2024年建築產學合作研究獲獎計畫
全建築生成系統計畫
蕭俊碩 助理教授│逢甲大學建築專業學院
李元榮 教授│逢甲大學建築專業學院
顏貽祥 副教授│逢甲大學建築專業學院
本計畫將採用向量訓練模式，讓 AI 能生成向量平面取代圖像，促使設計端能直接採用 AI 的生成方案，進行建築的細部設計發展，縮短設計方案評估與發展時程。本計畫分成資料庫建置、人工智慧模型訓練與智慧生成與測試三個階段進行，第一階段蒐集平面圖，並且建立對應的參數模型，透過參數模型生成足夠的平面圖樣本。第二階段採用參數模型資料庫進行AI 訓練，製作向量版的 Lora 模型 。第三階段則是 採用 SD Stable Diffusion 作為 AI 生成工具，進行向量平面圖的生成；生成的內容包括地下室與標準層平面圖。 第四階段採用生成的平面圖建立建築量體模型，透過 GH 插件進行建築設計的物環評估。
城鄉邁向永續轉型的實踐進路—以IBA行動為視角對Ossietzky-Hof實踐之研究
黎淑婷 教授│逢甲大學建築專業學院
曾梓峰 客座教授│智慧城市碩士學位學程
生成式人工智慧在室內與建築設計中不僅提升創作效率，還增強了設計的靈活性和個性化，對設計師和客戶都有很大益處。因此，為了提升設計提案的效率，並將客戶需求具體化，進而減少設計提案階段中的溝通誤差。根據上述分析，設計產業必須導入人工智慧技術的應用，已經是箭在弦上，勢在必行。本研究室將針對室內設計與建築產業的痛點，提出一個全新的生成式人工智慧系統（本研究稱之i-Forge，象徵創意的鍛造和生成過程），讓設計產業能透過『i-Forge』增加競爭優勢。
低碳建築趨勢與智慧營建
宋非凡 助理教授│逢甲大學建築專業學院
盛郁庭 副教授│逢甲大學建築專業學院
為了實現聯合國2030年SDGs的永續環境目標，尤其是減緩氣候變遷，營建業碳排放問題亟需解決。作為全球最大產業之一，營建業貢獻了全球約40%的碳排放量，長期以來被視為高污染行業。這主要歸因於過度依賴人力及技術滯留，缺乏產業升級。
為應對這一挑戰，本研究提出智慧營建作為解決方案，尤其是引入施工機器人，減少對人力的依賴並降低碳排放。傳統營建模式過於依賴人工，導致施工過程碳排放高且效率低。機器人可根據施工需求，自主執行營建任務，並通過自走車技術精準行駛於工地，大幅提升施工效率。同時，機器人能記錄施工數據，為未來工序優化提供數據支持。
建築垂直綠化的低碳設計與維護管理研究
張莉欣 教授│逢甲大學建築專業學院
本研究結合文件分析、案例分析與田野調查，針對已完成申請之宜居建築獎勵案例，深入探討垂直綠化設施、植生牆體與複層式露臺中所使用的植物種類與生長狀況，並計算其碳匯量。此外，研究將透過半結構式訪談，了解綠化設施維管人員在養護過程中面臨的實務問題與挑戰，並分析相關碳排放情形。
綜合研究結果，將提出各類綠化設施的最佳配置建議、臺中市適用植物推薦清單及維管策略，並評估整體碳匯效益，為未來宜居建築專案提供量化參考與實務指引。
Spolia的當代構築演繹與永續實踐
曾韋翔 助理教授│逢甲大學建築專業學院陳東煒 設計總監│逢甲大學建築專業學院
藉Spolia之工構技術概念轉化，探討當代構築及建築營造的推進可能性，以及對於「建築生命週期」的永續性轉化，有別於單一週期性的材料構築使用，以複數周期的材料循環、構件循環作為永續設計下的建造轉捩，反映永續思維中Design for Deconstruction的「拆卸亦為設計先決之一」的構築創新，積極輪廓建築工構過程中的對於社會與環境助益的永續建築思維。