感谢来自国内外专业评委对本人作品给予的认可2018-10-17 02:03

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  第二届“衲田杯”可持续设计国际竞赛由宿迁市人民政府主办,宿迁市规划局、CBC建筑中心和《城市·环境·设计》(UED)杂志社承办,以“新技术引领下的智慧城市家居”为题,旨在以“新技术+”的跨界模式,发现新技术与城市基础建设和居民日常生活的结合点,通过对生活中平凡事物的改造,切实提高人们在城市中的便利度、安全度及自豪感,减少城市运营维护成本,为市民提供良好的生活环境及艺术体验。

  2018年8月18日,第二届“衲田杯”可持续设计国际竞赛评审会在宿迁圆满落幕。 十余位国内外知名建筑师、规划师担当评委。麻省理工学院建筑学院骆肇阳的作品The Automatic Veggies Seller Based on the Artificial Intelligence & Digital Fabrication & IOT(数字时蔬革命——基于人工智能和数字制造及物联网的自动蔬菜种植 / 贩卖机)荣获二等奖。

  数字时蔬革命——基于人工智能和数字制造及物联网的自动蔬菜种植 / 贩卖机

  无公害蔬菜是所有城市健康生活的保证,既有蔬菜种植依然大部分采用人工种植的方式进行,不仅占用土地,而且人工施肥与农药防治往往过量造成污染,同时往往依据季节供求关系进行采购,而非区域性膳食营养结构进行种植供求。

  本次设计以“新技术引领下的智慧城市家居”为纲,基于对空间基础设施使用端的技术升级思考,提出了一套数字机器种植系统:利用数控技术设计种植硬件,利用无土栽培技术与科学栽培管理模式作为种植策略,实现土地节约、降低风险操作、蔬菜营养最大化的愿景。种植该提案可用于所有街区,它试图将新兴技术——人工智能和物联网(IOT)融入设计之中,为市民服务拥有为更合理、更健康与更为灵活的蔬菜采购方式。

  具体操作为:设计一款自动蔬菜种植/贩卖机,兼具蔬菜种植与贩卖的需求,内部设立蔬菜种植管理舱,采用无土栽培管理对不同的菜种进行培育,收集传统季节性需求与当地城市饮食营养结构相关数据,根据人体健康膳食图谱标准反向推导所需补充的营养元以及对应的素材,在菜源充足的情况下控制蔬菜的种类生长比例,既能满足蔬菜采购所需同时可完善本地居民营养摄取结构,技术上运用一套反馈神经网络预测模型,对“既有饮食结构——补充饮食结构”数据映射进行监督训练,其输入端包含气候、微环境、朝向、阶段性居民膳食营养收集数据等作为学习数据,以实现机器学习、分析与决策。而数据来源于大数据库,基于物联网的数据交互获取相关数据,主要渠道为手机信息的收集共享,通过相应的app市民可以获取蔬菜的生长情况,临近蔬菜种类分布与预定,在预定过程中收集用户既有的饮食习惯,并提出合理的建议(图1)。

  Thomas Carlyle曾经将环境(Environment)定义为“一个人或物生活于其中所有条件的集合”,正因其容纳了如此之多,建筑学始终将环境作为其核心概念,对环境的改造促就了空间生成,基础设施自然是环境的一部分。然而,当代建筑学在试图进行技术与环境的嫁接时,往往基于一个庞大的系统进行建构,一个可不停附加的更新与迭代的机器,譬如Metabolism与Archigram,都尝试建立一个自适的、内部可控的操作机器,其内部可完成对于基本需求的调节。然而其往往忽略了与全球资本、社会整体大系统下的接轨,新兴的技术往往是与全球市场消费特征相吻合,更新换代的速度十分迅速,因此,庞大的永久可持续性的人工环境系统必然是与资本迅速的更新换代相矛盾:其系统的技术核心必然会遭受淘汰;此外,资本的运转必然是“生产——消费——消耗”的过程,永久的产品无法保证资本的流转,系统必然面临淘汰与换代的厄运。这也是上世纪六十年代的High-Tech失败的原因(图2)。

  因此本设计研究力图摆脱庞大的技术性系统生产,即利用技术进行建筑环境的规划设计、建造生成等环境“生产”的活动,譬如“未来城市”、“参数化建造”等,而是更力求在既有的环境空间内,针对生活日常、使用与消费进行设计,以优化既有的基础设施,进行“使用端”的“环境技术化”的叙事。这样最大化激活既有基础设施(譬如居民社区、公园、高架桥、码头等)的潜能,同时从小尺度介入技术资本的运营,最大化抵消技术迅速更新的利益流失。因此,该原型必然是一个能够满足“生产——消费——消耗”功能的产品,优化既有的公共空间,改善城市居民的生活模式。于是,一个基于建筑学视角下的环境优化装置设计的概念由此确定。

