智能建筑导向的人屋交互设计系统分析和发展趋势研究

[ 关键词 ]智能建筑；人屋交互；信息输入；信息输出；设计流程

[中图分类号 ] J504 [文献标识码]A [文章编号]1008-9675（2025）01-0184-07

一、引言

智能建筑涵盖了智能技术在建筑设计、建造、使用等生命周期各阶段的应用，极大地提高了设计效率和建筑性能，实现了建造方法、效率和质量的革命性提升。人屋交互（Human-Building Interaction）作为智能建筑的新兴分类，融合了认知科学、心理学、建筑学、环境科学和计算机科学等多个学科的理论与实践，将建筑从静态结构转变为动态互动系统，从而帮助用户保持良好的心理状态，满足用户对建筑个性化、舒适性、便利性和安全性的需求，是实现智能生活的关键部分。

人屋交互在建筑中的应用可以追溯到20 世纪60年代。在这一时期，建筑电讯派提出建筑因顺应人们行为变化，强调建筑的交互性和动态性。受控制论启发的项目，如普莱斯（Cedric Price）的欢乐宫（Fun Palace）和尼葛洛庞帝（Nickolas Negroponte）的SEEK 项目，尽管未能完全实现预期，但提出了在建筑中内置传感器和反应机制以响应环境和用户行为的概念。20世纪70年代，查尔斯·伊斯特曼（Charles Eastman） 提出条件自适应建筑（Adaptive-ConditionalArchitecture），主张建筑与用户交互并自动调节空间状态以满足需求。[1] 此后，智能建筑等相关概念涌现。自1984年首座智能建筑在美国诞生后，智能建筑在全球迅速发展，不仅促进了环境的可持续发展，还满足了用户的个性化需求，也为构建智慧城市提供了支撑。[2，3] 同时，旨在提升建筑性能和推动可持续发展的人屋交互设计开始应用于智能建筑，如南加州大学研究者通过人屋交互平衡室内舒适度与照明能耗。[4]随后，研究重心转向满足个性化需求，如弗雷堡大学学者强调人屋交互的核心在于用户如何通过交互塑造建筑。[5]

尽管智能建筑的概念在建筑行业日益普及，但目前尚不存在完全智能化的建筑实体，人屋交互设计同样处于发展初期，研究仍存在诸多不确定性。因此，对人屋交互设计研究进行全面综述，对于理解该领域现状并推动其系统化发展至关重要。然而，目前的人屋交互文献综述多聚焦于建筑变化和技术进步，[6-9] 缺乏对交互全过程的深入分析。现有综述多采用叙事和评论的方法，使得结论带有主观色彩，不够客观全面。

为弥补这一空白，未来的研究需更多关注人屋交互中的“人”，即深入探讨用户如何触发交互以及建筑环境的响应。研究方法应采用全面和系统化的视角，以增强结论的客观性和准确性。本研究旨在系统性地分析现有文献和实际建成项目，梳理人屋交互的研究趋势、交互信息的输入输出模式以及相关技术，为从事智能建筑导向人屋交互设计的建筑师和研究人员提供参考。

二、研究方法

1.文献与项目的检索与筛选

本文采用系统性文献综述法（Systematic Litera"ture Review，SLR），[10] 选取两个中文数据库（中国知网、万方数据）和三个英文数据库（Web of Science核心合集数据库、Science Direct 数据库和Scopus数据库）进行检索，以确保研究的全面性和代表性。为保障研究的质量和准确性，本研究对文献类型和语言进行了限制，并制定了严格的筛查标准（表1）。每篇文献都经过了仔细审查，以确定是否符合文献分析的资格。研究团队遵循了PRISMA（Preferred ReportingItems for Systematic Reviews" and Meta-Analyses）流程，包括文献的检索、筛查和纳入（图 1），最终确定了35 篇论文作为研究案例，并按照顺序编号为L1至L35（附录1）。

