摘要：在人工智能技术迅猛发展的当下，AIGC（人工智能生成内容）技术正深刻变革艺术与设计领域的创作范式。本文以济南济钢老厂区这一典型工业遗产为研究对象，从人机协同视角切入，系统探讨工业遗产景观再生的创新路径。通过构建“空间基因识别—AIGC 生成—人工校验—在地性验证”的综合设计框架，提出一种以技术赋能为支撑、以文化记忆传承与生态修复为核心的设计模式。研究首先梳理了国内外工业遗产景观再生与人工智能协同设计的理论演进脉络，随后深入分析 AIGC 模型训练、空间基因提取及景观再生设计的关键流程，并以济钢老厂区为实证案例开展在地适应性与创新价值验证。研究结果表明，人机协同方法能够显著提升工业遗产再生设计的效率与创意深度，有效实现“工业记忆传承—生态环境优化—文化空间激活”的多维目标。本文为我国工业城市更新与景观再生提供了全新的理论支撑与技术路径，对同类工业遗产保护与再生实践具有重要借鉴意义。

关键词：人机协同；AIGC；工业遗产；景观再生；济南；在地性

一、引言

后工业时代，全球大批传统工业企业停产搬迁，遗留工业遗产陷入衰退困境。这类遗产作为城市工业化的物质见证，承载着独特历史文化与生态价值，如何在保护核心价值基础上实现可持续再生，成为景观设计领域的核心命题[1]。

人工智能技术突破推动设计范式向“人机协同共创”转变，AIGC凭借深度学习与高效生成能力，可快速产出多样化设计方案，大幅提升效率并拓展创意边界，已在景观、建筑设计等领域展现显著应用潜力[2]。

但工业遗产再生设计需兼顾生态修复、文化传承与功能转换，对在地性和文化适配性要求极高。当前AIGC应用易陷入“技术至上”，缺乏对地域文化的深度理解，如何实现技术赋能与在地需求精准匹配，仍是亟待解决的关键问题。

济南济钢老厂区作为山东重要工业遗存，保留完整工业设施与文化记忆，具备极高研究与再生价值。本文以此为研究对象，从人机协同视角探索AIGC在工业遗产再生中的应用模式，构建兼具科学性与操作性的设计路径，为同类实践提供理论与方法支撑。

二、理论基础与研究框架

（一）工业遗产景观再生理论

工业遗产景观研究全球范围内呈现“单一保护”到“系统再生”的核心转变，形成多元理论体系与实践模式[1]。

国外研究起步较早，Kuhl等提出“工业文化景观”概念，强调物质与精神遗产双重保护。德国鲁尔区采用“生态修复+文化叙事”模式，成为全球经典范例，实现遗产保护与活化的统一[3]。

国内研究近年快速发展，俞孔坚提出“工业遗产是城市文化基因”理念，推动形成“文化传承—生态修复—功能活化”三位一体理论体系。中英美等国的多元实践案例，为我国相关研究提供了重要借鉴。

（二）人机协同与AIGC在设计领域的应用

人机协同核心是构建人机优势互补的共创模式，整合AI的数据处理、方案生成能力与设计师的人文审美优势，形成“机器生成—人类调控—智能优化”闭环[4]，显著提升设计效率与质量。

AIGC作为关键工具，可快速生成多元设计要素，在场地分析、方案生成、视觉模拟等景观设计场景中作用突出[5]。设计师输入核心参数即可获得多风格方案，为创作提供丰富灵感。

但AIGC训练数据的通用性使其生成方案易同质化，缺乏地域文化适配性。需设计师介入进行文化赋能与语义校正，弥补其文化理解短板，确保方案兼具技术合理性与文化内涵。

（三）研究框架

结合上述研究，本文构建“空间基因识别—AIGC生成—人工校验—在地性验证”四阶段框架，融合人机协同思想，实现技术赋能与文化、生态需求的统一，保障方案科学性与在地性。

1.空间基因识别

空间基因是场地独特性核心，识别阶段需综合三维扫描、GIS等技术，提取物质与非物质基因，构建数字化基因库[6]。例如济钢老厂区识别中，既涵盖红砖厂房等物质基因，也纳入生产工艺等非物质基因[7]。

