《Architecture》：Artificial Intelligence in Architectural Design: Scientometric Mapping and a Futures Typology
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人工智能（AI）正通过生成、预测、仿真、优化与数据驱动决策支持日益嵌入建筑设计（architectural design）。然而，关于人工智能在建筑设计中应用（AI-in-AD）的研究仍分散于建筑计算、建筑性能优化、建造自动化、能源研究及更广泛的人工智能领域。
人工智能（AI）正通过生成、预测、仿真、优化与数据驱动决策支持日益嵌入建筑设计（architectural design）。然而，关于人工智能在建筑设计中应用（AI-in-AD）的研究仍分散于建筑计算、建筑性能优化、建造自动化、能源研究及更广泛的人工智能领域。本研究提供了一项以建筑设计为界定范围的科学计量分析，涵盖Scopus索引的2541篇出版物，时间跨度为1974—2026年，检索日期为2026年9月5日；2026年的覆盖范围为部分年份。研究采用出版物趋势、关键词共现、文献共被引、引文突现检测、出版物来源间直接引用以及机构与国家/地区合著网络，刻画该领域的历史结构、主题结构、知识结构、出版物来源结构与协作结构。结果表明，2021年后该领域快速扩张，并识别出三个相互关联的主题域：人工智能赋能的生成性与表征性设计工作流、性能驱动的优化，以及基于机器学习的可持续性与智能建筑研究。共被引与引文突现模式显示出一条演进序列：从早期的空间规划、专家系统与进化方法，经建筑性能优化，发展至近期的深度学习与生成式人工智能应用。出版物与协作结构跨越多个学科性发表渠道，而研究产出与协作模式在机构与国家/地区间分布不均。基于上述发现，本研究构建了一个概念性未来类型学，由四个识别出的条件——方向（direction）、速度（pace）、目的（purpose）与分布（distribution）——所界定的十六种构型组成。该类型学区分了相对于该领域当前轨迹的多种替代性未来。
本文主体部分围绕人工智能在建筑设计（AI-in-AD）研究领域的科学计量分析展开，依次涵盖引言、材料与方法、结果、讨论与结论五个部分。
引言部分明确了研究背景与问题。人工智能（AI）正通过设计生成、性能预测、仿真、优化与数据驱动决策支持等应用日益嵌入建筑设计。机器学习与生成式人工智能的最新发展进一步拓展了可计算处理的建筑表征与设计任务范围，从平面图生成、建筑性能优化到基于图像、图与文本的设计探索。研究将AI-in-AD界定为利用AI生成、发展或评估建筑替代方案（包括空间构型、建筑形体与建筑围护结构选项）的研究；当工程与仿真类研究直接服务于上述建筑决策时亦纳入范围。作者指出，更广泛的建筑、工程与施工（AEC）领域综述常涵盖施工调度、项目管理、数据分析与建筑运维等内容，其广度可能掩盖建筑设计特有的模式，因此需要一个明确以建筑设计为界定的视角。既有研究虽提供了有价值的成果，但未能联合考察主导计算范式的时序演变、AI-in-AD的主题结构、出版物来源间的引用关系以及该领域的机构与国际组织方式，且这些结构对未来学科发展的含义相对缺乏探讨。据此，研究提出四个相互作用的领域条件：方向、速度、目的与分布，并说明本研究的贡献体现在实证、概念与分析三个层面。