本研究依据项目的筛查标准（表2），同样遵循PRISMA 系统性综述方法（图1），共选取30 个符合标准的项目，按顺序编号为P1-P30（附录1）。

2.分析框架

从信息学视角来看，人机交互研究人与计算机系统之间如何实现自然而高效的信息交流，并开发相应的输入输出软硬件接口来形成交互界面。[11] 相应地，人屋交互着重于人与建筑之间的信息交换过程（图2），使建筑具备交互界面，以更好地满足用户需求，增强建筑的舒适度和功能性。

由于信息交换过程中信息输入和输出是与用户直接交互的关键环节，故本研究将梳理人屋交互中的信息输入和信息输出模式及相关软硬件技术（表3）。借鉴普适计算中对人机交互接口的分类，[12] 研究将人屋交互信息输入分为显式和隐式两种模式。信息输出方式的分类参考湖南大学建筑学院卢建松等人对短程可变的适应性建筑的研究[13] 以及斯图尔特·布兰德（Stewart Brand）的建筑分层论，[14] 即结构整体式、建筑构件式、空间布局式和空间氛围式四类。

三、研究结果

1.文献计量分析

本研究采用Python编程语言进行文献计量学分析，侧重于量化研究文献和项目的年度发表数量和来源。

年度文献与项目发表数量的趋势如图3所示，浅色柱状图表示文献数量，深色柱状图表示同期完成的建筑项目数量。自2016年起，文献的产出数量相比之前年份显示出稳定增长，2012年和2022年论文发表量达到峰值。建筑项目实践的开始时间早于文献研究，这表明实践领域对人屋交互的关注可能先于学术研究的系统化探讨。2014年后，项目数量显著增加，在2014年和2018年达到高峰。这一趋势表明人屋交互领域正获得越来越多的关注和投入。

文献来源的分布情况如图4 所示，有32% 的文献发表在学术期刊，40% 收录在会议论文集中，其余28% 为学位论文。

2.信息输入

计算机领域学者提出了显式和隐式两类人机交互信息输入模式。显式输入是用户通过键盘、鼠标等设备直接输入指令或数据，或通过语音、图像、手势进行交互。隐式输入则基于上下文感知，无需用户直接控制，如智慧教室自动调整摄像头以适应教师动作。人屋交互领域的信息输入模式同样可以划分为显式输入（用户主导控制）和隐式输入（建筑主导控制）两类。显式输入模式精准表达了用户意图，而隐式输入则提供无干扰的自然体验。在65个研究案例（35篇文献和30个项目）中，60%采用显式输入，45%采用隐式输入（表4）。

（1）显式——用户主导控制

显式信息输入模式强调用户在建筑空间改变中的主动性和控制权，分为手动控制型（依靠体力）[ 图5（a）]、手动控制型（依靠电力）和自然交互型三种。例如，老年人通过按钮控制厨房天花板上集成的收纳盒子的升降[ 图5（b）]（P16），避免攀高或弯腰，减轻了他们的身体负担。卧床病人用手势和语音控制病房设施[ 图5（c）]（L19），提升生活质量。环境交互墙体项目（Ambient Wall）则通过手势调节照明，展现了创新的交互方式[ 图5（d）]（L35）。

（2）隐式——建筑主导控制

隐式信息输入模式更契合智能建筑的目标，使用户享受建筑的主动响应，无需费力操作，减轻认知负担。例如，建筑群改造更新设计（L1）和生命墙体项目（The Life of a Wall）（L14）能够感知公共场所中人们的存在和聚集情况，营造活跃的氛围[ 图6（a）（b）]。机器人移动隔墙实现了办公空间中隔墙的自动调整，以适应午休、会议、讨论、办公等不同场景需求[ 图6（c）]（L13、L28）。

