麻省理工哈佛团队领衔，四大主题工坊

　　今年本源推出了四大主题工坊：混合现实和数字展览、感知和交互景观、人工智能与智慧城市、阔限空间与建筑原型。
　　四个工坊均由来自麻省理工和哈佛大学的本源导师团队领衔，将增强/虚拟/混合现实、人机交互、大数据与智慧城市等新技术作为设计工具，结合计算思维，带领同学们在这个夏天，一起探讨建筑、城市、景观的跨尺度设计研究。
　　主题工坊01
　　面向未来的XR展览
　　The Future Curation Powered by XR Technology
　　关键词： XR，数字展览，数字遗产
　　随着5G时代的到来以及新媒体技术的涌现，特别是Extended Reality（XR）技术的迅速成熟，展览的形式已经无法仅仅局限于线下。数字虚拟世界的大门已经向我们敞开。博物馆、美术馆、展览馆都在寻找一种全新的结合现实与虚拟世界的展览方式。XR展览必将是未来的蓝海赛道，无论是学术界还是工业界都在全力积极在XR领域进行研究或布局。苹果公司即将在2022年推出一款MR眼镜，这将会极大改变XR的现状。而国内各大互联网公司也在积极布局。华为河图于2019年正式发布并已经开始面向大客商用。本次工作坊将通过系列学术讲座以及XR相关技术讲座，引导同学们对未来的XR展览进行畅想，并结合所学到的技术，做出既能够用于留学申请，同时也能用于找工作的优秀XR作品。
　　▲Art of memory exhibition in VR（Yi）
　　▲Art of memory exhibition in VR（Zhang）
　　▲the impact of locomotion interfaces on spatial knowledge acquisition (Shao)
　　▲Digital Archaeology, Virtual Narratives - The Openings of Lifta, Israel (Shao)
　　▲沉浸式的空间体验（CY）
　　▲基于XR的交互界面设计（BY）
　　导师简介
　　Shao
　　香港大学建筑学本科，麻省理工学院双学位硕士。曾任MIT Design Heritage Lab研究助理，视觉传达与实物设计等核心课程助教。师从MIT助理教授Takehiko Nagakura及哈佛可视化研究实验室主任Rus Gant，有丰富的多模态虚拟现实交互及全景媒介实践经验，曾参与印度尼西亚婆罗数字化、以色列利法城古建扫描、阿尔瓦阿尔托增强现实建筑展等多个MIT数字遗产项目。
　　Yi
　　康奈尔大学建筑设计本科，麻省理工学院双学位硕士。曾在麻省理工学院Design Heritage Lab和康奈尔大学Urban Construction Lab担任研究助理，也曾担任计算机辅助设计论坛，高级产品设计，游戏设计与开发等课程的助教，参与虚拟现实博物馆，线上博物馆，实体媒介等多个研究项目。
　　Zhang
　　Zhang老师为麻省理工学院建筑学硕士，导师Takehiko Nagakura为MIT Design Computation方向负责人。毕业后在MIT Design Computation Group担任研究员。在校期间长期负责MIT Rapid Prototyping Lab助教，有丰富的数字建造经验；曾在MIT Human Mobility and Networks(HumNet) Lab、Civic Design Data Lab、International Design Center等实验室担任研究助理，有效地将设计与科技相结合，具有丰富的项目与学术经验。参与项目包括MIT数字遗产网站、来自哈尔滨的增进现实＂信＂、与秘鲁政府合作的马丘比丘数字遗产项目、阿尔瓦阿尔托虚拟/增进现实建筑展览等；并曾在MIT、哈尔滨工业大学、新加坡设计与科技大学等高校担任多个国际数字工作坊助教；学术论文被CAADRIA、CHNT、WMCAUS等国际学术会议期刊收录
　　Rui
　　麻省理工在读硕士，在MIT Design Heritage Lab担任研究员，并担任多门MIT建筑学院课程的助教。她的研究兴趣在于数据可视化，AR/VR，城市数据分析等。
　　主题工坊02
　　可感知和交互的景观环境设计
　　Responsive and Interactive Landscape
　　关键词： 传感器，交互，数字化景观