材料与方法部分阐述了科学计量与科学图谱方法。研究采用VOSviewer（1.6.20版）与CiteSpace（7.0.2版）作为分析工具，前者用于关键词共现、出版物来源直接引用与合著网络分析，后者用于文献共被引与引文突现检测。数据仅检索自Scopus数据库，最终检索于2026年9月5日执行。检索策略通过多轮预检索迭代开发，最终查询将广泛的人工智能方法词块与建筑设计词块相结合，并加入标题层面的领域锚定词，同时排除"architecture"的非建筑学用法（如计算机体系结构、处理器体系结构、网络体系结构、神经架构搜索、集成电路设计等）。检索限定于工程、计算机科学、能源、环境科学、社会科学、艺术与人文、材料科学及多学科八个Scopus学科领域，文献类型限定为论文、综述与会议论文，未设语言限制。检索获得3544条记录，经文献类型与撤稿剔除、查重后，3277条记录进入标题/摘要筛选。两位作者依据预设标准独立筛选，未加权Cohen's κ系数为0.798（95%渐近置信区间：0.779—0.818），精确一致率为90.17%（2955/3277）。经联合裁定与最终范围验证，剔除9条涉及非建筑领域（如车辆与飞机内饰）的记录，最终分析语料库确定为2541篇出版物，包括1419篇论文、1029篇会议论文与93篇综述。分析维度包括：出版物趋势与关键词共现（采用索引关键词、全计数法，经同义词表规范化后共10309个不同索引关键词术语，最低出现阈值40，保留81个关键词，聚类分辨率为1.00）；文献共被引与引文突现分析（时间切片为一年，节点类型为参考文献，链接强度采用余弦相似度，g指数选择标准k=25，未施加网络剪枝）；出版物来源直接引用分析（来源需至少含5篇文献且被引至少5次，933个来源中76个达标，41个存在直接引用关系，保留最大连通分量36个来源，聚类分辨率0.30）；机构与国家/地区合著分析（采用分数计数法，机构名称经同义词表协调，由4502个原始机构标签归并为4461个机构实体，机构需至少3篇文献，59个机构达标，保留最大连通分量24个机构；国家/地区需至少7篇文献，118个国家/地区中49个达标）。研究还进行了补充性Python词法检查，检索五类术语族（评价类、用户类、美学类、质量类、判断类）在作者关键词、标题与摘要中的出现情况，该检查仅测量词汇存在性而非对研究目的进行分类。
结果部分报告了五方面发现。第一，出版物趋势显示，1974—2004年为形成期，仅115篇出版物；2005—2014年逐步扩展；2010年代中期后加速明显；2021年后增长最为显著，年产出从2021年的111篇增至2022年的165篇、2023年的224篇、2024年的386篇与2025年的553篇，2022—2025年出版物合计占语料库的52.3%。2026年索引到403条记录，但因检索截至2026年9月5日，属部分年份数据，不应解释为出版活动下降。第二，历史发展方面，语料库中最早的出版物为Eastman于1974年关于计算机在建筑中应用的研究，但此后数十年出版活动稀疏且不连续，整体呈现长期形成期之后日益加速扩张的态势，而非线性稳步推进。第三，知识结构方面，关键词共现网络形成三个主要聚类：最大聚类含40个关键词，聚焦人工智能赋能的设计、表征与生成工作流（含深度学习、平面图、室内设计、计算机辅助设计、建筑信息建模、生成式设计、计算机视觉、自然语言处理、语言模型、生成式人工智能、强化学习与扩散模型等）；第二聚类含29个关键词，关联性能驱动设计与优化（含遗传算法、优化、结构设计、能源效率、多目标优化、神经网络、建筑性能与热舒适等），其中遗传算法与优化的链接强度达140；第三聚类含12个关键词，将机器学习与可持续性及智能建筑系统相联系（含机器学习、学习系统、可持续发展、智能建筑、生命周期、生态设计、绿色建筑与环境影响等）。平均出版年份呈现从知识库系统、计算机仿真、计算机辅助设计与遗传算法等早期方法向机器学习、生成式人工智能、语言模型、大语言模型与扩散模型等近期主题的时间梯度。归一化引用分析显示关键词频次与归一化引用影响并不必然重合。补充词法检查在1327条记录（52.2%）中识别出至少一个术语族，其中评价类826条、用户类401条、美学类134条、质量类384条、判断类34条（存在重叠），设计与建筑质量、设计评价/评估等具体短语族分别出现于38条（1.5%）与62条（2.4%）记录中。