卫昊
上海邦越工程顾问有限公司 200021
摘要：经济的发展和信息科学的进步，使得人们的思想和思维方式发生了很大的变化，近些年来，大数据的出现和大数据时代的到来，对于社会中很多行业都产生了很大的影响。在大数据时代背景下，各行各业正思索着如何利用大数据来为自身带来商业价值、服务价值以及管理价值等。为了进一步加强大数据的应用效率，作为建筑景观设计人员，要结合具体工程项目实际，科学的开展大数据技术应用研究，从而全面提高建筑景观设计水平。本文基于工作实际，探索了大数据技术在建筑景观设计过程的应用思路，希望实践研究能加强对于大数据的应用能力。
关键词：大数据；商业景观；创新设计
伴随我国互联网信息科技力量的持续发展和进步，互联网催动我国一系列的行业产生了诸多的数据和信息内容。传统的产业已经无法结合“PB”（1024TB）为单位，进行不同的数据交互或结构数据信息的测算转化，所以大数据的技术应运而生。而就我国当下的建筑景观设计实际情况来看，由于在策划、执行和检查的过程中，都会产生诸多的数据，包括勘测的数据、运算的数据以及运营数据等。然而从我国的实际情况来看，绝大部分的建筑单位或企业，没有对当下实际使用的各项数据进行整合分析，尤其是在互联网的优势下，传统的设计应用已经出现一定的不足。如何加强大数据的转型，利用好前沿的大数据技术，并加强对建筑景观设计的探究，是我国各个建筑单位和企业，当下最为重要的任务之一。下文将以大数据在建筑景观设计中的运用出发，将互联网的思维方式以及技术方法，运用在建筑景观设计之内，以求探究大数据的对景观设计的长远发展价值和意义。
一、大数据下的建筑景观设计思路
从本质上来分析，大数据的景观设计内容涵盖三维维度：数据获取、数据存储和数据分析三个方面。其中，针对存储的工作来看，通过采用跨学科的交叉运用方式，将建筑景观中所需求的数据，在计算机的数据库中进行存储，例如利用经过数十年发展生态圈很成熟的Hadoop系统来存储项目信息，同时结合与建筑景观设计专业密切相关的BIM来进一步交叉整合。而此类型的数据内容，将成为建筑景观设计中的前提基础，通过计算机技术的高效运算，能够较为简易地加以实施和落地。与此同时，所谓的数据分析，就是通过计算机的大数据技术，将不同的景观内容率先建模，明确不同的数据内容应当堆叠的位置，并做出系统性的运算和分析，以求获取正确的结论。所以，针对数据的分析工作，是当下大数据在景观设计过程中的核心。在信息时代下，由于诸多的产业内容能够摆脱传统对时间和地域的束缚，所以产生的数据内容也因此不断扩张，而大数据的价值和核心，都是建立在传统对数据和信息内容的挖掘过程。而对建筑景观设计的需求来看，首要需要解决的问题，即为如何在大数据中获取有价值的数据内容，并且将其转化为相应设计的信息载体之上。
传统意义上的景观设计，都是建立在一定的落地实际状态，包括对区域的访问勘察、对周边居民的盘点，因此信息的内容势必会受到一定的限制，存在客观的局限性。所以会出现一定数据存在不可靠的问题。而大数据的信息来源非常丰富，数据的回馈要相对较为科学化。能够通过对数据的筛选和分析，勾勒出更为准确的内容，满足不同方向的利益需求。针对数据分析的环节来看，跨学科的方式实现数据分析后，才能更有针对性地为后续的决策提供支持。这一阶段主要是验证项目的软构想（空间形式等）与硬构想（技术构造等），为空间预测提供依据。传统的景观设计工作中，采用的主要方法包括几个维度，即观察法、问卷法等，会涵盖多个不同的数据解析和因子变量分析。当下建筑景观设计的内容，已经逐步朝向大数据的技术方向迁移，传统的分析方法已经无法完全适用。景观设计的内容会覆盖包括关联分析、聚类分析等不同的算法，并结合相应的计算机算法实现可视化的界面，为后续的落地建设提供支持。综上所述，在我国互联网大数据技术不断升级，建筑景观设计上也要做到与时俱进，才能更为合理、有效地出产设计内容，实现良性的发展循环。
二、大数据在建筑景观设计中的应用价值分析
从传统绘图到数字技术，从实地走访搜寻到互联网视野下海量涌来的信息，设计随着技术的发展不断成熟完善。现今，人工智能与大数据在各个领域的应用让笔者看到了其在设计领域的发展前景。
在建筑景观规划设计中，甲方提案，乙方根据项目书进行现场考察，数据收集整理，再到设计方案遴选，整个过程实质上是一个不断寻找答案的过程。在这个流程中，受成本、时间、人力、物力的多重限制，实质上人们能够去发现与解决的问题有限。而大数据与人工智能则完全不存在这些问题。
很多人认为人工智能是计算机技术，但究其根本，人工智能的“智能”体现在脑科学，即逻辑思考与判断能力。相比设计师有限的精力与时间，人工智能巨量计算与海量数据的瞬时读写能力优势不言而喻。随着统计学的发展，大数据技术成为人工智能技术的有效支撑，二者共同组成的数智技术辅助设计不仅能够快速高效统合分析问题，而且可以综合数据，为设计者提出决策性建议。
