孫 源，王 竹 ，鄭 媛，李坰其

引言

在工業(yè)4.0 時(shí)代，建筑行業(yè)在工業(yè)化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型1）的道路上涌現(xiàn)出多樣化的創(chuàng)新性研究成果和實(shí)踐項(xiàng)目?！霸O(shè)計(jì)意圖-生形-模擬-迭代-優(yōu)化-建造”工作流拓深了人機(jī)共生情境下建構(gòu)學(xué)的內(nèi)涵，使得未來(lái)建筑師的職能和角色面臨深遠(yuǎn)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[1]。

目前，傳統(tǒng)的建造模式下的生產(chǎn)效能、工藝流程、組織架構(gòu)等方面已發(fā)展至較為成熟狀態(tài)，然而距離有效應(yīng)對(duì)大型工程項(xiàng)目的高要求建設(shè)仍存在一定距離。相較而言，當(dāng)傳統(tǒng)建造效能開(kāi)發(fā)趨于穩(wěn)定的同時(shí)，在計(jì)算機(jī)數(shù)字控制(Computer Numerical Control,CNC)技術(shù)推動(dòng)下，建造工廠(Construction Factories,CFs）逐步發(fā)揮出精準(zhǔn)、高效、集約的生產(chǎn)潛力[2]（圖1）。由此，世界各地的建筑師們開(kāi)始牽頭協(xié)調(diào)來(lái)自計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器人、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)工種，逐步嘗試將工業(yè)化的生產(chǎn)思維引入建筑設(shè)計(jì)建造過(guò)程中，重新獲得了與材料及建造過(guò)程直接聯(lián)系的可能性。從1970 年開(kāi)始試行的建筑構(gòu)件制造(Building Component Manufacturing,BCM)，發(fā)展到大規(guī)模建筑模塊預(yù)制(Large-Scale Prefabrication,LSP)，再到20 世紀(jì)90 年代以來(lái)機(jī)器人開(kāi)始參與建筑建造環(huán)節(jié)，以及當(dāng)今的自動(dòng)化機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)施工(Automated Robotic On-site Factories,A/ROFs)，近半世紀(jì)以來(lái)取得了創(chuàng)新性進(jìn)展[3]。

