何宛余：人机协作会让设计工作更高效

深圳小库科技创始人、CEO何宛余

采访背景：

成立仅两年的“深圳小库科技”开始在建筑界崭露头角，被越来越多人所了解。这个由不同领域的年轻专家组成的科技公司，有着颠覆建筑行业的伟大创新梦。他们研发出了世界上首款在实际建筑应用层面实现人工智能（AI）的SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）系统——人工智能建筑师小库。这一产品据说可以把耗时数十小时的设计时间压缩到几秒，同时把错误率降低99%以上，极大幅度地缩减了建筑师的工作周期、降低了建筑师的劳动强度。小库科技的创始人、CEO何宛余充满热情和理想，似乎励志要打造建筑界的“阿尔法狗”。究竟“人工智能建筑师小库”如何运作、适合何种设计，让我们走近何宛余，听她为我们详细讲述。

采访嘉宾：深圳小库科技创始人、CEO何宛余

对话：

建筑畅言网：您是如何从建筑设计师跨越到现在这个领域（科技公司CEO）的？能否为我们简单介绍一下您和您领导的小库科技团队？

何宛余：2007年我还在荷兰贝尔拉格建筑学院求学时，就已经开始有意识地学习新技术。当时我也关注到现在很多大热技术的雏形，包括AI的机器学习，AR、VR也初现爆发端倪。

我属于好奇心很强的人，面对新出现的技术我会很想要探究其能对自己所处行业带来的积极影响。所以决定硕士课题的时候，我选择了Peter Trummer指导的Associative Design（关联式设计）方向，主要探讨建筑/城市设计与计算机的跨界结合。当时的研究从设计角度入手，并结合了相关的一系列计算机编程和算法等。

毕业之后我在OMA工作，虽然比较少有机会使用新技术，但库哈斯对时代的判断，以及对新技术的关注也极大程度的影响了我。后来在和小库的另一位联合创始人杨小荻和合作的设计竞赛中，开始尝试编写软件来辅助设计。最终项目纷纷中标让我们看到了可能性。接下来的几年中，我们不断对其优化、探索更多应用的可能。期间也走过一些弯路，最后发现还是与人工智能、大数据的结合会是更合适和正确的方向。为了能让在地产、设计院等不同机构的设计师都能从大量繁杂的重复性工作中解放出来，发挥创造力，我们决定要将这套系统做成大家都能使用的产品。

所以在2016年年中，小库科技正式成立，并迅速开展了产品研发的一系列准备工作，包括找到我们的技术合伙人李春（现出任小库的CTO）。之后我们在技术上做了大量优化和迭代，将原来的单机版软件转变成云端的人工智能设计云平台。

现在小库的团队主要由资深建筑师、Google背景资深工程师、跨界设计师、AI科学家、数学家等拥有出色教育和工作背景的行业专家组成。

建筑畅言网：听说您还写过科幻小说，能否谈谈您的这个业余爱好？

何宛余：科幻，是基于科学的幻想，它是Science+Fiction。它不是白日梦或不切实际的幻想，而是有理性基础的对未来的预言和展望。科幻是科学的翅膀，我们的世界需要科幻，如果没有有趣的科幻故事的吸引，这个世界可能会少许多科学探索。很多科幻作品里的想象在科技的努力下已经变成了现实，比如1999年《黑客帝国》里的智能眼镜和1985年《回到未来》里的飞行汽车。

我从小一直很喜欢科幻的东西，并乐于去思考想象和现实的差距，思索实现的可能。我认为这归结于我们用什么方式表达自己。传统的建筑师、规划师可能更倾向于图纸、三维模型等形式，但是我认为表达的方式是不受限的。个体表达思想时，可以用建筑图纸，可以用文字，甚至也可以用代码去表述。多种多样的可能性会催化很多有趣的想法。我觉得做建筑和写小说其实是相通的，都是以某种形式表达、传递自己的想法，并逐步在细节上完善。

