随着中国经济和人工智能的快速发展，人民生活水平极大提高，对健康也有了不同层次的理解。而“健康住宅”的概念满足了人民对健康的诉求，也成为了未来住宅消费趋势。基于此，北京建筑大学李煜教授在第十四届健康住宅理论与实践国际论坛上，发表“人工智能辅助健康社区规划设计”的主题演讲。下面为部分内容节选。

　　01、AI辅助健康设计　　

　　关于技术的核心。今年年初，发生了一件在人工智能领域特别突出的大事，就是chat GPT的出现，人工智能之前只在业界使用，现在普通人在日常生活当中都有使用人工智能的场景。基本上现在人类掌握的所有语言，包括自然语言、数据的语言，chat GPT都能帮我们快速实现。

　　在这样的前提下，今年的AI辅助健康设计就不是非常前沿或者是大家难以想象的话题了。我们理解人工智能有一个非常简单的办法，就是他可能是能够替代人类，能够做一些人类能做的事情，现在归结起来一般有三个维度，识别、决策和生成。这些跟建筑行业都有很紧密的关系，包括对文字语音或者是视频的识别，对建筑图像的识别。决策大家就很熟悉了，阿尔法狗能帮助做一些决策。生成，大家今年都有了体会，我输入一段文字的描述，他就能生成相应的你要的图纸，这其实对建筑设计前端影响非常剧烈。

　　02、研究和实践　

　　防病社区设计要素。什么样的住区空间会导致得什么病，其实居住的空间对个人健康影响是两极化的，有可能是负向的，比如会引起疾病，或者是比较容易传播疾病，也有可能是正向的，正是大家所追求的健康住宅、健康住区，通过主动或积极的方式来影响健康。用一句话来总结，有一些不良的设计可能会引起某些疾病。

　　住宅的声光物理环境。大家比较熟悉的北京一个典型的居住性类型的社区，在整个空间里可能包括了住宅本身，也包括了内部的公共空间和活动空间，还有景观等等。在整个空间里究竟有哪些疾病是跟空间有关的，在医学界有国际伤害时因的分类，包括所有的疾病，根据文献计量方法，把跟空间有关的疾病对应筛选出来，最终总结成三种，今天可能更多的关注住宅的声光物理环境，可能更多的是关注呼吸系统的疾病。

　　首都健康理想街区。受北京市委托，我们调研了首都核心区里的900多个老旧小区，做了建筑学的调研，分成几个大的量表，把传统的社区空间分成街块、步行空间、公共空间，在这个基础上设计一些量表，还有一些跟设计相关的会做图像的绘制采集，还有公共空间的量表，最终给北京提供健康影响评估报告，北京市2020年之后就提了对新建的项目需要做健康影响的评估。

　　在这个基础上，到目前为止我们用的都还是一些传统的建筑学的办法，在这个基础上可以利用现有的模型和技术来做研究，包括对建筑本身还有交通因子，把相关的因素统一在一个模型里面做评价。做数字化或者是做模型分析的尺度，在新街口做的健康影响评估，首先是做一个数字孪生，做街区级别的通风采光，还有行为模式的研究。

　　03、人工智能的探索与展望　

　　在整个住宅生产链里面，从设计到施工再到运维，我们建筑师其实做的是前面的部分。资深的设计师做住宅的规划设计其实并不很困难，我们用了人工智能画施工图的探索，原理很简单，就是通过人工智能的方法识别施工图里面的图式符号，同时去识别住宅评价标准。目前，我们已经能做到输入建筑的施工图之后，能够直接出水暖电的施工图，通过人工智能学习和认知了这些符号，输入建筑图纸以后出现其他专业的施工图。