近年来随着人工智能概念的逐步普及，特别是在 AlphaGo 在围棋一战里打败人类取得全胜后，人们对人工智能有了更多的期待和认知。

人工智能不是突然冒出来的新技术，而是在经过多年的研究后，如今发展到了与各个行业结合实现产业革新的阶段。这也是各个行业提出的“AI+”概念的由来。

但在建筑设计领域，人工智能的应用反而没特别多的音量，一方面是由于建筑的复杂性，多年来更依赖设计师的脑力劳动来完成；另一方面则是建筑行业有其多年来自成的流程和体系，不容易介入。而也正是建筑设计依赖于人，它的发展和其他行业相比是缓慢的。

不过，建筑设计也并不全是不能被机器替代，从而实现高效作业的可能。来自深圳的“小库科技”就打算用人工智能，在建筑领域这一细分市场做一些尝试。

小库科技成立于 2016 年，目前团队以海归技术人员为主，创始人兼 CEO 何宛余为知名建筑事务所 OMA 项目建筑师，师从建筑大师雷姆库哈斯，参与的项目包括深圳证券交易所（被外界称为“小短裙”）、鹿特丹市政厅、威尼斯双年展中国馆等。

联合创始人兼 COO 杨小荻拥有建筑和计算机的跨界背景，另一名联合创始人兼 CTO 李春则是前亚马逊和 Google 资深工程师，有多年大数据、机器学习和算法研究的经验。

小库科技怎么用 AI 改变建筑行业？

“小库”的概念起源于创始人何宛余和杨小荻的硕士研究阶段，当时他们研究的课题方向就是城市设计和建筑设计与计算机编程结合。2011 年时，他们开发了一套设计辅助系统，当然，这一系统并没有加入人工智能，只能算是一个单机版。之后，随着另一名创始人李春的加入，“小库”有了更多的发展潜力。

在内测发布会上，创始人何宛余介绍到，小库目前的定位是建筑领域专业人士的人工智能设计助手。简单来说，小库的最重要功能是解放建筑设计师的双手，让画图工作不再成为他们的工作负担。

画图工作有多繁重？建筑设计主要有这样的流程：拿地强排、概念方案、方案深化、施工图设计。据小库科技介绍，整个建筑设计过程里，拿地方案和概念设计部分虽然只占了整体工作的 40%，但却要耗费设计师大半的精力。

这过程耗时耗力，并不是因为工作难以突破，而是由于设计初期需要重复地对方案做优化，同时根据客户实际需求做修改，最终寻求设计和商业利益间的最优解。

小库科技团队表示，设计师原本应该是富有创造力的，但因为繁重的画图工作让他们更像一个画图匠。数千年的发展，建筑设计师从用笔、尺画图到如今换成了鼠标电脑，但更换的只是工具，劳动模式却没有多少改变。

小库科技此次发布的 SaaS 系统“小库”就想解决建筑设计领域这个问题。“小库”首先是一个帮助建筑设计师完成强排（以最高盈利强度排布建筑总图，多被地产商用于控制设计，寻找税后利润最大化）的工具。

从现场演示来看，设计师只需要在“小库”的页面里输入基地相关的参数条件，如建筑类型、基底面积、住宅占比、绿化率、容积率、楼高、南北向等，同时上传周边地块和建筑的 CAD 文件，“小库”就能利用机器算力穷举所有可能的设计方案。

也就是说，原本由设计师手动完成的设计方案，如今可以交给这个系统完成。而且，设计师出一个概念方案可能需要花费两三天时间，在现场测试时，不用一分钟，“小库”就提供了数十套设计方案，同时还会给出每套方案的优缺点比对图。据团队介绍，通过小库 SaaS 系统给出的强排方案，错误率可以降低到 99% 以上。

但这和人工智能有什么关系？值得一提的是，“小库”系统并没有预设模块或提供模型库以供匹配，而是借助大数据和算法、融合了机器学习等技术，再根据用户输入的参数和条件来实现实时提供方案，并作出排序、优缺点推荐。也就是说，“小库”提供的设计作品，是它自己“画”出来的，并不是简单地堆砌模块。

在内测发布会前，团队已经给“小库”投食了不少建筑图纸和城市卫星地图等数据，如今这种图像深度学习还在进行中。如果要简单理解这个深度学习过程，便是“小库”通过这些建筑图像进行学习，知道了怎么做设计，并且在建筑师评估它提供的多个方案的过程里，“小库”了解了哪些方案是不行的，又再进一步加强机器学习的效果。