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摘 要：近年来，人工智能与大数据从概念走向应用推动了一系列新技术新模式的产生。本文通过分析目前社区景观规划设计中存在的问题，依据大数据及人工智能的发展应用现状、理论发展动向，从现实意义与理论构建的角度探究大数据与人工智能在社区景观规划设计中的应用模式，最终推动大数据及人工智能技术与环境设计多元融合、共同发展。
关键词：大数据;人工智能;环境设计
1 人工智能与大数据的发展
大数据与人工智能的概念自21世纪初被提出以来飞速发展，从概念演进到拓展应用，大数据业已渗透到各个行业之中。如果说互联网将世界连成了整体，那么大数据与人工智能则更深入地将运行规律展现在我们眼前并能任意调配。除了宏观上的统合调用外，微观也在不断与基础分析相融合。
传统观念认为，大数据与人工智能是海量数据统计分析或高端计算机领域，而设计是只有人类设计师才能够完成的创意创新。但是从专业的角度来看，创意创新的核心都是为了解决已存在的设计问题，或者寻求更好的解决方式与表达方式。德国建筑家Thomas Maldonado就曾提出设计应该而且必然是理性的、科学的、技术的。美国建筑大师、“现代主义之父”Louis Sullivan提出“形式服从于功能”的设计理念，阐明了现代设计的内核：功能与理性。
2 社区景观规划设计
现代设计理念及居住区规划设计自20世纪初发展至今，已经有了多种形式和分支。在发展初期的早期工业化国家，社区规划设计强调高度集中与功能集约，但这忽略了社区真正的主体——人的生活感受。随着第一次世界大战和第二次世界大战的接连爆发，人机工程学诞生，设计师们才普遍关注起人性化设计。现今，绿色、可持续、促进社交等成为社区景观新的设计方向。
2.1 社区的基本概念
“社区”这一概念源于英语Community（团体、社会）一词，在19世纪德国和英国的社会学家探讨人的社会身份及社会组成时提出，即在同一区域内有着共同习俗与价值观的同质人群所组成的社会群体。社区景观的规划与设计不是完成一件艺术品，供人欣赏。相较旅游景区、公园景观，社区景观是始终开放的空间，是居民生活的一部分，甚至成为一个地区人们关于城市的印象与记忆。
2.2 社区景观设计中存在的问题
当社区不断延伸城市的边界，在人口与功能高度集中的社区当中，景观规划设计存在的问题也逐渐暴露出来，其主要体现在以下几个方面：
割裂人际关系。社交互动的缺失是当下社区景观设计缺乏生机与活力的重要因素之一。大部分社区景观不仅没有满足人们基本的观景需求，更因混乱的公共设施分布、间隔较远的景观节点规划，造成景观区域与环境的割裂，阻碍了社交互动的展开。
阻碍空间功能。社区景观是社区规划的硬性要求，但一些设计师为了尽快完成设计任务，或为了凸显视觉效果，将景观小品、植物搭配放在不合理的位置，造成通道复杂、阻挡光照、维护困难等问题。
缺乏社区认同。社区景观设计脱离地域文化，缺乏立体环境体系进而支撑区域内生活及工作的人们开展休闲娱乐活动，无法为区域内居民提供归属感与家园感，无法提升居民对社区的文化认同。
设计理念与方式陈旧。国内传统的设计理念认为，社区景观主要在于美化环境、填补空白，对景观功能、景观层次等考虑很少，对社区的节能环保、可持续发展等问题考虑有限。设计师的经历阅历及知识面永远是有限度的，这也会影响设计效果。整体而言，受时间、人力、物力影响，社区景观设计模式局限性大。
面对以上问题，笔者结合技术发展动向，尝试将大数据、人工智能与设计相结合，探寻社区景观规划设计从模式到方法的新思路。
3 人工智能促成社区景观设计多元上升
從传统绘图到数字技术，从实地走访搜寻到互联网视野下海量涌来的信息，设计随着技术的发展不断成熟完善。现今，人工智能与大数据在各个领域的应用让笔者看到了其在设计领域的发展前景。
在社区景观规划设计中，甲方提案，乙方根据项目书进行现场考察，数据收集整理，再到设计方案遴选，整个过程实质上是一个不断寻找答案的过程。在这个流程中，受成本、时间、人力、物力的多重限制，实质上人们能够去发现与解决的问题有限。而大数据与人工智能则完全不存在这些问题。
