AI 正在以极快的速度进入建筑实践领域，但它的影响并非均匀展开，其真实作用也常常被行业炒作所掩盖。一些事务所正在积极拥抱新工具，另一些则保持谨慎，而客户本身也开始亲自尝试 AI，这正在以新的方式改变建筑师在设计过程中的角色。
本文的目标，是穿透关于 AI 的各种猜测与噪音，呈现一个更真实的图景：AI 在当下的建筑实践中究竟做了什么？它如何重塑工作流程、影响设计文化，并重新定义建筑师与客户之间的关系。
编辑说明：
本文基于 Chaos 原始白皮书《AI in architecture: trends, hidden risks, and what comes next》。
目录
关键发现
方法论
AI 如何改变 AEC 行业
人与 AI 在建筑实践中的协作
在建筑中使用 AI 的隐藏风险
AI 的负责任使用
近期可以预见的变化
Chaos 的 AI 开发理念
Chaos 现有 AI 工具介绍
关键发现
AI 正在以一种“渐进式”的方式重塑建筑实践，而不是一次性的颠覆。在表面的技术热潮之下，AI 的实际采用方式仍然受到合同条款、交付责任以及监管体系的深刻影响。
越来越多的客户正在带着 AI 生成的概念进入设计流程。这种变化迫使建筑师重新证明自身价值——不再只是图像生产者，而是通过原创设计、情境化判断和专业决策，展现不可替代的专业能力。
人类判断仍然是最关键的放大器。缺乏专业监督的情况下，AI 看似精致、可信的输出，往往可能存在偏差、不完整，甚至具有误导性。
真正的效率提升，并非来自“更快地完成同样的工作”，而是来自对整个流程中冗余步骤的消除。当 AI 能够减少概念、文档和交付之间反复转换的“翻译层”时，效率才会产生质的变化。
建筑师对 AI 的风险认知正在迅速成熟。关注点已经从早期的数据隐私问题，扩展到作者权归属、偏见、过度信任以及设计同质化等更深层议题。
负责任使用 AI 的框架正在成为行业必需。越来越多的事务所开始系统性地建立 AI 素养、数据治理和审核机制，确保技术增强设计完整性，而不是削弱它。
在图像生成之外，AI 的下一阶段将更多体现为“分析型协作伙伴”。AI 不再作为孤立工具存在，而是嵌入核心创作环境，保持实时数据连接，在项目全生命周期内支持评估、合规检查和性能监测。
方法论
为了理解 AI 在建筑实践中究竟如何被使用，我们直接访谈了多位站在设计与技术交汇点上的从业者。
Perkins & Will 的高级副合伙人兼数字创新策略师 Charles Portelli，，从全球领先建筑事务所的视角，分享了在创造力、合规性与交付要求之间平衡 AI 应用的经验。
Flashcube Labs 创始合伙人 Kostika Lala 则代表了一类“由实践驱动的技术工作室”，他们将 AI 视为创意引擎，在设计文化的边界不断试验新的可能性。
Chaos 的联合创始人兼首席技术官 Vladimir “Vlado” Koylazov，是屡获殊荣的 V-Ray 渲染软件的最初创造者，也是 Chaos 技术创新的核心推动者。
Chaos 机器学习团队负责人 Dan Ring 拥有超过 20 年的前沿技术经验，致力于通过最新研究推动机器学习发展，并赋能 VFX 与可视化专业人士。
这些于 2025 年完成的结构化访谈，与 Chaos 自身的研究和客户项目相结合，构成了一幅关于 AI 如何进入建筑实践的综合图景。
最终呈现出的，是一个同时反映大型事务所谨慎态度与小型工作室实验精神的真实视角，清晰地展示了 AI 在何处创造价值，又在何处已经显露风险。
AI 如何改变 AEC 行业
