当前，人工智能热潮奔涌，带来全新的机遇与挑战。建筑设计行业作为传统技术密集型领域，迎来历史性转型契机。我国“十四五”规划明确提出“推动人工智能与实体经济深度融合”，住房城乡建设部《“十四五”建筑业发展规划》亦强调智能建造的重要性。

　　今年全国两会，全国人大代表、中国建筑西南设计研究院总工程师冯远聚焦建筑设计行业，建议从制度建设、数据流通、人才培养等方面发力，加快推动人工智能在建筑设计领域应用，推动建筑设计行业实现智能化跃迁，助力建设设计行业高质量发展。

　　冯远表示，从参数化建模到智能空间优化，从生成式设计到全生命周期管理，AI技术通过有效丰富设计创意、提高设计效率和质量、降低设计周期和材料消耗，正在重构建筑设计的逻辑链条，为设计提供更多可能。

　　目前，AI在建筑设计中的应用还处于起步阶段，相关法律法规、制度体系、伦理框架等还不完善。冯远建议，从知识产权归属、责任认定、技术准入等维度，建立并完善人工智能与建筑设计融合的相关法律法规，构建兼顾技术创新与风险防范的制度框架。如在知识产权方面，加大开源程序和公开数据集的知识产权保护力度，研究工程建设领域开源协议的适配性，制定建筑AI知识产权保护法律和标准体系，以及设立其交易平台和维权机构，建立共享协议，同时也要制定侵权追责制度；在责任认定方面，合理划分算法开发者、设计单位、执业工程师各自责权；在技术准入方面，开展算法安全审查，及时发现消除算法缺陷和漏洞，建立人机协同设计模式下设计质量管控体系。

　　目前建筑设计领域还缺乏高质量、大规模的数据集，设计院、施工单位、材料供应商间的数据标准不统一，导致“数据孤岛”，制约AI在工程建设领域的推广。对此，冯远建议，构建AI适配型工程标准和数据体系。加快推动建筑行业工程标准和数据标准化，提升数据质量。如对现行工程标准进行系统梳理，减少模糊条款，避免不同规范间的矛盾条款，推行行业统一的基础数据格式标准和接口标准，制定AI专用数据标准等。建立行业级数据基础设施及多层级知识库和知识图谱，推进工艺工法语义对齐，推动国家级强制标准的条文机器可读化改造，畅通行业数据交流，指导行业级AI训练数据库，建立公共建筑项目数据分级开放机制，对符合标准的数据提供方给予税收抵扣，搭建数据交易平台等。

　　在人才培养方面，冯远表示：“目前，还存在兼具土木专业素养和人工智能技术的复合型人才缺口。”她建议，鼓励建筑类高校加快增设“建筑+AI”交叉学科，将深度学习、生成式算法等纳入课程体系。强化校企合作，推动建筑业企业、AI企业和高校共建实验室，通过实施“双导师”学徒制等方式，加快培养复合型人才。加快建立职业资格认证体系，增设“建筑人工智能应用师”等复合型人才的职称序列，激发市场主体参与人才培养的内生动力。

　　另外，在调研中，冯远发现在建筑设计取费方面全国层面尚无统一的取费或最低限标准，因此，她还提交了一份关于保障政府投资建筑项目设计合理取费的建议，一是研究出台政府投资建筑项目设计收费指导意见和收费细则。指导意见应明确规定设计收费最低限价标准，切实防止因过低的设计费而影响设计质量。要加强监督检查，对违反最低限价标准的行为进行严厉处罚，切实防止恶性竞争，保证正常市场秩序和设计行业持续健康发展。

　　二是明确规定价格服务对称并体现优质优价。建议明确政府投资建筑项目设计服务的业务分类和范围。明确项目的策划、选址、规划、设计、咨询等各个环节的收费标准以及涵盖跨阶段的管理协调的收费标准。涵盖全面设计内容，对BIM、工业化、“双碳”绿色建筑、抗震超限、消防专项等设计服务进行合理收费。把项目类型和复杂程度纳入考量，如建筑物高度、跨度、地震烈度，新体系、新技术运用等要素，使设计工作价值得到有效体现。

　　三是建立建筑设计企业评价体系并体现在相关指导意见和细则中。评价体系应包含设计企业的信誉情况，建议将设计产品的事故记录、获得优质设计奖项、社会评价等考虑在内。建筑设计成果包含了设计企业科研人才、质量管理、技术创新、标准编制和专利发明等许多隐性的生产要素，是长期投入和积淀的成果，因此应该有所体现。

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