报告导览

核心议题： 本报告旨在深入剖析人工智能（AI）在景观规划、设计、施工、管理与维护等全价值链环节的应用现状、关键技术、商业价值、面临的挑战与未来发展趋势。我们力求通过系统性的分析，为行业发展提供清晰的路线图和战略参考。

目标读者： 本报告主要面向景观行业从业者、企业管理者、技术开发者、投资者以及对AI在设计领域应用怀有浓厚兴趣的各类专业人士。无论您是寻求技术突破的设计师，还是着眼于行业未来的决策者，本报告都将提供有价值的洞见。

报告结构： 报告将系统梳理AI在景观行业的赋能作用，从宏观趋势的把握到微观应用的解读，结合国内外典型案例的深度分析，最终展望未来可能的发展路径与商业模式创新。我们将通过层层深入的逻辑构建，确保信息的全面性与分析的深刻性。

一，引言：AI浪潮席卷景观行业

人工智能（AI）这股技术浪潮，正以我们难以想象的速度向前奔涌，并在全球各行各业掀起一场深刻的变革。从我们日常生活中离不开的智能助手，到工厂里那些高效运转的自动化生产线，AI的应用边界不断拓宽，它的赋能效应也越来越明显。景观行业，这个融合了艺术、科学与工程的综合领域，也恰好站在了这股技术浪潮的交汇点上，面对着前所未有的机遇，当然，也有不小的挑战。正如中研普华在《2025年景观设计行业现状与发展趋势分析》中指出的，技术革新正在多重推动景观设计行业经历深刻变革，这就像一场行业深度的“大洗牌”。

回过头看，传统景观行业在发展过程中，确实长期面临着一些令人头疼的“老问题”。例如，设计流程中那些反复且耗时的劳动，常常让效率难以提升；项目的成本控制压力巨大，尤其是在材料选择和后期维护上，每一步都得精打细算；设计师的创意有时也会被经验和现有工具所束缚，很难真正突破传统模式；与此同时，景观项目对生态可持续性的要求日益提高，如何科学地评估和优化设计方案，也成了摆在行业面前的一道难题。这些痛点，恰恰为AI技术的介入提供了广阔的用武之地。AI技术凭借其强大的数据分析、模式识别、智能生成等能力，有望为景观行业带来革命性的解决方案，例如显著提升“自动化和效率”（搜狐报道《人工智能时代的风景园林：从跨界到融界》），这无疑是给行业打了一针“强心剂”。

本报告旨在全面、系统地分析人工智能在景观行业各个环节的应用现状与潜力，深入探讨AI技术如何赋能景观规划、设计、施工及运维管理，并毫不避讳地揭示其带来的商业机遇和潜在风险。通过对当前趋势的研判、关键技术的解读以及典型案例的剖析，我们希望能为景观行业的从业者、决策者和投资者提供一些具有前瞻性的洞察和切实可行的战略参考，让我们一起迎接AI时代下景观行业的智慧化未来。

引言关键要点

• AI技术发展迅猛，正全面渗透各行各业，景观行业自然也不例外。
• 传统景观行业面临效率、成本、创意和可持续性等多重挑战，而AI为此提供了全新的解决思路。
• 本报告致力于分析AI在景观行业的应用，揭示机遇与挑战，为行业发展提供战略指导。

二，景观行业AI应用现状与普及度

人工智能在景观行业的应用，虽然目前还处于一个相对早期的发展阶段，但它的潜力和影响力已开始逐步显现出来。全球范围内，AI技术在风景园林中的应用已获得广泛关注，并出现了一些初步的实践探索，例如美国IBM公司在相关领域的尝试。在中国，AI技术正以惊人的速度融入设计工作流程。根据D5联合青年建筑发起的《设计行业AI应用趋势调研》（以下简称D5报告）显示，已有25.7%的受访者在项目中使用了AI辅助设计，而另外36.4%的受访者正在积极探索如何在项目中落地AI应用（D5报告《设计行业AI应用调研报告发布》）。这意味着，超过六成的从业者已经或正在主动拥抱AI技术，这无疑是一个非常积极的信号。

图 1: 设计行业从业者 AI 工具使用情况 ( 数据来源 : D5 报告 )

2.1不同主体与阶段的AI采纳差异

D5报告进一步揭示了AI技术在景观设计行业不同细分领域的采纳情况：

• 企业规模：报告发现，中大型设计企业（员工人数超过30人，以国有、民营设计院为主）对AI的应用和探索程度普遍高于小型工作室和个体从业者。大型企业的AI应用比例比小型企业高出约11个百分点（D5报告）。这或许是因为大型企业在技术研发和试点方面拥有更充足的资源。
• 细分领域：城市规划是这次调研中AI应用落地率最高的细分领域。城市规划设计师对“2D规划及平面图生成类”、“2D效果图生成”和“大语言模型”的兴趣程度明显高于其他领域。方案设计和效果图表现设计师对AI工具的使用率较为接近，大约有25%已在项目中应用AI。相比之下，施工图设计师尚未开始使用AI的比例最高，达到了7%（D5报告）。这确实反映了AI在精细化和标准化要求极高的施工图阶段应用时，仍然面临着不小的挑战。
• 项目阶段：目前来看，AI技术普遍应用于项目的早期设计阶段。在已应用AI的受访者中，高达9%选择将AI应用于初步方案阶段，主要用于意向参考（77.5%）、理念构思（76.3%）以及效果图/视频制作（54.0%）。随着项目向后期推进，AI的应用率呈现递减趋势。不过，即使在扩初方案阶段，效果图/视频制作的AI应用比例依然很高，达到了81.1%（D5报告）。