　　近年来，设计工具的进步使得设计师可以破解和重新定制他们的设计工具，并提出基于工具原型的创新设计策略。随着日益强大的计算能力、网络化和开源技术的无处不在，设计界面包含了更广泛的含义：独立系统交互、通信和交换信息的共享边界。这种更广泛的界面定义适用于物理世界和数字世界之间跨尺度的各种类型的动态交互。那么什么样的界面能够包含我们的社会、文化和自然景观？中介物质将如何渗透到我们的环境、周围环境和个人空间中？哪些体验是真正的物理体验，哪些体验是真正数字化的？我们如何为快速采用新技术的受众进行设计？我们可以采取哪些方法在我们的设计决策中体现交互性？
　　本工作坊从技术增强体验的角度对建筑、景观、城市环境的设计进行跨学科研究，我们将从微观（身体传感器、智能产品设计、增强接口）到宏观（交互式建筑、信息基础设施、通信框架），研究如何将人类置于中心和前沿，研究技术融合我们生活、工作和娱乐，如何以设计为主导的方法来开发可应用于建筑、城市和景观的替代模型、技术和流程，以调解和增强个人与城市环境之间的关系。学生可以根据自己的专业背景，选择研究的主题和尺度，最后的成果既可以侧重数据量化分析，也可以侧重原型概念和艺术化表达。
　　▲从微观智能产品设计到宏观网络的prototype (Xun)
　　▲新设计工具/工作流程设计，交互界面设计 （Xun）
　　▲空间数据网页交互及可视化表达 （Kew, Xun）
　　▲交互界面设计 （Xun）
　　相关软件教学
　　学生根据项目情况及兴趣选取以下一种或几种软件完成方案。
　　1. 硬件和传感器：Arduino，Firefly（Optional）
　　2. 界面设计和可视化：Rhino/Grasshopper/Human UI 或者Processing
　　3. Prototype：Adobe XD
　　导师简介
　　Kew
　　康奈尔大学(Cornell) 区域科学博士，麻省理工(MIT)城市规划硕士，伦敦大学学院(UCL)城市设计硕士，同济大学城市规划本科。教学经验丰富，曾担任2021天津大学-昆士兰大学联合设计客座讲师，DigitalFuture2020, CAADRIA2021工作坊导师等。擅长参数化城市设计，数据可视化，交通分析和各类地理空间数据攫取和分析的指导。在康奈尔和麻省理工期间均获全额奖学金，曾留校担任研究员，先后于MIT Center for Advanced Urbanism, Senseable City Lab, Civic Data Design Lab 以及哈佛肯尼迪学院政策研究中心(EPoD)等实验室工作，参与项目包括阿姆斯特丹Robot无人船设计，沙特女性的士出行和就业分析，阿布扎比零碳城市设计，洛杉矶雨洪公园设计等。参与深港双城双年展UAAB，MIT Big Data & Society, MIT Housing+双年展等。为Careem, LimeBike, ofoBike, Jardines Restaurant Group等出行和餐饮公司提供数据咨询服务。www.qiuwaishan.com
　　Xun
　　同济大学建筑学本科，哈佛大学设计学院景观学硕士，并以Jacob Weidenman Prize和Irving Innovation Fellowship荣誉毕业。现为弗吉尼亚大学景观系讲师，教授数字化设计技术和交互式景观课程，同时攻读该校建成环境专业博士和数据科学硕士。她的研究方向关注景观设计中的数字物理模拟、数字化设计方法和数据分析和可视化。在加入博士之前，她曾在哈佛 GSD 城市化办公室担任研究助理，在 Stoss Landscape Urbanism 担任景观设计师，在 Autodesk BUILD Space 担任数字建造研究员，并在纽约市城市规划局担任数字化设计师。她在 Digital FUTURES、ASLA 大会、Harvard GSD、UVa 和 Aalto 大学举办客座讲座和研讨会。她的设计实践xlstudio工作室，主要探讨跨尺度的创新设计和研究：从制造和展览到建筑、景观和城市设计。
　　主题工坊03
　　智慧城市｜感知城市环境和人群行为
　　Smart Cities Sensing Built Environment and Human Behaviors
　　关键词： 人工智能，计算机视觉，人迹移动
