當前，人工智能熱潮奔涌，帶來全新的機遇與挑戰。建筑設計行業作為傳統技術密集型領域，迎來歷史性轉型契機。我國“十四五”規劃明確提出“推動人工智能與實體經濟深度融合”，住房城鄉建設部《“十四五”建筑業發展規劃》亦強調智能建造的重要性。

　　今年全國兩會，全國人大代表、中國建筑西南設計研究院總工程師馮遠聚焦建筑設計行業，建議從制度建設、數據流通、人才培養等方面發力，加快推動人工智能在建筑設計領域應用，推動建筑設計行業實現智能化躍遷，助力建設設計行業高質量發展。

　　馮遠表示，從參數化建模到智能空間優化，從生成式設計到全生命周期管理，AI技術通過有效豐富設計創意、提高設計效率和質量、降低設計周期和材料消耗，正在重構建筑設計的邏輯鏈條，為設計提供更多可能。

　　目前，AI在建筑設計中的應用還處于起步階段，相關法律法規、制度體系、倫理框架等還不完善。

　　馮遠建議，從知識產權歸屬、責任認定、技術準入等維度，建立并完善人工智能與建筑設計融合的相關法律法規，構建兼顧技術創新與風險防范的制度框架。如在知識產權方面，加大開源程序和公開數據集的知識產權保護力度，研究工程建設領域開源協議的適配性，制定建筑AI知識產權保護法律和標準體系，以及設立其交易平臺和維權機構，建立共享協議，同時也要制定侵權追責制度;在責任認定方面，合理劃分算法開發者、設計單位、執業工程師各自責權;在技術準入方面，開展算法安全審查，及時發現消除算法缺陷和漏洞，建立人機協同設計模式下設計質量管控體系。

　　目前建筑設計領域還缺乏高質量、大規模的數據集，設計院、施工單位、材料供應商間的數據標準不統一，導致“數據孤島”，制約AI在工程建設領域的推廣。

　　對此，馮遠建議，構建AI適配型工程標準和數據體系。加快推動建筑行業工程標準和數據標準化，提升數據質量。如對現行工程標準進行系統梳理，減少模糊條款，避免不同規范間的矛盾條款，推行行業統一的基礎數據格式標準和接口標準，制定AI專用數據標準等。建立行業級數據基礎設施及多層級知識庫和知識圖譜，推進工藝工法語義對齊，推動國家級強制標準的條文機器可讀化改造，暢通行業數據交流，指導行業級AI訓練數據庫，建立公共建筑項目數據分級開放機制，對符合標準的數據提供方給予稅收抵扣，搭建數據交易平臺等。

　　在人才培養方面，馮遠表示：“目前，還存在兼具土木專業素養和人工智能技術的復合型人才缺口。”她建議，鼓勵建筑類高校加快增設“建筑+AI”交叉學科，將深度學習、生成式算法等納入課程體系。強化校企合作，推動建筑業企業、AI企業和高校共建實驗室，通過實施“雙導師”學徒制等方式，加快培養復合型人才。加快建立職業資格認證體系，增設“建筑人工智能應用師”等復合型人才的職稱序列，激發市場主體參與人才培養的內生動力。