AIGC赋能规划设计院应用探索124
1、应用背景 随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能AIGC（Artificial IntelligenceGenerated Content）技术在多个领域展现出其强大的应用潜力。规划设计院作为城市发展和建设项目的核心部门，面临着日益增长的数据处理和设计创新需求。本文以飞时达在AIGC应用方面做的一些探索实践为基础，探讨AIGC技术在规划设计院的数智应用，分析其在提高设计效率、优化决策流程以及增强用户体验方面的潜力和前景。 2、技术概述 AIGC即人工智能生成内容技术，是一种利用机器学习算法生成文本、图像、音频和视频等内容的技术。它通过模拟人类的创造过程，实现自动化的内容生产，从而提高生产效率和创新能力。AIGC技术的核心包括自然语言处理、计算机视觉和深度学习等。
AIGC具有自动化（AIGC技术能够自动化内容生成过程，减少人工干预，提高效率）、创新性（通过算法生成的内容往往具有新颖性，能够为设计提供新的灵感）、可定制性（用户可以根据需求调整AIGC模型的参数，生成符合特定要求的内容）、交互性（AIGC技术可以与用户进行交互，根据反馈不断优化生成的内容）等特点优势。 3、基础底座构建 3.1 AIGC在规划设计院主流应用方向 规划设计院在进行国土空间规划编制、城市规划设计、建筑设计和景观设计等工作时，需要大量数据支撑，需要创意设计理念，需要快速出设计效果图、设计成果图，需要大数据决策支撑和空间可视化效果。从应用层面实现角度，大概可以列出的应用场景包括： 1、设计方案智能生成 AIGC技术在规划设计院的首要应用是自动化设计方案生成。通过输入项目的基本参数和设计要求，AIGC模型能够快速生成多个设计方案供设计师选择和进一步优化。这些方案不仅能够满足功能需求，还能在风格和形式上展现出多样性。 2、数据分析与可视化 规划设计院需要处理和分析大量的地理信息、人口统计数据、交通流量等。AIGC技术可以针对这些数据辅助进行的自主的智能分析，并将结果以图形或图表的形式直观呈现，帮助设计师和决策者更好地理解数据背后的含义。 3、智能决策支持 在规划设计过程中，智能决策支持系统可以利用AIGC技术提供的建议，辅助决策者在多个设计方案中做出选择。系统可以根据项目目标、预算限制、环境影响等因素，评估各个方案的优劣，并提出推荐意见。 涉及到更为广泛的规划、建筑、景观、城市空间形态、城市更新等不同业务专业层面，大模型技术还可以应用到规划设计院更多的业务场景。当下的AI大模型场景应用，是面向未来的一种蓄力和能力储备，目前还处在从从量变到质变的过程中。 3.2 建立大模型基础底座 飞时达在规划设计行业近20年的业务技术积累，提出搭建以AIGC为核心的大模型基础底座，以训练做能力支撑，提供MAAS模型即服务能力，扩展规划设计行业的4项应用，具体包括：
大模型基础底座以训练为基础支撑，在基础设施、存储和硬件算力性能的支撑下，搭建在已有基础大模型下的训练机制，迭代训练，进行业务演化推进，对文本、图片、视频、视觉、语音、多模态进行不断的训练编排； 提供MAAS大模型即服务能力，以模型为核心提供服务，把模型作为重要的生产元素，围绕模型的生命周期设计产品和技术，从模型的开发入手，包括数据处理、特征工程、模型的训练和调优、模型的服务等，提供各种各样的产品和技术； 形成适应规划设计院的应用体系，从规划编制设计、规划管理应用、规划实施评估、规划咨询决策、规划协同创新等方面进行大模型技术赋能； 提供规范化能力，包括大模型生成的各种伦理、安全、标准和合规能力，作为整个底座的规范化支撑。 4、业务应用探索 4.1 一体化AI智能设计 以文生图、文生模型、图生图为核心AIGC生成，通过集成StableDiffusion、Midjourney等为主文生图模型，打造专业的AIGC智能设计工具，支持Kohya、Kora等模型训练，提供AI生图、AI辅助设计、模型训练、模型管理等全景能力。 1、流程化智能设计 传统设计流程在设计阶段需要人力手工进行绘图设计，受经验和水平限制，往往达不到需求。优化传统的设计流程，在核心设计阶段，以大数据做设计构思，以AIGC做设计辅助生成，减少工作量，提高效率，赋能设计提升。以融入专业规划知识的预料进行标注训练，对图形图像、文本进行模型再学习，通过Embeding\Lora\Kora等训练工具进行深入学习，让设计更符合当前伦理设计。
AI辅助设计 2、应用场景案例——规划方案对比方案示意图生成 1）方案对比示意图AIGC生成 提供三维模型上传到平台，可以对三维模型进行多屏对比，同时基于三维模型在三维场景下实现方案示意图生成，对当前方案进行智能对比分析。
方案生成 2）提供不同大模型模式下的规划化示意图生成 平台进行模型管理，对模型进行训练微调，适应业务场景，在多种不同应用场景下生成相应的示意效果图，支持中文生成，生成结果可管理。
规划成图 4.2 增强规划编制管理 规划编制管理包括各种项目资料管理、项目管理审批、项目生成对比、项目评估优化等，在整个全流程过程中，对知识资源本身进行管理、挖掘、提取分析，对数据要素的资产化管理也越来越迫切，当前行业的已有很多做了知识问答、知识管理、知识图谱类的产品应用，具备在规划管理领域的大模型知识管理专家系统已成了必备品。其中项目资产管理常见的应用场景有：