3.信息输出

参考建筑分层论，本研究选择其中“结构—室内—家居—空间”四个层次从建筑外部到内部梳理人屋交互的信息输出模式（图7）。

对65个研究案例的分析，揭示了不同信息输出模式的应用情况和分布特征。建筑构件式信息输出在案例中最为常见（41项，占比63%），其次是空间布局式（30项，占比46%），而空间氛围式（19项，占比29%）和结构整体式（7 项，占比11%）相对较少（表5）。

（1）结构整体式

结构整体式信息输出模式通过新型结构重塑建筑，推动人屋交互的全面创新。例如，可旋转的柱状结构（L8）可根据人群位置提供遮蔽，促进互动[ 图8（a）]。统一面板创造的连续地面、墙面和天花板结构形成三维循环空间（L26），地面可变为座椅，联动墙面和天花板，实现空间形态的统一[ 图8（b）]。武家庄互动小屋（P30）通过灵活开合的外墙，为村民提供多变的活动空间，适应集会、庆典等社区活动[ 图8（c）]。

（2）建筑构件式

建筑构件式信息输出模式指天花板、墙面、地面、楼梯、阳台等单个建筑构件的适应性调整。例如，天花板集成了可收纳家具，日间保持空间开阔，夜间降下形成睡床[ 图9（a）]（P22）。澳大利亚儿童医院的互动墙体LUMES（P15）在儿童经过时显示图像和动画[ 图9（b）]。动态墙体（Hyposurface）（P4）可以依据环境中人们的声音和动作变化调整表面曲率[ 图9（c）]。餐厅地面也能巧妙地嵌入可自动升降的餐桌[ 图9（d）]（P3）。可变楼梯项目专注于提升行动不便人士的生活质量，提供了两种变化模式适应不同行动能力人士[ 图9（e）]（L29）。可变形落地窗可向外延展成阳台[ 图9（ f ）]（P24）。

（3）空间布局式

此模式强调空间的多功能性和适应性，广泛应用于不同空间的灵活转换。住宅空间通过室内隔墙、家具或模块化设计，灵活适应居住者日常工作、会客、休息等功能[ 图10（a）（c）（d）（e）]。商业空间通过可移动的家具和隔断重新配置布局，适应多种商业活动[ 图10（b）]。教学空间采用窗帘、可折叠墙体或推拉墙体等轻质隔断，以及组合式家具，实现教学与活动模式的快速切换。

（4）空间氛围式

此模式专注于通过调节视觉效果来营造和调整空间氛围。例如，芬兰坦佩雷大学的创新设计（L17）通过变化照明系统来响应空间内人群行为[ 图11（a）]。智能浴室（L32）按用户选择调整浴室的灯光效果，提供个性化体验[ 图11（b）]。康奈尔大学学者与微软公司合作开发的装置艾达（Ada）（P23）根据办公楼中人们情绪变化调节装置表面织物的颜色，增强建筑空间的情感化体验[ 图11（c）]。

4.相关技术

（1）信息输入——识别技术

本研究详细梳理了信息输入模式中常见的识别技术。综合65个研究案例、28篇文献和9个项目揭示了智能建筑在用户行为和生理信息识别方面的应用，如存在检测、姿态识别、语音识别、接触识别、眼动识别和情绪识别（表6）。技术进步推动识别技术应用从外部行为信息的识别逐渐深入到内部生理信息的识别，如眼动、心率、脑电等更精细的生理指标（图12）。

（2）信息输出——驱动与执行系统

人屋交互的信息输出主要由执行系统和驱动系统协同实现。本研究基于65 项研究案例，首先梳理出机械结构、柔性表面、气囊膜结构、舞台或座椅、隔断、家具、显示和照明等八类执行系统（图13），再进一步分析与这些执行系统对应的驱动系统，归纳为电机驱动、液压传动、气压传动、滑轮和旋转轴四类（表7）。