圖1 建筑行業(yè)建造效能隨時(shí)間發(fā)展的“S”形曲線模型

然而，建筑的智能化營(yíng)建并非等同于由數(shù)控機(jī)械臂輔助、代替人力執(zhí)行重復(fù)性建造行為的單流程生產(chǎn)線(Single-Task Construction Robots,STCRs)，而是需要整合建筑概念設(shè)計(jì)和施工建造之間反饋循環(huán)的過(guò)程。數(shù)字孿生(Digital twins)技術(shù)鏈接虛擬環(huán)境和物理環(huán)境，并進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的交互，為設(shè)計(jì)建造流程提供了新范式[4]。自適應(yīng)控制（Adaptive control）逐步應(yīng)用于智能建構(gòu)的目的和應(yīng)用價(jià)值，在于強(qiáng)化機(jī)器人協(xié)助建筑師掌握材料性能，精確感知客觀物理環(huán)境并主動(dòng)應(yīng)對(duì)建造過(guò)程未知情況。作為調(diào)節(jié)特定建造機(jī)能的“神經(jīng)中樞”，采用自適應(yīng)控制原理的建構(gòu)框架在感知系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和人機(jī)交互系統(tǒng)的協(xié)同配合下，得以實(shí)現(xiàn)對(duì)于復(fù)雜設(shè)計(jì)意圖、建構(gòu)工藝和施工環(huán)境的適應(yīng)能力。其突破了以標(biāo)準(zhǔn)化和黑箱2）的方式封裝在軟件程序里的生產(chǎn)智能，是智能建造領(lǐng)域面向設(shè)計(jì)師的互動(dòng)開(kāi)放式策略之一。對(duì)此，密歇根大學(xué)(University of Michigan)、蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)(ETH Zurich)、斯圖加特大學(xué)(University of Stuttgart)、倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)等相關(guān)高校的建筑研究團(tuán)隊(duì)陸續(xù)開(kāi)展了關(guān)于自適應(yīng)建造的探索性案例[5]。以往研究主要以三方面的設(shè)計(jì)需求和營(yíng)建實(shí)踐為導(dǎo)向：其一，在適應(yīng)非常規(guī)性設(shè)計(jì)方案和建造工序方面，探索了在纖維編織結(jié)構(gòu)[6]、網(wǎng)殼結(jié)構(gòu)[7]、張拉膜結(jié)構(gòu)[8]、石膏噴涂面層[9]等非線性三維空間造型的建構(gòu)過(guò)程中，由建造機(jī)器人自主定位、找形并執(zhí)行動(dòng)作的潛力。其二，在適應(yīng)施工環(huán)境的限制與干擾方面，著重于增強(qiáng)建造機(jī)器人的集成傳感能力[10]，以高精度的視覺(jué)、力矩等機(jī)器感應(yīng)設(shè)備來(lái)模擬感知真實(shí)作業(yè)場(chǎng)景。其三，在適應(yīng)建造材料的特定性能和應(yīng)變行為，進(jìn)行了膠合木材[11]、石材[12]、鋼材[13]、生物復(fù)合材料(Bio-based composite)[14]等多樣材料行為測(cè)試實(shí)驗(yàn)以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)能力。總體而言，盡管自適應(yīng)控制原理在機(jī)器人和計(jì)算機(jī)等學(xué)科已有實(shí)質(zhì)性的發(fā)展和應(yīng)用，但拓展到建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域和智能建造場(chǎng)景中仍處于起步階段[15]，亟待更多概念拓深和研究實(shí)踐涌現(xiàn)。

1 自適應(yīng)視角下的建筑智能化設(shè)計(jì)建造背景

在系統(tǒng)論的理論框架下，建筑的建造過(guò)程是涉及形態(tài)美學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、材料學(xué)和構(gòu)造工程學(xué)等多學(xué)科交叉的復(fù)雜系統(tǒng)。建筑的一般建造流程包括從原材料生產(chǎn)加工到單元構(gòu)件制造，再到大規(guī)模的施工作業(yè)。在不連續(xù)的工序輪轉(zhuǎn)過(guò)程中，材料性能偏差、構(gòu)件加工公差和施工環(huán)境擾動(dòng)等因素往往導(dǎo)致了建造誤差不斷積累，使得最終的實(shí)際建成效果和工藝精度偏離了設(shè)計(jì)預(yù)期（圖2）。同時(shí)，復(fù)雜建造場(chǎng)景下施工難度和成本攀升，也在一定程度上限制了設(shè)計(jì)意圖的表達(dá)和轉(zhuǎn)譯。因此，傳統(tǒng)“立模放樣”式的設(shè)計(jì)建造流程存在一定的局限性，較難滿足未來(lái)多元發(fā)展的需求。