2.2设计师对AI的态度与学习路径

我们欣喜地看到，设计师群体对AI技术的态度整体非常积极，并且表现出了强烈的学习意愿。D5报告显示，有58.1%的受访者表示非常愿意学习AI工具。关于学习门槛，43.7%的用户认为AI学习门槛适中，这说明大部分用户觉得AI学习难度处于中等偏上水平，并非高不可攀。在学习方式上，设计师们主要通过国内社交媒体平台（如Bilibili、抖音、小红书）的免费课程以及自行独立研究来学习和上手AI工具（D5报告）。这反映出当前AI知识获取的便捷性，以及社群学习的普遍性，大家都乐于在交流中共同进步。

2.3当前AI工具应用的痛点

尽管AI在景观行业的应用前景广阔，但现阶段的AI工具仍存在一些核心痛点，这些痛点制约了其更广泛和深入的应用。根据D5报告的调研数据，我们可以看到：

• 精准控制不足：高达4%的受访者认为，AI工具的精准控制能力远未达到实际项目要求。这就像你画一幅精细的画，AI只能帮你打个粗略的底稿，很多细节还需要自己一点点去雕琢。
• 输出成果不确定性：3%的受访者表示，AI输出的成果存在较大的不确定性，很难保证设计质量的稳定性。这会让设计师心里没底，担心AI生成的方案不够稳定可靠。
• 生成质量有待提升：4%的受访者认为，当前AI工具的生成质量（例如效果图的真实感、细节表达）还不够高。有时候AI生成的图像，可能还是会显得“假”一点，缺乏真实感。

这些痛点都清晰地揭示了当前AI工具在3D空间设计行业中，特别是在对精度和细节有较高要求的景观设计领域，仍然需要在算法优化、模型训练和用户交互等方面进行持续改进。只有这样，AI才能更好地满足设计师的实际需求。

图2: 设计师认为现有AI⼯具的主要痛点(数据来源: D5报告)

2.4 AI应用现状与普及度关键要点

• AI在景观行业的应用正处于快速发展阶段，尤其在中国市场，从业者的参与度非常高。
• 大型企业、城市规划领域以及项目早期阶段是当前AI应用的热点区域。
• 设计师们对AI的学习意愿强烈，但当前的工具在精准控制、成果确定性和生成质量方面仍有痛点。
• 未来AI工具的发展，需要更贴近设计师的实际需求，努力提升在专业场景中的适用性。

三，AI在景观行业价值链的深度赋能

人工智能技术正逐步渗透到景观项目从概念孕育到建成运维的全生命周期，并在各个关键环节展现出独特的赋能价值。通过深度挖掘数据潜力、优化设计流程、提升建造效率和革新管理模式，AI为景观行业带来了前所未有的变革机遇。

3.1规划与策划阶段：数据驱动的科学决策

3.11数据驱动的场地分析与评估

在项目启动初期，AI能够高效处理和分析海量的场地相关数据，为规划决策提供坚实的科学基础。这包括：

• 多源数据整合分析：利用AI算法分析地理信息系统（GIS）数据、卫星遥感影像、气候数据（历史与预测）、水文地质资料、土壤特性、生物多样性数据，以及城市交通流、人流活动规律、社会经济指标等。举个例子，美国景观设计公司Scape就利用机器学习算法分析纽约市不同地区的气候数据，以此生成更能适应当地气候条件的景观设计方案，从而提高城市绿地的可持续性。
• 生态敏感性与适宜性评价：AI可以辅助进行生态敏感区识别、土地利用适宜性评价，以及场地承载力分析，为保护生态环境、优化空间布局提供依据。特别是在碳中和目标下，AI可助力分析场地的碳汇潜力，为大规模植树造林、湿地恢复等生态修复措施提供数据支持。

3.12智能化理念构思与方案生成

AI工具，特别是生成式AI和大语言模型，正在成为设计师拓展思路、激发创意的强大助手：

• 概念方案生成与启发：AI能够根据设定的参数和目标（如风格、功能、成本等），快速生成多样化的规划概念和初步方案草图，帮助设计师跳出传统思维定式，探索更多可能性。
• 大语言模型辅助研究与策划：像ChatGPT这样的大语言模型（LLMs）可以协助设计师进行快速的信息检索（如规范查询、材料特性）、头脑风暴、概念阐述，甚至初步的文本框架开发，从而加速项目前期的研究与策划过程。

3.2设计与表达阶段：效率与创意的双重提升

3.21生成式设计与方案优化

AI通过算法驱动，能够基于设计师设定的规则、参数和性能目标，自动生成大量设计备选方案，并进行迭代优化：

• 参数化驱动的方案探索：输入设计约束（如地形、预算、容积率）和优化目标（如最大化绿地、最短游览路径、最佳视线通廊），AI能够智能计算并生成满足条件的多种设计方案。例如，D5报告中提及，设计师期望AI工具能更好地融入参数化设计流程。
• 基于线稿的快速方案深化：部分AI技术支持从简单的手绘线稿或CAD草图出发，自动生成更为细化的设计方案或三维模型，加速从概念到具体设计的转化过程。

3.22高效的效果图与可视化呈现

效果图制作是AI应用最为广泛且成熟的环节之一，显著提升了设计表达的效率和质量：

• 快速生成与风格多样化：AI图像生成工具（如Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, 以及集成AI功能的Photoshop）能够根据文本提示或参考图像，在短时间内生成多种风格的高质量效果图和场景氛围图，甚至动画短片。
• 提升渲染效率与后期处理：AI辅助渲染能够缩短传统渲染时间，AI后期增强功能则可以提升效果图的细节、光影和整体视觉表现力。