很多人认为人工智能是计算机技术，但究其根本，人工智能的“智能”体现在脑科学，即逻辑思考与判断能力。相比设计师有限的精力与时间，人工智能巨量计算与海量数据的瞬时读写能力优势不言而喻。随着统计学的发展，大数据技术成为人工智能技术的有效支撑，二者共同组成的数智技术辅助设计不仅能够快速高效统合分析问题，而且可以综合数据，为设计者提出决策性建议。
4 大数据的群体衍生属性与社区景观规划设计
大数据将个体的外在属性进行整合与分析，在数据中将人的基本特征分类模数化，所有的动态数据互联。当下，5G与网络数据通道拓宽，IOT万物互联，现实生活中的人们每一次手机定位、每一次联网支付、网站浏览等一系列的行为共同构成了大数据。2017年末有一句话不断出现在各个网络自媒体平台：大数据，比你更懂你。这句话可以看作是大数据技术自信的宣言，同时也告诉我们，相比自我认知，量化数据能精准地描述个体行为。大数据能够在数学上准确定位个体与群体的惯常选择、行为喜好乃至生活种种。
日常使用的定位服务揭示了人的行为模式与行动轨迹;基于社交网络（如聊天软件、公共平台弹幕互动）的后台算法能准确地推算出人们的社交关系、文化素养、认知水平及情感状态;手机支付与社交平台更可从基础数据描述个体或社区群体的职业交际、个人爱好、生活方式与生活水准等一系列信息。大数据揭示了人的自然属性与社会属性，特别是人与人以及人与社会的关系特性。人们利用大数据支撑进行以人为本、贴合人心的设计，在此基础上利用大数据对社区个体数据进行整合筛选，将个体数据衍生为群体熟悉感，应用于社区景观规划设计中。 从以往的设计工作推进模式来看，影响社区景观规划设计的主要为：社区区位、人群构成、行为模式、可持续发展。人群构成与行为模式决定了该区域内的景观构成、色彩搭配、路线规划及相关设施分布等，衍生问题如景观促进社交互动、景观互动。社区区位决定了景观的风格、地域文化、特色表现。社区景观的可持续发展决定着社区空间的弹性规划，在一定时间内满足社区发展的多方面需求。
5 数智背景下社区景观规划设计模式的构架与应用探究
数智技术体现了大数据与人工智能技术的日益成熟，并逐渐向各个领域渗透。但对于设计领域而言，其还停留在低端的机械化应用，最常见的模式是输入需求、筛选数据、一键生成。这种机械应用的方式存在很多问题，但从中可窥一斑而知全豹，即未来技术与设计的发展方向。人工智能与大数据结合应用从而取得二元环绕共同上升的效果。
从设计者的思路出发，将大数据与人工智能应用于社区景观规划设计的构架有三层。
5.1 基础层
正如设计师、建筑师等离不开丰富的阅历，数智设计的基础层同样是海量数据的收集叠加。相较于传统的人类设计师知识的积累，数智基础数据库在积累数据的同时，始终将静态数据与动态数据相叠加，保持数据链与现实环境同步。基础层除了传统的存储外，还涵盖了海量的数据问询。
社区的静态数据如既定的街道、路线、建筑物與景观的大小体量色彩、年均物候数据，这些数据就是该社区的真实图景。动态数据如社区内社交网络数据流、媒体信息数据流、通信数据流，这些数据构成了社区的人文图景。基础层作为数据层与表述层的支撑层面，为社区景观规划提供参考数据、比对数据等。
5.2 数据层
数据层是基础层的衍生。在设计数据与信息的应用上，与关键词索引有所不同，社区景观的规划与设计直接受众是该地区工作和生活的人们。每个人都是独立的个体，仅仅是关键词索引或者问卷调查及走访考察所能覆盖的范围非常有限。而大数据则可以将规划区域内的所有信息进行统合分析，排除个体冗余数据，将信息数模化、可视化。
该层面的意义在于连接基础层与表述层。将基础层进行数据筛选、比对重构，海量信息被归类图示。前文提到对于社区景观规划而言，有限的数据不足以支撑设计，巨量的信息必然会造成数据溢出，造成表述混乱。数据层除了完成传统的设计信息搜集外，还需要对数据智能进行调控，从而节约时间与运算资源。
5.3 表述层