圖2 建筑一般建造流程與誤差積累過(guò)程

自適應(yīng)的設(shè)計(jì)建造理念擺脫了靜態(tài)、預(yù)設(shè)的工廠模式，進(jìn)而將建筑設(shè)計(jì)與智能化建造融為一體。其通過(guò)自主監(jiān)測(cè)建造過(guò)程、計(jì)算并執(zhí)行建造動(dòng)作，在把控建造精度和應(yīng)對(duì)建筑現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、建筑材料行為相關(guān)的不確定性方面體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)[16]。作為一種由外部刺激驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制，在監(jiān)控建造對(duì)象及其動(dòng)態(tài)環(huán)境的過(guò)程中，通過(guò)不斷修改計(jì)算機(jī)控制器(Controller)的參數(shù)和系統(tǒng)模型，以達(dá)到應(yīng)對(duì)建造流程中所出現(xiàn)各類動(dòng)態(tài)變化要素的目的[17]（圖3）。其中，參數(shù)調(diào)節(jié)(Parameter adjustment)作為自適應(yīng)控制系統(tǒng)的關(guān)鍵一環(huán)，依賴于建筑師對(duì)于傳感系統(tǒng)(Sensing)、判定機(jī)制(Identification)和反饋流程(Feedback)的設(shè)計(jì)[18]，并通過(guò)人機(jī)交互接口（Human-Machine Interaction）[19]有針對(duì)性地捕獲、控制影響建造的關(guān)鍵因子，進(jìn)而生成連續(xù)的建造信息流，以實(shí)現(xiàn)對(duì)于控制器和被控系統(tǒng)(Controlled system)的修正。從表象上來(lái)看，建造過(guò)程可以由機(jī)器人獨(dú)立進(jìn)行，建筑師的角色看似被弱化甚至替代了，實(shí)則被重新納入了生物、社會(huì)和計(jì)算相結(jié)合的自適應(yīng)生態(tài)(Adaptive ecology)中[20]。

圖3 自適應(yīng)控制系統(tǒng)方框圖

2 自適應(yīng)控制原理下的建造機(jī)器人應(yīng)用解析

2.1 建筑構(gòu)件制造環(huán)節(jié)的精度把控

對(duì)于自適應(yīng)原理在智能建造應(yīng)用潛力的探索，可追溯至密歇根大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院(the A.Alfred Taubman College of Architecture and Urban Planning,University of Michigan)自2009 年起進(jìn)行面向設(shè)計(jì)者開(kāi)放的制造研究中[21]。區(qū)別于成品化的工廠生產(chǎn)定制模式，該項(xiàng)目允許設(shè)計(jì)者借助機(jī)械臂在室溫下對(duì)鋼棒進(jìn)行彎曲、切割、定位，最終焊接成為復(fù)雜形態(tài)的鋼構(gòu)工藝品。研究者針對(duì)鋼棒受力回彈等形變問(wèn)題，通過(guò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)(Computer vision system)作為傳感器(Sensor)，將加工后的構(gòu)件信息通過(guò)掃描反饋至計(jì)算機(jī)進(jìn)行形態(tài)比對(duì)，使得冷彎鋼棒零件在“加工-掃描-校正-再加工……”重復(fù)循環(huán)的自動(dòng)化工藝下，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)意圖（圖4）。

圖4 冷彎鋼棒構(gòu)件加工過(guò)程的自適應(yīng)控制信息鏈

整個(gè)自適應(yīng)過(guò)程可以解析為幾何分析(Geometry analysis)、精度控制(Accurate behaviour) 和形態(tài)塑造(Shaping behavior) 三部分。在三維建模軟件Rhino 中，設(shè)計(jì)者以python 編程語(yǔ)言完成算法模塊 “Super Matter Tools”的開(kāi)發(fā)和程序設(shè)計(jì)，用于響應(yīng)來(lái)自激光掃描傳感器的數(shù)據(jù)信號(hào)。當(dāng)構(gòu)件的形態(tài)、位置等要素的實(shí)際偏差(Deviation)大于設(shè)計(jì)者提前預(yù)設(shè)的理想公差(Tolerance)時(shí)，計(jì)算系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)字模型更新和實(shí)物校正的指令，自主補(bǔ)償鋼棒受彎回彈和其他形變導(dǎo)致的造型加工誤差，直至成品精度達(dá)到設(shè)定范圍內(nèi)。