3.23智能化植物选择与配置

AI能够结合环境数据和植物学知识，辅助设计师进行科学合理的植物选择与配置：

• 适生性分析与推荐：通过分析项目地的土壤条件、气候特征、光照情况等，并结合庞大的植物数据库（包含植物的生长习性、形态特征、生态功能等），AI可以推荐最适合在该区域生长的植物种类和品种，并预测其生长表现。
• 群落构建与动态模拟：AI甚至可以模拟植物群落的演替过程，帮助设计师评估不同植物组合在不同季节和生长阶段的视觉效果与生态效益。

3.24材质智能编辑与生成

AI技术简化了传统设计软件中繁琐的材质编辑流程，提升了三维创作的效率和真实感。例如，D5 Render内置的AI功能，可以实现一键生成材质的超清纹理、PBR通道图（如法线贴图、粗糙度贴图等），并自动进行无缝化处理，使设计师能够快速创建和调整逼真的材质效果。

3.25虚拟现实(VR) 与增强现实 (AR) 的沉浸式体验

AI与VR/AR技术的结合，为设计方案的展示、沟通和评估带来了革命性的变化：

• 沉浸式方案评审：设计师和客户可以通过VR设备“走进”虚拟的景观设计方案中，直观感受空间尺度、材料质感和整体氛围，从而更准确地评估设计效果。
• 实地AR叠加与辅助决策：AR技术可以将虚拟的设计元素叠加到真实场地中，帮助决策者更好地理解设计方案与现有环境的融合情况。英国Arup工程顾问公司的”Digital Landscape”项目就是一个很好的例子，它利用AI和VR技术，通过地理数据可视化来辅助设计师和决策者。

3.3施工与建造阶段：迈向精准与高效

3.31 BIM（建筑信息模型）与AI的结合

BIM技术为项目提供了三维数字化的信息基础，AI的融入则进一步提升了其智能化水平：

• 自动化模型生成与优化：AI可以辅助BIM模型的创建，例如基于初步体量或二维图纸自动生成BIM构件，减少设计师和建模师的重复性手动操作。如凤凰网科技吴逸青访谈中提及的Swapp软件，可以基于建筑体量生成BIM模型。
• 冲突检测与施工模拟：AI算法可以更智能地在BIM模型中进行碰撞检测，预测潜在的施工问题，并辅助进行施工顺序模拟和优化，从而提高施工精度和协同效率。

3.32 智能化施工管理与监测

AI技术正在逐步应用于施工现场的管理和监控，以提升工程质量和安全性：

• 进度预测与资源优化：AI通过分析历史数据和实时施工信息，可以对项目进度进行更准确的预测，并辅助优化人力、材料和设备的调度。
• 质量与安全监控：结合无人机巡检和计算机视觉技术，AI可以对施工现场进行实时监控，识别不规范操作、安全隐患或施工质量问题，并及时发出预警。

3.4管理与维护阶段：实现智慧化与可持续化

3.41智慧养护系统

AI驱动的智慧养护系统能够显著提升建成景观的管理效率和可持续性：

• 精准化按需养护：通过部署传感器网络，实时收集植物生长状况、土壤湿度、温度、光照强度以及气象数据，AI系统可以分析这些数据，自动调整灌溉量、施肥计划和修剪策略，实现按需精准养护。
• 病虫害智能监测与预警：利用计算机视觉和机器学习，AI可以识别植物叶片的早期病变或虫害迹象，及时向管理人员发出预警，以便采取防治措施，保障植物健康。
• 成本节约与资源高效利用：智慧养护显著降低了人工巡检成本，并能有效节约水资源。例如，中研普华报告指出，智能灌溉系统可节水30%-40%，而惠州可行性研究报告提及AI安防系统能降低管理成本25%。

3.42 环境监测与资源优化

AI在建成环境的长期监测和资源管理方面也发挥着重要作用：

• 能源消耗智能管理：通过分析园林中照明、供暖、空调等设备的能源消耗数据，AI可以优化其运行模式，实现节能减排。
• 水资源循环利用：AI可以辅助设计和管理雨水收集、中水回用等系统，提高水资源利用效率。

3.43 游客行为分析与体验提升

对于公园、景区等公共景观空间，AI可以通过分析游客数据来优化服务和提升体验：

• 人流分析与智能引导：通过分析游客的位置数据和游览轨迹，AI可以预测高峰期和拥堵点，智能调整路径指引，分散人流，提升游览舒适度。
• 个性化服务推荐：基于游客的历史偏好和实时行为，AI可以智能推荐景点、活动或服务设施，提供更具个性化的游览体验。

3.5 AI赋能价值链关键要点

• 规划策划：AI通过大数据分析提升场地认知深度，辅助生成创新性规划概念。
• 设计表达：生成式AI与可视化技术极大提升了设计效率和表达丰富性，智能化工具辅助专业决策。
• 施工建造：AI与BIM结合，推动施工向精准化、智能化发展，提升工程质量与管理水平。
• 管理维护：智慧养护系统是AI应用亮点，显著降低运维成本、节约资源，并提升建成景观的健康与活力。

AI技术正在重塑景观行业从蓝图到现实再到永续的全过程，驱动行业向更高效、更智能、更可持续的方向转型。

四，核心AI技术及其在景观行业的应用剖析

人工智能是一个广泛的领域，包含多种核心技术。在景观行业中，几类关键AI技术的应用尤为突出，它们各自以独特的方式为行业赋能。理解这些技术的基本原理及其应用场景，有助于我们更清晰地把握AI在景观行业的发展脉络。

