汪俊琼

一、参数化设计概述

参数化设计（Parametric Design）也称参变量化设计，是把设计系统中的各相关要素进行参数化的一种设计方法[1]。早期伍德伯里在定义参数化设计时，强调其几何形态的关联性探索价值，认为参数化设计方法能够以互动的方式挖掘设计的无限可能。参数化设计的本质是基于数据关联和计算思维的逻辑化、交互式、创造性构造设计，通过设定规则建立起目标对象与选定参数之间的参变量化模型，从而实现相互关联的数据在逻辑构建中自由流动，突破传统设计方法中以感性思维为主的相对成熟而固化的流程，代之以构建规则式的算法来生成几何形态，表现为一种新颖的、灵动的、严谨而微妙的计算性设计思维。

参数化设计是一种前卫的设计思潮和技术方法，广泛应用在城市设计、建筑设计、室内设计及产品设计等领域。自由的实验性设计、系统的复杂性设计，使参数化设计获得众多先锋设计师的青睐。鉴于参数化设计的内涵和优势，我国参数化设计的教学实践大体呈现实验性和复杂性两种基本价值取向，实验性强调发挥学生的主观能动性，在参数化设计课题实践中探索未知结果；复杂性运用复杂的系统视角构建复杂的设计关系，试图通过参数化设计实践解决复杂问题。这两种取向不可避免地带来参数化设计学习中认知难度的提升，再加上主观投入或客观资源等原因，参数化设计教学实践陷入多重现实困境。人工智能技术的发展与应用为参数化设计带来新面貌和革新契机，其应用探索不仅有助于降低认知难度，改善教学效果，同时还能形成学生的多元视角，提升其解决复杂问题的能力。由此，人工智能背景下参数化设计教学呈现一系列新的景观。

二、参数化设计的两种教学取向

美国哥伦比亚大学建筑研究院于 1994 年成立了无纸设计工作室（Paperless Studio），将数字技术手段引入专业课程设计实践，并对建筑的数字化设计方法进行了广泛探索。经过数十年的发展，参数化设计课程在欧美等发达国家的设计院系中得到普及。国内的参数化设计教学也在 21 世纪初崭露头角，发展至今日渐成熟，并形成一定的规模和影响。总的来说，参数化设计教学呈现实验性设计和复杂性设计两种理论取向，这与设计的综合性与实践性特质高度契合。

（一）实验性设计

参数化设计是一种探索无限可能的技术，从诞生初期，便具有显著的实验性质。实验性设计教学过程主要关注参数化设计在算法生形方面的应用价值。在专业课程教学中，参数化设计可以适应多种场景，如建筑设计、景观小品、图案设计等，常用于前卫设计、概念设计、未来设计。在天马行空的个性化设计中凸显设计师的批判意识与游戏意味，也让创意设计的内涵更加深刻[2]。清华大学在建筑设计课程中开设“非线性建筑设计”专题，经过近二十年的参数化设计实践，完成了对建筑设计实验性设计教学的阶段化探索。徐卫国团队将其教学成果汇集成册，形成《参数化非线性建筑设计》一书，书中针对不同的建筑景观作品，从技术路线、算法研究、设计过程、设计结果等方面进行介绍和效果阐释，完美揭示了参数化非线性建筑设计的实验探索过程。此外，厦门大学冯立宇团队在博物馆课程设计中，鼓励学生对空间形态进行不断试错与筛选，通过大量的模拟实验生成了形态各异的复杂空间结构[3]。武汉理工大学的李庆楠团队尝试将自然符号元素和当下社会焦点与价值思考引入参数化设计课程中，引导学生观察、分析社会问题，挖掘自然现象表层符号元素及其内在机理，鼓励学生在实验性探索中挖掘作品的社会价值和人文意蕴[4]。与此同时，南京艺术学院徐炯团队在长期的教学改革探索中将“实验”视为其参数化设计教学的根本态度，在教学中不断开拓创新，以跨界方式拓展学生视野，用新的技术、新的媒介、新的材料、新的建构方式探索参数化构形与数字化营造体验，在这一过程中培养学生的创造力和追寻极致创意的态度[5]。

