生成式人工智能风景园林设计辅助的情境建模与应用边界

摘要

【目的】为探讨生成式人工智能在风景园林设计辅助中的适用情境及其作用边界，构建“知识本体-决策情境”耦合框架，并基于私有化检索增强生成（RAG）技术建立人机协同辅助系统。【方法】将风景园林领域知识划分为规范约束、工程经验与事实性数据3类本体，将设计决策过程映射为规范校核型、方案推导型与概念构思型3类认知情境，开展量化对比试验与统计分析。【结果】生成式人工智能效能呈现显著的情境依赖性：规范校核型情境下合规度极高；方案推导型情境下策略整合最为均衡；概念构思情境下创意发散与刚性规范发生语义冲突，具两面性特征。【结论】大模型在风景园林领域的落地应建立知识本体与设计认知的精准匹配。在不同设计阶段实施差异化的知识注入，不仅确立了可追溯的人机协同框架，也明晰了人工智能的角色边界。为行业数字化转型提供了标准路径，未来可进一步向多智能体协作延伸。

关键词

风景园林设计决策 / 生成式人工智能 / 情境建模 / 检索增强生成 / 人机协同