　　导师团队将带领同学了解城市开源大数据、深度学习、计算机视觉、数据爬取等技术。课题选择上，鼓励学生通过对谷歌街景、谷歌POI、Flickr社交媒体图片、共享单车轨迹、出租车轨迹等大数据和历史资料等小数据的挖掘，与城市应用结合，并以此为基础完成具体城市设计方案或研究报告。
　　▲2020 DigitalFutures Workshop指导成果（Xun, Kew, Monsei）
　　学生可以选择的主题包括不局限于以下方向：
　　01-建成环境感知+共享自行车路径选择
　　■ 通过谷歌街景（GSV），POI，用地，地形等数据获得建成环境的系统性评估指标
　　■ 用提供的真实自行车轨迹数据分析骑行活动的时空特征，用户画像等人群活动分析
　　■ 选择聚焦地点进行城市设计，基础设施改造设计
　　▲Lime Dockless Bikeshare实际路径案例（ Kew, BikeWalkTompkins）
　　02-建成环境的主观和客观量化
　　■ 通过谷歌街景（GSV）获得空间感知指标，选择焦点地区进行改造设计
　　■ 计算街区颜色，计算绿化覆盖与感知，完成景观系统设计
　　▲街景分割示例（Monsei，2019workshop学员成果）
　　03-Flickr
　　■ 通过Flickr分析空间受欢迎程度，提出对空间系统的优化整合设计方案
　　■ 通过对Flickr中内容识别并分析空间特征，结合历史信息和照片完整社区导览设计
　　▲Flicker数据攫取和分析示例（Monsei, 2020workshop学员成果）
　　04-Airbnb价格分析
　　■ 结合土地利用信息、人口密度、绿化覆盖、公共设施等，利用房地产价格模型分析空间要素对Airbnb价格的影响，完成分析报告
　　■ 分析Airbnb空间分布规律，提出政策建议
　　▲旧金山Airbnb价格分布（Monsei,2020workshop学员成果）
　　相关软件教学
　　学生根据项目情况及兴趣选取以下一种或几种软件完成方案。
　　1. 编程及数据分析：Python，Jupyter notebook, Pycharm
　　2. 深度学习平台: Pytorch
　　3.数据爬虫：Octoparse
　　3. 地理数据分析及可视化：QGIS/ArcGIS, Pysal, GeoPandas, Kepler
　　导师简介
　　Kew
　　康奈尔大学(Cornell) 区域科学博士，麻省理工(MIT)城市规划硕士，伦敦大学学院(UCL)城市设计硕士，同济大学城市规划本科。教学经验丰富，曾担任2021天津大学-昆士兰大学联合设计客座讲师，DigitalFuture2020, CAADRIA2021工作坊导师等。擅长参数化城市设计，数据可视化，交通分析和各类地理空间数据攫取和分析的指导。在康奈尔和麻省理工期间均获全额奖学金，曾留校担任研究员，先后于MIT Center for Advanced Urbanism, Senseable City Lab, Civic Data Design Lab 以及哈佛肯尼迪学院政策研究中心(EPoD)等实验室工作，参与项目包括阿姆斯特丹Robot无人船设计，沙特女性的士出行和就业分析，阿布扎比零碳城市设计，洛杉矶雨洪公园设计等。参与深港双城双年展UAAB，MIT Big Data & Society, MIT Housing+双年展等。为Careem, LimeBike, ofoBike, Jardines Restaurant Group等出行和餐饮公司提供数据咨询服务。www.qiuwaishan.com
　　Xinhui
　　哈佛大学硕士，麻省理工学院硕士。曾在麻省理工学院Center for Advanced Urbanism, Civic Data Design Lab, Future Mobility Collaborative担任研究员，在哈佛大学设计学院担任核心设计课程助教。曾参与城市数据可视化与空间分析、城市领域行为决策模型应用、参数化城市设计等方面的多个研究项目。
　　Chen
　　英国巴斯大学博士，欧盟博士奖学金获得者，英国机器视觉委员会(BMVA)成员，目前担任人工智能和计算机视觉会议，CVPR, IJCAI, BMVC等的审稿人。曾在多个国际会议上发表学术论文。曾担任Fundamentals of Pattern Analysis, Computing as a Science and Engineering Discipline等课程tutor，指导研究生及博士生项目若干，主要集中于图像处理，图像编辑，视频特效等领域。擅长利用计算机视觉技术来辅助其他领域的应用。