文献共被引分析得到641个节点与4296条链接的网络，密度为0.0209，识别出六个主要聚类，轮廓值介于0.891至0.999之间，加权均值约0.909；三个最大聚类占网络节点的91.4%，分别对应深度学习、生成式人工智能、计算机视觉与自动化建筑生成（聚类#0，236篇参考文献，平均年份2019），建筑性能优化、能源效率、热舒适与多目标设计优化（聚类#1，217篇参考文献，平均年份2013），以及进化计算、遗传算法与多目标优化（聚类#2，133篇参考文献，平均年份2004），另有涉及建筑空间规划与进化布局生成（聚类#3）、建筑性能多准则遗传优化（聚类#4）与概念性建筑设计的认知或进化系统（聚类#5）的较小聚类。引文突现分析显示，早期突现以进化计算与空间规划研究为主，随后转向建筑性能与能源优化，2019年后日益转向深度学习与生成式设计，截至2026年9月5日观察到的最新突现包括文本到建筑生成、基于扩散模型的室内设计与AI辅助多目标建筑性能优化。第四，出版物来源结构方面，eCAADe会议录为最多产的连通来源（100篇文献），其次为Automation in Construction（79篇）、Energy and Buildings（76篇）、Building and Environment（68篇）与Journal of Building Engineering（58篇）；引用影响排序不同，Energy and Buildings最高（5609次引用），其次为Building and Environment（4214次）、Automation in Construction（4192次）、Applied Energy（2287次）与Journal of Building Engineering（1707次）；网络连通性方面，Automation in Construction的总链接强度最高（28），其次为Building and Environment（12）、Journal of Computational Design and Engineering（11）、Solar Energy（11）与Energy and Buildings（10）。36个连通来源被组织为五个聚类，分别整合能源、可持续性与计算设计渠道，AI导向、建筑性能与能源设计来源，建造自动化与工程信息学，建筑与计算设计研究，以及工程信息学与建筑性能仿真，表明AI-in-AD并非在单一学科出版物核心内发展。第五，协作网络方面，机构网络中清华大学产出最多（35篇文献），其次为同济大学（26篇）、东南大学（15篇）、代尔夫特理工大学（13篇）、天津大学（13篇）与香港大学（12篇）；引用数分布不均，清华大学1076次，同济大学516次，西蒙菲莎大学482次，深圳大学415次，香港大学355次；清华大学、同济大学、天津大学、深圳大学与建筑联盟学院的总链接强度最高（均为5），最强单条合作链接连接建筑联盟学院与新加坡科技设计大学（链接强度2.5）。国家/地区网络中，中国产出最多（765篇文献），其次为美国（339篇）、英国（155篇）、韩国（138篇）、印度（129篇）、土耳其（119篇）与德国（117篇）；引用影响排序有所不同，中国11007次、美国8997次，其次为加拿大（3798次）、英国（2850次）、澳大利亚（2381次）、新加坡（2229次）与韩国（2102次）；中国总链接强度最高（230），其次为美国（137）、英国（82）等，最强双边合作为中国—美国（链接强度34.75），其次为中国—香港（34.58）；网络划分为九个协作聚类，且在1.00至1.20的分辨率区间保持稳定。整体而言，机构协作仍较为分散，而出版产出、引用影响与国际连通性分布不均，由有限数量的国家/地区主导。
