从技术角度分析 “诺亚参数” 生成式设计工具

诺亚参数是国内一家做建筑领域生成式算法的公司。

简介

诺亚（Noah.）是杭州数字冥想建筑科技有限公司为广大建筑设计工作者们量身定制的一款简单、便捷的智能化辅助设计工具。辅助建筑师们快速、准确地完成日常设计工作中最为耗时且容易出错的评估、列举、制图等工作。大幅度提高设计效率，优化项目所需周期及成本。

住宅、办公、商业是目前诺亚战斧版第一阶段开发的三大主力版块。住宅算法模块现已上线，其中成熟的内容包括：高层强排算法、多层强排算法、高低配强排算法及其他诸多辅助算法功能。每个版块独立售卖按年计费，成为诺亚同行者，可享此系列产品的永久使用权限。

住宅模块 - 免费版

下面介绍住宅模块，来看看它提供的核心能力。
https://noah-i.cn/package/zzmkmfb
6 大核心功能，聚焦智能化设计与效率提升：

1. 高层最大化强排：在满足日照计算规则的前提下，计算高层住宅建筑在用地范围内容积率最大化的方案。
2. 楼型库：内置经算法智能筛选的 37 个最优楼型，覆盖多层、小高、高层产品，包含各面积区间内产品的不同组合形式，为用户提供参考。
3. 楼型生成：当项目信息少、缺少户型产品时，可根据用户输入的 “各户面积、梯户比、建筑层数” 等信息，自动生成用地楼型产品平面轮廓图，该图可直接用于诺亚智能计算生成强排方案。
4. 城市规范库：新增城市规范库功能，选择项目所在城市并点击 “应用规范”，可自动填入规范；提供各城市规范 PDF 文件（客户端内可查看），若规范变化或有项目特殊需求，支持参数编辑。
5. 无尽衍生：调节方案种子后，在同一块用地、固定参数的条件下，智能算法可生成无数版方案；结合计算机理性计算与建筑师设计思维挑选，能快速找到最优解，大幅提升设计效率、优化项目周期与成本。
6. 人机交互：实现日照及指标实时测算，每移动一次建筑，日照数据、指标数据均联动更新，可快速查看修改对整体方案的影响；支持高效设计推敲与人机反馈迭代，修改“智能衍生” 出的较满意方案，能快速获得心仪结果。

技术角度 - 诺亚算法与深度学习、大模型的对比分析

1. 整体差异说明

诺亚算法与当前流行的深度学习及大模型在核心逻辑、驱动方式和工作模式上存在本质差异：诺亚算法是“设计逻辑复刻驱动”的智能化工具，核心是自上而下拆解并模拟人类设计师的创作流程（如分析、归纳、推演等），无需依赖海量数据训练，而是通过将成熟的设计思路转译为程序算法，实现点对点、线性的方案推敲；而深度学习及大模型是“数据驱动”的通用智能系统，核心是自下而上通过多层神经网络从海量数据中学习模式与特征，无需显式定义具体逻辑，其方案生成依赖数据分布规律，常需生成大量结果后筛选，且存在决策过程难以解释的“黑箱”特性。此外，诺亚算法追求高良品率（近似90%）和与人类设计成果的难区分性，聚焦建筑设计特定场景的实用性；深度学习及大模型更侧重泛化能力，可适配多领域任务，但在建筑设计中可能难以精准贴合特定设计逻辑与行业需求。

2. 诺亚算法介绍

诺亚算法是数字冥想（NCFZ）团队针对建筑“智能化设计”研发的技术体系，核心为“拟人算法”，辅以“GAAE（通用建筑算法引擎）”支撑。其中，“拟人算法”近80%复刻了设计师面对指定问题时的核心逻辑流程（分析、归纳、推演、判断等），运算过程如同人类设计的翻版，不仅能生成具备独立“设计风格”的方案，且成果良品率（排除底层bug）近似90%，难以区分是人还是机器设计；GAAE引擎则通过平行运算多个基础算法并建立逻辑关联，将传统“一杆进洞”的复杂算法拆解为可分步调整的模块，大幅降低了开发难度与技术门槛。该算法体系不依赖数据训练，而是以“转译成熟设计思路”为核心，目标是实现“录入信息、一键生成好用方案”，目前聚焦住宅强排等建筑设计实战场景，定位为“平民化AI”——不挑战设计大师，而是作为建筑师的智能助理，提升方案策划效率（目标提升十倍），推动行业告别繁琐的重复劳动。

3. 深度学习介绍

深度学习是机器学习的重要分支，也是当前大模型的核心技术基础，其本质是通过模拟人脑神经元结构的多层神经网络，实现对复杂数据的表征学习与模式提取。它以“数据驱动”为核心：无需人工显式编写具体逻辑，而是通过海量标注或无标注数据（如文本、图像、设计图纸等），让网络在训练中自动调整参数，学习数据中的潜在规律（如建筑风格特征、空间布局逻辑等）。基于深度学习的大模型（如通用语言模型、建筑设计生成模型）具备强泛化能力，可处理多领域任务（如生成文本、图像、建筑方案），但其性能高度依赖数据质量与数量——数据越丰富、标注越精准，模型学习效果越好；同时，其生成过程存在“黑箱”问题，难以解释方案为何如此设计，且在建筑设计等需要精准贴合行业规范与特定逻辑的场景中，常需人工二次调整，方案良品率与实用性需结合领域数据进一步优化。

4. 总结

诺亚算法与深度学习、大模型是AI在建筑设计领域的两种差异化技术路径：诺亚算法以“复刻人类设计逻辑”为核心，聚焦建筑行业特定需求，通过转译成熟设计思路实现高实用性、高良品率的方案生成，本质是“定制化的智能设计工具”，解决了建筑师对“好用、高效”的核心诉求，适合建筑设计实战场景；深度学习与大模型以“学习数据规律”为核心，具备强泛化能力，可覆盖多领域任务，本质是“通用化的智能系统”，但在建筑设计中需依赖大量行业数据适配，且难以精准贴合特定设计逻辑与实用性要求。两者无绝对优劣，而是针对不同需求的技术选择——诺亚算法为建筑行业提供了“精准落地”的智能化解决方案，深度学习与大模型则为行业提供了“泛化探索”的可能性，未来可通过两者结合（如用大模型辅助设计思路提炼，用诺亚算法实现精准落地），进一步推动建筑智能化设计的发展。