Computational Design, Generative Urban Design and Urban AI

多模态大模型驱动的住区更新设计方法研究 (申请清华大学工学硕士学位论文 ) 培养单位 ：建筑学院学科 ：城乡规划学研究生 ：夏俊豪指导教师 ：龙瀛教授二〇二六年五月多模态大模型驱动的住区更新设计方法研究夏俊豪 Design Methods for Renewal of Residential Areas Using Multimodal Large Language Models Thesis submitted to Tsinghua University in partial fulfillment of the requirement for the degree of Master of Science in Urban and Rural Planning by Xia Junhao Thesis Supervisor: Professor Long Ying May, 2026 学位论文公开评阅人和答辩委员会名单公开评阅人名单党安荣教授清华大学杨滔副教授清华大学答辩委员会名单主席武廷海教授清华大学委员龙瀛教授清华大学刘宛副教授清华大学杨滔副教授清华大学来源副教授清华大学秘书卢培骏助理研究员清华大学关于学位论文使用授权的说明本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 清华大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（2）为教学和科研目的， 学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、 资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容； （3）根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》及上级教育主管部门具体要求，向国家图书馆报送相应的学位论文。 本人保证遵守上述规定。 作者签名：____________ 导师签名：____________ 日期：____________ 日期：____________

This study explores the inductive ability of large language models to large-scale unstructured text-image information, and through the framework of "systematic collection — inductive design methods of multi-scale design methods – deduction of the effectiveness of design methods", it proposes a path to build a system of future community design methods based large language models. First, it systematically collects residential design cases, then uses large language models to obtain structured information of cases, and screens future communities, extracts fine-grained design methods their effects of cases, and integrates them. Finally, through the multi-modal understanding ability of large language models, the design methods are matched with case images, and finally a future design method system covering 13 types and 208 items including planning scale community interface, building layout, building form, functional layout, landscape design, public space design, design, etc. and architectural and detailed scale plane and streamline design, facade design, interior design, structure and construction, spatial comfort design and architectural materials are formed. Further of the application frequency of design methods is used to insight into the usage rules in order to explore a new paradigm for the construction of the design method system and to provide practical guidance for design of future communities..

【目的】生成式人工智能 （generative artificial intelligence, GAI）正深度介入城市设计流程 ，为复杂任务建构 、多角色参与 、高效生成提供技术支持 。本研究旨在识别 GAI 在城市设计中的主要应用类型与介入机制 ，分析其演化趋势与典型特征 ，并对关键技术挑战与未来研究方向进行梳理 。【方法】通过系统检索近 10 年中英文主流数据库中的代表性研究与案例 ，纳入 125 篇与 GAI 及城市设计交叉相关的文献，构建“GAI 技术类型 ×城市设计任务阶段 ”的分析框架 ，将模型划分为图像驱动 、语言驱动 、结构驱动与反馈优化 4 类，任务阶段划分为前期分析 、方案生成 、评估优化与决策 、效果表达 ，并结合设计思维理论 ，采用技术接受模型 （technology acceptance model, TAM）作为描述性分析视角 ，梳理不同模型在感知有用性 /感知易用性上的表现与介入逻辑差异 。【结果】研究发现 ，GAI 已广泛嵌入城市设计各阶段任务流程 ，不同类型模型在多阶段任务中形成了协同耦合机制 。图像驱动模型因其直观性与易用性被最早采纳 ，语言、结构与反馈优化模型在策略建构 、规则嵌入与多目标优化中展现出更大潜力 ，但整体应用仍不均衡 。模型组合 、跨模态协同与过程迭代呈上升态势 ，不同模型间感知有用性与易用性的差异影响其应用比例 。【结论】当前多数 GAI 模型仍以过程式组合为主 ，尚未具备生成式智能的逻辑建构能力，在城市设计中的作用主要体现为任务响应与辅助生成 。模型可控性差 、可解释性不足与地域数据适应性不强是制约其广泛应用的核心瓶颈 。未来研究应聚焦于构建结构化的本土设计数据体系 、增强模型的控制透明机制与跨模型协同能力 ，推动 GAI 从工具型介入向设计逻辑深度参与者演进 。

This output forms part of the Beijing City Lab research direction on Computational Design, Generative Urban Design and Urban AI. Download the publication below.