数学模型与数据库以区块图形或设计模型的形式进行展现。目前的技术更多是进行基于统计学的机械应用，数智设计的表述层构架以具体社区的景观规划设计为核心。依据基础层的社区数据链，数据层的数学模型，通过人工智能的深度学习功能对比社区设计案例，应用基础层、数据层各类信息，进行图形及模型的生成，最终在三层数据构架基础上呈现给设计者的是完整的设计图纸与景观效果。
在具体的社区景观规划设计中，根据既定信息，结合前文提到的设计要点进行设计。静态数据下的社区概况对应社区区位，动态数据下人文描述与区域数据流分析对应人群构成与行为模式，细化到社区景观规划设计中即色彩、风格、动线、功能等的选择。除了满足传统需求外，更可进行算法推演，满足可持续发展需求。综合起来，适合该区域的社区景观规划的雏形便被勾勒出来。
以上三层多维结合，社区景观规划设计能够兼顾并解决更多设计问题，为社区居民营造最为舒适、高效、便捷的生活环境。可以说，数智技术可以在设计完成的过程中实时与社区居民对话，满足居民要求。在社区景观的管理维护及人性化互动上，更可以根据居民数据流所反映的诉求进行动态延展，利用声光及AR技术，营造不同于传统社区景观的多维互动式体验。
6 结语
究其根本，设计是统计、逻辑、心理等多元因素共同构成的，技术在飞速发展，但并不意味着技术能够在短时间内完全取代设计师的工作。上文中提到的构架与应用模式只有少部分行业在试行，更多还停留在理论探究与技术探索层面。但对于设计工作者来说，还是不能掉以轻心，盲目地认为“技术无法革了艺术的命”。设计师面对的是一个充满未知的新时代，许多行业和技术都在不断更新淘汰，但也没必要盲目悲观;技术的本质始终是为人服务，如何紧跟时代发展，利用技术构建美好的生活，为生态环保、可持续发展而服务，这是每位设计工作者应该深思的问题。
参考文献：
[1] 顾林奎.生态居住社区概念探析[J].居舍，2019（26）.
[2] 杨正洪，郭良越，刘玮.人工智能与大数据技术导论[M].清华大学出版社，2018.
[3] 柏晓芸.邻里视角下的社区公园设计研究[D].湖北工业大学，2019.
[4] 党安荣，张丹明，李娟，许剑.基于时空大数据的城乡景观规划设计研究综述[J].中国园林，2018.
[5] 布莱恩·阿瑟.技术的本质[M].浙江人民出版社，2018.
作者简介：王炎（1990—），河南驻马店人，黄淮学院艺术设计学院教师，研究方向：环境设计。
关键词：大数据;人工智能;环境设计
1 人工智能与大数据的发展
大数据与人工智能的概念自21世纪初被提出以来飞速发展，从概念演进到拓展应用，大数据业已渗透到各个行业之中。如果说互联网将世界连成了整体，那么大数据与人工智能则更深入地将运行规律展现在我们眼前并能任意调配。除了宏观上的统合调用外，微观也在不断与基础分析相融合。
传统观念认为，大数据与人工智能是海量数据统计分析或高端计算机领域，而设计是只有人类设计师才能够完成的创意创新。但是从专业的角度来看，创意创新的核心都是为了解决已存在的设计问题，或者寻求更好的解决方式与表达方式。德国建筑家Thomas Maldonado就曾提出设计应该而且必然是理性的、科学的、技术的。美国建筑大师、“现代主义之父”Louis Sullivan提出“形式服从于功能”的设计理念，阐明了现代设计的内核：功能与理性。
2 社区景观规划设计
现代设计理念及居住区规划设计自20世纪初发展至今，已经有了多种形式和分支。在发展初期的早期工业化国家，社区规划设计强调高度集中与功能集约，但这忽略了社区真正的主体——人的生活感受。随着第一次世界大战和第二次世界大战的接连爆发，人机工程学诞生，设计师们才普遍关注起人性化设计。现今，绿色、可持续、促进社交等成为社区景观新的设计方向。
2.1 社区的基本概念
“社区”这一概念源于英语Community（团体、社会）一词，在19世纪德国和英国的社会学家探讨人的社会身份及社会组成时提出，即在同一区域内有着共同习俗与价值观的同质人群所组成的社会群体。社区景观的规划与设计不是完成一件艺术品，供人欣赏。相较旅游景区、公园景观，社区景观是始终开放的空间，是居民生活的一部分，甚至成为一个地区人们关于城市的印象与记忆。
2.2 社区景观设计中存在的问题