（二）复杂性设计

系统论认识视野下的参数化设计通过有序组织各项子系统，将复杂性体现在子系统间的关联逻辑上，形成一种复杂的内在逻辑关系。对这种关联关系的正确认知使设计师具备面对复杂需求变化的思辨思维以及解决复杂问题的基本能力。帕特里克·舒马赫（Patrik Schumacher）认为，参数化设计的精彩之处在于通过设计复杂的联系加强全局的有机整合，通过设置不同的规则在大量的子系统间建立起独特而清晰的连续性秩序，而阈值和奇点的设定将加强和放大初始差异性，形成更丰富和更多导向性的视觉信息[6]。看似不受约束的复杂形态背后包含着对逻辑与秩序的严格遵守与执行，敏感而不确定性的复杂性设计结果在一定程度上满足了人们对和谐美与奇异美的追求。以面向绿色建筑设计的参数化设计应用为例，其复杂性表现在信息量的剧增以及设计目标的系统性，在设计过程中需要同时考虑绿色性能、建筑功能和空间形态以及相互之间的关联，属于复杂性的设计场景，对设计师的系统性思维能力要求也更高，不仅要关注系统与系统间，以及系统与环境间的关系，还需要建立自洽的性能优化逻辑，通过信息的反馈和设计的迭代实现创新设计。西安建筑科技大学建筑学专业搭建起绿色建筑技术和数字化设计的课程体系，在参数化设计教学中强化设计主题与自然、社会的关联性，并以绿色性能为目标，鼓励学生以建筑性能优化为目标进行建筑形态的生成与演化。复杂性设计取向下，这种跨学科的研究方法展现出富有逻辑理性的科学特征，建筑的“绿色设计”也呈现新的内涵。一方面，基于计算思维导向的建筑参数化设计更多指涉抽象与分解、算法与自动化、数据的收集、分析与表征等，并在此过程中致力于探索自然环境与建筑的关系；另一方面，通过寻求与用户的行为模式以及与居住体验相匹配的创意空间设计，建立起建筑形式与建筑功能、主体性能与设计成本之间的价值工程对应关系，极大地丰富了建筑空间的可能性。

三、参数化设计教学现存问题

参数化设计教学的实验性和复杂性设计取向不可避免地带来参数化设计学习中认知难度的提升。此外，参数化设计教学会涉及软件学习、数字模型构建、参数化逻辑构建、实体建造等内容，学习过程仍需投入巨大精力，甚至物力。所以，无论是主观导向还是客观资源的原因，参数化设计教学实践都陷入多重现实困境。

（一）计算性设计思维培养不足

参数化逻辑构建是参数化设计中非常重要的部分，它基于特定的计算性逻辑思维，涵盖算法设计、数字编程，常用的是基于Rhino 脚本编程语言或基于Grasshopper 插件的可视化编程方法，它们配合Rhino 交互式命令模型构建，让整个参数化设计构成更加直观流畅。此外，还可以选择基于Processing 的Java 编程语言、基于Max 软件的脚本编程语言，或基于Maya 软件的MEL编程语言。在实际教学中，设计专业的学生以美术背景居多，他们有着相对优秀的感性设计思维和艺术审美鉴赏水平，这使得传统的设计教学体系对学生的计算性设计思维培养缺乏足够重视，这种局面无疑对参数化设计的高阶学习造成困扰，认知有一定的难度，导致学习成本高。

（二）空间体验缺失

参数化设计的设计核心是空间形态，设计目标是围绕该空间构建参数模型、优化性能指标、探索行为模式。也就是说，虽然参数化设计具有先锋实验性质，但最终需要将其落地，所以空间的体验反馈非常重要，否则参数化设计只能是镜中花、水中月，且对后续项目建造存在一定的设计风险。传统设计主要通过图纸、数字模型等展示建造过程和建造效果，偏平面式概念设计，理性多、直观少。而参数化设计中建造环节的引入是为带给学生真切的感受，形成对材料、结构逻辑、细部构造等的具体认知[7]。传统的基于实物的空间建造会来带经济上的负担，甚至影响设计方案的自由度和完成度。因此，许多参数化设计教学不得不对后续的空间建造及其体验环节进行选择性忽视。

