综述：人工智能生成内容在景观建筑学中的应用综述

《AI Open》：AI-generated content in landscape architecture: A survey

本综述系统探讨了AIGC（人工智能生成内容）技术在景观建筑学中的创新应用，涵盖了从场地分析、概念生成到施工管理的全流程。文章详细分析了生成对抗网络（GAN）、扩散模型等关键技术如何赋能景观设计的科学化转型，并指出在数据质量、设计专业性及伦理规范等方面面临的挑战，为跨学科研究提供了重要参考。

　　

人工智能生成内容在景观建筑学中的技术变革与挑战

景观建筑学作为融合科学与艺术的交叉学科，正经历着人工智能技术带来的范式转移。传统设计方法高度依赖设计师的主观经验，缺乏客观评价标准，而数据驱动的人工智能生成内容技术为景观设计提供了全新的技术路径。

当前景观建筑学的发展瓶颈

传统景观设计面临四大系统性挑战：首先是过度依赖主观经验，设计标准停留在感官层面；其次是设计周期长，手工绘制和现场调研耗时费力；第三是地域适应性差，难以平衡政策法规与生态需求；最后是公众参与不足，普通居民缺乏专业表达渠道。这些瓶颈促使行业寻求AIGC等智能技术实现从"经验驱动"到"科学协作"的转型。

AIGC关键技术体系

AIGC在景观领域的应用依托多项核心技术：生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练产生逼真图像；扩散模型采用去噪过程实现高质量内容生成；变分自编码器（VAE）则通过编码-解码结构学习数据分布。此外，Transformer架构在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的突破，为多模态生成提供了技术基础。这些技术与建筑信息模型（BIM）、景观信息模型（LIM）等专业工具的融合，构成了AIGC在景观建筑学的技术生态。

全流程应用场景

在场地调研阶段，AIGC可通过地理信息系统（GIS）和街景图像分析技术，快速提取地形特征和植被数据。例如使用条件生成对抗网络（cGAN）进行地形插值分析，或通过卷积神经网络（CNN）处理卫星影像数据。设计概念生成环节，Stable Diffusion等文本到图像（text-to-image）模型能够根据风格描述生成设计方案，而ControlNet等控制网络则可确保生成结果的空间一致性。参数化设计优化方面，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法可对采光、通风等多目标进行帕累托优化。植物配置环节，结合激光雷达（TLS）技术和决策树模型，可实现植被生物量的精准预测。施工管理阶段，数字孪生（DT）技术与BIM/LIM的集成，支持项目全生命周期的智能决策。

技术挑战与发展趋势

AIGC在景观领域的应用仍面临数据质量、专业判断、技术局限等七大挑战。特别是生成内容与专业设计软件的工作流割裂问题，需要通过API深度集成来解决。未来发展趋势将呈现多学科融合、技术全覆盖、算法优化等五大特征。视觉语言模型（VLM）如Qwen2.5-Omni等新兴技术，正在重塑从微观植物配置到宏观土地规划的认知范式。

伦理规范与创新平衡

随着AIGC技术的普及，版权归属、责任认定等法律问题日益凸显。需要建立新的伦理标准和法律框架，同时保持设计师的主体性与创造性。技术与艺术的平衡将成为未来发展的关键，既要发挥AI的高效性，又要保留人类设计师的独特审美。

景观建筑学的AIGC应用正处于从"概念生成器"向"设计创新引擎"演进的关键阶段。通过深度融合专业技术与生成算法，这项技术有望成为推动行业数字化转型升级的核心驱动力，最终实现生态、功能与美学的多维度平衡。