4.1机器学习（Machine Learning, ML）

机器学习是AI的核心分支，其本质是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律，而不是通过显式编程来执行特定任务。在景观行业，ML的应用广泛且深入：

• 应用场景：

○需求预测与趋势分析： 例如，分析城市发展数据预测未来对特定类型景观空间（如公园、绿道）的需求量。

○场地适应性分析与评估： 美国景观设计公司Scape就利用机器学习算法分析纽约市各地区的气候数据，以生成能够适应当地气候的景观设计方案。这有助于提高城市绿地的可持续性。

○植物生长模拟与病虫害预测： 通过学习历史气象数据、土壤数据和植物生长记录，ML模型可以预测特定植物的生长态势，并提前预警可能的病虫害风险。

○用户行为分析与偏好建模： 分析游客在公园中的行为数据（如停留点、游览路径），以优化设施布局和推荐服务。

○景观评估模型构建： 通过对大量景观数据（如土地利用、植被分布、生态指标）的分析学习，建立自动化评估景观可持续性、生态性、文化性等指标的系统。一篇关于城市景观设计中机器学习应用的论文也探讨了ML在评估、设计和建成后监测阶段的潜力。

• 核心价值：ML的核心价值在于其从复杂数据中提取洞见、进行精准预测和支持智能化决策的能力，从而提升景观项目的科学性和适应性。

4.2计算机视觉（Computer Vision, CV）

计算机视觉致力于让计算机能够“看懂”并解释图像和视频。在高度依赖视觉表达的景观行业，CV技术有着天然的应用优势：

• 应用场景：

○场地现状分析与三维重建： 利用无人机拍摄的航拍影像或激光雷达数据，通过CV技术进行处理分析，可以快速生成场地的三维模型、数字高程模型（DEM）、植被覆盖图等，为设计提供精确的地理空间信息。

○植物识别与分类： 通过拍摄植物的照片，利用CV算法（例如Google Lens所使用的技术）即可快速识别植物的种类、科属等信息，辅助设计师进行植物调查和选择。

○建成环境审计与评估： 例如，通过分析街景图像，评估街道绿化率、空间品质、设施完整度等。

○环境监测： 持续监测植被的健康状况（如通过叶片颜色变化判断胁迫）、水体清洁度、设施完好度等。例如，在绿色屋顶种植景观设计中，CV技术可辅助设计师创建更精确和基于知识的绿化设计。

• 核心价值：CV技术将视觉信息数字化、结构化，为景观的认知、分析、监测和管理提供了全新的智能化手段。

4.3自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

自然语言处理的目标是让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP在景观设计中的应用有助于提升沟通效率和知识管理能力：

• 应用场景：

○设计规范与文献智能问答： 将大量的景观设计规范、标准、研究文献等输入NLP模型，构建专业知识库。设计师可以通过自然语言提问，快速获得相关信息和解答。

○设计说明与报告自动生成： 基于项目数据和设计方案，NLP可以辅助生成设计说明、技术报告、项目简介等文档的初稿，减轻设计师的文书工作负担。

○用户需求理解与情感分析： 通过分析业主或公众的文本反馈（如调研问卷、社交媒体评论），NLP可以帮助理解其对景观项目的需求、期望和情感倾向。

○客户沟通与智能助手： 以ChatGPT为代表的大语言模型，可以作为智能助手，协助设计师回答客户提出的关于设计理念、成本估算、植物选择等方面的问题，甚至进行头脑风暴。

• 核心价值：NLP技术打破了人机交互的语言障碍，使得知识获取更便捷，沟通更高效，并能从文本数据中挖掘有价值的信息。

4.4生成式AI （Generative AI, GenAI）

生成式AI是指能够自主创造全新、原创内容（如图像、文本、音频、视频等）的AI技术。它在设计领域的应用正引发一场创意革命：

• 应用场景：

○概念方案快速生成与迭代： 设计师可以通过文本描述（prompt）或简单的草图，利用GenAI工具（如Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion）快速生成多种风格迥异的概念方案意向图、氛围图，极大地拓宽了创意构思的边界。

○效果图高效制作： GenAI可以快速生成高质量的效果图，或对现有效果图进行风格迁移、细节增强、元素替换等操作，显著提升了可视化表达的效率。D5报告显示，效果图制作是AI应用率最高的环节之一。

○设计元素与纹理生成： AI可以生成独特的植物形态、铺装样式、材质纹理等设计元素。

○文本内容创作： 辅助生成设计说明、项目故事、营销文案等。

• 核心价值：GenAI赋予了计算机“创造”的能力，成为设计师激发灵感、快速验证想法、丰富表达手段的强大引擎。它正在改变传统的设计思维和工作流程。全球生成式AI在建筑（包括景观）市场的增长潜力巨大。

4.5其他相关技术

除了上述核心技术，以下技术也与AI在景观行业的应用紧密相关，并常常协同工作：

• 建筑信息模型（BIM）与数字孪生（Digital Twin）：BIM为景观项目提供了结构化的数字信息基础。AI可以与BIM数据结合，进行设计优化、施工模拟、运维管理。数字孪生技术则进一步将物理实体景观与其动态数据在虚拟空间中进行映射和实时同步，AI在其中扮演着数据分析、预测和决策支持的关键角色，支持全生命周期的智能化管理。
• 物联网（Internet of Things, IoT）：遍布景观环境中的传感器、摄像头等IoT设备负责收集各种实时数据（如土壤湿度、空气质量、人流量、设备状态等）。这些数据是AI进行分析、学习和决策的基础，使得智能灌溉、智能照明、环境监测等应用成为可能。

