Thiết kế tham số (Parametric Design) và thiết kế tính toán (Computational Design) cần phải trở thành là một mẫu hình tư duy mới trong kiến trúc. Quy trình hiện đại bắt đầu từ việc nhập vào hệ thống các biến số như khí hậu, cấu trúc, ánh sáng, năng lượng… và để thuật toán “sinh ra” những phương án phù hợp. Điều này không chỉ mang lại hình thái công trình đa dạng mà còn đảm bảo tính khả thi kỹ thuật, tiết kiệm năng lượng, giảm lãng phí vật liệu và tăng khả năng thích ứng với môi trường tự nhiên và xã hội.

Tại dự án Tòa nhà Văn phòng – PH2 – Khu đô thị mới Thanh Hóa, không chỉ hệ mặt dựng mà toàn bộ mặt bằng và lõi thang được tham số hóa, cho phép điều chỉnh nhanh theo các phương án quy hoạch thay đổi. Đặc biệt, nhóm thiết kế đã ứng dụng kỹ thuật máy học (machine learning) để phân tích và tối ưu hóa hình dáng khối nhà và các khoảng lùi trên mặt đứng. Bằng cách nhập vào hệ thống dữ liệu khí hậu địa phương, cường độ bức xạ mặt trời, hướng gió, và mô hình sử dụng năng lượng, thuật toán có thể thử nghiệm hàng trăm biến thể hình học khác nhau và đưa ra các tổ hợp hình khối có hiệu suất năng lượng tối ưu nhất. Những khu vực tiếp xúc nhiều với ánh nắng được đề xuất lùi sâu hoặc sử dụng lam chắn, trong khi các phần ít chịu tác động có thể mở rộng không gian sử dụng hoặc tăng tỷ lệ chiếu sáng tự nhiên.

Điều này giúp cân bằng giữa yêu cầu thẩm mỹ, hiệu quả năng lượng và khả năng linh hoạt công năng nội thất. Các khối thông tầng phía Tây đóng vai trò như lớp đệm xanh tự nhiên chống nóng, trong khi mặt đứng phía đông mở ra ban công vườn chéo nhìn ra sông Mã – lấy cảm hứng từ chuyển động đô thị và địa tầng đá xứ Thanh. Tất cả được tích hợp từ giai đoạn thiết kế ý tưởng bằng các thuật toán tối ưu năng lượng và mô phỏng môi trường. Bên cạnh đó, công cụ AI được dùng để hỗ trợ trình bày ý tưởng nhanh, rút ngắn thời gian diễn họa nhưng vẫn dựa trên dữ liệu kỹ thuật nền tảng.

Một bước nghiên cứu cần chú ý khác trong việc ứng dụng công nghệ AI vào thực hành thiết kế là quy trình thiết kế nhà chung cư và nhà ở xã hội, mà ví dụ sau đây của XMA có thể là một bước thử nghiệm tiềm năng. Quy trình này kết hợp liên hoàn ba công cụ: Thiết kế tham số (parametric), công cụ AI tạo sinh mặt bằng PlanFinder và hệ thống AI tạo hình LookX để thiết lập một chuỗi giải pháp tự động cho thiết kế nhà ở cao tầng. Trên nền tảng phần mềm Grasshopper kết hợp VisualARQ, các khối 3D không chỉ là hình học thuần túy mà đã trở thành các đối tượng BIM có thông tin – nơi mỗi đơn vị căn hộ, lõi giao thông hay mặt đứng được gán các tham số tùy biến như loại hình căn hộ, diện tích, hệ số sử dụng đất, hệ số chiếu sáng, thông thoáng, và bước đầu đáp ứng các quy chuẩn phức tạp hơn như về khoảng cách thoát hiểm trong QC 06.