就目前而言，AI 对 AEC 行业的影响更适合被描述为“渐进式”，而非“革命性”。它在不同事务所、不同工作流程中的渗透程度并不一致，但已经开始改变建筑师与客户的互动方式，以及项目的设计方式。
这一变化仍在持续演化中，也不断引发关于角色、责任和建筑师价值的新问题。以下章节将围绕这些转变中最为显著的趋势，探讨它们对建筑实践的具体影响。
客户正在好奇，并开始亲自尝试
访谈显示，大多数客户已经意识到 AI 的重要性，即使他们并不清楚该如何使用。建筑师经常被客户问到与 AI 相关的问题，这些客户往往觉得“应该用 AI”，却不知道从何入手。这种好奇心，往往伴随着一种对错失机会的焦虑。
与此同时，一些客户已经迈出了更远的一步，开始自行使用 Midjourney 等工具生成概念图或体量方案。这些结果有时并不成熟，但已经足够直观，能够传达他们对项目的设想。在不少情况下，开发商会将这些 AI 生成的图像交给建筑师，希望他们“设计一个类似的方案”。
这标志着一个重要变化：AI 不再只存在于建筑师的工作室中，而是已经进入客户手中，并开始以新的方式影响设计讨论。
这种趋势正在改变早期设计阶段的经济结构，尤其是在概念可视化和室内设计等高度依赖快速迭代的领域。许多事务所已经开始将原本外包给第三方可视化公司的工作重新收回内部，以维护作者权，并掌控设计叙事。
客户主导的 AI 探索，对实践意味着什么
客户的这些尝试，正在重塑建筑实践的互动模式。积极的一面在于，它让项目早期的沟通更加直观、高效，为协作打开新的可能性。但与此同时，这也可能将建筑师的角色压缩为“执行者”，仅仅负责细化或落实一个已经在别处形成的愿景。
业内专家普遍提醒，随着客户对 AI 的熟练度提高，建筑师必须在图像生产之外清晰地展示自身价值。这种价值，越来越体现在 AI 难以替代的领域——原创设计、战略性叙事，以及对现实约束条件的整合能力。
建筑师被“降格”为执行者的风险
“如果不了解 AI，建筑师就有被降格为技术员而非设计师的风险。视觉效果的价格竞争已经开始——现在 15 美元就能买到一张渲染图。顶级事务所仍然可以凭借品牌和原创设计保持溢价，但对大量处于中间层级的事务所来说，脱颖而出的压力会非常大。”
—— Kostika Lala，Flashcube Labs 创始合伙人
最显著的风险在于，建筑师可能从设计的发起者，变成单纯的实现者。当客户带着 AI 生成的概念进入项目时，可视化相关的费用承压，建筑师的贡献容易被边缘化。如果缺乏清晰区分，事务所将被迫与廉价的客户自生成方案直接竞争。
避免这一结果的关键，在于重新确立建筑师作为“设计意图作者”的角色。建筑师的职责不仅是生成图像，而是引导和筛选决策：在每一个选项中嵌入可行性、性能和整体一致性，确保 AI 生成的愿景能够真正转化为可建造的建筑。
叙事与框架能力，正在成为核心技能
当 AI 可以轻易生成大量方案时，建筑师面临的挑战已不再是“选项不足”，而是“选项过多”。在涉及多方利益相关者的项目中，如果每一个 AI 生成的变体都被视为可行路径，很容易导致决策瘫痪。
在这样的环境下，成功取决于是否具备清晰的框架能力。能够在恰当的时间展示恰当层级信息、主动筛选方案、避免无关干扰，并在每一张图像中明确设计意图的建筑师，更有可能保持在设计过程中的主导地位。
叙事能力正在变得与技术能力同等重要。它确保 AI 的输出服务于一个连贯的设计方向，而不是分散注意力。
超越生成式 AI
虽然公众讨论往往聚焦于生成式图像，但 AI 对建筑实践的影响早已超出这一层面。许多最具实际价值的变化，正在发生在“幕后”——分析、协调以及数据驱动决策等领域。
能够自动化常规建模与制图任务，或执行规则检查的工具，正在改变建筑师时间的分配方式。在核心建模平台中，AI 已经可以直接基于项目数据评估合规性、无障碍要求、能耗表现以及材料用量。