四、讨论

1.交互信息输入的智能化

科技的飞速发展正推动着人屋交互信息输入模式的变革，由传统的用户手动控制向自然交互与场景感知转变（图14）。这种转变的核心在于使建筑更自然、主动地与用户互动，同时在不增加用户负担的情况下，提供精准而高效的服务。例如，智能住宅通过识别技术自动监测和调节室内环境，创造舒适的居住体验；办公楼利用摄像头、麦克风和其他感应设备，识别员工的情绪，进而自动调节环境，提升工作效率和舒适度。

这种智能化的交互信息输入模式，不仅提高了建筑的使用效率，还增强了用户体验，使人与建筑的关系更加和谐。随着技术的持续进步，未来的人屋交互将更加注重智能化，为用户带来更多便利和舒适。

2.交互信息输出的演变与创新

以智能建筑为导向的人屋交互正不断拓展建筑边界，重新定义人与建筑的关系。尽管这一领域具有巨大的潜力和广泛的应用前景，但在实现智能建筑目标的过程中，仍然面临着一些挑战（图15）。

超过90% 的论文仍在传统建筑空间范式内进行人屋交互设计，采用建筑构件式和空间布局式信息输出模式。仅7 项研究采用结构整体式变化，这些研究常限于艺术装置，缺乏实际应用价值。主要原因可能是当前驱动与执行系统的技术水平难以实现颠覆性建筑设计，同时，新观念和新技术的普及也需要时间。

此外，智能建筑导向的人屋交互设计属于跨学科研究领域。建筑设计领域的研究者关注现有技术的应用，计算机科学、机械工程和电子工程等技术学科致力于开发新的硬件和算法，推动技术的前沿发展。然而，由于建筑学在物理层面的复杂性，未来的研究需要加强不同学科间的互补和协同作用，更全面地理解和解决人屋交互中的复杂问题，推动智能建筑的发展。

3.人屋交互动态循环的设计流程

用户反馈是人屋交互中实现“以人为本”设计的关键，设计流程应灵活适应这一反馈，以持续提升用户体验。然而，当前研究多采用单向设计流程，常以建筑的交互信息输出作为结束点，忽略了用户反馈在设计过程中的循环作用，可能导致设计成果与用户的实际需求和体验脱节。

动态循环的设计流程能更好地应对这一问题，它通过用户调研和实验等方式积极获取用户反馈，并反馈融入设计流程中（图16）。以人为本的设计方法还要求建筑师不断评估和优化人屋交互界面，以满足不同用户群体的需求。

此外，考虑到用户需求会随时间变化，人屋交互设计必须具备持续调节交互界面的能力。这意味着设计流程不是一次性的，而是持续、迭代的过程。与建筑领域常见的单向设计流程不同，以智能建筑为导向的人屋交互设计需要在各个环节间不断反复和循环，以适应用户需求的演变。

五、结语

本研究综合分析了人屋交互设计的现状、信息输入输出模式以及相关技术。在研究现状方面，该领域的文献和项目数量在近五年显著增长。在交互信息输入模式中，显式输入模式以60% 的占比处于主导地位，而隐式输入模式由于技术的限制，目前还处于发展的早期阶段。在信息输出模式方面，建筑构件式和空间布局式输出模式占比相对较高，分别为63% 和46%，空间氛围式、结构整体式输出模式占比较低。

此外，本研究归纳了智能建筑导向的人屋交互设计的三大趋势：识别技术是信息输入的核心，呈现了从识别外部信息向识别内部生理信息的变化，提升了智能建筑理解用户的能力；在信息输出方面，驱动与执行系统的协作改变了建筑的传统框架，推进了智能建筑的创新；动态循环设计流程能够适应用户需求的变化。

人屋交互设计在识别用户行为与情绪、驱动与执行建筑适应性变化方面具有优势，是智能建筑发展的关键。建筑师和研究人员需要深入理解并运用相关模式与技术，推动智能生活的实现。

​（责任编辑：尚澎）