6 学术沙龙 ACADEMIC SALON 计算性设计赋能人居环境营造 COMPUTATIONAL DESIGN ENRICH THE METHODS OF CREATING THE HABITAT ENVIRONMENT 孙澄袁烽陈自明龙瀛郭茂祖钟华颖王佳郭文波林再国嘉宾孙澄国家级高层次人才，哈尔滨工业大学建筑学院院长、深圳国际设计学院院长、教授、博士生导师袁烽同济大学建筑与城市规划学院副院长、教授、博士生导师陈自明中国中元国际工程有限公司执行总建筑师、创新建筑研究中心主任龙瀛清华大学建筑学院副教授、博士生导师，清华大学生态规划与绿色建筑教育部重点实验室副主任郭茂祖北京建筑大学电气与信息工程学院院长、教授、博士生导师钟华颖南京大学建筑与城市规划学院副研究员，南京大学建筑规划设计研究院有限公司副总建筑师王佳北京建筑大学教授，北京建筑大学建筑大脑研究院常务副院长，盈嘉互联科技有限公司创始人郭文波香港华艺设计顾问（深圳）有限公司副总经理、设计总监，深圳市华壹装饰科技设计工程有限公司总经理林再国 AIR-CoLAB Studio主持建筑师主办 ：《当代建筑》编辑部时间 ： 2022 年5月5日地点 ： 黑龙江省哈尔滨市 CA 2022/06 当代建筑 7 孙澄：第四次工业革命带来的思维转变和技术革新，正深刻地影响着城市与建筑设计领域 ，并引领着一场数字化转型与信息化升级 。根植于计算机科学，依托人工智能时代算力、算法与算据的长足进步，计算性设计思维已成为解决当代复杂工程设计问题的重要思想 ，而先进的计算机技术和数字化工具也正改变着当代建筑设计与建造模式。 特别是在过去的5到10年间，大数据为人居环境复杂性提供了新的注解 ，综合应用机器学习 、 深度学习 、人工神经网络等方法与技术 ，创新建筑设计思维与理论 。在这一背景下 ，“计算”开始越来越多地介入到设计前端的创造性思维中 ， 并成为建筑师制定设计决策的有力支撑 。建筑师可以利用计算解决多性能权衡考虑下的复杂建筑创作难题 。由此，计算性设计向建筑教育工作提出了新的挑战 ： 面对汹涌而来的数字化浪潮，应该怎样顺应潮流 ，并及时做出调整，完善学科建设，以培养出面向未来的建筑设计人才？ 要回答好这一问题 ，我们首先需要建立对于计算性设计的正确认知 。在数字技术迅速崛起和专业精细化分工的时代语境下 ，计算为我们提供了一种新的创作方式 ，通过算法组织设计数据 ， 通过规则逻辑生成设计方案并优化其性能 。既有建筑设计中对建造标准化的限制已大幅拓展 ，多样化的建筑设计方案均能得以实现 。为了更加科学合理地分析 、处理、解决复杂的建筑问题 ，我们往往需要借助数字技术来完成信息集成 、性能模拟、生成优化 、智慧建造等各个环节 ，以协同辅助建筑全生命周期的整个流程 。未来，随着元宇宙、数字孪生技术的进一步发展和成熟 ，超越物理限制的虚拟建筑探索将会为建筑师提供更多的发挥空间 ，其与物质实体的交互协同也将碰撞出新的灵感火花。 在这一背景下 ，面对当下建筑发展的关键时刻，数据信息已经可以借由计算机工具变成物质实体，建筑教育也需要以更加开放的姿态探索新的教学范式 ，引导学生掌握 、运用并创造工具 。 因此，为了更好地应对建筑设计教育面对的新挑战，我们牵头组建了教育部建筑数字化设计课程群虚拟教研室 ，希望能够汇集建筑设计教育数字化优质课程资源 ，打破地域界限，以“新理念 、 新模式 、新质量 、新方法 、新内容 ”为核心，顺应计算性设计发展趋势 ，优化传统建筑设计课程群，改革设计类课程教学范式 。