由此延伸到建筑尺度的構(gòu)件制造過(guò)程中，機(jī)械臂所攜帶的視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)掃描建筑物的實(shí)體特征(Fabrication survey)并反饋給計(jì)算機(jī)，用于比較建成物與數(shù)字模型的幾何匹配程度。作為建造中間過(guò)程的建造精度反饋(Accuracy feedback)環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)者在計(jì)算系統(tǒng)中預(yù)設(shè)算法，用于接收來(lái)自激光測(cè)距傳感器(Laser rangefinding sensor)等目前常用的視覺(jué)傳感設(shè)備所反饋的建成模型信息，進(jìn)而計(jì)算并調(diào)整下一輪建構(gòu)周期中單元構(gòu)件的精確位置。這種根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)感知、計(jì)算和修正的建造過(guò)程控制思路，目的在于確保誤差不會(huì)在持續(xù)進(jìn)行的建造過(guò)程中積累，以及進(jìn)一步實(shí)施誤差補(bǔ)償(Error compensation)的可能性。

如上實(shí)驗(yàn)性探索研究中，自適應(yīng)機(jī)器人執(zhí)行程序(Robot execution program)代替人力建造動(dòng)作，計(jì)算機(jī)視覺(jué)代替人眼直接觀測(cè)和定位，適應(yīng)性算法模塊(Adaptive program)代替人腦判斷和計(jì)算誤差修正……開(kāi)拓性地為應(yīng)對(duì)建筑建造過(guò)程中的施工精度問(wèn)題提供自動(dòng)化修正策略，并且實(shí)現(xiàn)了建筑師直接參與自設(shè)計(jì)至建造的融貫過(guò)程。設(shè)計(jì)者的關(guān)注重心進(jìn)而從生產(chǎn)行為轉(zhuǎn)移到了對(duì)于建造系統(tǒng)的整體把控上，通過(guò)“誤差預(yù)設(shè)-自主介入-實(shí)時(shí)修正”的模式，在數(shù)字化監(jiān)督和信息反饋的工作流程中發(fā)揮出人機(jī)互動(dòng)的參與性作用。

2.2 現(xiàn)場(chǎng)施工環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)

受制于地形、氣候等環(huán)境因子、機(jī)器人設(shè)備機(jī)動(dòng)性能和施工空間條件，目前的智能建造大多采用建筑構(gòu)件異地預(yù)制的策略，即在機(jī)器人工廠中生產(chǎn)建筑構(gòu)件后運(yùn)送至實(shí)地后搭建的預(yù)制模式(Off-site Prefabrication)。而自適應(yīng)控制下的建造機(jī)器人強(qiáng)化了對(duì)于反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的選擇，從加工對(duì)象的關(guān)注衍生到了對(duì)作業(yè)環(huán)境信息的捕捉，使環(huán)境意識(shí)得以在建筑設(shè)計(jì)階段納入考量。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)數(shù)字化建造實(shí)驗(yàn)室(Digital Fabrication Lab,ETH Zurich)自2005 年以來(lái)持續(xù)探索建造機(jī)器人直接應(yīng)用于工地取材并現(xiàn)場(chǎng)建造模式(Insitufabrication)，以回應(yīng)在地營(yíng)建、本土用材和環(huán)境適應(yīng)（Environmental adaptation）等與建筑本體相關(guān)的議題。從實(shí)驗(yàn)室中應(yīng)用于非標(biāo)準(zhǔn)磚墻的機(jī)械臂固定單軌線性軸線移動(dòng)環(huán)境，到如今實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)獨(dú)立建造的可移動(dòng)模式[22]，機(jī)器人的靈活性、自主性和抗環(huán)境因子干擾能力不斷提升（圖5）。

圖5 蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)關(guān)于現(xiàn)場(chǎng)建造機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)研究