（三）场景创新意识薄弱

对场景化应用创新重视不够，参数化设计的课题实践普遍存在场景相关理论知识铺垫薄弱的问题，造成设计作品的内涵缺失、创新不足。以建筑设计为例，参数化设计的算法生形应用是学生最关心的，常常只关注建筑的空间形态变异，这明显偏离了建筑设计初衷的实用功能。再则，应用场景知识的缺失造成对建筑空间形态及其表皮优化的指向性不明确，使得通常的参数化设计无法实现建筑性能的最优化，尤其是面对可持续目标、绿色设计、城市空间更新设计等特定场景时，由于缺失前期的有效信息整理和评价指标设定，信息过载、系统性强等特点会让传统参数化设计的优势失灵，最终只能眉毛胡子一把抓，无法真正有效地达到预期效果。

四、人工智能背景下参数化设计教学新图景

人工智能技术的发展与应用为参数化设计带来新面貌，在教学实践中，教师需要积极优化参数化设计创新人才的培养体系，迎合产业场景化细分需求的同时，探索教学手段、教学模式的智能化融合创新，不断拓宽跨学科创新人才的培养路径。基于虚拟现实技术的体验式教学与面向跨学科贯通创新的教学理念的引入，有助于降低认知难度，改善教学效果，同时能形成学生的多元视角，提升其解决复杂问题的能力。这些融合实践共同创设了人工智能语境下参数化设计教学的新图景。

（一）人工智能驱动场景化创新

知识创新带动了科技发展，也极大地拓展了设计创新空间。人工智能时代，智能化技术的深度融合发展引发了设计内容、设计思维、设计流程的变革，不仅有设计思维的碰撞交融，还有设计内容的整合创新，设计流程的协同提效等，为跨学科创新人才的培养提供了全新场域。人工智能语境下的建筑产业“智能+”的发展需求，让参数化设计迎来新的发展契机。新兴人工智能技术的介入在加速这场建筑信息化转型升级的同时，驱动了参数化设计的场景创新应用。比如，通过机器学习、数据挖掘、云端计算、神经网络方法等手段，将建筑元素及其组织规则系统化映射至算法模型，实现信息集成；在设计决策中运用新兴技术手段实施智能预测和决策支持，进而加速优化设计进程，实现建筑的绿色性能优化、空间形态优化及城市空间系统整合[8-9]；发展建筑参与式设计，基于扩展现实技术以及用户生成内容模式，实现虚拟世界与现实世界的产业融合，如将参数化设计带入元宇宙世界，结合人工智能推荐技术，营造基于个性化调适的千人千面的虚拟空间体验。

（二）培养计算性设计思维

2006 年，周以真教授提出计算思维，之后计算思维便被引入众多课堂实践中。计算思维的兴起引发设计方式的变革，催生计算性设计思维。人工智能技术的发展加快了计算性设计思维在参数化设计中的应用，使其重新焕发活力。2020 年 12 月举办的 2020 计算性设计学术论坛以“设计的溯源和未来”为主题，年会提出将计算性设计思维有机融入建筑科学，推动建筑设计的逻辑思维演变，势必带来设计方法、设计流程甚至设计策略的重构，将极大推动建筑设计的科学技术工具革新与设计创新。基于计算性思维的参数化设计教学，不只让学生掌握一门软件设计或编程工具，而是着重培养学生的计算思维和设计创新能力，引导他们利用新兴人工智能技术解决更具系统性的复杂问题。从提高学生计算性设计思维能力的角度出发，设计有效的教学模式，开展教学实践，让学生在学习参数化设计工具的过程中自主创作和交流，从而达到关注并发展每个学生设计创新能力的效果。这种全新的设计思维正是信息智能化时代学生所需的技能。