126 WA 2021/04 改进建筑60秒|Sixty Second Idea to Improve Architecture 改进建筑60秒 Sixty Second Idea to Improve Architecture 栏目主持：叶扬我们仿效BBC的广播节目“60秒改进世界”（Sixty Second Idea to Improve the World ） 推出了“改进建筑 60秒”栏目，每期将在世界范围内采访两位人物，请他们就建筑、 城市、景观、技术等相关问题在 60秒的时间里讲出一个或两个有启发性、批判性甚至有争议性的观点。本栏目如实记录了他们的话，采访所拍摄的视频将会出现在我们的相关网页上。所述观点只代表嘉宾本人，与本杂志立场无关。 由于现代通讯工具的普及，现代社会中人和人之间的交流、联系越来越方便、及时。这种方便和及时仿佛拉近了人们之间时空的距离，但缺少人和人之间面对面的交流，所以隔阂其实是越来越深的。同时，城市化进程不断加快， 使得大部分城市建设注重速度，忽略了对共享空间的关注。千篇一律、廉价复制的建筑在我们身边层出不穷，不仅严重影响了建筑形式的创新和发展，也降低了人们交流的欲望。单个建筑的休闲空间如庭院、休息厅等可以强调个性化设计的吸引力 ； 建筑群体间的公共共享空间如广场、街道等可以强调不同建筑单体的功能互补和共享，扩大建筑的空间面积 ； 建筑空间的细节往往也是共享与社交属性的集中体现，如尺度、高差、材料、墙体等方面，体现创造性和丰富性的同时也是兼具人性化的设计。建筑是人们生活、生产、交流的场所。除了功能性以外，现代建筑更应注重人的行为和建筑空间之间的关联性，建筑所具有的共享交流属性可以汇聚人群，使大家自发地使用建筑的共享空间，自发地在建筑环境与他人产生互动，打破城市和建筑设计之间的冷漠，实现人的行为和空间的良性互动。 蒋应红上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司总经理 JIANG Yinghong Managing Director, Shanghai Urban Construction Design & Research Institute (Group) Co., Ltd. 众所周知，我们正在经历的是第四次科技革命 / 工业革命，其中最为代表性的颠覆性技术，包括大数据、云计算、人工智能、物联网、穿戴式设备等， 都对我们个人的生活和城市的空间产生了深刻的影响。过去的几年，我们实验室特别关注空间干预如何和科技耦合，特别是科技图层。室内空间或室外的城市公共空间、开放空间，传统上以物质的维度来描述，如尺寸、形状、关系和布局，室内设计、建筑设计、城市设计等主要的路径是空间干预，我一直在思考的是，未来的科技的要素如何与我们的空间设计耦合，路径无外乎 3 种 ： 第一种路径，把物联网或者传感设备植入到室内外空间，让空间有生命，使之有机会变得更为灵活、具有更好的交互性，作为对比，如现在有些保温杯有温度传感设备，能够显示水的温度，不至于保温杯喝起水来烫嘴 ； 第二种路径，以软件连接的形式——开发 App、小程序或者所谓的中台大脑——来增加人与空间的互动，促进空间与空间的联系，让空间呈现出更多可能 ； 第三种路径是所谓的数字孪生，让物质的空间有一个线上或数字的拷贝。总体上，3 种路径作为科技的图层，最终的目标是改善或者提高空间的社会、经济、环境、低碳等方面的效能。当下在国际上也有一些知名的未来城市方面的探索，非常主动地把科技图层投入到面向未来的空间设计之中，比如说加拿大多伦多的 Sidewalk 项目，还有日本的编织城市。

] 以互联网产业化和工业智慧化为标志、以技术融合为主要特征的第四次工业革命正以一系列颠覆性新兴技术特别是信息通信技术 (ICTs) 深刻地影响和改变着人们所居住的城市。传统的设计手法如空间干预，已不能完全满足人们对日常生活空间的需求。在此背景下，文章提出“空间干预、场所营造与数字创新”这一面向未来的设计理念，旨在探索融合 ICTs 的设计手法，塑造高品质人居环境，提升和丰富城市的日常生活。文章将从概念内涵、整体流程、应用场景及特点、相关案例等角度，阐述对数字创新手段融入传统空间干预与场所营造中的认识和思考，旨在为更智慧、更人性化、更具弹性的城市空间设计提供参考。 [

The burst of urban big data has deepened people’s perception of urban context. However, the construction of smart-city infrastructure and urban sensors implies the opportunity of delicate depiction of existing situation and post-positioned feedback of the implementation of planning and design. The online platform not only vividly displays various city information, but also creates the channel for feedback of new demands of urban life, and facilitates the interaction of the roles and stakeholders. This paper proposes the framework of self-feedback urban design based on urban sensors and online platform. Firstly, it introduces the workflow, data inventory, urban sensor category, online platform modules and application scenarios. Secondly, this methodology is applied to urban design of Hengfu historical district in Shanghai, with a comprehensive online platform combining the modules of slow-traffic data collection and analysis platform, human observational data platform, human activity track platform, design and project display platform, public participation platform, spatial interaction carpet platform. At last, the opportunities and challenges of this self-feedback urban design methodology are further discussed. 关键词： 数据增强设计 ； 城市传感器 ； 在线平台 ； 空间干预 ； 上海衡复历史街区