撰稿 / Will 编辑 / 咖啡因、柒杯【如需转载请先联系我们】
编者按：人工智能将会成为未来第四次工业革命重要的推手，建筑行业将会带来什么改变?今天来自ZAHA公司的小编将带大家来一探究竟，到底这些先锋公司如何决定我们建筑的未来方向。
这次代表ZAHA公司前往葡萄牙参与这种大的会议，主要探讨建筑在第四次工业革名上到底会扮演什么角色，所谓的第四次工业革命在此为人工智能将取代大部分的人力或机械式生产，转为AI人工智慧或是电脑运算，在这时代的浪潮下，建筑师又会何去何从？
eCAADe (education and research in computer aided architecture design in Europe)与SIGraDi (Sociedad iberoamericana de Grafica Digital) 为目前欧洲与拉丁美洲最大的两个数位建筑会议论坛，主要的目的是在搜集并讨论，建筑与建构的下一步是什么？
当数位（电脑与运算能力）和数位制造（特殊制程与离散制造）的技术和使用范畴越来越广泛时，身为建筑设计者或工程执行者的我们，该如何应对与适应，为什么说是适应呢？这个问题可以从几个面向来讨论，当建筑建造的速度已经大大超越建筑设计时，建筑师要做些什么，在新的年代，或许我该说，现在，许多建筑已经不需要建筑师了，那我们该设计什么？又需要具备哪些讨论性与能力呢？身为设计者的我们今天生在一个混淆的年代，今天所有产业的界限不再像过去一样这么明显，在过去，或许造船业与建筑业八杆仔打不着关系，如今，许多大型建筑的曲面屋顶与建筑外墙都必须透过造船工业的制造与顾问来完成巨大的曲面量体，对于建筑业来说，做一个金属材质的曲面屋顶会许很困难，但在造船业其实是非常简单与常见的一环，最明显的例子为台湾台北的台北文创中心，为日本伊东丰雄事务所设计，曲面的屋顶却请到了南台湾的造船业协助。或许正是因为这是个混淆的年代，也就是我们的机会。很高兴受到eCAADe的邀请，我得以前往葡萄牙波多发表我过去在伦敦Bartlett学院的研究项目，以下我会就我的观点，讨论几个在会议中较为精彩的研究。
巴特雷近年Master Programmes试图与第四次工业接轨，上图作品为电脑运算所生产的设计这次eCAADe的主轴为：建筑在第四次工业革命的角色，首先，我们要先讨论一下，什么是第四次工业革命，每个产业或许都有不同的解释。对于建筑，什么是第四次工业革命呢？我会把它解释成电脑运算能力的急遽化发展，当电脑的正确性与精准性已经超越人脑许多时，设计者们将他们运用在建筑设计的一环，例如建筑资讯模型（Building Information model）或是离散设计（Discrete Design）或是预测型设计（Design Prediction）等等。从我自身的研究项目谈起，我相信大家对于机械手臂组装或自组机器人的设计方针都不陌生，但我相信，某部分的人跟我一样，已经有点疲乏了，甚至是有点腻了。
机械手臂与人员行为互动组装机器学习程序实验，Bartlett School of Architecture看着橘色的机械臂转来转去或是外观貌似蟑螂的机器人搬着一块造型特殊的砖头爬来爬去或许很酷，但身为设计者的我们，有没有想过，在某些发展中的国家，有许多较为偏远的地区，或许没有足够的资源与技术来操作机器人，甚至是将这些机械臂或特殊的预制砖头转运到施工现场都有困难时，我们该如何提供当地的居民一套建造的方法，是可以将需要设备量降到最低。自体组装建筑机器人，Bartlett School of Architecture第一点没有意外的就是用当地的材料，减少运送时的浪费，以东南亚越南为例，可以将竹子或木材制造成建材而不使用钢筋混凝土或清水砖。但我们又开始思考，能不能连将自然材料做成建材的步骤都省下来呢？