4.6核心AI技术应用剖析关键要点

• 机器学习是数据驱动决策的基石，广泛应用于预测、分析与优化。
• 计算机视觉赋予机器“感知”能力，在场地分析、植物识别与环境监测中作用显著。
• 自然语言处理促进人机高效沟通，在知识管理、需求理解和内容生成方面潜力巨大。
• 生成式AI引领创意革新，在概念生成、效果图制作等方面展现强大能力。
• BIM、数字孪生、物联网等技术与AI协同，共同构筑景观行业智能化的技术底座。

五，AI为景观行业带来的商业机遇与价值

人工智能的融入不仅为景观行业带来了技术层面的革新，更在商业价值创造方面开辟了新的路径。从提升运营效率、降低项目成本，到驱动设计创新、开拓新兴市场，AI的赋能作用贯穿整个价值链，为行业的可持续发展注入强劲动力。

5.1提升效率与降低成本：优化资源配置的核心驱动

AI技术在景观行业最直接和显著的商业价值体现在运营效率的提升和项目成本的控制上。这主要通过以下几个方面实现：

• 自动化重复性与劳动密集型任务：

○设计阶段： AI工具能够辅助完成方案的初步生成、大量效果图的快速渲染、施工图纸的部分绘制以及繁琐的资料查找与整理等工作。据D5报告显示，62.3%的受访设计师表示使用AI工具后效率有一定提升，另有25.0%认为效率提升较大。这意味着AI的引入可以将设计师从耗时的重复性工作中解放出来，更专注于创意和核心设计环节。

○施工阶段： AI辅助的BIM建模、自动化施工设备（如无人机、机器人）的应用，可以减少人力投入，提高施工精度。

○运维阶段： 智能巡检机器人、自动化灌溉与修剪设备等，可以替代大量人工进行日常维护。

• 优化设计与决策流程：

○AI能够快速生成和评估多种设计备选方案，帮助设计师在早期快速迭代，减少后期因方案重大调整带来的时间和成本浪费。

○通过数据分析，AI可以辅助进行更科学的场地评估、材料选择和成本估算，提高决策的准确性。

• 精准资源管理与成本节约：

○智能灌溉与施肥： 中研普华《2025-2030年中国数字化园林行业市场深度调研及投资策略预测报告》指出，智能传感器能使灌溉用水量下降30%。惠州可行性研究报告也提到上海、杭州等城市试点项目显示智能灌溉系统节水40%。这不仅节约了水资源，也降低了水费支出。

○智慧养护与能耗降低： AI驱动的病虫害预警与精准防治减少了农药使用和植物损失。智能照明、智能环境控制等可以按需调节，降低能源消耗。惠州可行性研究报告提及AI安防系统能降低管理成本25%。淇奥景观在其植物墙AI解决方案中宣称，通过AI驱动的闭环养护系统，可降低30%的运维人力与能耗成本。

○材料与施工优化： AI辅助的用量计算和施工规划，有助于减少材料浪费和返工。

 

图3: AI对景观设计⾏业效率提升的感知调研(数据来源: D5报告)

5.2驱动创新与提升设计品质：超越传统界限

AI不仅是效率工具，更是激发创意、提升设计品质的催化剂：

• 拓展创意边界与方案多样性：生成式AI能够产生许多超越设计师常规思维的、新颖独特的方案和视觉效果，为设计提供意想不到的灵感来源。例如，神采PromeAI这类工具致力于让AI参与景观设计，探索新的可能性。
• 实现个性化与定制化设计：通过分析特定用户群体的数据、行为偏好和场地特殊条件，AI可以辅助生成更具针对性的、定制化的景观设计方案，满足日益多元化的市场需求。
• 数据驱动的可持续与生态设计：AI强大的数据分析能力使其在可持续设计中扮演关键角色。它可以辅助进行精细化的生态分析、微气候模拟、碳汇计算、低影响开发（LID）措施优化等，从而提升景观项目的生态价值和环境效益。
• 提升方案的科学性与综合性能：AI能够基于多维度数据（如空间布局、交通流线、视线分析、生态功能、成本效益等）对设计方案进行综合评估和优化，使得最终方案在美学、功能、经济和生态等多个层面达到更优平衡。

5.3开拓新市场与商业模式：重塑行业格局

AI技术的应用正在催生景观行业新的市场需求和商业模式，为企业开辟了新的增长空间：

• AI驱动的专业设计咨询服务：企业可以利用AI的数据分析和模拟能力，为客户提供更深层次的专业咨询服务，如详细的场地生态评估报告、气候适应性分析、建成后效能预测、特定问题（如雨洪管理、生物多样性提升）的优化解决方案等。
• 智能化设计工具/软件即服务 (SaaS)：开发和销售针对景观行业特定需求的AI辅助设计软件、插件或云平台服务。例如，奥雅股份推出的UrbanFlow平台，定位于城市更新街区智能设计工具，融合参数化、AI、GIS等技术，提供从城市底座生成到场景氛围生成的一系列功能。此类平台可以采用订阅制、按需付费或高级功能额外收费等商业模式。
• 数据驱动的智慧运维服务：针对已建成的景观项目（如公园、住宅区、商业综合体等），提供基于AI的长期监测、健康诊断、预测性维护和运营优化服务。这可以形成持续性的服务收入，并提升客户粘性。
• 数字孪生与元宇宙景观服务：利用AI、VR/AR和物联网技术，构建物理景观的数字孪生体，用于方案展示、沉浸式体验、远程管理、灾害模拟、运营优化等。随着元宇宙概念的发展，虚拟景观设计与体验也可能成为新的业务增长点。
• 碳汇交易与生态价值实现：AI技术可以辅助进行景观碳汇能力的精准计量、监测、报告和核查（MRV），帮助项目参与碳排放权交易市场，实现生态价值的货币化。这在中研普华的数字化园林报告中被提及为重要的模式创新方向之一。