　　Monsei
　　东京大学硕士。目前在东京大学空间情报科学研究中心从事城市规划与城市计算交叉领域的研究。研究兴趣包括城市数据挖掘与城市人迹移动等。曾担任DigitalFuture，CAADRIA等多个workshop的导师及助教。硕士期间参与项目Small World AI入选2021 Smart 50 Awards。
　　主题工坊04
　　阔限空间｜向着一种积极的未视感
　　Liminal Space
　　关键词： 建筑设计，建筑理论
　　阔限空间的传统定义是一种过渡，或处在模糊状态的空间；其本身并不具有明确功能，但又能灵活适应多种使用情景，可以激起人们各种各样的想象。
　　而近年来大多数人对阔限空间这一概念的认知，则来自于社交媒体上颇为流行的一种图像风格。这些图片中总是会出现一些熟悉的场景，但是总因为缺少人物或一些关键元素而显得阴森，神秘，又充满仪式感。
　　其实这些即熟悉又陌生的空间，确实可以被视为对传统阔限空间定义的一种有趣延伸，与诠释。它们大多是被遗弃的商业，交通，或者是那些人们经常经过或使用，但是很少被关注的空间。而它们特殊的氛围便常常来源于对日常场景的不同形式的非日常化。
　　许多艺术家与设计师都曾尝试过人为创造这种空间效果，而本次工坊也将着眼于通过对理论，案例，以及身边实例的研究与分析，带领同学，探索一种积极的阔限空间—通过对某样熟悉原型的语境置换或/与粗糙模仿，去除日常的枯燥性，通过设计展现其中隐秘的逻辑与价值，通过作品完成某种新的解读与使用模式。
　　▲社交媒体中的阔限空间照片
　　▲Aldo Rossi，建筑符号的转译以及语境置换的效果
　　▲Liam O’Brien, Woodland House, 对林中小屋的设计以及图像抽象与转译
　　▲MOS, Element House, 对房子这一单元类型的抽象与重组
　　导师简介
　　Peng
　　海外在职建筑师，多伦多大学建筑设计与金融学士，麻省理工建筑设计硕士，实践经验丰富，师从MIT两届系主任，Nader Tehrani与张永和老师，曾于国内外多所著名建筑设计事务所就职（直向建筑，NADAAA，SOM等），曾出任MIT核心工作室助教，参加深圳建筑双年展，多名学生录取名校（GSD, MIT, COLUMBIA, CORNELL, UCLA等）， 善于帮助同学将概念与实际结合，深化方案，表达空间、结构与氛围。
　　K
　　K老师，毕业于麻省理工学院建筑与城市规划学院，获得理学硕士学位，主修城市化与建筑研究。获得南加州大学所颁发的国际青年艺术家奖学金。求学期间，曾在哈佛大学，加州大学洛杉矶分校，以及德国斯图加特大学交换或访学。从事设计教学六年，擅长从每个同学的特质出发，量身制定学习计划，尤其在城市规划与设计领域能够启发同学大开脑洞，奋起直追，绝地求生。每一年都有学生获得哈佛大学，哥伦比亚大学以及宾夕法尼亚大学等顶尖名校的录取。曾就职于家琨建筑事务所，目前在各个城市进行城市设计与交互装置的实践工作。
　　工作坊形式
　　四个主题工坊均为 线上教学
　　小班理论讲座 / 技术教学 + 2-3人项目组单独指导
　　技术教学及准备
　　学员要求：
　　* 招生人数：每个主题工坊15人以内
　　1. 对数字技术以及交互设计具有浓厚的兴趣，并有相应的学科背景（如建筑、景观、规划、环境艺术、艺术设计等）。
　　2. 具备将概念转化为原型设计的经验。
　　3. 大学本科或以上在校学生（包括大一新生及在职人员），推荐2-3人组队报名。
　　4. 具有一定的2D制图、3D建模基础（AutoCAD、Photoshop、Illustrator、Rhino等）。
　　5. 所有工作坊不要求硬件和编程基础，我们将从零开始教学及辅导。
　　电脑硬件条件：
　　* 学员需自备电脑
　　*主题工坊二：老师会提供硬件（Arduino，相关sensor）的购买链接
　　* 主题工坊三：电脑需带独立显卡（英伟达显卡），也可与其他同学合用
　　往期工坊成果
　　本源实验室2020、2019举办的智慧城市工坊 和2018年的ARVR数字遗产工坊 ，成功帮助学员收获名校offer。往期辅导学员26%获得哈麻普耶录取(含wait list)，58%获得美国藤校录取。在2021 Fall的录取中，MIT SMARCHS Computation项目1 offer和5 wait list均参与了我们工作坊。