Trước tiên, hệ thống Plane Finder giúp tạo sinh ra các cấu trúc tổ hợp mặt bằng căn hộ theo các tham số đường bao, lối vào, số phòng ngủ, với khả năng hoán đổi linh hoạt để kiểm tra nhanh hiệu quả sử dụng không gian và khả năng thông thoáng – chiếu sáng tự nhiên. Sau đó, các phương án hình học được chuyển sang AI LookX để thử nghiệm hàng loạt hình thái mặt đứng khác nhau, từ đơn giản đến phức tạp, giúp đưa ra các lựa chọn kiến trúc có ngôn ngữ phù hợp với ngữ cảnh và định vị thị trường mục tiêu. Trong quá trình đó, các thuật toán parametric đóng vai trò liên kết các bước, đảm bảo mỗi thay đổi về hình khối đều được cập nhật đồng bộ lên hệ BIM, mô phỏng môi trường và khối lượng xây dựng. Kết quả là một quy trình thiết kế tích hợp, nơi KTS có thể chủ động kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa thiết kế không chỉ về mặt hình thức mà còn hiệu suất và khả năng tuân thủ quy chuẩn pháp lý. Thử nghiệm này mở ra khả năng hình thành thư viện nhà ở cao tầng thông minh, có thể tái sử dụng và tùy biến cao, hướng đến một tương lai thiết kế nhà ở quy mô lớn nhưng vẫn đảm bảo tính linh hoạt và đáp ứng nhu cầu đa dạng của cư dân đô thị.

Với sự kết hợp giữa AI, thiết kế tham số và mô phỏng kỹ thuật, dự án cho thấy một hướng tiếp cận toàn diện: Hình thức, hiệu suất và tính linh hoạt không tách rời mà được xử lý đồng thời. Đây chính là minh chứng cho việc chỉ khi KTS làm chủ “gốc”, tư duy hệ thống và nền tảng công nghệ, thì phần “ngọn” – là hình ảnh, cảm xúc thị giác… mới thực sự có khả năng trở thành hiện thực.

Quy hoạch: Từ hình ảnh tức thời đến dữ liệu thời gian thực và “Trò chơi hóa” (Gamification)

AI ngày càng xuất hiện nhiều trong các bản vẽ và phối cảnh quy hoạch, đặc biệt là với sự hỗ trợ của các công cụ tạo sinh hình ảnh và video như Midu Journey, Stable Diffusion hay Kling AI. Quy hoạch đô thị hiện đại đang chuyển dịch từ mô hình tĩnh sang hệ thống động và thích ứng. Thay vì đưa ra các bản quy hoạch cố định theo kỳ hạn 5 – 10 – 20 năm, các nhà quy hoạch nay có thể làm việc với hệ thống bản sao số (Digital Twin) và các công cụ mô phỏng đô thị thời gian thực, nơi AI không chỉ “vẽ đẹp” mà còn dự báo hành vi đô thị dựa trên dữ liệu thực tế: Mật độ dân cư, lưu lượng giao thông, mức độ tiêu thụ năng lượng, chất lượng không khí… Chính trong môi trường dữ liệu này, AI mới phát huy sức mạnh tối ưu hóa chiến lược phát triển không gian.

Một trong những nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật số thường thấy trong quy hoạch là cách một số nhóm thiết kế chuyển hóa quy hoạch thành dạng trò chơi tương tác (gamification). Thay vì quy hoạch từ trên xuống (top-down) theo sơ đồ truyền thống, các ứng dụng số giúp cho việc thu thập các tương tác từ dưới lên (bottom-up) để tạo ra dữ liệu tùy biến trở nên khả thi. Việc thử nghiệm những ý tưởng này ngoài thực tế thường vấp phải những trở ngại từ chính trị đến xã hội, nên quy mô ứng dụng thường khó nhìn thấy hiệu quả ngay, dẫn đến khó thuyết phục các nhà làm chính sách và người dân. Tuy vậy, trong thế giới “số’, những thử nghiệm giả lập này có thể được thử nghiệm, thực thi và tiến triển nhanh chóng, mang lại hiệu quả có thể nhìn thấy rõ.