面对人工智能技术带来的挑战与契机，兰州大学参数化设计创新人才的培养也与时俱进。首先，强化教学体系的顶层设计，保证学科知识体系的完整性以及专业课程教学的可延续性。其次，通过明确培养目标，梳理并强化前期建筑理念与知识内涵，在教学实践中引导从设计软件工具到设计创新思维的重心转移。在相关理论教学方面，通过建筑设计相关基础课程让学生了解建筑设计的要求和目标。参数化设计课程以Rhino+Grasshopper 参数化设计工具为主要平台，穿插参数化设计理论、技术和方法，培养学生的计算性设计思维，同时尝试非线性建筑景观的实验性设计。具体来说，课程以创新设计思维培养为目标，在系统介绍参数化设计基础知识的基础上，通过设计实践培养学生参数化建模的基本能力，以及通过逻辑构建进行数字空间几何造型自由探索的能力，同时思考模型与模型关联、模型与参数关联对形态控制与优化的作用。培养学生通过计算思维分析问题、创建规则和控制设计过程的能力，并持续丰富学生对前沿建筑设计形态的理解。同时，通过与人工智能设计创新跨学科课程的嫁接，提高人工智能背景下学生解决复杂设计问题的能力。接下来的教学实践，可以尝试运用美国师生创新技术体验机构（ITEST）提出的“使用—修正—创造”培养框架重新设计适合大学生课题创作阶段的教学，观察实际的课题实践效果，并根据现有的学习差异以及学生主观诉求，从模仿实现到提升创作体验、从迭代反馈到再创作等环节对ITEST 提出的框架进行丰富。通过明确培养目标，引入基于虚拟现实技术的体验式教学以及跨学科贯通创新应用与实践，重新构建参数化设计教育的课程体系，使其能够适应与人工智能技术相匹配的从感知到认知再到创新的不同层次要求。

（三）面向跨学科贯通创新的教学理念

以设计创新为核心，从知识创新出发，对跨学科知识进行整合与重组，在课题应用中实现融合式创新。兰州大学参数化设计教学通过与人工智能设计创新跨学科课程的嫁接，显著提高了人工智能背景下学生解决复杂设计问题的能力。该融合课程引导学生从设计思维、设计方法、设计内容等方面理解设计创新，并尝试基于数据、知识、算法、场景四元素构建人机深度协同模式下的AI 创新应用，培养人工智能背景下的创新设计思维。根里奇·阿奇舒勒指出：“创造力是正确表述问题的技能。”通过清晰描述、量化、简化和优化目标的迭代设计过程，进一步巩固学生发现问题、定义问题、分析问题、解决问题的设计思维，并发掘其创新应用场景的能力。在创新设计实践中，学生吸收来自不同学科的最新研究成果，使设计作品在视觉形态、设计流程和用户体验方面与众不同、独树一帜。

在参数化设计创作中，设计师不仅吸收生物、数学、物理、艺术、自动化、计算机、机械等学科的知识，还能融合展现程序、结构、材料、艺术的最新研究成果。这种跨学科研究成果是基于各学科发展成果基础之上的，是团队合作的结果、集体智慧的结晶。如果说早期的参数化设计作品可视为基于规则的生成艺术，那么当下融入了智能技术的参数化设计则获得了以“涌现”为中心的自组织集群智能。神经网络、深度学习等新兴智能技术将隐性的“生成”特征转变为显性的生成设计方法和流程，这让参数化设计作品呈现强烈的面向未来的个性化色彩。

以基于人工智能的产品创新设计课题为例，“生成”概念设计以及人机协同是智能设计的核心，但越来越多的参数化模型在人工智能技术的加持下走向情感化设计、人性化设计。比如，浙江大学孙守迁团队融合了美学经验、交互行为、文化时尚以及消费符号等元素，艺术与技术并重，打造了面向产品外观设计的分解创新性知识模型。再如，兰州理工大学苏建宁团队不仅建立起感性意象与形态设计要素之间的映射关系模型，还融入多学科研究方法及前沿成果，涉及可用性评估研究、耦合特性研究、智能算法研究等[10]。换句话说，感性计算、用户研究、数据化设计、认知研究、模式识别、逻辑分析、材料感知、基因理论等多学科知识极大丰富了基于计算性设计思维的参数化产品设计实践的可能。在参数化设计教学中，通过引入需求多样、形式多元的实际课题，鼓励来自不同学科的学生团队相互合作，实验性设计和复杂性设计将呈现丰富的内涵。