当前使用LangChain+RAG+大模型来搭建私有知识管理系统，LangChain是一个用于开发LLM大模型的应用框架，RAG知识增强检索将语言模型（LLM）与检索模块结合起来，使其能够利用外部知识源的信息，通过对文档进行分割分组，进行向量存储，对向量数据库进行关联查询优化，实现文本问答，追根溯源。 1、应用场景案例——知识问答和知识增强检索 利用ChatGLM-3B/ChatGLM-6B /通义千问/文心一言等开源文本大模型作为基础底座，搭建一种通用的知识问答知识管理应用和基于文档资源管理的文档增强检索应用。 可以根据自己上传的文档在自己建立的知识库下面进行知识问答，具体功能场景主要有资料查找定位、业务查询、资料整合等，适合规划设计管理、国土空间规划等有强项目资源管理的业务。
知识库知识问答 已有的文档管理系统进一步做知识增强检索，对已有文档加上“挖掘机”进行知识切片，实现增强混合检索。
知识库增强检索 2、应用场景案例——城市建筑批量设计 基于生成对抗网络GANS和变分自编码器（VAEs）提供了训练对抗机制，构建训练集进行迭代训练，在不同参数的约束下进行规则约束自检，从而精确生成需要的图像，对图像进行图矢转换和三维建模，实现批量城市编制设计，典型用在建筑强排设计等。使用生成对抗网络GANS进行批量生成，具体过程： 1）训练数据集制作 按分类和参数性质进行训练数据集制作，按建筑高层、多层、底层，按容积率等，当前国内大部分城市有建筑物的数据，使用GIS软件处理出相关的图片集来作为基础训练集合； 2）单元\建筑GANS模型构造训练 按GAN的构造方式，构造生成、对抗、损失函数，使用pytorch对训练的数据进行GANS模型构建，输入轮廓图像，输出训练平面图。进行迭代批量学习训练，主要原理是生成“真实”图像，对抗判别真实和虚假图像，进行损失函数权重调整，多次调优和训练，从而达到趋近真实的数据。 3）批量生成及图矢转换到三维建模可视化 根据输入参数批量生成，对生成的平面图，根据约束规则获取像素的灰度值，依据值形成楼层层高，依据图的轮廓转换成矢量图形，在三维设计环境中，使用SDK或API进行三维建模可视化，可以增加纹理贴图实现。 4）批量设计城市分析 城市批量生成的方案进行方案对比、日照分析、天际线分析、控高分析等三维分析功能，辅助编制城市设计，形成设计方案和辅助决策。 4.3 规划咨询决策 规划行业中当前基于大数据、GIS、业务应用联合开发的智能决策应用有很多，大部分是从传统大数据、GIS空间可视化角度进行算法实现，基于大模型的智能AI实现规划咨询辅助决策将是一个必经的趋势，人工智能的大潮流势不可挡。 业务实现的核心是在大模型基础底座的支撑下，封装业务大模型，不断的进行业务知识微调训练和迭代，开发业务功能操作算子，封装接口，包括使用sql生成和代码生成自动执行实现功能，实现应用场景。 1、应用场景案例——大模型数智管家 基于知识推理训练微调，按不同业务进行知识发现，实现业务交互及数据可视化呈现，进行业务智能办公、数智分析等应用，主要功能包括文本生成业务决策分析、图表自动生成、数据分析呈现等。
txttosql生成分析 2、应用场景案例——智能办公 针对业务的各种政策、规范、文件、标准，种类比较繁多，有本地的，有网络的，有当前会议草稿的，使用大模型AIGC实现智能办公场景。当前主要有3个模块，智能文档主要是对文档、网页、文本等进行摘要、强化分析检索，快速定位分析查找；智能写作实现对各类办公文档、记事、模板、PPT、报告等的快速生成，按分类进行快速生成整理；智能加强则是对日常办公进行文本加强、润色、摘要提取、续写、批改查重等。
智能文档生成 文本快速总结缩写。
智能办公 4.4 规划协同创新 大模型技术在飞速发展，规划行业也亟需创新赋能，以AI Agent为代表的智能体技术作为2024年的宠儿应声发展，日渐成熟。业界称AI Agent是AIGC最后的杀手锏，规划发展离不开AIGC的深度融合。 AI Agent智能体是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。 行业大模型遍地开花，在AI Agent智能体应用上，OpenAI的GPTs构建平台GPT builder，百度千帆APPBuilder，阿里百炼智能体等，全球有近上百个AI智能体平台，国内也有几十个智能体平台，AI Agent智能体是企业发展的大主流方向，目前AI Agent构建平台有两种Agent构建形式：Prompt与插件结合的方式和基于workflow的工作流构建方式。 在规划设计方面，大模型人工智能技术支撑的规划设计信息化，很可能有这样的场景——画图王：本身作为一个智能体，能独立思考，针对客户的业务需求，独立设计画图出图，独立写报告写文案，独立进行数据分析制图，能单独完成1个设计师甚至一组设计师的事情。 在城市设计协同方面，可以自动实现辅助生成式设计、诊断、推演，进行方案权衡对比；可以实现空间句法分析，自动理解城市空间结构，优化城市街道网络空间设计；可以实现AIGP智能规划系统，用智能体技术封装实现多套已有AI辅助规划设计技术工具，扩展延伸自定义的新AI工具； AI智能体技术为国土空间规划、城市规划带来了新的技术创新突破，围绕人工智能技术进一步优化创新空间。 5、总结展望 本文从规划设计行业的角度探索了大模型AIGC赋能规划编制设计的应用，提出搭建规划设计院大模型基础底座，阐述了AIGC在规划设计中的主流应用方向，根据大模型基础底座分别从4个方面进行探索实现，结合本司已有的相关实践进行了初步应用实现，对行业深化大模型AIGC行业应用做探讨研究。 |