Ví dụ nổi bật cho cách tiếp cận quy hoạch mới trong không gian số là MetaCity – Scalarized Town, do House 3D, XMArchitect và VietCG Studio phát triển. Dự án vận hành như một mô hình đô thị mô phỏng nơi người dùng không chỉ quan sát mà còn tham gia trực tiếp vào quá trình kiến tạo TP. MetaCity được cấu trúc dựa trên ba trụ cột phát triển bền vững: Con người – Công nghệ – Thiên nhiên, tương ứng với ba lõi định hướng (Human Core, Techno-Economic Core, Environmental Core). Người tham gia có thể chọn vai trò như cư dân, nhà đầu tư, KTS hay nhà môi trường và hành vi của họ sẽ tác động đến sự phát triển và tái cấu trúc không gian theo thời gian thực. Các hành động như xây dựng, mua bán, phân bổ tiện ích hoặc dịch chuyển trong thành phố đều tạo ra dữ liệu hành vi, được AI thu thập và phân tích liên tục. Hệ thống này không chỉ mô phỏng mà còn học hỏi từ chính cộng đồng người dùng, từ đó tạo ra một TP “sống”, biết thích ứng và tối ưu dần theo mục tiêu chung. Mỗi công trình hay module chức năng cũng là một phần tử của nền kinh tế ảo được định danh qua blockchain và hoạt động theo nguyên lý: “Xây để phát triển – Thiết kế để bền vững”. MetaCity từ đó trở thành một mô hình quy hoạch tương lai: Phản ứng nhanh, cộng đồng điều phối, dữ liệu dẫn dắt và AI hỗ trợ ra quyết định, mở ra tiềm năng áp dụng thực tế cho quy hoạch đô thị thời gian thực và phân quyền.

Một ví dụ thực tế khác là Dự án Prospera Campus – Khu làng khởi nghiệp công nghệ và sáng tạo tại đảo Roatan, Honduras. Tại đây, không gian được số hóa hoàn toàn và vận hành như một hệ thống quy hoạch tương tác, nơi mỗi người dùng có thể trực tiếp tham gia định hình không gian theo nhu cầu cá nhân. Ứng dụng được phát triển trên nền tảng Unreal Engine, mô phỏng theo dạng trò chơi, cho phép người dùng thử nghiệm các bố cục module – từ văn phòng, không gian làm việc chung đến nhà ở – theo thời gian thực. AI được tích hợp để phân tích hành vi người dùng, ghi nhận nhu cầu và tối ưu hóa mô hình tổ chức không gian theo xu hướng thực tế. Với các module được thiết kế linh hoạt, có thể lắp ghép – tái cấu trúc theo thời gian, quy hoạch không còn là một “bản vẽ cứng” mà trở thành một hệ sinh thái có khả năng học hỏi và thích nghi. Đây chính là điều kiện tiên quyết để các mô hình AI không bị giới hạn trong khâu ý tưởng, mà có thể can thiệp sâu vào cấu trúc không gian – nơi mỗi thay đổi nhỏ đều có thể lượng hóa, mô phỏng và điều chỉnh tức thời.

Trong bối cảnh này, việc tái cấu trúc quy hoạch đô thị theo hướng module hóa và mô phỏng tương tác không chỉ giúp dễ dàng ứng dụng AI, mà còn tạo tiền đề cho một cách tư duy quy hoạch hoàn toàn mới: Không áp đặt mà đồng kiến tạo; không cứng nhắc mà thích nghi; không chỉ minh họa mà vận hành dựa trên logic dữ liệu.

 Xây dựng: Khi AI Cần Robot để biến “Ý tưởng” trở thành “Hiện thực”

Ngành xây dựng hiện nay vẫn phụ thuộc rất lớn vào lao động thủ công, thi công trực tiếp trên công trường và các phương pháp truyền thống vốn kém hiệu quả về thời gian, chi phí và vật liệu và không an toàn. Xã hội số phát triển, các công việc xây dựng chân tay đã không còn là lựa chọn của lực lượng lao động trẻ. Việc chuyển đổi sang các hệ thống máy móc xây dựng tự động với độ chính xác cao đang là xu hướng tất yếu trên thế giới. Những chuyển đổi mang tính cách mạng đang bắt đầu từ các phương pháp xây dựng hiện đại (MMC) như Digital Fabrication, Scan 3D, và đặc biệt là thi công mô-đun tiền chế. Các công nghệ này mở ra khả năng đưa mô hình thiết kế được tạo ra bằng tham số và AI vào sản xuất thực tế, với độ chính xác và tốc độ chưa từng có.