2.AIGC生成

AIGC生成阶段需以基因库为样本训练模型，优化参数提升场地适配性[8]。设计师输入功能需求等参数后，模型可快速生成多样化方案，为后续设计提供丰富选择。

3.人工校验

人工校验是人机协同关键，由多领域专家组成团队，从安全、审美、文化等多维度评估方案[9]，修正优化后注入人文关怀，确保方案兼具合理性与文化适配性。

在评估筛选的基础上，评审团队对方案进行细节修正与优化，注入人文关怀与地方特色，形成兼具创新性与可行性的方案。人工校验过程中，需充分发挥专业人员的经验与智慧，对方案进行全方位、多角度的审视，确保方案在技术、文化、生态、功能等方面均达到最优状态。

4.在地性验证

在地性验证构建“公众参与+生态评估”双重机制：借助VR技术收集公众反馈，通过生态指标量化评估方案效果，结合结果优化方案，实现文化与生态需求的统一。

三、人机协同的景观再生设计方法

（一）空间基因提取与转译

工业遗产景观再生的核心是延续历史文脉与核心价值，空间基因作为场地独特性的核心载体，是设计的核心依据。需精准挖掘场地空间秩序、材料特征与记忆符号，实现文化传承与空间再生的统一[10]。

济钢老厂区形成了独特的空间基因体系，核心要素包括红砖厂房、高耸烟囱、交错铁轨及工业管道等，共同构成场地视觉识别与文化认同基础。采用“技术提取—基因解析—景观转译”三步法：通过三维扫描、GIS技术与现场调研提取物质与非物质基因；解析形态、材质、文化及空间秩序核心要素；最终将基因转化为设计语言，如红砖厂房改造成文化空间、铁轨转化为景观廊道等。转译过程中需注重基因创新应用，通过提炼重组实现遗产活化，既保留历史记忆，又适配当代需求[11]。

（二）AIGC驱动的方案生成

AIGC凭借深度生成算法可快速生成多样化设计方案，是提升设计效率的核心支撑，方案生成遵循“参数设定—模型生成—方案初筛”核心流程[12]。参数设定是方案适配性的关键，结合济钢实际设定核心约束：工业构件保留率≥60%、本土植物覆盖率≥80%、开放空间占比20%–40%，辅以功能与生态类辅助参数[12]。

将数字化空间基因库与参数输入训练后的AIGC模型，模型基于深度学习快速生成多风格方案，自动优化布局、功能与景观效果，匹配场地基因特征[12]。方案初筛旨在剔除不合格方案，基于参数契合度、合理性与可行性筛选出优质方案，为人工校验奠定基础，体现人机协同闭环[13]。

（三）人工校验与多维验证

AIGC方案存在文化语义缺失、适配性不足等问题，人工校验与多维验证是保障方案质量的关键，可显著提升方案文化内涵与可行性。由景观设计师、遗产保护专家等组成团队，从形态比例、色彩协调、叙事逻辑、功能合理性及安全可行性五维度校验，修正优化方案以契合地域文化与遗产特征[14]。构建“公众—设计师—AI”三方验证机制：借助VR技术开展公众沉浸式体验并收集反馈；设计师团队专业评估；反馈结果输入AI优化，形成良性循环，保障方案认同度[15]。

（四）生态修复与文化叙事融合

生态修复与文化叙事是景观再生的核心目标，二者协同构成可持续再生核心。需依托AIGC技术与设计师创意，打造兼具生态功能与文化内涵的工业遗产景观[16]。AIGC通过分析场地环境数据，模拟植被生长与生态设施效果，优化植被配置与雨水管理系统，预测生态修复长期效果，为工程实施提供科学依据[16]。文化叙事需挖掘工业内涵，将工业元素转化为景观装置与标识，结合多媒体技术打造沉浸式展示空间。最终形成复合景观，实现生态体验与文化传承的融合。

四、案例研究：济钢老厂区的在地性验证

（一）场地概况

济钢老厂区坐落于济南槐荫区与长清区交界处，始建于20世纪50年代，总占地超4平方公里，是山东重要钢铁工业遗存。场地内完整保留了高炉、轧钢车间、铁路轨道等工业设施，构成独特工业风貌，承载着济南工业文明记忆。

2017年厂区全面停产，面临设施闲置、生态污染、功能脱节等问题，但凭借完整工业体系与深厚文化底蕴，具备极高再生价值[17]。对其进行景观再生，实现生态修复与文化传承，具有重要示范意义。