建筑畅言网：成立两年来，小库科技主要推出了哪些产品和服务？产品的优势是什么？

何宛余：小库现在的平台是集合了三大功能版块：人工智能设计云平台、人工智能设计云服务和智慧城市智能规划平台。

人工智能设计云平台，最大的价值在于帮助建筑师们解放双手，只要完成在线圈地（上传CAD基地文件）、输入限定条件和选择楼型产品这三步，就能即刻获得满足用户指标、当地规范和日照的三维设计方案及相应数据指标，并输出经济技术指标表、三维模型和CAD格式文件。

另外，这个平台还具备智能审图功能，帮助用户排查错误，用户上传二维CAD格式总图、确认项目信息后，智能识别平面将其智变为三维方案模型，实时反馈是否符合规范要求和能否通过日照验算，并导出经济技术指标与方案模型供用户参考。

人工智能云服务主要功能是一键智能报告，用户根据设计要求，只需输入统计率、覆盖率、产品类型等信息，即可极速获得前期决策所需的准确、合理、科学地可行性研究智能报告和实际地块拿地方案智能设计。

智慧城市智能规划平台可实现智能动态城市规划与设计，在智慧城市的存量优化和更新上提供多维数据支持下的智能规划与动态城市设计，全面获取城市周围业态分布、区域人流等信息，建立三维数字模型并整合形成动态实时的信息模型及设计呈现结果。

机器可以做到更快的速度和更准确的分析，这是小库的两大核心优势：最快——100秒生成1000+方案，并智能推荐10个方案，最准——机器学习1,000,000+成熟方案，支持120+城市规范及475个城市数据。

建筑畅言网：小库能够为设计院、建筑师和开发商带来哪些益处？

何宛余：对设计院而言，人工智能设计云平台将传统的百小时工作模式缩短为10分钟的工作，帮助完成策划分析、成本测算和项目优化等工作。

对建筑师而言，可以利用小库将个人能力变为团队能力，一个人就可以承接中小型项目的前期设计。未来小库还将为设计师开发接口，让设计师可以培育更多个性化的AI算法模型，让更多人可以真正对“设计”进行选择，而不是对“方案”进行挑选。

对开发商而言，小库通过人工智能设计云服务，智能、极速、准确地提供前期决策所需的可行性研究报告和实际地块拿地方案智能设计，帮助实现设计评估、高周转和提效降本等工作。

建筑畅言网：您曾说过，小库产品的研发是针对建筑界的痛点，能否详细说明一下？

何宛余：原来的传统设计，不论是思维方法还是做事方法都太老旧了。从现状来看，建筑行业面临诸多问题：专业表达耗时、经验代差显著、试错成本巨大等……以建筑设计前期阶段的时间成本来说，开发商的意见和市场变化，经常导致设计方案的无数次调整甚至推倒重来，而设计师能依靠的还是传统需要花费大量时间的作业工具，这就给设计师带来沉重的工作量和压力。

当前的科技的发展非常迅速，每一年甚至半年，时代就有大转变。我们作为建筑行业从业者，如果因循守旧，仍然维持传统的行业模式，拒绝跟新技术的结合，不尝试在生产工具、生产关系上做出一些改变，我估计整个行业将会面临比较大的问题，难以为继。

建筑畅言网：运用人工智能系统进行建筑设计时，建筑师的创意性如何体现？

何宛余：小库成立的出发点是帮助建筑师更轻松、更高效、更优质地完成工作，帮助大家减轻很多重复且繁琐的工作任务，辅助完成建筑师不喜欢、也不想做的苦力活，而将更有趣、更富创意的工作留给他们去发挥。比如小库可以根据设计规范、日照要求、项目需求等，布局设计一些最基础的可能性方案（这些繁琐的计算是AI擅长做的），而设计师可以在这些方案的基础上进行筛选或调整，从而更愉悦地享受创意的乐趣，也会有更多时间从事其他更有价值和意义的事情，无论是研究建筑批评，还是专研细节构造。