讨论部分围绕四个领域条件展开解释性分析。关于AI-in-AD的范式演替，共被引聚类结构按时间排序，与人工智能研究的总体轨迹高度吻合，而非独立的建筑研究议程；生成对抗网络（GAN）由Goodfellow等提出后，建筑领域的主导共被引文献数年之后才出现，引文突现分析亦直接印证该模式，但作者强调共被引与引文突现记录的是引用注意力而非方法发源地，该证据仅表明时间顺序与影响关系，不能排除主要在语料库之外被引用的建筑原创贡献，亦不能排除Scopus对CAADRIA、ACADIA与SIGraDi等建筑计算会议文献索引不全的影响。关于方法学基础变迁与专业知识的含义，共被引聚类的平均年份间隔依次为4、8、2、9与6年，但间隔并未稳定收窄，表观收窄仅基于三个最大聚类，且近期出版快速增长与右删失可能压缩近期平均年份间隔，故该收窄被视为暂定性的；若主导方法确实以更短周期被替代，则围绕单一计算方法构建的课程可能在学位课程周期内过时，且投入采纳 successive 方法的精力可能挤压对方法是否改变"何为好设计"的追问。关于生产导向侧重与设计质量问题，生成、机器学习与性能导向优化在保留的81个索引关键词网络中地位突出，能源效率、热舒适与可持续性亦可见，但补充词法检查在保留网络之外识别出评价性与用户相关术语，具体的设计质量与设计评价短语在检索元数据中相对少见；作者指出这些发现支持对网络可见的生产与优化侧重的解释，但不能确立建筑质量、设计判断或规范性价值在整个文献中被忽视，宽泛术语可能描述技术性评价，建筑评价也可能以替代术语表达，生成、优化与评价亦可在同一研究中并存，故目的条件仅为对关键词显著性的暂定概念解释。关于研究集中度与基础设施假说，中国出现于2541条记录中的765条（30.1%，11007次引用），美国出现于339条（13.3%，8997次引用），五个最多产国家合计出现于1407条唯一记录（55.4%）；一种可能解释是计算资源、基础模型与生成工具获取的不平等，但本研究未包含计算资源获取数据，故该解释仍为假说，研究经费、国家研究政策、国家研究体系规模以及Scopus对区域性与非英语发表渠道的覆盖不均亦可能产生类似模式。在此基础上，讨论提出由方向、速度、目的与分布四个相互作用条件构成的概念框架，并以"庭院平面"（Courtyard Plan）图式组织：AI-in-AD居于中央庭院，四周各翼代表一个条件及其两极，内环表示各条件作用于领域的方式——方向塑造技术议程、速度设定适应需求、目的界定评价、分布制约参与。将四个二元极点交叉得出十六种逻辑上不同的未来构型，构成情景类型学而非十六种预测，并按距当前轨迹的距离（需改变的条件的数量）组织为距离0至距离4五个层级。以"外生·加速·生产·集中"（Exogenous · Accelerating · Production · Concentrated）作为暂定基线配置，即距离0；该配置与前述四节证据最为一致，但各条件证据强度不同，分布条件证据最为直接，方向、速度与目的条件则暂定保留。作者强调，距离度量的是结构性偏离而非可能性或合意性，生产与判断表示对比性侧重而非互斥活动，各配置所述后果为依赖额外制度与治理假设的假设性可能，而非科学计量结果所确立的结局。
结论部分总结指出，对2541篇Scopus索引出版物（1974年至2026年9月5日，2026年为部分年份）的科学计量分析显示，主导共被引方法呈现序列性、关键词结构中生产与优化相关术语突出、研究产出与协作集中。当前证据与暂定基线配置"平台依赖型实践"（Platform-Dependent Practice）最为一致；在可能的偏离中，目的与分布可能是比计算范式的起源或速度更直接的学科干预点，但本分析未确立沿任一维度移动的可能性。目的与分布涉及建筑机构可通过评价标准与更广泛参与进行干预的领域；补充词法检查识别出评价性与用户相关术语，但未确立建筑质量被评估的全面程度或适当框架是否缺失，需进一步开展语境与全文研究，考察技术性能、空间体验、用户需求与专业判断在AI辅助设计中如何整合。出版物产出与引用影响的集中亦引发关于获取与代表性的问题，计算基础设施获取不平等仍为假说，扩大参与的潜在机制包括共享计算基础设施、开放数据集与区域研究联盟。研究设计的局限包括：Scopus对建筑计算会议及区域性与非英语学术成果的覆盖不足；补充词法检查仅记录术语在标题、摘要与关键词中的存在，而非各研究中建筑质量的评价方式。未来研究可扩展词法检查至语境与全文分析、考察引用老化、与CumInCAD等设计专用仓储进行比较，并收集将研究参与同计算资源获取相联系的数据。