由于固定位置或移動(dòng)軌跡的建造機(jī)器人作業(yè)范圍有限，通常僅限于應(yīng)對(duì)小尺度構(gòu)件的建造。相比之下，移動(dòng)機(jī)器人更能適應(yīng)不同場(chǎng)地特點(diǎn)、不斷變化的施工環(huán)境。為了滿足特定施工條件約束下達(dá)到毫米級(jí)的高精度建造場(chǎng)景的要求（例如非線性空間曲面的構(gòu)造節(jié)點(diǎn)），機(jī)器人需要具備自我定位、規(guī)劃和控制的能力[23]。ETH 團(tuán)隊(duì)研發(fā)的第一代IF 機(jī)器人(In-situ Fabricator,IF)由ABB IRB 4600 機(jī)械臂、履帶式移動(dòng)底盤(pán)和機(jī)載計(jì)算機(jī)組成，硬件內(nèi)嵌入傳感系統(tǒng)、操作控制系統(tǒng)和計(jì)算系統(tǒng)等和設(shè)計(jì)建造相關(guān)聯(lián)的核心模塊。高度集成化的機(jī)器人在施工場(chǎng)地中可以自主進(jìn)行位置識(shí)別、動(dòng)作執(zhí)行以及建造精度校準(zhǔn)等任務(wù)[24]（圖6）。

圖6 IF 機(jī)器人的自主定位與建造精度反饋

以波形磚墻(Undulating brick wall)項(xiàng)目為例，工程要求在限高2.8m 的不平整建設(shè)場(chǎng)地限制下完成12m 的鋼筋網(wǎng)格智能建造。在建造開(kāi)始前，IF 首先掃描獲取工作環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)(3D Point cloud)，用于判定機(jī)器人自身在工作環(huán)境中的真實(shí)位置和可施工條件（層高、移動(dòng)范圍、障礙物等）。當(dāng)其完成全局定位后，通過(guò)自適應(yīng)移動(dòng)路徑規(guī)劃（Adaptive path planning）計(jì)算出當(dāng)前施工環(huán)境限制下最少移動(dòng)次數(shù)，以減少重復(fù)工序。伴隨著機(jī)器人的移動(dòng)，其重新進(jìn)行環(huán)境掃描并自主定位，確保計(jì)算系統(tǒng)能夠同步掌握機(jī)器人的位置信息(Robot localization)。這種以建造現(xiàn)場(chǎng)為坐標(biāo)參考系的工作環(huán)境感知(Workplace Identification)，使得建筑師無(wú)需花費(fèi)額外時(shí)間將真實(shí)場(chǎng)地具體情況轉(zhuǎn)換為數(shù)字場(chǎng)地模型，規(guī)避了傳統(tǒng)建造中施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際尺寸與建筑平面圖的理想尺寸存在偏差的情況。此外，在建造的過(guò)程中，原位機(jī)器人可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景信息，反饋給計(jì)算系統(tǒng)用于偏差比對(duì)和修正，進(jìn)而得以實(shí)現(xiàn)應(yīng)對(duì)當(dāng)前營(yíng)建中存在的無(wú)法周全預(yù)測(cè)和精準(zhǔn)模擬的環(huán)境變化、材料形變等難點(diǎn)。據(jù)該團(tuán)隊(duì)近期建成的DFAB HOUSE 住房項(xiàng)目測(cè)算，曲面混凝土墻(圖7)的98%的單元構(gòu)件定位誤差控制在2cm精度范圍內(nèi)[25]。

圖7 DFAB HOUSE 住宅的Mesh Mould 墻（2019 年）

2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的建筑材料適應(yīng)與應(yīng)變預(yù)測(cè)

此外，智能化建造的前沿研究不止步于對(duì)于建筑形體的幾何精確度把控和復(fù)雜空間營(yíng)建策略探索，而在建筑材料行為(Material behavior)預(yù)測(cè)和建造工藝模擬等方面進(jìn)一步拓寬邊界。雖然包括鋼、磚、混凝土等常規(guī)建筑材料在內(nèi)的性能測(cè)試、力學(xué)分析等研究已有廣泛的數(shù)理公式和模型支撐，然而不足以應(yīng)對(duì)多元、動(dòng)態(tài)變化的建造場(chǎng)景中材料未知的行為表現(xiàn)（如各向異性的復(fù)合材料、非均勻結(jié)構(gòu)的天然材料等）。2000 年，Dunston Phillip 等人以鋼筋為研究對(duì)象，首次提出圍繞材料行為預(yù)測(cè)的自適應(yīng)方案[26]。其突破經(jīng)典力學(xué)模型和數(shù)理計(jì)算，進(jìn)一步引入機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NNs)訓(xùn)練方法，賦予計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程情況下預(yù)測(cè)鋼筋受彎回彈行為的能力。