Ứng dụng thiết kế chế tạo nhà modul bằng vật liệu gỗ plywood và vật liệu rác nhựa tái chế (TPP – Plastic People) của XMArchitects

Trong thực hành, các công cụ như Grasshopper (Rhino) giúp KTS và kỹ sư lập trình trực quan cho các hệ thống cấu kiện mặt dựng, từ đó xuất bản vẽ kỹ thuật dạng tham số. Khi kết hợp với công nghệ quét 3D tại công trường, việc điều chỉnh từng chi tiết để phù hợp với điều kiện thực tế trở nên khả thi, đặc biệt với các bề mặt cong 2D/3D hoặc cấu trúc phi hình học truyền thống mà CAD thông thường không thể xử lý hiệu quả. Ví dụ từ các công trình như Han Jardin (Hà Nội) hay Trung tâm Hội nghị – Triển lãm Hải Phòng, nhóm thiết kế đã sử dụng thiết kế tham số kết hợp với dữ liệu scan 3D để phát triển bản vẽ shop drawing có tính tự điều chỉnh. Hệ thống này không chỉ rút ngắn thời gian thi công mà còn giảm đáng kể sai số và lãng phí vật liệu – một bước đệm thực tế để tiến tới thi công tự động bằng robot.

AI hiện tại vẫn chưa thể tự “in bê tông” hay “lắp ráp cấu kiện” – giới hạn lớn nhất của nó trong ngành xây dựng nằm ở chỗ: Không thể vận hành nếu không có robot và chuỗi công nghệ hậu cần phía sau. Điều kiện quan trọng để biến AI thành công cụ khả thi trong xây dựng là mô-đun hóa thiết kế – tức giản lược hóa và tiêu chuẩn hóa cấu kiện: Kích thước, số lượng, khớp nối, và trình tự lắp ráp. Khi mọi yếu tố được số hóa và đưa vào mô hình tham số, các robot mới có thể hiểu, thao tác và lắp đặt chính xác từng bộ phận như dây chuyền. Đó là lý do vì sao nhiều nhóm thiết kế hiện nay không chỉ dừng ở “thiết kế ý tưởng” mà đã bắt đầu xây dựng cả quy trình hậu thiết kế – hướng đến khép kín chuỗi từ mô phỏng đến thi công.

Công cụ parametric design & Scan 3D đã được XMArchitect sử dụng để thiết kế và sản xuất bản vẽ shopdrawing cho hệ mặt dựng và mái với hình dạng phức tạp của công trình Trung tâm Hội nghị biểu diễn & Triển lãm Hải Phòng cho nhà thầu mặt dựng CAG. Công trình do GMP thiết kế kiến trúc đã trở thành một biểu tượng mới không chỉ của TP Hải Phòng mà còn của đất nước trong kỷ nguyên mới

XMArchitect đã phát triển một hệ module nhà ở từ gỗ plywood và nhựa tái chế, có khả năng được lắp ráp bằng tay robot công nghiệp hiện có. Thiết kế này không chỉ cho phép vận chuyển linh hoạt và thi công nhanh như các khối Lego, mà còn thân thiện với môi trường và dễ dàng mở rộng – phù hợp với các tình huống khẩn cấp như nhà ở sau thiên tai, trạm y tế dã chiến hay tái định cư ngắn hạn.