　　我们的课程成果可以为多个领域的学生和实践者所使用：包括建筑师，景观设计师，城市设计师，城市规划师，交互设计师，开发商等。往期学员既包括在职设计师，工作坊为他们的设计实践扩充了技术知识；也有来自各专业的在校学生，工作坊的学习为他们增加了学术履历。
　　▲工作坊成果参展2020年深港双城展
　　以下是工作坊的部分成果展示及示例：
　　En＂ning Road Frozen
　　利用AR技术和全景视频，以数字化的方式再现展现恩宁路的历史。
　　小组人数： 4人
　　申请成果： 哈佛大学Harvard GSD MDes Tech, 哥伦比亚大学 Colombia MSc Urban Planning, 宾夕法尼亚大学 UPenn Master of Urban Spatial Analytics, 卡耐基梅隆大学 CMU Master of Urban Design,伦敦大学学院 UCL MSc in Smart City and Urban Analytics,纽约大学 NYU Master in Applied Urban Science and Informatics
　　▲利用AR技术再现展现恩宁路的历史（RJ）
　　City on Division
　　在柏林分裂和重聚统一期间，东西柏林分别发展出受资本主义和社会主义两种意识形态影响的不同城市空间。这些城市空间的差异今天是否仍然存在，又是否能被量化？该小组的同学通过大规模抓取街景数据并利用深度学习进行图像处理，从人本尺度量化和分析了意识形态对城市发展和传承的影响。
　　小组人数： 2人
　　申请成果： 麻省理工大学SMArchS Computational Design x1,哈佛大学Mdes Technology x1, 加州大学伯克利分校Mdes Computation Design x1, 宾夕法尼亚大学Robotics and Autonomous Systems x1, 卡耐基梅隆大学Computational Design x1, 密歇根大学 Architecture Design and Research x2；加州大学洛杉矶分校 MS in Architecture and Urban Design-Technology x2, 南加州建筑学院 EDGE-Technology x1
　　▲运用R语言、GIS等工具进行可视化，量化东西柏林街景指标异同（Haoyu）
　　GreenGAN
　　融合生成对抗模型(GAN)和grasshopper，该小组开发了一个自动化设计公共绿地的系统。这个系统可以根据市民和设计师的概念性输入在几秒钟内完成公园的设计。这大大降低了设计师的时间成本，使设计师能够探索更多可能性，同时也可以使没有设计经验的人们能够在整个过程中进行协作。
　　小组人数： 4人
　　申请成果： 哈佛大学 Harvard GSD Mdes-Medium（原tech方向）, 麻省理工大学 SMArchS Computational Design WL卡耐基梅隆大学 CMU Computational Design, 加州大学洛杉矶分校 UCLA MSAUD-technology, 佐治亚理工学院 Georgia Digital Media, MSAD Computation, 密歇根大学 Umich MS Architecture-Digital and Material Technologies
　　▲输入绿地设计图，训练GAN模型生成功能分区图 （JD）
　　▲利用motion sensing、kinetic、processing设计的交互式墙面装置
　　▲利用processing分析浮世绘色彩构成，对传统绘画进行数字化再现
　　▲基于AR技术的交互设计
　　▲利用three.js, HTML和CSS，通过网页设计的形式将小说＂折叠北京＂以视觉化的方式呈现出来
　　▲感知环境质量的传感器
　　▲基于Node-Place模型对作为城市细胞的交通枢纽的发展潜力进行评估
　　▲从垂直森林的生物学原型中探索建筑热力学原型
　　▲通过流体动力学模型与鸟类生态网络设计的湿地公园
　　▲坎儿井作为沙漠地带的基础设施和城市空间
　　▲模拟建筑周边的微气候
　　▲辅导学生设计一处婚姻公证所