70年代，計算機圖形學實用化之後，我們進入了計算機輔助繪圖階段，我們可以理解為A狀態，工具是CAD，狀態是動手繪圖，效率是按月計時；
00年代，開始出現的BIM建築資訊模型，是將CAD從二維帶入了三維，將從單專業圖紙帶入了多專業複合資訊模型的階段，解決了跨專業合作的問題，特別是很好的解決了不同專業碰撞的問題，我們可以把它認為是B狀態，工具是BIM，狀態是手動建模，效率依然是按月計時；
其實從CAD開始出現的50到70年代，還有一個流派，一直希望可以透過計算機實現設計的自動化，透過規則的界定和可能性的窮舉搜尋來獲得設計成果，但因為建築設計的複雜性和不確定性非常高，這種類似於硬編碼的基於線性規劃和動態規劃的路徑，必須依賴工具操控者對每個問題進行細緻的描述與界定。因此誕生了一批與圖形關聯的程式設計工具，比如作為犀牛建模軟體外掛的Grasshopper，可以實現半自動化的設計。我們可以把這個階段認為是C狀態，工具是GH，狀態是用視覺化程式設計實現半自動的設計搜尋，效率可以提高到按日計時。
後續也有人在繼續探索用機器學習去解決複雜性與不確定性問題，但仍沒有很好的結果。直到網際網路、大資料、雲計算、深度學習、雲端渲染等技術齊備後，我們也才摸索出一現在這條被稱為“人工智慧設計”的路徑。我們也暫時將它稱為D狀態，工具是智慧設計雲平臺，狀態是輸入需求獲得智慧推薦的設計方案，效率是按分鐘計。
我覺得現在人工智慧做的兩件事，一是基於已有經驗的一種歸納，在經過大量的學習整理之後對未來的一種預測，這個跟機器學習也是一樣，一定是要有大量的學習樣本，無論是圖片還是資訊模型，就比如把扎哈風格的1萬張圖片掃出來進行機器學習後，可以做出70%扎哈30%馬巖松風格雜交後的一個成果。這是機器學習可以做到的，但一定要基於已經形成的經驗或者創作來實現。
70年代，計算機圖形學實用化之後，我們進入了計算機輔助繪圖階段，我們可以理解為A狀態，工具是CAD，狀態是動手繪圖，效率是按月計時；
00年代，開始出現的BIM建築資訊模型，是將CAD從二維帶入了三維，將從單專業圖紙帶入了多專業複合資訊模型的階段，解決了跨專業合作的問題，特別是很好的解決了不同專業碰撞的問題，我們可以把它認為是B狀態，工具是BIM，狀態是手動建模，效率依然是按月計時；
其實從CAD開始出現的50到70年代，還有一個流派，一直希望可以透過計算機實現設計的自動化，透過規則的界定和可能性的窮舉搜尋來獲得設計成果，但因為建築設計的複雜性和不確定性非常高，這種類似於硬編碼的基於線性規劃和動態規劃的路徑，必須依賴工具操控者對每個問題進行細緻的描述與界定。因此誕生了一批與圖形關聯的程式設計工具，比如作為犀牛建模軟體外掛的Grasshopper，可以實現半自動化的設計。我們可以把這個階段認為是C狀態，工具是GH，狀態是用視覺化程式設計實現半自動的設計搜尋，效率可以提高到按日計時。
後續也有人在繼續探索用機器學習去解決複雜性與不確定性問題，但仍沒有很好的結果。直到網際網路、大資料、雲計算、深度學習、雲端渲染等技術齊備後，我們也才摸索出一現在這條被稱為“人工智慧設計”的路徑。我們也暫時將它稱為D狀態，工具是智慧設計雲平臺，狀態是輸入需求獲得智慧推薦的設計方案，效率是按分鐘計。
我覺得現在人工智慧做的兩件事，一是基於已有經驗的一種歸納，在經過大量的學習整理之後對未來的一種預測，這個跟機器學習也是一樣，一定是要有大量的學習樣本，無論是圖片還是資訊模型，就比如把扎哈風格的1萬張圖片掃出來進行機器學習後，可以做出70%扎哈30%馬巖松風格雜交後的一個成果。這是機器學習可以做到的，但一定要基於已經形成的經驗或者創作來實現。