当社区不断延伸城市的边界，在人口与功能高度集中的社区当中，景观规划设计存在的问题也逐渐暴露出来，其主要体现在以下几个方面：
割裂人际关系。社交互动的缺失是当下社区景观设计缺乏生机与活力的重要因素之一。大部分社区景观不仅没有满足人们基本的观景需求，更因混乱的公共设施分布、间隔较远的景观节点规划，造成景观区域与环境的割裂，阻碍了社交互动的展开。
阻碍空间功能。社区景观是社区规划的硬性要求，但一些设计师为了尽快完成设计任务，或为了凸显视觉效果，将景观小品、植物搭配放在不合理的位置，造成通道复杂、阻挡光照、维护困难等问题。
缺乏社区认同。社区景观设计脱离地域文化，缺乏立体环境体系进而支撑区域内生活及工作的人们开展休闲娱乐活动，无法为区域内居民提供归属感与家园感，无法提升居民对社区的文化认同。
设计理念与方式陈旧。国内传统的设计理念认为，社区景观主要在于美化环境、填补空白，对景观功能、景观层次等考虑很少，对社区的节能环保、可持续发展等问题考虑有限。设计师的经历阅历及知识面永远是有限度的，这也会影响设计效果。整体而言，受时间、人力、物力影响，社区景观设计模式局限性大。
面对以上问题，笔者结合技术发展动向，尝试将大数据、人工智能与设计相结合，探寻社区景观规划设计从模式到方法的新思路。
3 人工智能促成社区景观设计多元上升
從传统绘图到数字技术，从实地走访搜寻到互联网视野下海量涌来的信息，设计随着技术的发展不断成熟完善。现今，人工智能与大数据在各个领域的应用让笔者看到了其在设计领域的发展前景。
在社区景观规划设计中，甲方提案，乙方根据项目书进行现场考察，数据收集整理，再到设计方案遴选，整个过程实质上是一个不断寻找答案的过程。在这个流程中，受成本、时间、人力、物力的多重限制，实质上人们能够去发现与解决的问题有限。而大数据与人工智能则完全不存在这些问题。
很多人认为人工智能是计算机技术，但究其根本，人工智能的“智能”体现在脑科学，即逻辑思考与判断能力。相比设计师有限的精力与时间，人工智能巨量计算与海量数据的瞬时读写能力优势不言而喻。随着统计学的发展，大数据技术成为人工智能技术的有效支撑，二者共同组成的数智技术辅助设计不仅能够快速高效统合分析问题，而且可以综合数据，为设计者提出决策性建议。
4 大数据的群体衍生属性与社区景观规划设计
大数据将个体的外在属性进行整合与分析，在数据中将人的基本特征分类模数化，所有的动态数据互联。当下，5G与网络数据通道拓宽，IOT万物互联，现实生活中的人们每一次手机定位、每一次联网支付、网站浏览等一系列的行为共同构成了大数据。2017年末有一句话不断出现在各个网络自媒体平台：大数据，比你更懂你。这句话可以看作是大数据技术自信的宣言，同时也告诉我们，相比自我认知，量化数据能精准地描述个体行为。大数据能够在数学上准确定位个体与群体的惯常选择、行为喜好乃至生活种种。
日常使用的定位服务揭示了人的行为模式与行动轨迹;基于社交网络（如聊天软件、公共平台弹幕互动）的后台算法能准确地推算出人们的社交关系、文化素养、认知水平及情感状态;手机支付与社交平台更可从基础数据描述个体或社区群体的职业交际、个人爱好、生活方式与生活水准等一系列信息。大数据揭示了人的自然属性与社会属性，特别是人与人以及人与社会的关系特性。人们利用大数据支撑进行以人为本、贴合人心的设计，在此基础上利用大数据对社区个体数据进行整合筛选，将个体数据衍生为群体熟悉感，应用于社区景观规划设计中。 从以往的设计工作推进模式来看，影响社区景观规划设计的主要为：社区区位、人群构成、行为模式、可持续发展。人群构成与行为模式决定了该区域内的景观构成、色彩搭配、路线规划及相关设施分布等，衍生问题如景观促进社交互动、景观互动。社区区位决定了景观的风格、地域文化、特色表现。社区景观的可持续发展决定着社区空间的弹性规划，在一定时间内满足社区发展的多方面需求。
5 数智背景下社区景观规划设计模式的构架与应用探究
