小库的革新之处在于，所谓拿地方案或基地强排，是地产开发商控制设计的一个方式，目标就是寻找到税后利润最大化的建筑业态组合，而强排就是最高盈利强度排布建筑总图。

强排主要是在容积率、退线、建筑密度、限高、日照间距等规划指标下，结合当地不同建筑产品的营销情况，排出各种追逐利润最大化的产品规划方案。但在实际方案中，还要加入对于用户需求、规划审批、建筑形态等更多的要求。所以民用建筑的拿地方案的设计工作量大、标准化程度高、反复修改的机械劳动强度大，一块建筑基地的拿地方案理论上可以有无限多种组合，这就可以让AlphaGo算法中的增强学习算法派上用场了。

小库可模拟日照显示

所谓增强学习，就是开放的、无人工监督的神经元网络。换句话说，即让人工神经元网络学会自我学习、自我进化，尤其适用于无限多种可能性的最优解筛选。AlphaGo即通过增强学习，让机器可自动在无限多种可能的棋谱中优选出最适合当前棋局的棋谱，同样的原理用在拿地方案上就是让机器在无限多种可能的拿地方案中优选出前十名，供各方决策。

2017年6月3日，小库科技在深圳发布了内测版，联合创始人兼CTO李春介绍了人工智能建筑师“小库”的算法1.0版本，主要包括基于自我增强学习算法的拿地方案生成机制和评估机制，在1.0版本中还提供了100+的真实基地以及300多万种拿地方案，实现了方案优品率达80%。“小库”自带各种城市建筑设计规范和经验，在生成拿地方案的时候就自动完成了各种合规验查，而这则源自何宛余和杨小荻最近十年的研究成果。

当然，在设计方案的评估机制中，除了根据各种标准的计算部分外，还有一个设计师“点赞”的部分，也就引入了非标准化的主观美学观点。何宛余表示，之所以开放内测版，就是希望更多的设计师参与到“小库”算法的设计中。除了通过“众筹”方式引入非标的设计师观点外，小库科技还在6月3日的发布会上发布了罗塞塔计划，即通过深度学习的方式去分析和理解中外古今建筑大师的设计方案和风格，持续丰富“小库”算法模型，使大师们的智慧成果超越时间维度，协助当今的设计思考和实践。

实际上，罗塞塔计划不仅能对过去的设计智慧进行总结，也能学习当下特定的设计风格和逻辑，为有需求的企业量身定制完整版权的算法，让其设计思想从目前的单一项目跨越到多项目普遍适用。这其实也是对知识产权进行保护的有效手段，可以杜绝抄袭模仿的不良现象，创造更健康的设计生态。未来，小库科技还计划通过对数字化地图的机器学习，来吸收现有的全球建筑群设计方案“大数据”。

小库的可视化显示

人工智能建筑师“小库”SaaS软件分为按次付费个人版、按月付费团队版和按年付费企业版，具体价格将在今年秋季正式版发布时公布。小库科技除了动了3000多亿建筑设计市场的“奶酪”外，由于勘察设计是整个建筑市场的第一阶段，小库科技未来也有望对整个建筑行业的信息化与人工智能化产生深远的影响。

何宛余强调，小库科技将做的是建筑行业的人工智能生态圈，在小库开放API和相关数据的基础上，第三方建筑服务商或者建筑师将可以在小库的平台上进行算法开发、算法交易、信息交换等，同时他们也有机会使用小库独有的AI计算能力与城市建筑海量数据，通过这样多方的添砖加瓦，开奖，促进建筑整个行业的健康发展，因此改造3千亿的建筑勘察设计市场仅仅是个开始。

至于为什么说“小库”是世界上第一个人工智能建筑设计师，何宛余表示这是因为建筑勘察设计这个领域太古老，全球来看也没有人想到会用人工智能来改造这个领域。何宛余与杨小荻花费十年的时间研究建筑和城市设计算法，当时也没想到会在十年后出现AlphaGo。小库科技这家创业公司的出现，可以说是用人工智能改造古老传统行业的偶然事件，但也反应了整个人工智能大趋势未来十年的必然走向。（本文首发钛媒体，记者/吴宁川）