当今世界正经历以人工智能等为核心的第四次工业革命，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。“十四五”规划提出要“推动人工智能与实体经济深度融合”，《“十四五”建筑业发展规划》也强调智能建造的重要性。今年全国两会，全国人大代表、全国工程勘察设计大师、中国建筑西南设计研究院有限公司总工程师冯远提交《关于加快推动人工智能，助力建筑设计行业高质量发展的建议》，呼吁从制度建设、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。
冯远指出，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，但也存在一些问题：
一是法规制度不完善。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。比如，类似DeepSeek等开源程序与ImageNet等公开训练数据集对人工智能赋能建筑设计发展意义重大，但目前缺失跨领域知识产权认证机制，开源程序和公开数据集知识产权保护尤为不足。又如，AI生成设计的安全责任认定划分还缺乏法律依据，对算法的安全性审查、监管等还面临挑战。
二是数据壁垒制约技术迭代。建筑设计领域缺乏高质量、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，其存档格式涵盖文本文件、图纸、模型等各种格式，导致严重的“数据孤岛”现象。仅建筑设计就涉及建筑、结构、机电设备等多专业数据，AI训练数据呈现碎片化、异构化特征，严重限制机器学习效果。同时，由于现行工程标准体系主要由工程师人工操作设计，存在大量模糊表述，与AI适配性不足，影响了机器可读性；不同标准间存在条款冲突，导致AI难以自主决策。这些问题严重制约AI在工程建设领域的推广。
三是复合型人才结构性短缺。目前，兼具土木专业素养和人工智能技术的复合型人才缺口极为突出。高校和职业教育在相关专业设置和课程体系建设方面也相对滞后，缺乏针对性的人才培养方案和实践教学环节，行业培训多停留在软件操作层面，严重制约了技术转化效率。
对此，冯远提出三点建议：
一是完善法律法规。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。例如，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，由住房城乡建设部联合国家网信办等开展算法安全审查，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。
二是构建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。比如，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，如指导建筑行业级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。
三是创新人才培养机制。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。