Mục tiêu dài hạn là tạo ra một chuỗi khép kín: Từ thiết kế AI → dữ liệu tham số → robot thi công thực địa theo thời gian thực. Đây cũng đang là xu hướng chuyển mình được kỳ vọng đóng góp nhiều thay đổi và cách mạng hóa ngành xây dựng thế kỷ 21, khi kiến trúc không còn dừng lại ở phần mềm mà đi thẳng đến xây dựng công trình. Nhưng để đạt được điều đó, thị trường cần những thay đổi lớn: Từ nhận thức về vai trò của tự động hóa, đến đầu tư vào hạ tầng máy móc chuyên dụng. Nếu không, sự phát triển của AI ở Việt Nam sẽ mãi bị “kẹt” trên giấy vẽ.

Tương lai của AI tại Việt Nam

Thực tế tại Việt Nam hiện tại cho thấy, hầu hết các ứng dụng AI trong kiến trúc hiện nay vẫn dừng lại ở mức “ngọn” – tức là hỗ trợ phối cảnh, render ý tưởng, hoặc gợi ý hình thức sơ bộ; còn phần “gốc”, nơi AI thực sự có thể cộng tác với KTS để tạo ra thiết kế có tính khả thi, tối ưu hiệu suất và phù hợp bối cảnh – vẫn còn rất ít người thực sự tiếp cận. Việc thiếu nền tảng số hóa thiết kế, thiếu mô hình dữ liệu và thiếu khả năng kiểm soát tham số đang khiến AI ở Việt Nam trở thành công cụ trang trí nhiều hơn là công cụ chiến lược.

Tương lai của kiến trúc nằm ở sự chủ động của KTS trong việc nắm bắt, khả năng thiết lập, kiểm soát và định hướng các hệ thống tạo sinh – trí tuệ nhân tạo. KTS không còn chỉ là người “vẽ đẹp” mà là người kiểm soát dòng dữ liệu, xây dựng mô hình, và đưa ra chiến lược thiết kế phù hợp trong một thế giới biến đổi không ngừng. Càng hiểu sâu về công nghệ, KTS càng có quyền chủ động, biến công nghệ thành công cụ để thể hiện bản sắc, chứ không phải bị công nghệ dẫn dắt một chiều.

Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới – kỷ nguyên vươn mình của đất nước với tốc độ tăng trưởng nhanh chóng nhằm kỳ vọng những đột phá mới cho Việt Nam. AI chắc chắn là một công cụ đắc lực cho các chủ đầu tư và KTS trong kỷ nguyên này – Nhưng KTS vẫn phải giữ vai trò chủ động và quyết định tổng thể – Đó chính là con đường mà kiến trúc Việt Nam tạo dấu ấn riêng trong kỷ nguyên số hóa.

ThS.KTS Nguyễn Xuân Mẫn
(Theo Tạp chí Kiến trúc)

Tài liệu tham khảo
1. Đại Long Building
https://www.facebook.com/share/p/15oZT28EdB/ https://www.xmarchitect.com/copy-of-03-northern-diamond;
2. Han Jadin
https://www.facebook.com/share/p/18ooEuxdf9/
3. Trung tâm Hội nghị biểu diễn & Triển lãm Hải Phòng
https://cag.vn/project/trung-tam-hoi-nghi-bieu-dien-thanh-pho-hai-phong-2/
4. Metacity
https://ashui.com/awards/thanh-pho-scalarized-trong-metacity-xmarchitect-vietcg/
5. Prospera Campus
https://www.unrealengine.com/en-US/spotlights/personalizing-property-with-zaha-hadid-architects-real-time-configurator
https://tiasang.com.vn/doi-moi-sang-tao/tro-choi-dien-tu-giai-quyet-nhung-bai-toan-cua-do-thi/
5. DFAB House
https://dfabhouse.ch/
6. Modular Timber Box House
https://www.xmarchitect.com/modular-house
https://auar.io/
7. Trung tâm Triển lãm Văn hóa Di sản Tỉnh Kiên Giang
https://www.baokiengiang.vn/van-hoa-the-thao/megastory-bao-tang-ben-trong-bao-tang-113-nam-tuoi-19127.html