大数据将个体的外在属性进行整合与分析，在数据中将人的基本特征分类模数化，所有的动态数据互联。当下，5G与网络数据通道拓宽，IOT万物互联，现实生活中的人们每一次手机定位、每一次联网支付、网站浏览等一系列的行为共同构成了大数据。2017年末有一句话不断出现在各个网络自媒体平台：大数据，比你更懂你。这句话可以看作是大数据技术自信的宣言，同时也告诉我们，相比自我认知，量化数据能精准地描述个体行为。
大数据能够在数学上准确定位个体与群体的惯常选择、行为喜好乃至生活种种。
日常使用的定位服务揭示了人的行为模式与行动轨迹；基于社交网络（如聊天软件、公共平台弹幕互动）的后台算法能准确地推算出人们的社交关系、文化素养、认知水平及情感状态；手机支付与社交平台更可从基础数据描述个体或群体的职业交际、个人爱好、生活方式与生活水准等一系列信息。大数据揭示了人的自然属性与社会属性，特别是人与人以及人与社会的关系特性。人们利用大数据支撑进行以人为本、贴合人心的设计，在此基础上利用大数据对建筑个体数据进行整合筛选，将个体数据衍生为群体熟悉感，应用于建筑景观规划设计中。
人群构成与行为模式决定了该区域内的景观构成、色彩搭配、路线规划及相关设施分布等，衍生问题如景观促进社交互动、景观互动。建筑区位决定了景观的风格、地域文化、特色表现。
三、数智背景下建筑景观规划设计模式的构架与应用探究
数智技术体现了大数据与人工智能技术的日益成熟，并逐渐向各个领域渗透。但对于设计领域而言，其还停留在低端的机械化应用，最常见的模式是输入需求、筛选数据、一键生成。这种机械应用的方式存在很多问题，但从中可窥一斑而知全豹，即未来技术与设计的发展方向。人工智能与大数据结合应用从而取得二元环绕共同上升的效果。从设计者的思路出发，将大数据与人工智能应用于建筑景观规划设计的构架有三层。
3.1基础层
正如设计师、建筑师等离不开丰富的阅历，数智设计的基础层同样是海量数据的收集叠加。相较于传统的人类设计师知识的积累，数智基础数据库在积累数据的同时，始终将静态数据与动态数据相叠加，保持数据链与现实环境同步。基础层除了传统的存储外，还涵盖了海量的数据问询。
建筑的静态数据如既定的街道、建筑物与景观的大小体量色彩、年均物候数据，这些数据就是该建筑的真实图景。动态数据如区域内社交网络数据流、媒体信息数据流、通信数据流，这些数据构成了建筑的人文图景。基础层作为数据层与表述层的支撑层面，为建筑景观规划提供参考数据、比对数据等。
3.2数据层
数据层是基础层的衍生。在设计数据与信息的应用上，与关键词索引有所不同，建筑景观的规划与设计直接受众是该地区工作和生活的人们。每个人都是独立的个体，仅仅是关键词索引或者问卷调查及走访考察所能覆盖的范围非常有限。而大数据则可以将规划区域内的所有信息进行统合分析，排除个体冗余数据，将信息数模化、可视化。
该层面的意义在于连接基础层与表述层。将基础层进行数据筛选、比对重构，海量信息被归类图示。前文提到对于建筑景观规划而言，有限的数据不足以支撑设计，巨量的信息必然会造成数据溢出，造成表述混乱。
数据层除了完成传统的设计信息搜集外，还需要对数据智能进行调控，从而节约时间与运算资源。
3.3表述层
数学模型与数据库以区块图形或设计模型的形式进行展现。目前的技术更多是进行基于统计学的机械应用，数智设计的表述层构架以具体建筑的景观规划设计为核心。依据基础层的建筑数据链，数据层的数学模型，通过人工智能的深度学习功能对比建筑设计案例，应用基础层、数据层各类信息，进行图形及模型的生成，最终在三层数据构架基础上呈现给设计者的是完整的设计图纸与景观效果。
在具体的建筑景观规划设计中，根据既定信息，结合前文提到的设计要点进行设计。静态数据下的建筑概况对应建筑区位，动态数据下人文描述与区域数据流分析对应人群构成与行为模式，细化到建筑景观规划设计中即色彩、风格、动线、功能等的选择。除了满足传统
需求外，更可进行算法推演，满足可持续发展需求。综合起来，适合该区域的建筑景观规划的雏形便被勾勒出来。
以上三层多维结合，建筑景观规划设计能够兼顾并解决更多设计问题，为建筑居民营造最为舒适、高效、便捷的生活环境。可以说，数智技术可以在设计完成的过程中实时与建筑居民对话，满足居民要求。在建筑景观的管理维护及人性化互动上，更可以根据居民数据流所反映的诉求进行动态延展，利用声光及AR技术，营造不同于传统建筑景观的多维互动式体验。
四、结语
互联网时代是一个颠覆性的时代，人们在生活习惯、社交方式、购物模式等等诸多方面都受到了互联网的深入影响，社会各行各业也在互联网时代中面临新的机遇和挑战。景观规划设计作为一门需要多方信息综合的学科，其发展势必与互联网和大数据密不可分。可以发现，目前学术领域和实践领域均已展开对大数据的运用和讨论，这是行业发展的新机遇，
同时不可避免的存在各种潜在问题。因为畏惧问题出现而固步自封显然是不可取的，在大胆纳新的同时谨慎处之才是景观规划设计之于大数据应有的态度。
参考文献：
[1]贾培义.大数据时代的风景园林学[J].风景园林,2015(5):150.
[2]李建中.大数据的一个重要方面——数据可用性[J].计算机研究与发展,2013,50(6):1147-1162.