人工智能（AI）算法在风景园林规划设计中的演进与适配

摘要

人工智能（AI）技术的迅猛迭代正推动风景园林规划设计由经验驱动走向算法赋能。伴随从早期专家系统到当下生成式人工智能的演进，AI在应对复杂风景园林问题时，其潜力与优势日益凸显。本文依托国内外文献与行业实践，以“识别、优化、生成、理解”4条能力主线，梳理各算法在场地分析评价、方案设计、效果表达及知识管理中的发展历程、应用现状与适配性。生成式算法，尤其是人工智能生成内容（AIGC），在方案设计与快速渲染方面适用性高；判别式与优化算法则在评估与优化环节具备优势。然而，AI仍难以应对场地独特性、定性因素量化、动态系统模拟、复杂人类体验与审美、高精度方案生成及数据获取等核心难题。AI的介入不仅重塑了传统设计流程，也加剧了“算法、议题、设计师”之间的张力：算法黑箱使控制权和设计责任难以明确，技术迭代速度快于设计师知识更新，风景园林专用数据集稀缺，极速生成削弱设计师的深度思考，并促使设计师从执行者转变为引导者、整合者和判断者。未来需从技术、问题约束与设计师能动性这3方面协同发力：技术层面强化AIGC、多模态与混合智能系统，发展可解释AI与AI智能体，提升决策透明度与可控性，促进人机信任下的高效共创；问题约束层面整合规划设计算法，运用小样本优化、知识增强等手段提高AI对风景园林问题的适应性；设计师能动性层面突出其核心价值，合理分配AI与设计师任务，构建涵盖地方性知识与公众感知的共享数据库，推进风景园林教育体系改革，拓展能力认知与行业标准建设。

关键词

人工智能(AI) / 风景园林 / 判别式算法 / 生成式算法 / 神经网络模型 / 人机协同