FOUNDER · 方法创造者

张若江
景观行业 AI 生产力架构实践者

不是「会用 AI 的景观设计师」——而是「懂一个传统行业深层业务,又能用 AI 重新组织生产力的人」。

为什么做这件事

20 多年景观项目实践中,我发现一个行业深层问题:

  • 大量专业判断依赖个人经验:项目前期理解、风险识别、方向判断,都靠资深设计师的脑力——经验无法复制,新人成长慢
  • 隐性知识没有被结构化:行业的知识资产散落在个人经验里,项目结束,判断逻辑回到个人
  • AI 提供了一种新可能:让经验结构化、组织化、可复制——不是替代设计师,而是给每个专业岗位配一个 AI 辅助分析员

能力演进

  1. 2003 — 进入风景园林行业,从 CAD 到三维、渲染、项目管理、AI
  2. 20 多年 — 项目实践:设计院、甲方、施工多方协作,沉淀甲乙方沟通与项目判断经验
  3. 发现 — 行业隐性知识价值:经验无法复制是行业最大效率瓶颈
  4. AI 时代 — 探索专业经验结构化:把判断逻辑转化为可验证、可复用的方法
  5. PF-LAI 实验体系建立 — 方法验证 → 项目验证 → 组织验证,形成「景观行业 AI 生产力重构框架」雏形

核心资产

不是技能清单,是可复制的资产。

项目前期认知框架

  • 七张核心表(项目基本信息/任务书理解/风险与待确认/需求与范围/多专业协调/商务沟通/成本与工时)+ 执行摘要 + 待确认清单
  • 把零散项目信息整理为「项目认知」的框架

PF-LAI 实验协议

  • 一套可复制的景观项目 AI 分析范式(公开资料 → AI 多角色 → 专业复核 → 沉淀规则)
  • 价值链六阶段定位:判断能力在招标前

AI 角色体系

  • A1 专业负责人 / A2 工程实施 / A3 项目管理——三角色映射企业真实组织结构
  • 未来企业版对应「AI 数字岗位」

景观知识资产

  • 规则库(候选 R-101/102/103/104)、风险库、案例库、模板库
  • 持续从真实实验沉淀

公开实验 BUILD IN PUBLIC

不假装成熟——持续公开构建,让过程被看见。

PF-LAI 实验体系

  • PF-LAI-001 项目前期认知实验 → 查看
  • PF-LAI-002 公开项目前期决策逆向推演 → 查看
  • PF-LAI-003 小型设计团队 AI 生产流程 → 查看

跨行业验证

  • DMD 知识生态:罕见病知识库的 AI 组织实验——验证复杂专业知识可被 AI 结构化
  • 意义:景观 = 行业经验 AI 化,DMD = 专业知识 AI 化——行业知识资产 AI 化的通用能力

让这套方法,服务你的团队

不卖 AI 工具——把项目判断经验,变成你团队的生产力。

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