一、案例定位

理解 generative design 如何支援建築與工程的 design alternatives exploration。

二、學習目標

• 把「多版本」轉成可管理的評估流程。
• 理解生成候選不等於最終設計決策。

三、案例情境

Autodesk 將生成式 AI 整合到 design software。鹿特丹 Office for Metropolitan Architecture（OMA）使用生成式設計協助 Feyenoord Stadium 產生多個設計 iterations 與 alternatives。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

建立 multi-criteria decision matrix，欄位可含 cost、capacity、energy、constructability、aesthetic score、risk；權重由團隊設定，AI 不自行決定。

六、計算結果

原書未提供方案數、分數或成本，因此本頁不建構「原書最佳方案」。

七、結果分析與管理解讀

生成式設計的價值在擴大 exploration space；真正決策仍依 constraints、engineering validation 與 stakeholder priorities。

八、AI 提問詞

根據已提供的設計方案評分表，整理 trade-offs；不得自行修改權重或宣稱某方案已通過工程驗證。

九、思考／情境變動

**題目：**若 A 方案成本分數 90、安全 70，B 方案成本 75、安全 95，而安全權重較高，是否一定選 B？

**參考解答：**需先依明確權重計算總分；不能只憑單一高分決策。