同时，AI 也在帮助事务所从自身项目中学习，通过分析历史数据，识别施工与运营中的模式，并辅助文档与可视化管理。
从实践角度看，AI 的长期价值，很可能来自于构建智能反馈回路，帮助建筑师在项目的每一个阶段理解、评估并持续优化设计。
人与 AI 的协作：新的设计分工
“AI 在与有经验的专业人士协作时最有效。人和计算机的结合可以让专家更强，但如果缺乏引导，新手反而容易迷失方向。这反而强化了建筑师作为引导者和翻译者的角色，而不仅是工具操作者。”
—— Charles Portelli，Perkins & Will 高级副合伙人
访谈中一个共识非常明确：AI 并没有取代设计师。相反，它正在简化文档制作和可视化准备等重复性工作，把设计讨论重新聚焦到真正塑造项目的关键决策上。
从“玩乐”到建立共识
尽管关于 AI 的讨论常常集中在效率提升上，但多位受访者指出，一个不那么显眼、却同样重要的价值在于：乐趣。
当客户在会议中尝试使用 AI 工具，例如实时对模型进行渲染时，往往会激发出一种好奇和参与感，使协作氛围更加活跃。对于建筑师而言，这种快速实验也降低了早期探索的心理门槛，让一些原本显得过于大胆或不确定的“如果……会怎样？”问题变得更容易被提出和讨论。
让设计过程不再显得过于僵硬，有助于打开创造性的对话，并促成一些原本难以预料的结果。更重要的是，这种方式可以更快地围绕审美意图展开直觉化讨论——而这正是许多客户难以用语言清晰表达的部分。
通过在 AI 工具支持下尝试不同的提示词、隐喻和视觉参考，客户与建筑师能够更早地在品味和方向上达成一致。这种共享的视觉语言有助于明确预期、建立信任，并增强客户对“自己的想法被真正理解了”的信心。
从流程中“删掉步骤”
受访者普遍认为，AI 带来的最大收益，来自于它能够直接消除整个流程中的某些步骤。当前已经出现的一些早期案例，正在指向一种近未来的可能性：从草图直接生成可用几何，或将参数化模型与实时可视化紧密连接。
在可视化领域，类似的变化已经开始发生。正如 Dan Ring 与 Vladimir Koylazov 所指出的，AI 正在自动完成诸如场景填充、材质调整等例行设置工作，将原本需要多步操作的流程压缩为简洁的动作，同时仍然保留完整的创作控制权。这使设计师能够专注于“想表达什么”，而不是“如何操作工具”。
这些进展减少了概念、文档与评审之间的中间转换层，将精力从反复建模转移到决策本身。这一原则同样适用于核心创作环境：当 AI 被直接嵌入设计工具后，大量制图与协调工作有望实现自动化。
展望未来，AI 助手可能会持续维护实时项目数据，自动传播更新，并在项目全生命周期中标记潜在问题。随着这些系统的成熟，概念与交付之间的距离将进一步缩短，建筑师也将获得更多空间，专注于设计意图与质量本身。
在恰当的时间，呈现恰当的细节
在项目评审中，一个长期存在的挑战，是让客户始终关注当前阶段真正重要的信息。多位受访者指出，过早出现的高完成度视觉效果，往往会将注意力从体量、布局或性能等核心问题，引向尚未成熟的表面细节。
AI 支持的可视化工具，可以根据设计阶段灵活调整细节层级。早期输出可能是抽象的体量模型或功能示意，而在后期阶段，则可以加入精细的材质与光照，用于展示与汇报。
同样的工具还可以生成混合视图，在简化元素与细节元素之间取得平衡，将注意力引导到当前讨论的设计重点上。在实践中，这有助于在多轮评审中保持清晰的讨论节奏，并支持按逻辑顺序做出决策。
有目的的迭代
“无限迭代？那未必是好事。我们已经忘记了迭代最初的目的——它是为了激发情绪反应、获得方向，而不是为了撒一张网看看能捞到什么。”
