我对未来智能建筑设计的浓厚兴趣。

张子涵

来自河南周口，喜欢绿色的infp

我觉得本次人机协同的站城融合设计课程主要是让我对AI与建筑的交互工作方式有了一定了解，在设计过程中，我知道了哪些是AI完全可以帮助我们做的，如给我们提供一些天马行空的灵感；也了解到AI的局限性，在技术图纸上AI目前能给出的帮助微乎其微。期待以后建筑与AI领域更好地结合。

张诗崎

来自辽宁抚顺，是一名建筑专业的学生

在本次基于AI的站城融合设计学习中，我不但对于中小型高铁枢纽的站城融合设计有了更深入的了解，更对AI协同设计有了基础的了解和尝试。本次设计中使用了chatgpt、SD等多种AI软件辅助设计，并对此设计有一定程度的帮助。

蒋言

喜欢骑车、拍照

通过这次课，我了解了ai在设计上的辅助作用：如在设计灵感阶段，询问ai像chatgpt、tod-gpt等生成方案提纲以避免自己思维不够完善；在设计深化阶段，用SD等生成意向图为自己提供新思路。同时ai在设计上的发挥仍受技术限制，许多决策和灵感仍需建筑师本人提出，重复繁琐的工作如排平面等仍需建筑师本人完成。

Ⅲ

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作品名称：Center

@Center: 吴佳奇 北交大TOD设计课

我从石家庄目前城市空间结构单一的问题出发，明确了本次站城融合设计城市客厅和多心中发展的概念核心。
我在城市界面与站房界面的功能衔接上进行创新性探索，设置站城融合的城市客厅，叠合了交通换乘核心，并与铁路站房在多个层面上进行串联。充满活力的城市客厅将交通换乘功能叠加在一起，形成导向明晰的交通换乘中心。

作者介绍&课程收获：

吴佳奇

来自建筑2002班，

兴趣爱好广泛，积极乐观向上

通过本次课程，我了解了⼈⼯智能与⼤模型基本原理，也学会了使⽤Stable Diffusion之类的⼈⼯智能⼯具辅助建筑设计。同时，在设计的过程中，我也不断探究和学习AI辅助⼯具在建筑学中的运⽤，并学会了使用这些AI辅助工具帮助自己寻找灵感和提高效率，对我的建筑设计生涯很有帮助。

Ⅳ

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作品名称：风帆

@风帆：田仁青 江超函 北交大TOD设计课

作品介绍：

@风帆：田仁青 江超函 北交大TOD设计课

与AI沟通后选择了主题式的城市设计，将我们的场地分为医药和情绪两大主题园区，以吸引青年。主题园区间运用人行廊桥链接各设计节点。使用超大平台连接两个主题园区，聚合高铁站和商业、娱乐、科创等功能，将高铁站变成了一个青年化的城市功能聚合体。

作者介绍&课程收获：

江超函

enfp

"被建模和渲染逼疯的小姐姐一枚"

第一次AI全流程参与的课设，切实感受到了AI的强大，能够提供一些有效的解决方案和灵感启发，如给了我们主题式设计的设计建议和DNA双螺旋等形体思考，搜集整合信息的能力也很强大。尤其是经过特定场景下的不断训练后，给出的建议会更专业，甚至可以编写SD的prompt。关于图生图软件，感觉还不能与设计师描述很贴合，可能在建筑领域的应用需要更加专业化吧

田仁青

喜欢睡觉，不喜欢画图，
喜欢上天，不喜欢下地，喜欢发疯，不喜欢作业

首先是第一次全流程使用AI参与设计，AI给出的回答中会有很多我们不太思考到的角度。我们在这个过程中节省了很多自己去翻资料和案例的时间，它给我们的案例也是基本符合我们的需求，不用我们海量挑选。比较惊喜的是，它可以根据现有的一些案例总结功能比例数据。

06 预告~

ARCH-GPT

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我们正在训练更加通用的建筑学的开源大语言模型: Arch-GPT

Arch-GPT : 一个基于建筑学知识的开源大语言模型 —— 设计，法规，工作流，理论

github地址：github.com/liqiwei2020/ArchGPT

内测即将开始~敬请期待

完结，撒花

*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 

课程助教/资料整理：北京交通大学 建艺学院 张子涵

你对AI辅助建筑设计教学进入学院课程怎么看？

你所在的建筑学院有开设AI课程吗？

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