通過(guò)對(duì)于材料性能的準(zhǔn)確掌控也反作用于優(yōu)化設(shè)計(jì)思路和創(chuàng)作概念。2017 年，在丹麥皇家建筑學(xué)院信息技術(shù)與建筑中心(CITA,KADK)主持的“A Bridge Too Far”項(xiàng)目中[27]，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在建筑構(gòu)件制造和設(shè)計(jì)之間建立一個(gè)反饋回路，采取的主要策略是通過(guò)收集材料加工過(guò)程中的數(shù)據(jù)并用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)薄金屬板構(gòu)件在機(jī)械力作用下漸進(jìn)成形的場(chǎng)景[28]。前期的機(jī)器學(xué)習(xí)階段在50mm×50mm 金屬板上進(jìn)行局部加工的方式，其中運(yùn)動(dòng)捕捉相機(jī)、力-扭矩傳感器、慣性測(cè)量?jī)x等高度響應(yīng)的傳感設(shè)備記錄了金屬材料受力后的行為參數(shù)，3D 攝影測(cè)量?jī)x記錄了成型后金屬構(gòu)件的長(zhǎng)度、深度、寬度等幾何形狀參數(shù)特征。接著采用自組織映射(Self-Organizing Maps,SOMs)的方式，將輸入的高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到低維空間，使得設(shè)計(jì)者可以在二維圖像（10dpi×10dpi）中探索參數(shù)組合的解決方案[29]。這種被編碼的二維高度場(chǎng)圖像作為一種可視化的加工模擬工具，輔助設(shè)計(jì)者預(yù)知并評(píng)估設(shè)計(jì)方案的幾何形狀特征與金屬板材料行為之間的關(guān)系，進(jìn)而作為在設(shè)計(jì)初始階段的考慮依據(jù)之一。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成的模擬結(jié)果用于設(shè)計(jì)優(yōu)化后，確保了金屬板的制造過(guò)程簡(jiǎn)化且精度可控（圖8、9）。

圖8 針對(duì)金屬材料行為預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)流程

圖9 “A Bridge Too Far”項(xiàng)目（2017 年）

和基于“傳感-反饋-交互”系統(tǒng)的在線感知策略相比，機(jī)器學(xué)習(xí)的離線預(yù)測(cè)策略要求在動(dòng)工之前建立預(yù)測(cè)模型，將自適應(yīng)控制轉(zhuǎn)移到以預(yù)測(cè)模擬代替建筑工程建造的實(shí)際情況，有效減少用于精度控制的時(shí)間成本和龐雜的偏差補(bǔ)償方法設(shè)定。同時(shí)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以轉(zhuǎn)移、重復(fù)使用和擴(kuò)展，使得制造過(guò)程中和材料、加工工藝相關(guān)的數(shù)據(jù)在創(chuàng)建、共享和改進(jìn)中不斷優(yōu)化迭代。近期的研究進(jìn)展還有建筑師Brugnaro Giuliodeng 于2020 年發(fā)表的膠合木減材制造(Subtractive fabrication)機(jī)器學(xué)習(xí)成果[30]、建筑師Mette Ramsgaard Thomsen團(tuán)隊(duì)自2021 年以來(lái)對(duì)于生物基發(fā)光建筑材料的觀測(cè)[31]等。可以設(shè)想，當(dāng)研究者們將數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練模型積累到一定程度后，實(shí)現(xiàn)更大尺度和復(fù)雜規(guī)模的建筑設(shè)計(jì)優(yōu)化和建造模擬預(yù)測(cè)將成為可能。