传统建筑组装与生材料组装，Bartlett School of Architecture也就是说，我们希望随机型态的材料，在我们设计的系统下，不须经过加工（如切割，灌注等等）也能直接成为建材甚至成为结构的一部份，没错，比如说一堆大小都不一样的竹子，一些树枝甚至是一串香蕉，我们都可以把这些生材料转换成建筑的一部份。我们的研究范例以相似度较高的竹子为出发点。如何将竹子数位化呢？跟你想的一样，我们也试过3D扫描，不只需要庞大的人力与时间，并且扫描后的mesh模型过于庞大，电脑没办法运算大多的数据，所以我们放弃了扫描这个选项。點雲之3D掃描竹子系統，Bartlett School of Architecture竹子的材料延展性结合电脑运算，Bartlett School of Architecture我们决定，我们要研发一套AR系统，不需要透过扫描就能快速辨认出竹子的型态。于是我们设计了一套机器学习的AI（人工智慧）系统，先将电脑与google连接，并且搜寻竹子图片，再来我们手动将竹子的头跟尾与中间的竹节选出来，再输入到电脑中，接着让程式执行机器学习，训练电脑去辨识竹子的结构，就跟Facebook中的人脸辨识系统是一样的原理。经过一个晚上的训练，电脑已经能几乎百分之百精准的辨识出竹子的型态。之后我们设计一套与使用者互动的游戏APP，使用者可以自由规划自己的房子，例如房间大小，厨房大小等等。游戏介面的使用者自造建筑，Bartlett School of Architecture完成选择后，电脑会以结构分析的方式来计算整个建筑物的安排，例如哪里需要较多的竹子结构，哪里需要悬挑等等。最后透过使用者所找来的加工材料，以AR的方式来教导使用者如何搭建。为了证明系统可行，我们请竹子的厂商帮我们检查，在过程中我们发现，当我们家同一批竹子（长短不一）进行两次的组装实验，如果所选的竹子顺序不同，最后的结构结果是完全不一样的。同批竹子，不同顺序的结构测试实验，Bartlett School of ArchitectureAR与人工智能辨认组装APP，Bartlett School of Architecture最后，我们以一个建筑尺度的结构系统作为示范，在下图中的结构中，所有的竹子长度大小都不一样，搭配可调节式的节点，我们可以成功的搭设建筑尺度大小的结构系统。可调节节点，Bartlett School of Architecture建筑尺度的结构单元组装成果，Bartlett School of Architecture在结构体完成后，我们继续将此概念延伸，当尺度放大到更巨大的建筑体时，此设计研究与应用将带来更多的讨论与反思，以下为我们对于越南偏远地区的热带建筑提案。熱帶建築提案，Bartlett School of Architecture看完了我自身的设计研究，接着带大家看看当时在会议中许多精彩的项目。这个会议中，由于作品众多，所以主办单位将所有作品研究分为不同主题，其中包括机器人与自动化建筑（Robotic and automated design），衍生式设计（Design generative），人工智慧（Artificial intelligence），预测式设计（prediction and evaluation）等等。从以上主题，我们可以看得出来这是会议主要讨论的主轴，在于分析，数据，演算法和制造。其中的令人印象深刻的研究中，有一位来自当地波多的建筑师所执行的设计流程，由于当地的的建筑设计类型偏向老屋或历史建筑翻新，他们提出并且已经在事务所中执行的设计方法，既然是老屋翻新，我们必须先取得该屋的建筑图面，才能将新的设计加上去，但由于历史悠久或施工品质的问题，常常事务所取得的图面已经无法精准是用，所以该建筑师以3D扫描的方式取得老屋的点云模型（Point cloud model），带有材质与建筑结构本体，经由一套机器学习的系统去辨认点云模型中的资讯，判断基本的建筑元素，例如柱列，梁系统，门板，地面铺面等等，透过系统辨认后，模型便可以直接进入Revit做编辑，大大增加了设计前期的设定效率，也增加了建筑设计中的精准度，因为是使用Revit，也加快了跟承包商或建商的沟通速度。