建科盛典： 技術、平台、表現

生成設計算法、人工智慧驅動的可持續性模型、機器人製造技術等等...人工智慧和技術主義在建築和城市主義中興起，促使我們重新思考：建築專業的角色、工具的有效性、以及設計過程作為藝術創作的本質。

當機器對設計過程的參與愈來愈多 —— 例如想像、生成和最佳化等，我們成為建築師、設計師或城市規劃師在這個新範式中意味著什麼？工具是在增強創造力，還是在侵蝕長期以來定義建築實踐的人本直覺？工具是充當真正的協作者，還是將專業人員下降到操作員的層面？我們如何平衡數據驅動的邏輯思考與設計的情感和文化層面？

本次展覽透過平台或舞台進行探索：一個技術應用與藝術表現交匯的空間。通過現場演示、互動裝置和揣測性提議，觀眾將見證人類創造力與機器智能之間的對話。

策展問題：變革中的探索

角色定位
在人工智能與科技浪潮的背景下，建築與都市領域的持份者秉持哪些核心立場與意識形態？這些觀點如何重塑我們對建築及都巿設計實踐的認知？

實踐革新
人工智能與科技如何促使我們以務實視角重新構思建築與都市設計實踐？它們如何挑戰傳統設計方法，以擴闊創意可能性的邊界？

藝術體驗
人工智能與科技作為創作、分析與評估的多模態工具時，會催生哪些藝術表現形式？這些形式如何在日益數位化的環境中，幫助我們鑑賞實在的建築與都市設計？

公開徵集

遴選依據以下幾項標準：
1) 與策展主題的相關性
2) 對議題的回應,
3) 參展者的過往經驗
4) 提案的技術性

徵集結果

在97件公開徵集作品提案當中，各提案對關鍵議題、實驗領域及與公眾互動方式均有不同想法。

在關鍵議題上有關設計與身份認同佔26件，社區導向設計佔23件，公共設計佔21件，韌性設計佔14件，設計與幸福感佔10件，城鄉共融設計佔3件。

在實驗領域上有關概念發展佔20件，研究及分析佔19件，原型製作佔16件，社區參與佔13件，餘下方案關注議題包括可行性研究、初步設計、方案設計、詳細設計、施工及文件、招標與委託、以及維護與營運。

與公眾互動方面，以展品作為表現佔30件，以公眾作為共創設計者佔23件，以公眾作為原型試用者佔20件，以展品作為製造過程佔10件，其餘包括以公眾作為分析師及以公眾作為決策者等。

另外，提案中認為自己是AI科技初學者或實驗者共48組，專家及院校則佔30組及19組。整體數據反映建築及城巿設計實踐者對AI及科技有強烈興趣，在AI及科技應用的議題上分佈多元，在實驗領域上較多為前期工作，展品性質較多以表現為主。策展成果有望為業界提供基線數據，展開進一步討論，以人工智能科技革新設計實踐。

策展議題

公共設計
包容性；社會參與；公共空間；使用模式；多功能設計；資源分配；管理效率；基礎設施；交通擠塞；生活品質；環境監測；綠地空間；即時數據；社區特性；文化要素；複合式開發；設計模擬；社區互動；活力；平等。

韌性設計
環境變遷；社會變遷；經濟變遷；永續設計；環境影響；再生；生物多樣性；靈活性；需求演變；循環經濟；再利用；廢棄物減量；資源管理；水資源；能源；材料；社區韌性；困境；數據分析；情境模擬；氣候適應；節能設計；智慧城巿；即時監測；自然環境。

城鄉共融設計
鄉村特質；鄉城共生； 保育；活化；本土傳統；資源流動；人口分布；土地利用；連結性；永續實踐；環境變遷；發展衝擊；文化遺產；投資區域；基礎建設；在地資源；記錄；傳統營建技藝；韌性；永續性；社區外展；決策機制；整合性環境；生活品質；韌性社區。

設計與身份認同
企業；市政機構；藝術；文化；品牌塑造；同質化；地方特色；消費者偏好；官僚制度；參與式規劃；社區反饋；發展項目；市民需求；文化表達；商品化；資金縮減；在地藝術家；曝光率；互動平台；真實性；持份者協作；社區參與；價值觀。