（四）基于虚拟现实技术的体验式教学

南京艺术学院徐炯老师提出将软件教学、研究实验性教育以及建造实践性教学相结合，形成全程体验式教学模式，针对性地培养空间设计类学生的综合能力[11]。人工智能时代，虚拟现实技术通过计算机建构仿真虚拟环境，依赖三维数字模型的高清视觉图像和人性化的交互方式为用户营造深度沉浸式体验，它是赋予设计空间认知的新手段。在参数化构造过程中使用虚拟现实空间的方式来建构信息量丰富的环境，可供学生在其中进行探索、选择，甚至在三维、立体空间中进行感知。将建造环节通过虚拟现实手段对设计构想进行模拟还原，有助于方案的立体呈现，不仅能带来真实的空间感知，而且能在一定程度上验证设计中的用户行为预期，还能用于检验设计成果的合理性。这种漫游式三维空间能带给学生更好的设计空间沉浸感知，学生得以实时体验构造性空间的设计效果并适时反馈迭代设计方案，增强对新型设计空间的体验、加快探索实验目标的实现。更重要的是，这种基于数字设计资源的建造方式不会影响方案设计的自由度和完成度。此外，借助智能化技术可以便捷地生成元宇宙世界的城市与建筑空间，实现个性化、差异化定制。而增强现实、混合现实的新形态带给参数化设计多元的表现可能，将虚拟与现实高度融合，呈现灵动的设计体验，极大地丰富了体验式教学手段。

以绿色建筑设计课题为例，传统的参数化设计过程很容易忽视光线、微风等自然环境变化对空间体验的影响，而基于虚拟现实技术的空间与环境再塑体验可以从人、物与环境相互作用的系统视角探索设计元素的丰富性和空间表达的多样性，有利于创作适应于自然环境变化和使用者行为模式的丰富空间，对极限条件的数值模拟适应性也会更强。比如，表皮形态优化可能带来空间自然采光和景观视线的差异化，这种细微的变化有时会启发设计的灵感。通过一种相对直观的方式凸显建筑性能驱动设计的理念，以及在人居环境空间创作中对用户体验的关注，具有科学性和人文性。

五、结语

参数化设计是一种设计思维和设计方法，广泛应用于城市设计、建筑设计、产品设计等领域，因而很多设计学科均开设了参数化设计课程。从理论上看，参数化设计主要呈现实验性设计和复杂性设计两种教学取向。这种现实凸显了对参数化设计本质的认知和对参数化设计实践的偏重，同时彰显了学界对参数化设计不满足现状、积极探索的态度，是参数化设计教学变革的内驱力。从实践来看，参数化设计教学依然有亟待解决的现实问题，它们是参数化设计教学变革的外驱力。人工智能技术的发展与应用为参数化设计带来新面貌，引发了设计需求、设计内容、设计思维、设计流程的全面变革，不仅有设计思维的碰撞交融，还有设计内容的整合创新，设计流程的协同提效等，为跨学科创新人才的培养提供了全新场域。在此情境下，参数化设计发展迎来了新的契机，参数化设计教学创新也有了更多可能。首先，需要积极优化参数化设计创新人才培养体系，迎合产业的场景化细分需求，确立创新人才培养方向的同时，培养计算性设计思维，拓宽创新人才培养路径。其次，在参数化设计教学实践中积极探索教学理念、教学手段的智能化融合创新，如引入跨学科贯通创新的教学理念、探索基于虚拟现实技术的体验式教学。最后，人工智能技术的应用将为实验性设计和复杂性设计带来更多可能，从复杂课题的复杂问题到创新设计的设计方法，这些无疑扩大了参数化设计教学的创新局面，也为参数化设计教学带来新的挑战。