5.4增强客户沟通与项目协同

AI技术改善了设计师与客户以及项目各方之间的沟通与协作效率：

• 直观的可视化与沉浸式体验：AI快速生成的高质量效果图、动画以及结合VR/AR的沉浸式体验，使非专业背景的客户能更直观、准确地理解设计意图和建成效果，从而减少沟通障碍，加速决策过程。
• 多方案快速原型与高效反馈：AI能够在短时间内生成多个设计备选方案，为客户提供更丰富的选择。设计师可以基于客户的即时反馈，利用AI工具快速调整和修改方案，提高了设计的灵活性和响应速度。

5.5市场规模与增长潜力

AI在景观及相关设计行业的应用正迎来高速增长期，市场前景广阔：

• 全球生成式AI在建筑设计市场：根据Dimension Market Research的报告，全球生成式AI在建筑市场（涵盖景观设计）预计将以3%的年复合增长率（CAGR）快速增长，到2033年市场规模预计达到181亿美元。另一份来自Market Research Biz的报告预测，该市场在2033年将达到157亿美元，CAGR为37%。
• 中国数字化园林市场：据中研普华产业研究院《2025-2030年中国数字化园林行业市场深度调研及投资策略预测报告》预测，中国数字化园林行业规模在2025年即将突破800亿元人民币，到2030年有望达到2000亿元人民币，期间年复合增长率高达20%。其中，智慧养护、碳汇监测和数字设计被视为驱动增长的三大核心赛道。

 

图4: 中国数字化园林市场规模预测(2025-2030年) (数据来源: 中研普华)

六，AI在景观行业应用的挑战与风险

尽管AI为景观行业带来了前所未有的机遇，但在其广泛应用和深度融合的过程中，我们也不可避免地要面对一系列挑战和潜在风险。这些挑战既来自于技术本身，也涉及到行业生态、伦理规范和人才结构等方面。

6.1技术成熟度与应用瓶颈

目前，AI技术在景观行业的应用仍处于发展初期，其成熟度尚不足以完全满足行业复杂且精细的需求：

• 精准控制不足：D5报告显示，高达4%的受访者认为AI工具的精准控制远未达到实际项目要求。在景观设计中，对尺寸、材质、细节的精确控制至关重要，而现有AI工具在这方面仍有欠缺。
• 输出成果不确定性：3%的受访者认为AI输出的成果存在较大不确定性，难以保证设计质量的稳定性。这意味着AI生成的方案可能不稳定，需要大量的人工介入来修正和完善。
• 生成质量有待提升：4%的受访者认为当前AI工具的生成质量（例如效果图的真实感、细节表达）还不够高。尤其是在表现真实光影、细腻材质和复杂植物细节方面，AI仍需进步。
• 多专业协同与数据互通挑战：景观设计涉及多学科交叉，包括建筑、结构、水利、植物学等。目前AI工具在实现跨专业数据模型的无缝集成与协同作业方面仍面临挑战，例如，AI生成的景观方案如何与建筑BIM模型、市政管线数据等进行有效对接。
• 算力成本与数据壁垒：训练和运行复杂的AI模型需要巨大的算力投入，这对于中小型企业来说可能是一笔不小的开支。同时，高质量、大规模的景观行业专业数据集相对稀缺，数据的采集、清洗、标注和共享都存在壁垒，限制了AI模型的训练效果。

6.2伦理、法律与版权风险

AI生成内容的普及带来了复杂的伦理、法律和版权问题，这些问题在景观行业同样突出：

• 版权归属与知识产权：AI生成的设计方案、效果图或模型，其知识产权归属尚不明确。是属于开发AI工具的公司？是属于使用AI工具的设计师？还是属于提供训练数据的原始创作者？这在当前法律框架下缺乏清晰的界定，可能引发版权纠纷。
• 原创性与抄袭风险：AI通过学习大量现有作品来生成新内容，这可能导致其输出结果在风格、元素上与某些原创作品高度相似，从而引发抄袭争议。
• 责任认定：若AI在设计或施工中出现错误导致项目问题，责任应由谁承担？是AI开发者、使用者，还是业主？
• 数据隐私与安全：景观行业项目往往涉及地理敏感信息、业主数据、商业机密等。AI在处理这些数据时，如何确保数据隐私和安全，避免泄露和滥用，是亟待解决的问题。
• “AI幻觉”与误导：AI模型有时会生成看似合理但实际错误或不准确的信息（即“幻觉”）。在设计或分析中，如果AI出现“幻觉”并被误用，可能导致严重后果。

6.3行业生态与人才结构变革

AI的广泛应用将深刻改变景观行业的就业结构和人才需求：

• 部分岗位替代风险：随着AI自动化能力的提升，一些重复性、标准化程度高的设计和绘图工作可能被AI工具替代，例如效果图后期处理、简单的平面布局绘制等。这可能会引发从业者的就业焦虑。
• 人才结构转型：行业对设计师的技能要求将从传统的绘图和渲染能力转向更强的概念构思、跨学科整合、AI工具应用与管理、数据分析和创新解决问题能力。具备AI技能的复合型人才将成为香饽饽，而传统技能单一的设计师可能面临转型压力。
• 学习曲线与适应成本：设计师群体需要投入时间和精力学习新的AI工具和工作流程。D5报告显示，7%的用户认为AI学习门槛适中，但仍有部分人觉得学习难度较大，这会增加行业的培训成本。
• 人机协作模式的挑战：如何有效地实现人机协作，发挥AI的效率优势，同时保留设计师的创造力和人文关怀，是需要探索的模式。过度依赖AI可能导致设计思维僵化，缺乏深度和情感。