（二）AIGC模型的应用

研究团队通过无人机航测、三维激光扫描等技术采集场地地形、工业设施等数据，并整合历史档案与环境监测资料，为AIGC模型训练提供基础数据支撑[18]。基于深度学习框架，以构建的数字化空间基因库为训练样本，融入工业遗产再生设计规范与案例经验，完成AIGC模型的针对性训练与优化[19]。输入“工业构件保留率≥60%、本土植物覆盖率≥80%”等核心参数后，模型30分钟内生成12组含多元功能布局的方案，效率较传统设计提升80%[20]，为后续筛选优化提供丰富选择。

（三）人机协同的方案优化

专业团队基于参数契合度、可行性等标准，从12组方案中淘汰5组不合格方案，保留7组具优化潜力的方案。结合场地实际与需求，进一步筛选出3组重点方案，分别侧重工业记忆传承、生态美学融合、文化创意活化三大核心理念。专业团队开展人文与生态双向优化：人文层面，将核心高炉改造为工业记忆展陈空间，整合铁轨形成文化绿廊，改造旧厂房引入多元业态；生态层面，结合AIGC模拟结果优化植被配置与生态设施布局。

在生态优化方面，结合AIGC模型的生态模拟结果，对方案中的植被配置、生态修复设施布局等进行了进一步优化。例如，根据场地的土壤污染情况与水文条件，调整了雨水花园、生态湿地的位置与规模，优化了植被种植结构，选择了更具耐污染性与生态修复能力的本土植物；根据场地的微气候模拟结果，调整了景观廊道的走向与宽度，优化了绿地与建筑的布局关系，以提升场地的通风、采光条件，降低地表温度。借助VR技术开展公众沉浸式体验调研，收集200名不同群体反馈，结合意见完成方案最终整合优化，确保方案贴合公众需求。

（四）生态与文化效益评估

方案实施后，通过为期一年的跟踪监测，从生态与文化双维度开展量化评估，验证设计方案实际效益。生态层面，场地年均地表温度降低2.5℃，雨水滞留率提升30%，植被覆盖率从不足15%升至85%，本土植物占比82%，土壤与水体质量显著改善，生态系统稳定性大幅提升[21][22]。

文化层面，通过各类工业文化空间营造与AR导览系统应用，年均接待游客超15万人次，成为济南工业遗产核心展示平台。各类文化活动的举办，进一步强化了公众文化认同，提升了城市文化品位。该案例验证了人机协同设计模式的显著成效。

通过生态与文化效益的评估结果可以看出，人机协同的工业遗产景观再生设计方案在济钢老厂区的应用取得了显著成效，成功实现了生态环境的修复与工业文化的传承，为工业遗产的可持续再生提供了成功的实践案例。

五、研究结论与启示

（一）研究结论

“空间基因+AIGC+人工校验”框架平衡效率与在地性。以空间基因识别锚定场地特色，依托AIGC技术提升设计效率，通过人工校验弥补技术短板，有效规避了传统设计效率低与纯AI设计同质化的问题，实现技术与文化的协同。

（二）研究启示

跨学科协作提升设计综合质量。工业遗产再生涉及多领域需求，需整合景观设计、生态学、数字技术等学科力量，构建多学科团队，实现文化、生态、技术等维度的协同优化。人机协同设计构建了工业遗产再生新范式。AIGC技术的高效方案生成能力与设计师的人文审美优势有机结合，实现了设计效率与创意深度的双重提升，成功达成“工业记忆传承—生态修复—空间活化”的多维目标。。

（三）未来研究方向

本研究仍存在不足，未来需从以下方面深化拓展。在地性验证是方案落地的核心保障。构建“公众—设计师—AI”三方验证机制，结合公众反馈与生态指标评估优化方案，确保设计适配场地实际与公众需求，为方案落地奠定基础。建立伦理规范与评价体系。明确人机协同设计的权利义务与技术边界，构建涵盖技术、文化、生态等多维度的综合评价体系。技术赋能需服务于文化传承核心。AIGC等技术应作为工业遗产文化传承的工具，而非主导，通过技术手段实现文化基因的精准转译与创新表达，避免技术异化与文化流失。

参考文献

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