建筑畅言网：能否为我们介绍几个小库参与的项目案例？

何宛余：小库的第一个项目的应用是 “深圳湾生态科技城”的产业综合园区设计，我们完成了第二标段。小库参与的项目还包括雄安新区的总体规划和启动区城市设计、马尔代夫胡鲁马累空港经济区概念设计等。

去年底，小库也参与到2017深港城市/建筑双城双年展，与主策展人合作完成了项目——南头古城的多维城市数字平台，并围绕大数据进行了一系列尝试。通过对区域内大数据的采集、分析，取得了古城居民、外来游客和周边社区的交流模式并发现古城具有发展潜力和处于危机的区域，通过进一步研究提供了更为科学的设计和决策方案。

深圳湾生态科技城竞赛阶段（轴侧局部图）

深圳湾生态科技城二标段（建成照片）

建筑畅言网：通过小库的SaaS系统将大大缩减设计成本，这对于建筑师未来的收入是否会带来某种程度上的冲击？

何宛余：小库扮演的是助手、辅助者的角色，辅助建筑设计师更好、更快地完成设计。这样一来，建筑师的个人能力和创造价值更加凸显。我觉得对设计师收入的衡量标准应该不是他/她的工作时长，而是他/她能创造出的价值。

建筑畅言网：您认为“人工智能”是否有一天会取代真正的建筑师的工作？

何宛余：AI擅长信息收集、极速运算、记忆储存和学习进化能力，而人的综合分析、宏观决策、价值判断和创新创造能力是AI难以企及的，人机共同协作会让设计工作更为高效。

建筑畅言网：目前小库在设计院和建筑师中的接受程度如何？

何宛余：小库正式版发布后，有近一千家开发商、设计院及其他机构向我们表达了合作意向，目前多家设计院和开发商正在与我们洽谈合作，从我们的后台数据来看，已有数千人正在试用我们的平台。很多人都认可小库的价值，当然大家也希望我们能够进一步更迭更多功能，参与到设计更深的领域，这也正是小库目前还在继续努力的。

建筑畅言网：下一步如何更好地向建筑师推介这一产品？

何宛余：一方面，我们的合作模式是灵活弹性的，小库会根据不同设计院和设计师的需求，探索不同的合作模式；另一方面，我们的平台功能优化迭代是无止境的，小库会不断深入建筑设计的各个阶段，帮助设计师解决更多问题。

建筑畅言网：您如何看待建筑设计人工智能化在中国未来建筑界的发展前景？目前存在哪些阻碍？

何宛余：未来人工智能在建筑领域的发展有两个方面：

1、建筑AI“类知识图谱”建立：改变知识传承的方式。以往是通过互联网技术建立知识图谱，未来将有可能通过深度学习建立不同领域的“类知识图谱”。这或许将改变人类知识的传承方式。

2、无监督学习：探索和验证人类知识。目前业界常用的机器学习多是基于监督学习的结果，而“AlphaGo Zero”最新的探索表明，无监督学习有可能成为更高效的方法，即给予机器最基础的规则，让其在策略网络（Policy Networks）算法中不断对抗生成更优质结果，循环往上生长。这在城市设计和建筑设计领域可能意味着，如果给予机器最基本的城市规划法则或建筑设计规则，多个不同的网络模型就能按照“自我理解”不断生成新的设计方案，并不断相互PK出“最优解”，而这个“最优解”或许会超脱于人类知识体系的判断，甚至真正优于人类之前的认知。

人工智能在建筑领域发展的障碍有两个方面，一是建筑行业的复杂性会让人工智能应用的难度更大，但是技术的发展一定能突破这些障碍，二是固守传统的思维模式和作业习惯的障碍，但人们最终认识到，适应时代的发展才是生存法则。