对设计师李昕昀而言，人工智能正在改变的，不只是建筑师的制图方式，而是建筑设计从概念到决策的完整过程。她在多个建筑项目中持续关注AI与数字化工具的应用，将其用于方案研究、性能分析、可视化表达、成本控制、协同设计和施工交付等环节。相比单纯追求更快出图，李昕昀更看重的是AI如何帮助建筑师理解复杂条件、比较不同方案，并在更早阶段形成更清晰、更系统的设计判断。
作为长期活跃于国际建筑设计实践的专业人士，李昕昀正是在这一变化中持续探索AI应用路径的设计师之一。她致力于将AI深度融入从概念生成到施工协同的完整项目生命周期，并在这一过程中逐渐形成了以技术辅助设计判断、以数据回应复杂条件的设计方法。她的工作横跨大型商业综合体、办公塔楼、公共文化建筑、低成本可持续住宅等多种类型。对于她而言，AI的意义并不是取代建筑师，而是帮助设计师更准确地理解问题，更精准地做出决策，把抽象概念转化为可验证、可沟通、可落地的设计方案。
在她的获奖概念项目Aero Grove中，李昕昀对AI与数字化设计工具的主动运用体现得尤为直接。她以公共建筑伦理为出发点，通过创新的空间策略回应校园边界公共绿地与城市生活之间的关系。该项目也因此在国际设计界获得广泛认可，迄今已斩获十余项国际设计奖项，包括London Design Awards、International Design Awards、DNA Paris Design Awards等。这个作品令人印象深刻的，首先是其对公共建筑如何介入开放城市空间的思考，以及对公共性与空间策略的探索；而更值得关注的，则是李昕昀如何将AI贯穿于从概念生成、到几何推演、再到空间氛围表达的完整设计链条之中。该项目位于波士顿哈佛大学校园边的公共绿地，场地本身是一个已经承载日常公共生活的城市开放空间，设计希望在引入文化与教育功能的同时，尽可能延续场地原有的开放性与公共性。项目以两个偏心圆形体量围合中央庭院，并将自由流动的步行路径转化为空间生成逻辑。
在早期设计过程中，李昕昀借助AI图像生成与智能化表达工具，快速测试了多种体量关系、庭院尺度、立面材质和光影氛围。AI在这里并未取代她作为设计师的创造力，而是显著拓展了她进行创意探索的广度与速度，帮助她在短时间内看到更多空间可能性，使设计判断提前发生。通过大量迭代，原本抽象的“开放、流动、公共性”被转化为可以比较和讨论的空间方向。最终，Aero Grove形成了以庭院、半室外灰空间、流线型屋顶和透明立面为核心的设计语言，也体现出李昕昀对于大型公共建筑如何以更谦逊的方式介入城市绿地的设计思考。
在Aero Grove项目中，李昕昀并未将AI作为单纯的视觉生成工具，而是主动将其纳入自己的设计推演体系，用来服务于她对场地、尺度和公共性的精确判断。面对一个位于校园边界公共绿地中的建筑项目，她的核心设计目标并不是制造强烈的视觉存在感，而是让建筑以克制、轻盈、低姿态的方式融入周边环境。为实现这一目标，她系统比较了建筑檐口高度与周边树冠之间的视线关系，推敲流线型屋顶的曲率和坡度变化，并反复调整中央庭院的开放比例。与此同时，她结合路径分析研究学生、居民和访客从校园、街道及周边绿地进入场地的主要方向，并据此优化建筑开口、庭院入口、半室外灰空间和功能布局。每一次体量轮廓、屋顶曲面或入口位置的调整，都会被她转化为下一轮设计判断的依据，包括建筑占地、树木保留、步行路径连续性和公共界面开放程度等因素。通过这种持续迭代，李昕昀将“谦逊地介入绿地”的设计理念转化为可被观察、比较和验证的空间策略，使项目在概念阶段即建立起清晰而严谨的设计逻辑。