6.4 AI应用挑战与风险关键要点

• 技术层面：AI在精准控制、输出稳定性、生成质量、多专业协同和数据壁垒方面仍面临挑战。
• 伦理法律：版权归属、原创性、责任认定、数据隐私和“AI幻觉”是亟待解决的风险。
• 行业生态：存在部分岗位替代风险，需加速人才结构转型，并有效应对学习曲线和人机协作模式的挑战。

面对这些挑战，景观行业需要积极探索解决方案，包括加强技术研发、完善法律法规、推动行业标准建设、加速人才培养和结构升级，以确保AI技术能健康、负责任地赋能行业发展。

七，案例分析：AI赋能景观实践的先行者

在全球范围内，一些具有前瞻性的企业和机构已经开始探索和实践AI技术在景观行业的应用，积累了宝贵的经验，也为行业提供了可借鉴的模式。

7.1国际案例：IBM与Arup的探索

• IBM（美国）：作为全球领先的科技巨头，IBM在人工智能领域拥有深厚的技术积累。在景观领域，虽然其具体项目不常公开，但有知乎专栏文章提及IBM在风景园林相关领域的尝试。这些尝试可能集中在利用AI进行城市级的数据分析、智慧城市规划、环境模拟与优化等方面，旨在提供宏观层面的决策支持和解决方案。IBM的优势在于其强大的数据处理能力和跨行业经验，能够为复杂的城市生态系统提供智能化的洞察。
• Arup（英国）：Arup是一家全球知名的工程和设计咨询公司，以其在可持续设计和创新技术应用方面的领先地位而闻名。其“Digital Landscape”项目是一个典型的案例，该项目利用AI和VR技术，通过地理数据可视化来辅助设计师和决策者。这意味着Arup正在探索如何将复杂的环境数据、地理信息与沉浸式可视化技术相结合，通过AI算法进行分析和呈现，从而帮助设计师更直观地理解场地条件，优化设计方案，并向客户清晰地传达设计意图。这种做法提升了设计过程的科学性和沟通效率。

7.2国内案例：奥雅股份与淇奥景观的实践

• 奥雅股份（中国）：作为国内景观行业的领军企业，奥雅股份在AI赋能方面表现积极。其推出的UrbanFlow平台是一个值得关注的案例。该平台定位于城市更新街区智能设计工具，融合了参数化、AI、GIS等前沿技术。UrbanFlow提供从城市底座生成到场景氛围生成的一系列功能，旨在解决城市更新项目中数据复杂、方案迭代慢等痛点。它通过智能化工具辅助设计师进行快速建模、方案生成和可视化呈现，显著提升了城市更新项目的效率和设计品质。奥雅股份的实践展示了大型设计企业在技术转型和平台建设方面的实力。
• 淇奥景观（中国）：淇奥景观专注于智慧植物墙领域，其AI解决方案是物联网与AI技术在景观养护中的典型应用。他们宣称通过AI驱动的闭环养护系统，可以降低30%的运维人力与能耗成本。这套系统可能包含传感器实时监测植物生长环境数据（如光照、湿度、养分），AI算法根据数据分析植物健康状况和需求，自动调节灌溉、施肥，并通过图像识别预警病虫害。这种精准化、智能化的养护模式，大幅提升了植物墙的存活率和景观效果，同时降低了运维成本。

7.3 案例分析总结

这些先行者的实践表明：

• 数据驱动是核心：无论是场地分析还是智慧养护，数据都是AI发挥作用的基础。
• 效率提升显著：AI在概念生成、效果图制作和智慧运维等环节，极大地提升了工作效率。
• 创新模式涌现：出现了AI辅助设计平台、智慧运维服务等新的商业模式。
• 技术融合是趋势：AI常常与其他技术（如BIM、GIS、VR/AR、IoT）结合应用，形成更完整的解决方案。
• 专业化与细分化：AI的应用往往从特定的痛点或细分领域切入，逐步深化。

这些案例为景观行业探索AI应用提供了宝贵的经验和启示，预示着AI在未来的广阔发展前景。

八，未来展望与投资机会

AI技术在景观行业的应用正处于爆发式增长的前夜，未来几年将迎来更广阔的发展空间。这不仅意味着行业效率和设计品质的提升，更蕴含着丰富的投资机会。

8.1技术发展趋势：更智能、更融合、更普惠

• 通用型AI向专业领域深化：随着基础大模型能力的不断增强，未来AI将更深入地与景观专业知识结合，发展出更多针对特定设计任务（如复杂地形处理、雨洪管理、生态修复设计）的专业化AI模型和工具。
• 多模态AI的融合应用：AI将更好地整合文本、图像、三维模型、地理空间数据等多种模态的信息，实现更全面的感知和生成。例如，通过文本描述直接生成精细的三维景观场景，或根据场地照片自动识别并推荐适生植物。
• 人机协作的深度演进：AI将从简单的辅助工具演变为设计师的“智能搭档”，实现更无缝、更高效的协同工作。设计师将更多地扮演“AI指挥家”的角色，将创意构思转化为AI可理解的指令，并对AI生成结果进行艺术性调整和优化。
• 实时交互与即时反馈：未来的AI设计工具将实现更接近实时的交互体验，设计师可以即时看到设计修改的效果，并获得AI的即时反馈和建议，极大提升设计效率。
• 软硬一体化与智能装备：景观行业将出现更多搭载AI的智能硬件设备，如智能传感器、自动化施工机器人、AI巡检无人机等，实现从设计到建造、运维的全链条智能化。