  而装置的功能则来源于对日常城市的观察,中国许多城市菜场环境依然较为脏乱,此外生产渠道不明晰,耕种施肥与杀虫往往依赖传统既有经验,往往有有害物质残留,蔬菜的卫生程度有时受影响(图3)。于是基于该角度的思考,力求改善宿迁居民饮食生活为出发点,进行更为实用的设计(图4)。因此,一个自动种植的概念应运而生:在“生产”方面能够在机器的帮助下进行种植管理,而无需人工干预,在相应的评价指标之下完成周期性种植,设计种植舱调节植物生长环境,监督细菌与光照环境;在“消费”方面能够自助贩卖蔬菜,类似于贩卖机一样;在消耗方面能够按照产品使用标准与预制化管理进行机器的维护。此外能够运用大数据进行数据运用、评估与决策,以实现环境生产端设计的功效;综合自动化控制与建造技术、机器人技术、深度学习技术为设计/运行策略(图5)。

  根据既有的设计技术框架,设计过程分为三个步骤,一是蔬菜自助种植贩卖机的机械与功能设计,二是基于深度学习的蔬菜种植策略设计;三是基于物联网的消费流程设计。在蔬菜自助贩卖机的设计上,依据无土栽培的种植流程(图6)进行机器结构与性能设计(图7),无土栽培技术使用某种矿物原料的某种营养液代替土壤进行蔬菜栽培,种子栽培直至发芽,然后置于培养皿中,为植物栽培至成熟设定相关条件。利用旋转式机械传动装置(图8),进行蔬菜种子进行轮种,利用小型三轴机械臂与滑动传动设计进行无土培养皿的播种与蔬菜选取(图9)。

  在第二步上,在蔬菜种植策略设计上利用本地居民消费数据进行分析决策,不同区域、不同时令的居民蔬菜品种消费结构数据往往不同,因此需求往往不同,需要即时根据实际情况进行调节。而最好的方式是建立一套数据库并建构预测模型,收集传统季节性需求、当地城市饮食营养结构相关数据、气候与历年区域性消费情形(图10),根据人体健康膳食图谱标准反向推导所需补充的营养矿物质、对应的素材与计算居民购买的理想场所(图11),生成推导结果数据,并建立自变量——因变量映射关系(图12),该数据往往是非线性的。在建立数据预测模型上,利用BP(back propagation)神经网络即可进行监督学习,解决非线性关系的预测。蔬菜种植周期和蔬菜理想营养液比例作为输出数据,使用用于人工神经网络模型训练的输入数据和输出数据,非线性映射关系可以基于训练模型获得最佳的相关输出。

  在第三步上,利用物联网的人机交互思维进行消费、数据收集与反馈的设计,通过交互式设计APP,可以在周边的自动售货机中搜索各种蔬菜,甚至可以在网上订购蔬菜,建立产业链,同时将购买数据进行学习与归类,纳入大数据库完成第二部的消费数据分析(图13)。

  最终可将自助蔬菜种植/贩卖机设置在城市空间的制定区域,如针灸般镶嵌在社区、公园、街道等角落。集中式菜场被切割为小型菜场,并实现健康无公害的蔬菜种植(图14)。

  在大力倡导智慧绿色的国家城市战略架构背景下,数字技术对于城市设计与建设下辅助关系的更迭势不可挡。在既有的城市架构下,庞大的技术设计叙事无法正确处理城市发展与长久提升居民幸福指数,然而建筑学视角下的环境空间优化型装置设计,具有更为灵活的适应力与生命力,希望其能够在未来的设计策略中广泛发挥其效用,也是本次设计的初衷。

  最后,非常感谢宿迁市人民政府和UED杂志社举办的本次竞赛,感谢来自国内外专业评委对本人作品给予的认可,从中收获颇多,并衷心祝愿宿迁市的城市发展蒸蒸日上!

  杨保军,中国城市规划设计研究院院长、教授级高级城市规划师,全国工程勘察设计大师。入选2013年“国家百千万人才工程”专家,同时获“有突出贡献中青年专家”荣誉称号。中国城市规划学会常务理事、城市总体规划学术委员会主任委员。

  获奖作品(一个或多个)将有机会在场地中落地建造,具体实施将依据当地政府的决议。奖金不包含方案深化及施工费用。




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