設計與幸福感
宜居性；後疫情時代；適應性；人口高齡化；精神健康；心理學；高密度區域；無障礙性；人口數據；綠地；公共設施；生活便利性；安全；社區需求；包容性社區；公共衛生情境；適應性空間；社交互動；環境因素；穩健評估方法；AI分析。

社區導向設計
參與機制；去中心化；資訊透明度；包容性；平等；數位平台；存取障礙；在地社群；數據分析；決策流程；信任建立；官民協作；資源動員；邊緣群體；需求。

實驗領域

概念發展
根據客戶需求、場地條件及情境因素構想設計。AI工具能分析歷史數據與設計先例，協助設計師探索創新策略。透過草圖、模型與渲染圖視覺化概念，於項目前期試驗各種形式。

研究及分析
研究涵蓋規劃法規、環境影響及文化脈絡。AI演算法透過分析大規模數據，能識別社區趨勢，為設計決策提供依據。運用地理資訊系統進行場域分析，揭示影響設計的地理、社會與氣候條件。社會學及環境心理學的學術研究更可為社區行為模式提供洞見。

社區參與
全程融入社區參與機制能確保設計契合在地需求，例如透過工作坊、咨詢會及意見反饋等方式收集居民意見，更可利用AI平台分析社區情緒，讓設計師有效回應關切事項。參與式設計方法的研究能深化互動模式，促進協作並推動社會公平。

可行性研究
此階段透過分析投資成本、場地條件、法規限制及市場需求等，評估專案可行性。AI技術能幫助建構財務情境模型，預測專案成果，協助持份者就專案推進作出明智決策。

初步設計
此階段著重於佈局、空間組織與美學呈現。根據客戶及使用者的反饋，調整並改善方案。在可持續發展的框架下，提出創新構想的方法，從而推進建造及材料運用等的層面。

方案設計
根據客戶反饋、結構及機電系統等考量因素，製作方案設計圖及模型。運用AI及電腦模擬技術，能有效表現設計方向、測試建築性能與能源效率，實現跨領域協作，以達到設計最佳化。

詳細設計
編製全面的技術規範與詳細圖紙，以整合專案各個細節，透過建立精準模型，既能實現整體願景，亦能嚴格遵循建築法規要求。

原型製作
透過1:1模型與沉浸式模擬，收集反饋以進行有效的設計探索。此流程協助建築師測試建築性能，並藉由具體呈現與社區互動。基於雲端平台更可實踐設計協作，為未來專案建立知識數據庫。

施工文件
詳細的施工文件，包含圖紙與規範，能為建造商及工人提供明確指示。AI能自動化處理部分流程，減少錯誤並提升效率，將設計轉化為嚴謹的施工指引。

招標與委託
此階段涉及審核投標書及協商合約，確保選定的承包商符合專案要求與預算。AI能幫助分析承包商過往的項目經驗數據以及成本預測，幫助減輕評估標書數字的繁瑣工作。

施工管理
施工期間，建築師負責監督專案以確保符合設計意圖，包括定期現場巡查以解決即時問題。透過無人機掃描與建築資訊模型（BIM）等技術，可即時監控進度並提供決策所需的關鍵數據。

使用後評估
竣工後，設計師將評估設計能否達到當初的預設成效。透過收集使用者反饋，分析性能數據，再以AI工具找出優化模式，從而建立資料庫，讓用家更容易適應新建的空間環境。

可持續性評估
運用AI工具與生命週期評估等框架，衡量設計方案對環境的影響，例如根據能源效率與材料使用等因素，建立各種模擬情境，從而預測項目營運上長遠的可持續性。

法規遵循
確保建築物合乎法規非常重要。建築師須持續掌握法規要求，與認可人士等法規專家合作。在未來，AI可幫助了解專案的法規要求，自動化處理文件並優化流程，協助申請各種許可。

維護與營運
竣工後，業主會規劃例行檢查與維修以確保功能運作正常。AI能分析性能數據並提示管理人員潛在及即時問題，實現預測性維護，從而優化能源使用與使用者舒適度。