—— Charles Portelli，Perkins & Will 高级副合伙人
多位受访者提醒，大量生成彼此高度相似的渲染结果，反而可能削弱方向感，掩盖设计中的薄弱之处。更有效的 AI 使用方式，是围绕清晰的设计问题进行“有目的的迭代”——探索具有实质差异的方案，并在问题得到回应后及时停止。
从这个角度看，AI 的价值不在于制造更多选项，而在于缩短找到“正确选项”的时间。通过压缩迭代周期，它帮助团队更早达成清晰共识，并将精力投入到后续更具实质性的设计工作中。
此外，在早期阶段适度放松控制，也可能为新颖的组合打开空间，例如在不同场地、类型与概念之间进行探索。这些探索在手工条件下往往成本过高，但在 AI 的辅助下变得可行。在恰当引导下，这一阶段可以成为原创方向的来源，而不是取代专业判断。
AI 学习设计风格：一种新的创意支持形式
也许最令人意外的发展之一，是 AI 学习设计师个人或事务所风格的速度之快。在提供合适参考的情况下，AI 能够迅速生成反映工作室“语气”的输出，仿佛一个已经学习多年、逐渐理解设计取向的学徒。
这种风格上的熟练度，加快了创意推进的节奏。团队不再需要花费数天建立视觉基线，而是可以更快地测试变化、推进新想法。
这使 AI 成为真正的创意协作者，它有潜力扩展而非削弱事务所的设计身份。但与此同时，这也要求建筑师主动维护作者权，确保这个“学徒”是在强化设计语言，而不是将其拉平为千篇一律的风格。
在审慎使用的前提下，AI 可以显著缩短从设计意图到探索实验之间的距离，为创新与深化留出更多时间。
在建筑中使用 AI 的隐藏风险，以及如何规避
“我希望 AI 供应商能提供更多透明度——模型是如何训练的，使用了哪些数据，可能包含哪些偏见。现在很多系统仍然像黑箱一样运作，而当这些工具被用于产生具有现实影响的设计决策时，这种不透明是非常危险的。”
—— Charles Portelli，Perkins & Will 高级副合伙人
AI 正在成为强大的加速器，但受访者同时强调，它也引入了一系列足以削弱信任、降低创造多样性，并增加交付复杂度的风险。这些问题在不同访谈中反复出现，以下内容总结了最常见的风险类型，并梳理了实践中可行的应对方式。
数据边界与客户隐私
在整个行业中，一个广为人知的担忧，是公共 AI 模型对用户数据的处理方式。许多系统会保留、甚至利用用户输入进行学习，这与建筑实践的基本要求直接冲突。
项目文件通常包含客户和事务所的知识产权，甚至敏感设计信息，将其上传至公共系统，存在被不受控复用或泄露的风险。
在某些情况下，合同已经明确禁止将项目数据通过外部 AI 工具处理，使“选择哪种模型、数据如何流转”从技术决策转变为法律问题。Charles Portelli 强调，建立内部使用规范与员工培训机制至关重要，同时 AI 供应商也需要清晰说明其模型训练与治理方式。
同质化与作者权的侵蚀
基于有限建筑案例训练的 AI 工具，往往会生成趋同于常见风格和先例的结果。本应拓展创意边界的技术，反而可能收窄选择范围，导致重复性增强和设计同质化。
当事务所和客户同时依赖相同的通用模型时，输出结果在视觉上会越来越接近，逐渐坍缩为一种“公共审美”。Kostika Lala 警告说，这种趋势可能削弱事务所的独特身份，使 AI 从创意放大器变成同质化推手。
应对这一问题的关键，在于坚持由人类主导创意方向。通过精心策划训练参考、使用项目特定语境，并借助清晰的提示框架引导 AI，建筑师可以避免“千篇一律”的结果。多位受访者指出，AI 的真正价值不在于迭代数量，而在于迭代是否被有意识地塑造与评估。
未完待续...
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