20世紀至今，從模塊化、計算機輔助設計、參數(shù)化設計到人工智能，技術發(fā)展在不斷迭代城市空間設計的工具與方法。隨著人工智能迅速應用，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）已經(jīng)介入了設計的“想象”“優(yōu)化”和“建造”3 個方面，在人機共生的背景下，傳統(tǒng)城市空間設計方法將面臨革新。生成式人工智能通過深度學習海量設計案例，能夠突破人類設計師的經(jīng)驗局限，在方案多樣性、迭代速度方面展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。特別是擴散模型（Diffusion Models）在圖像生成領域的突破性進展，為城市空間設計提供了新的技術路徑。生成式人工智能技術的突破為這一領域帶來了范式變革的可能。以生成對抗網(wǎng)絡（GAN）和擴散模型（Diffusion Models）為代表的深度生成技術，通過海量城市空間數(shù)據(jù)的學習，能夠自動捕捉空間形態(tài)、功能布局與美學特征之間的潛在關聯(lián)。這類技術展現(xiàn)出獨特的“創(chuàng)造性涌現(xiàn)”特性，產(chǎn)生超出訓練數(shù)據(jù)分布的創(chuàng)新空間組合。例如，Stable Diffusion通過文本提示生成概念草圖的強大能力，而CityGAN等專業(yè)模型則展示了街區(qū)尺度空間形態(tài)的生成潛力。

生成式人工智能輔助城市空間設計全流程。結合多種生成式人工智能工具，城市空間設計可分為以下三個設計階段。前期策劃與概念設計階段：依托大語言模型（如 DeepSeek、ChatGPT 等）完成設計項目策劃書，具體包含功能、形式、時間等內(nèi)容。概念設計依托圖像生成平臺，根據(jù)特定空間要求、功能需求審美偏好等產(chǎn)生不同設計概念意向圖，實現(xiàn)基于提示詞文本生成概念圖、草圖生成概念圖、三維線稿生成概念圖，具體包含經(jīng)典圖像生成平臺、行業(yè)軟件插件平臺和云端平臺三類；方案呈現(xiàn)與深化階段：基于前期的概念設計，進一步細化各個功能區(qū)域的具體布局、尺寸、材料選擇等模型細節(jié)。使用經(jīng)典圖像生成平臺（如Midjourney,Stable Diffusion等），根據(jù)三維模型生成高分辨率的渲染圖。這些渲染圖可以用于向客戶展示設計方案的效果，增強客戶的理解和接受度。例如城市街區(qū)公共空間運用Midjourney生成靈感意向圖，經(jīng)設計師建模深化后，再次使用Midjourney生成效果圖進行表達；多方案評價與比選階段：利用生成式人工智能工具編輯并發(fā)布在線問卷，收集目標用戶群體對不同方案的意見和建議。此類工具可以自動分析問卷結果，提取關鍵反饋信息。利用大語言模型撰寫詳細的對比報告，包括每個方案的優(yōu)點、缺點、改進建議等。在生成式人工智能的輔助下，基于以上數(shù)據(jù)分析和用戶反饋得到更加全面客觀的方案評估，確保最終方案的合理性。

生成式人工智能作為一種通用的神經(jīng)網(wǎng)絡，在城市空間設計領域的應用仍需要進行針對性的優(yōu)化。大部分城市空間設計的生成任務，除了直接使用生成式人工智能輸出結果，通過AI模型結合算法設計來解決具體的問題，往往能形成更符合要求的結果。目前生成式人工智能技術正從技術性能優(yōu)化向系統(tǒng)性、交互性和精細化范式轉變。傳統(tǒng)生成模型多以整體圖像輸出為主，缺乏局部調整和精細化控制能力，限制了其在城市空間設計中的應用。近年來，分段生成技術、多尺度反饋機制等局部控制方法的引入，顯著提升了生成結果的可控性和實用性。設計師的角色也從方案生產(chǎn)者轉變?yōu)锳I協(xié)同流程的引導者，通過多輪語言校準生成方案，提高了模型使用的可解釋性、易用性和可信度。此外，多模型協(xié)同工作流正逐步形成。這種模塊化分工通過跨模型數(shù)據(jù)流實現(xiàn)深度耦合，從半自動化輔助向全流程生成演進。人類設計師負責監(jiān)督，確保整體流程邏輯與生成質量的合理性與可靠性，提高了城市空間設計工作流的整體效率，縮短了設計方案的周期。同時，社區(qū)團體和普通公眾能夠直接參與生成設計過程，推動技術接受度的提高。未來發(fā)展趨勢將會從以下三個方面展開：首先是構建更多本土化、結構化的城市空間設計數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集應當包含地域特征鮮明的建筑形態(tài)、空間尺度、文化符號等要素，從而顯著提升模型的適應性；其次開發(fā)可控的生成機制，人類設計師能夠精準調控生成過程，在保證創(chuàng)意性的同時滿足各類設計規(guī)范和技術要求；最后多模型協(xié)同工作機制將成為主流的設計范式，這包括建立設計需求解析、方案生成、性能模擬、方案優(yōu)化等環(huán)節(jié)，通過構建智能協(xié)作網(wǎng)絡，實現(xiàn)從離散工具向集成系統(tǒng)的演化。這種系統(tǒng)將支持從整體到細部的全流程設計，最終形成從工具向系統(tǒng)演化的智能設計框架。

本文系江蘇高校哲學社會科學研究一般項目資助“生成式人工智能在環(huán)境設計中的應用研究（2025SJYB0483）”研究成果。

（作者單位：南京工業(yè)大學浦江學院）