3 思考與辨析：自適應(yīng)建造模式的局限性與應(yīng)用前景

以下從繁復(fù)性、連續(xù)性、安全性等角度探討自適應(yīng)控制下智能化建造模式中存在的局限性和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（1）繁復(fù)性。圖10 為已有相關(guān)研究比較了建造機(jī)器人在默認(rèn)模式(Default mode)3）、自適應(yīng)模式(Adaptive mode)、實(shí)時(shí)模式(Real-time mode)4）和迭代模式(Iterative mode)5）等四種人機(jī)交互建造場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)流強(qiáng)度。由于自適應(yīng)建造模式依賴于來(lái)自真實(shí)世界的數(shù)據(jù)持續(xù)反饋，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)建造機(jī)器人的自主計(jì)算和決策，這導(dǎo)致建造過(guò)程中生成、傳輸和交換的數(shù)據(jù)量成倍增加[32]?？紤]到大型數(shù)據(jù)集的計(jì)算時(shí)間、存儲(chǔ)空間和傳輸成本等問(wèn)題，設(shè)計(jì)者往往需要在系統(tǒng)控制流程和預(yù)期目標(biāo)的平衡下找到更加現(xiàn)實(shí)可行的方案。

圖10 不同機(jī)器人建造模式的數(shù)據(jù)流比較

（2）連續(xù)性。在一個(gè)完整閉環(huán)“設(shè)計(jì)-響應(yīng)-建造-感知”自適應(yīng)控制流程介入下，連續(xù)的建造過(guò)程往往被設(shè)計(jì)者劃分為若干循環(huán)執(zhí)行的動(dòng)作周期。例如圖11 所示意的一個(gè)以單線程反饋(Single threaded feedback)的建造周期中[33]，當(dāng)計(jì)算系統(tǒng)正在感知建筑構(gòu)件的幾何信息、機(jī)器人位置信息和三維工作環(huán)境時(shí)，機(jī)器人所執(zhí)行的建造動(dòng)作被中止，直至重新接收計(jì)算機(jī)發(fā)出新的代碼命令。從時(shí)間維度考慮，多環(huán)節(jié)并行能縮短工期，相應(yīng)地對(duì)于機(jī)器人建造的實(shí)時(shí)性提出更高要求。

圖11 一個(gè)自適應(yīng)建造周期的流程圖

（3）安全性。雖然自適應(yīng)控制作為智能化建造基礎(chǔ)架構(gòu)的組織原理之一，在建筑領(lǐng)域已進(jìn)行若干實(shí)踐驗(yàn)證，但這并非表明其適用于所有類型的建造場(chǎng)景。因?yàn)樵趧?dòng)態(tài)變化的建造場(chǎng)景中，控制系統(tǒng)自動(dòng)生成的代碼若在未經(jīng)工作人員測(cè)試的情況下執(zhí)行，可能違反相關(guān)的安全協(xié)議。特別是在人機(jī)合作的工作模式下，建造工具的自主性可能帶來(lái)未知風(fēng)險(xiǎn)[34]。

自適應(yīng)建造的優(yōu)勢(shì)和局限性并存，應(yīng)當(dāng)看到在多環(huán)節(jié)、多流程的建造系統(tǒng)中，局部環(huán)節(jié)中的技術(shù)選擇和策略設(shè)定對(duì)全局產(chǎn)生不同程度的影響。面對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器人領(lǐng)域的各類研究成果，如何將其有效轉(zhuǎn)化應(yīng)用于建筑領(lǐng)域，使其整合成為建筑師主導(dǎo)下的設(shè)計(jì)建造輔助工具，對(duì)建筑師的系統(tǒng)控制思維和全局意識(shí)提出進(jìn)階要求。以傳感技術(shù)為例，當(dāng)雙相機(jī)法、激光測(cè)距法和多維點(diǎn)云掃描法(Multi-dimensional point-cloud scanning)均已在智能建造過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用時(shí)，需要設(shè)計(jì)者在不同建造方案之間進(jìn)行比對(duì)和篩選，找到全局最優(yōu)導(dǎo)向下的實(shí)施方案。在特定情況下，與其獲得詳盡的三維模型數(shù)據(jù)，不如采用一種更抽象、更有效的策略（如二維靜態(tài)圖片、距離參數(shù)等）來(lái)獲得必要反饋更高效。