8.2行业发展机遇：转型升级与创新增长

• 设计效率与创意突破：AI将彻底改变传统设计流程，大幅缩短设计周期，降低人力成本，并以前所未有的方式拓展设计师的创意边界，催生更多高品质、个性化的景观作品。
• 精细化与可持续化：AI驱动的精准分析和智能管理将推动景观行业向更精细化、更节约资源的方向发展。在生态设计、海绵城市、碳中和等领域，AI将提供强有力的技术支撑，提升项目的生态效益和可持续性。
• 运维管理智能化升级：智慧养护系统将成为行业新常态，通过预测性维护、按需养护，显著降低运维成本，延长景观资产的生命周期。
• 新兴商业模式的涌现：随着AI技术的成熟和应用普及，定制化设计服务、AI驱动的SaaS平台、数字孪生与元宇宙景观服务、碳汇计量与交易等新兴商业模式将蓬勃发展，为行业带来新的利润增长点。
• 行业标准与规范重塑：随着AI应用的深入，行业将逐步建立新的设计流程、质量标准和伦理规范，推动行业向更加专业化、智能化的方向转型。

8.3潜在投资机会

基于上述趋势和机遇，以下几个领域值得关注和投资：

• 景观行业垂直AI工具及平台开发：投资或开发针对景观设计特定需求（如地形处理、植物配置、雨洪管理、方案生成）的AI软件、插件或SaaS平台。这些工具需要具备高度的专业性和易用性。
• 高质量景观数据集构建与标注：数据是AI的“燃料”，投资构建高质量、大规模的景观专业数据集（如植物图像、地形数据、设计案例、用户偏好数据）将为未来AI发展奠定基础。
• 智慧景观解决方案提供商：投资专注于提供全套智慧景观解决方案的企业，涵盖智能设计、智能施工、智慧养护等，特别是那些能将AI、IoT、BIM、GIS等技术进行有效整合的公司。
• AI与数字孪生/元宇宙融合技术：投资在数字孪生和元宇宙领域有深厚积累，并能将其与景观设计结合，提供沉浸式体验、虚拟景观资产管理或虚拟旅游等服务的公司。
• AI赋能的景观新材料与新工艺：投资利用AI优化材料性能、研发新型生态材料、或优化施工工艺（如3D打印景观构件）的企业。
• 人才培训与教育机构：投资提供AI在景观设计领域培训课程、职业认证、或开发相关教育资源的机构，以满足行业人才转型需求。

九，结语与战略建议

AI浪潮正以前所未有的态势席卷景观行业，这既是一场深刻的技术革命，也是一次前所未有的发展机遇。我们看到，AI的赋能作用已经渗透到景观规划、设计、施工、管理与维护的全价值链，带来了效率的提升、成本的降低、创意的拓展以及新商业模式的涌现。从数据驱动的场地分析到生成式设计，从智慧养护系统到元宇宙景观探索，AI正在重塑我们对景观行业的认知和实践。

然而，我们也要清醒地认识到，AI在景观行业的应用仍处于早期阶段，面临诸多挑战，包括技术成熟度、伦理法律问题以及行业人才结构转型等。这些挑战并非不可逾越，但需要行业参与者共同努力，积极应对。

面对AI时代下的机遇与挑战，我们提出以下战略建议：

1.拥抱AI，积极转型： 景观行业的从业者和企业管理者应转变观念，将AI视为提升自身核心竞争力的关键工具，而非简单的技术辅助。积极学习AI知识，引入AI工具，探索AI与业务流程的深度融合。

2.注重人才培养与结构优化： 加大对复合型人才的培养力度，鼓励设计师掌握AI工具应用、数据分析和跨学科整合能力。同时，积极应对AI可能带来的岗位替代风险，引导员工向更具创意和更高附加值的方向发展。

3.深耕专业，探索垂直应用： 景观行业应专注于自身的专业特点和核心需求，与AI技术开发者紧密合作，共同研发更符合行业痛点、更具精准控制能力的垂直AI工具和解决方案。

4.构建数据生态，共享共赢： 认识到数据对于AI发展的重要性，行业应加强数据资源的整合、共享和标准化建设，打破数据孤岛，共同构建高质量的景观专业数据集，为AI模型的训练提供“养料”。

5.关注伦理规范与风险防范： 在推动AI应用的同时，要高度重视版权、隐私、责任认定等伦理和法律问题。积极参与行业标准的制定，共同探索AI应用的边界和底线，确保AI的健康、负责任发展。

6.加强跨界合作，共建生态： 鼓励景观企业与科技公司、学术机构、政府部门等进行深度合作，共同推动AI技术在景观行业的研发、应用和创新，形成开放、协同的产业生态。

7.从小处着手，循序渐进： 对于大多数企业而言，不必追求一步到位，可以从解决具体痛点、自动化特定任务入手，逐步积累经验，循序渐进地推广AI应用，最终实现全链条的智能化升级。

AI的到来，并非要取代人类的创意和价值，而是要解放我们的双手，激发我们的潜能，让我们能够站在更高的维度，去创造更加美好、智慧和可持续的景观未来。这是一个充满无限可能的时代，让我们共同迎接AI赋能景观行业的新篇章！

知网号：程雨弦