李昕昀也主动借助AI直观地呈现她对建筑与人的关系的思考，并将这一公共建筑的使用情境转化为具有真实氛围与人文温度的视觉语言。她通过AI图像工具模拟不同时段、不同季节、不同人群在场地中的使用场景，包括学生阅读、居民穿行、户外活动、展览人流和庭院停留等。这些图像并非只是效果图层面的装饰，而是李昕昀用来检验设计是否真正支持公共生活的重要媒介。通过这种方式，她将Aero Grove中 “开放性” “公共性” 以及 “谦逊介入” 的设计理念，转化为更具体的生活画面：人们可以从城市绿地自然进入庭院，也可以在半室外灰空间中停留、交谈、观看展览或参与互动活动。由此，李昕昀使建筑不再是孤立的对象，而成为公共生活与城市景观的自然延伸。
建筑内庭院是城市生活的自然延伸
李昕昀对AI辅助设计的理解并不只体现在概念阶段，也延伸到大型商业综合体的空间体验与技术表达之中。她参与的南昌万象城项目，正是其中一个例子。项目包含多组大尺度双曲面采光顶，需要在复杂几何、室内体验、自然采光和材料表现之间取得平衡。面对这一设计难点，李昕昀通过实时渲染与可视化工具，对不同时段的天光效果、材质反射和室内光影变化进行快速比较，使设计团队能够更早向业主和顾问呈现采光顶对商业动线与空间体验的影响，也帮助她在方案阶段更清晰地判断自然光、材料表现与商业空间体验之间的关系。
更重要的是，在南昌万象城项目中，李昕昀也将以DIVA 为代表的环境性能分析软件用于采光与室内环境的前期判断，使可持续设计能够更早介入方案生成过程。她通过对自然采光、日照强度、眩光风险和室内光环境的模拟分析，用以比较不同采光顶形态、玻璃材料和遮阳策略对室内环境的影响。这种数据驱动的分析方式，与 AI 辅助设计所强调的快速迭代和多方案比较高度契合，使设计不再只依赖经验判断，而是在概念和深化阶段就能够同步评估空间体验、能源表现和使用舒适度。在减少白天对人工照明依赖的同时，也改善了大型商业空间内部的舒适度。对于商业综合体而言，可持续设计并不只是单一的节能指标，也包括如何通过自然光、材料选择和空间组织，创造更健康、更具吸引力的公共环境。她的工作使这些原本抽象的性能目标被转化为直观的视觉反馈，帮助设计团队在方案阶段就将环境表现、用户体验和商业价值结合起来。
李昕昀对AI工具的运用，还体现在她对复杂建筑系统整合与协调的实践之中。深圳城脉汇二期办公塔楼作为高层办公建筑，涉及结构、核心筒、电梯系统、机电管线、消防系统和空间效率之间的密集协调。在李昕昀看来，此类项目的难点不只是设计外观，而是在有限空间中处理大量技术系统，并同时平衡建筑效率、商业价值和施工可行性。
在该项目中，她参与了从概念设计到设计深化阶段的工作，涉及核心筒优化、结构与机电协调、图纸整合及多专业沟通。在这一过程中，智能化 BIM 协同工具和冲突检测流程帮助她更早发现不同系统之间的碰撞与矛盾，减少后期返工风险。对于超高层和复杂办公项目而言，这类工具的意义并不是简单“自动检查错误”，而是让她能够在复杂信息中更快识别关键问题，并在多专业协作中提升设计判断的准确性和效率。
办公塔楼核心筒设计
从公共文化建筑中的方案快速迭代，到大型商业综合体中的采光顶可持续分析；从孟加拉低成本住宅中的材料与造价控制，到深圳办公塔楼中的 BIM 协同与冲突检测，李昕昀通过其设计实践，系统性地将 AI 融入建筑设计全生命周期使其多重价值。对她而言，AI 的意义并不只是提高效率，而是帮助建筑师从重复劳动中抽离出来，重新聚焦于更高层级的任务：提出问题、组织复杂条件、连接技术与人，并在创新、责任与真实使用需求之间取得平衡。
更重要的是，李昕昀的实践展现出一种兼具设计理念与技术方法的专业判断力。她并不将 AI 视为炫目的技术标签，而是将其转化为回应真实问题的方法。正因如此，她并不是单纯使用 AI 工具的设计师，而是一位能够以清晰设计理念驾驭 AI 与数字化工具，并将技术转化为建筑判断和空间价值的建筑设计师。她的实践也预示着一种面向未来的设计方向：在人工智能深度进入建筑行业的今天，具有前瞻性的设计师不只是掌握新工具的人，更是能够以技术拓展设计边界、以判断回应真实需求，并以创新方法推动建筑实践持续向前的人。
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