数智技术体现了大数据与人工智能技术的日益成熟，并逐渐向各个领域渗透。但对于设计领域而言，其还停留在低端的机械化应用，最常见的模式是输入需求、筛选数据、一键生成。这种机械应用的方式存在很多问题，但从中可窥一斑而知全豹，即未来技术与设计的发展方向。人工智能与大数据结合应用从而取得二元环绕共同上升的效果。
从设计者的思路出发，将大数据与人工智能应用于社区景观规划设计的构架有三层。
5.1 基础层
正如设计师、建筑师等离不开丰富的阅历，数智设计的基础层同样是海量数据的收集叠加。相较于传统的人类设计师知识的积累，数智基础数据库在积累数据的同时，始终将静态数据与动态数据相叠加，保持数据链与现实环境同步。基础层除了传统的存储外，还涵盖了海量的数据问询。
社区的静态数据如既定的街道、路线、建筑物與景观的大小体量色彩、年均物候数据，这些数据就是该社区的真实图景。动态数据如社区内社交网络数据流、媒体信息数据流、通信数据流，这些数据构成了社区的人文图景。基础层作为数据层与表述层的支撑层面，为社区景观规划提供参考数据、比对数据等。
5.2 数据层
数据层是基础层的衍生。在设计数据与信息的应用上，与关键词索引有所不同，社区景观的规划与设计直接受众是该地区工作和生活的人们。每个人都是独立的个体，仅仅是关键词索引或者问卷调查及走访考察所能覆盖的范围非常有限。而大数据则可以将规划区域内的所有信息进行统合分析，排除个体冗余数据，将信息数模化、可视化。
该层面的意义在于连接基础层与表述层。将基础层进行数据筛选、比对重构，海量信息被归类图示。前文提到对于社区景观规划而言，有限的数据不足以支撑设计，巨量的信息必然会造成数据溢出，造成表述混乱。数据层除了完成传统的设计信息搜集外，还需要对数据智能进行调控，从而节约时间与运算资源。
5.3 表述层
数学模型与数据库以区块图形或设计模型的形式进行展现。目前的技术更多是进行基于统计学的机械应用，数智设计的表述层构架以具体社区的景观规划设计为核心。依据基础层的社区数据链，数据层的数学模型，通过人工智能的深度学习功能对比社区设计案例，应用基础层、数据层各类信息，进行图形及模型的生成，最终在三层数据构架基础上呈现给设计者的是完整的设计图纸与景观效果。
在具体的社区景观规划设计中，根据既定信息，结合前文提到的设计要点进行设计。静态数据下的社区概况对应社区区位，动态数据下人文描述与区域数据流分析对应人群构成与行为模式，细化到社区景观规划设计中即色彩、风格、动线、功能等的选择。除了满足传统需求外，更可进行算法推演，满足可持续发展需求。综合起来，适合该区域的社区景观规划的雏形便被勾勒出来。
以上三层多维结合，社区景观规划设计能够兼顾并解决更多设计问题，为社区居民营造最为舒适、高效、便捷的生活环境。可以说，数智技术可以在设计完成的过程中实时与社区居民对话，满足居民要求。在社区景观的管理维护及人性化互动上，更可以根据居民数据流所反映的诉求进行动态延展，利用声光及AR技术，营造不同于传统社区景观的多维互动式体验。
6 结语
究其根本，设计是统计、逻辑、心理等多元因素共同构成的，技术在飞速发展，但并不意味着技术能够在短时间内完全取代设计师的工作。上文中提到的构架与应用模式只有少部分行业在试行，更多还停留在理论探究与技术探索层面。但对于设计工作者来说，还是不能掉以轻心，盲目地认为“技术无法革了艺术的命”。设计师面对的是一个充满未知的新时代，许多行业和技术都在不断更新淘汰，但也没必要盲目悲观;技术的本质始终是为人服务，如何紧跟时代发展，利用技术构建美好的生活，为生态环保、可持续发展而服务，这是每位设计工作者应该深思的问题。
参考文献：
[1] 顾林奎.生态居住社区概念探析[J].居舍，2019（26）.
[2] 杨正洪，郭良越，刘玮.人工智能与大数据技术导论[M].清华大学出版社，2018.
[3] 柏晓芸.邻里视角下的社区公园设计研究[D].湖北工业大学，2019.
[4] 党安荣，张丹明，李娟，许剑.基于时空大数据的城乡景观规划设计研究综述[J].中国园林，2018.
[5] 布莱恩·阿瑟.技术的本质[M].浙江人民出版社，2018.
作者简介：王炎（1990—），河南驻马店人，黄淮学院艺术设计学院教师，研究方向：环境设计。