建筑AI┃黄仁勋AI建筑工作流程发布,建筑师的小龙虾展现雏形

这个一个不断产生惊奇的时代。

就在前天，一个欢度六一的下午，黄仁勋在GTC 2026台北发布会，展示了AI建筑工作流程。

现场视频，来自视频号：“筑梦AI设计”

AI时代，建筑一直还是个进展相对缓慢的传统行业。

目前，也已有很多AI工具在建筑设计领域中尝试，可以帮助建筑师简化一部分工作，但还限于工具的场景。这一次黄仁勋在台北展示的AI建筑设计工作流，不同于以往的AI辅助设计的智能工具，而更像是造出了一位AI建筑师，也可以认为是为建筑师定制的小龙虾。

我不能从IT技术的角度理解黄仁勋此次的发布会对计算机和人工智能领域带来的意义，但能理解现场展示的流程与建筑师工作之间的对应关系。虽然目前看起来，它还显得像个蹒跚学步的幼童，但它能迈出的踉跄的每一步，已经预示了日后奔跑的能力。

有两点让我感到它对未来的潜力：

（一）工作流的前端，设计构思来自文字性的描述输入

这些文字更贴近人类常规的语言交流，让原先建筑师的概念构思工作可以被解读，跨出了AI创作从0到1的一步。

原先这一过程有点类似黑箱，当它被建筑师展示给客户时，能够听到很多文化性的意念，故事性的叙事，特别在一些重要一些的公共建筑或者住宅、历史文化街区项目中。有很多人称建筑专业为“玄学”，也大都发生在这一步。

大多数情况下，作为客户或者受众，并不了解这些“意念”的作用机制是怎样的，它们如何开始运作并制造和产生出所看到的建筑形式。你看不到“黑箱”中发生了什么。这使得建筑师的工作形成不可替代性。

现在这一步可以被AI Agent理解并执行，虽然目前展示的还是比较单纯的场景，一栋海景别墅，本身比较容易被理解。但这只是第一步，如果第一步可以被打通，以机器学习的能力和速度，我相信未来它理解更复杂的历史文脉、法规条文、投资收益等并非遥不可及。“黑箱”不是不可以被打开，或者说每个人都有可能具有操控“黑箱”的能力。

（二）工作流的末端，这一流程具备可建造的能力。

如果说刚才这一点，当前有些AI工具也可以做到提供设计概念。那么，可建造，是建筑之所以成为建筑的决定性一步。

目前AI工具在建筑设计中的作用主要在于提供图片或视频，包括建筑效果图、效果视频、分析图、各种平、立面、轴测表现图等。这些是以往建筑师在设计前期阶段需要提交的成果材料，它可以帮助建筑师获得某一个阶段的工作报酬，因此得到了方案建筑师的青睐。但这不是施工工地上所需要的施工依据。从这些辅助设计成果，到工人们在工地上可以实操的依据之间，还有相当大的工作量，需要真实的建筑师、各专业工程师共同完成，这些工作不是精彩的效果图可以代替的。

目前很多建筑AI智能应用停留在方案设计环节，无法进入建造环节是AI技术本身的限制。因为目前我们在应用中接触到的AI人工智能所基于的是“文生图”、“文生视频”能力，是图像技术发展的成果，目前文字已经可以实现生成“电影”，生成图、或者视频自然是更容易的事。

但建筑不是“图像”，是一个实实在在的实体，虽然它一直依赖以“平、立、剖、大样图”的图纸形式提交到工地现场，但这些“平、立、剖”图纸不同于基于图像原理的图片，它不依赖色调、饱和度、层次感等图形美学原理，而是基于对建筑实体的真实精准还原，与实体建筑完全对应，这是建筑能够被“建造”的基础。但这是目前“文生图”技术不具备的能力，不是因为它目前还不完善，而是因为它不具备建立这个能力的底层逻辑。而这一步，是目前大量一线建筑师的真实工作，也就是“画图狗”的日常。目前的AI工具可能能代替部分方案设计师的工作，但在新的技术还没有被发展起来之前，我反而觉得“画图狗”的工作暂时还无法被代替。

这一次黄仁勋的展示不一样之处在于，它不是帮助建筑师生“图”，而是直接模拟建筑师的工作。展示视频中，它像一位建筑师一样调用犀牛，Blender等专业软件，从塑造地形和环境，确定朝向、生成轮廓、考虑成本、优化形态、创建结构框架、放置门窗、楼梯、分配材质、布置家具、选择视角、渲染效果等，最终生成设计成果。这个成果不是一张或一系列图片，而是可以导出为3D模型文件，后续还可以进入Revit 进行 BIM 深化，意味着，理论上可以用于施工。这时候有没有“平、立、剖”已经不重要了，因为一个完整的模型可以比“平、立、剖”更说明问题。未来的施工现场，可能早晚会不再基于“平、立、剖”图纸，而是基于精准的3d模型。

视频展示了一个虽然简单，但却完整的建筑设计流程。这是一个以建造为目标的建筑师真实的工作过程。它没有新建一种软件或工具，而是建立了一个架构和体系框架，可以调用传统设计软件的强大功能。当然，它目前还是和当前“文生图”技术一样处在蹒跚学步时期，甚至不如当前的AI辅助工具能够快速提供炫酷图片。但我感觉，这会是未来更有可能快速发展，走通建筑师完整工作流的一个方向，这是一个传统建筑师的直觉判断。

最后，在这项技术发展到足够强大，足够好用，并足够低廉之前，我想“画图狗”的工作可能还需要继续。