結(jié)語(yǔ)

如果把建筑比作具有適應(yīng)和進(jìn)化潛力的有機(jī)體，其應(yīng)具備自我感知(Self-awareness)、自我構(gòu)建(Selfstructure)和自我組合(Self-assembly)的能力[35]。自適應(yīng)策略在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)建造邏輯之外，重新思考和設(shè)定建筑設(shè)計(jì)和制造過(guò)程之間的順序和流程[36]，通過(guò)引入感知、反饋、計(jì)算和學(xué)習(xí)等環(huán)節(jié)，不僅提供了實(shí)現(xiàn)建筑尺度精確建造的一種可行策略，同時(shí)使建筑師重新回歸到雙向、對(duì)話的建造關(guān)系中。在集成建造場(chǎng)景信息、數(shù)字模型信息和建筑實(shí)體信息的系統(tǒng)工程中，通過(guò)理解其深層次工作原理和運(yùn)行機(jī)制，進(jìn)而使之有效轉(zhuǎn)化為輔助建筑設(shè)計(jì)、預(yù)判建構(gòu)場(chǎng)景、主導(dǎo)建造環(huán)節(jié)的高效工具。

在建筑學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)觸發(fā)了對(duì)于建筑思維、設(shè)計(jì)和建造方式的深刻改變?？鐚W(xué)科專業(yè)知識(shí)融合的發(fā)展前景下，建構(gòu)研究的復(fù)雜性和難度不斷增加。已有創(chuàng)造性實(shí)踐折射出建筑師們對(duì)于設(shè)計(jì)建造的把控能力不斷提升，展現(xiàn)了面向未來(lái)建筑設(shè)計(jì)建造新圖景。

圖、表來(lái)源

圖1：作者基于參考文獻(xiàn)[2]、[3]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖2：作者繪制；

圖3：作者基于參考文獻(xiàn)[8]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖4：作者基于參考文獻(xiàn)[21]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖5：作者基于參考文獻(xiàn)[22-24]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖6：作者基于參考文獻(xiàn)[25]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖7：ETH Zurich 官網(wǎng)，https://ethz.ch/de/news-undveranstaltungen/eth-news/news/2019/02/mm-eroeffnungdfab-house.html；

圖8：作者基于參考文獻(xiàn)[27，28]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖9：參考文獻(xiàn)[28]；

圖10：作者基于參考文獻(xiàn)[32]的信息進(jìn)行整理繪制；

圖11：作者基于參考文獻(xiàn)[33]的信息進(jìn)行整理繪制。

注釋

1）詳見(jiàn)2020年7月28日住建部等13部門(mén)聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推動(dòng)智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》https://www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/202007/20200728_246537.html，以及住建部辦公廳于2021 年2 月19 日《關(guān)于同意開(kāi)展智能建造試點(diǎn)的函》https://www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/tzgg/202102/20210209_249117.html.

2）“黑箱”作為一種隱喻，借指外界無(wú)法了解內(nèi)部狀態(tài)和運(yùn)行邏輯的系統(tǒng)。

3）默認(rèn)模式指機(jī)器人執(zhí)行建造指令的基本模式；當(dāng)指令發(fā)生改變后，機(jī)器人停止執(zhí)行本次指令，即時(shí)執(zhí)行新指令。

4）實(shí)時(shí)模式指機(jī)器人收到新指令后仍會(huì)執(zhí)行一段時(shí)間緩沖區(qū)內(nèi)原指令預(yù)設(shè)動(dòng)作，再執(zhí)行新指令。

5）迭代模式指機(jī)器人在執(zhí)行指令的過(guò)程中根據(jù)外部信號(hào)自主調(diào)整數(shù)據(jù)，直到本次指令結(jié)束。