以下看到的图是经过扫描的点云模型经过辨认后的Revit建筑资讯模型。下一个作品来自恶名昭彰的MIT Media Lab的机器人组，虽然我之前提到，机器人组装已经不是什么新的题材，但这次他们将题材拉升至下一个向度，他们将成本降到最低，只需要一张Arduino，一组伺服马达跟一张纸，你没听错，一张纸。他们将一张纸以曲折的方式产生运动状态，搭建成一组可以行动爬行的机器人，为什说是曲折的方式呢，这样一来，在关节处就可以不需要节点或转接头，简单来说该机器人的Joint就是纸的折线。这样的机器人设计模式可以将制造成本降低，并且不会有损坏的风险。此研究将项目并未将该机器人定位为一种可以在建筑实践中应用的机器人型态，但会中我们讨论到此机器人的用途，大家纷纷提出许多建议，最后现场的人达成共识，将该机器人定为为施工现场的侦查型机器人，可以以轻盈的姿态攀爬于施工现场，观察并记录施工准确度，甚至是施工人员的安全。下一个研究项目来自美国Perkins and Will, 身为美国一流的建筑师事务所，公司内部自身就有一个强大的研究团队，与公司其他部门合作，将项目当成分析研究的对象。这次他们带来的研究也十分让人惊艳，是标准的预测型设计，何谓预测，说穿了其实就是现今非常红的大数据分析与设计，但他们将此设计研究融合实务项目，透过分析许多该公司过去的项目，并且提出出许多分析节点，包括能源，热能，空调，风雨，立面等等，进而归纳出一套关于建筑型态的提案，这个过程大大的改变了以往的设计方法，过去建筑师设计结果，但透过他们的设计流程，设计者们需要着重的是流程（process），他在发表中提供了几个例子，他们透过分析了需多他们自计设计的医院，将医院监视器的画面转换为大数据，并利用机器学习系统判别在走廊间行走的人群和数量，进而就能定义出下一次设计相似尺度的医院时，走廊应该进行什么尺寸的配置是最有效率的。同时他们也将此数据分析系统应用于各项可能的因子，从能源，建筑成本等等着手。正在悄悄的定义未来建筑设计的走向与方法。在听完这些发人深省的研究项目，我想在场的无论是设计者，建筑师，工程师或是学生都能深深的体会到我前面所说的产业模糊，也就是说，现今的建筑界，或许跟电子科技，APP设计业，游戏产业，机器人产业或是自动化都是充满密不可分的连结，对于程式（programing or scripting）以及参与式设计，我们会许要以更开放的视野去了解并讨论其应用性与发展性，不应该进行排斥，老实说，我在学习的过程中，有的时候也不知道学这些东西要的用处，与对未来会有什么样帮助和启发。总之，就是尽力完成老师或业主交代下来的任务，当然也会有觉得很烦、不想学、尽量打混的时候，看起来学到的东西没什么用、不知道用在哪、跟建筑无关、甚至跟设计无关而难以下咽、非常痛苦与挣扎，一方面学习新东西很难，一方面又不知道要用在哪。大家都当过学生，相信可以理解的。就这样痛苦的毕业之后，直到在未来在工作上遇到大难关时，之前觉得用不到的、和设计无关的思维或技术就一个一个就派上用场了，比如说，与2010年前后出现的Grasshopper插件。最初也是被认为是不学无术，处处在建筑界被排挤。过了很久才发现之前在学校时，虽然没有生产出什么厉害的成果，但其实已默默打通了任督二脉，可以快速洞见解决问题的方向而且学什么都快。而现在GH已经几乎成为不只建筑业，而是整个设计产业的共通语言和求新求变的手法之一。我认为，在建筑（尤其是设计研究中）可以大致分为两类大的方向与讨论类型：第一为既有的理论在「质与量」上的累积与讨论：特别注重过去长久建筑基础、累积扎实而且立论严谨的发展。第二则为知识领域在「新方向」上的开拓：着重未来可能的新领域、新知识，基础虽然模糊，但对未来有重大启发的探讨。当李奥纳多·迪·瑟皮耶罗·达文西在他的手稿上设计飞行器时，他有想过有一天真的能飞上天吗?
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