学术研讨会二十一：人工智能赋能城市规划 | 规划年会

导读

中国城市规划学会理事，天津大学讲席教授、博士生导师，国务院学位委员会城乡规划学学科评议组成员

闫凤英教授介绍了基于数智技术城市低碳规划和治理的潜力、挑战和解决路径。闫凤英教授指出，城市作为一个复杂系统，是碳排放的高度集中区域，而城市空间规划和治理是实现城市节能减排的重要路径。然而，当前作为城市碳计量的碳排放清单法，存在跨部门数据采集成本高、核算时间滞后、难以溯源等问题，为应对这些挑战，闫凤英教授介绍了团队基于大数据和知识图谱的“碳感知体系”。该体系通过对海量、多源、高维、多模态的城市碳排放活动数据进行采集、清洗和捕捉，建立了尺度精细、边界清晰、传导迅速且更新及时的碳计量方法。闫凤英教授进一步以天津某大学新校区为例，展示了如何通过实体与属性捕捉、多模态数据采集与处理、本体层构建与数据嵌入来实现碳活动知识图谱的构建并进行图谱查询与挖掘等应用。最后，闫教授展望了未来的研究方向，表示将进一步拓展知识图谱的应用尺度，完善图谱的可计算功能，并提升城市低碳决策能力。

中国城市规划学会小城镇规划分会委员，英国社会科学院院士，国家杰青，北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院院长、教授

赵鹏军教授指出城市系统运行过程中的诸多问题存在关联性，即城市病存在“并发关联”特征，其科学机理源于城市系统复杂性。城市系统复杂性是城市规划的经典科学问题，同时具备科学社会物理属性。近几年新城市科学和城市信息学等学科发展，为复杂系统的求解提供了强大技术支撑。而当前城市治理面临系统脱离、过程脱钩等现实困境，系统化决策已成为诊治城市病、建设宜居城市的急迫需求。我国的CIM技术总体上处于向城市知识系统过渡的2.5阶段，能否达到完全的知识化和智慧决策，最大标识之一就是高级别、大算能城市系统模型的出现。

北京大学团队打造的城市系统计算平台CitySPS，通过城市模拟技术实现物理、信息和社会空间的交互，研发了我国首个城市系统模型，该模型计算过程实现了机理模型和人工智能融合。CitySPS平台具备安全体系自主可控、产品易用友好、技术架构灵活拓展、方法体系量化精准、贴近现实场景和基于全面系统理论等六个优点。在对于当前的CIM技术体系从信息赋能、知识赋能和决策赋能给与完善，推动CIM从单一的“城市信息”走向“城市生命体”集成模拟。CitySPS已在广州、北京、深圳等国土空间规划实施监测与评估中成功应用。

最后赵教授表示无论规划软件技术如何发展，规划师的主动思考是规划的“灵魂”；规划软件除了是一个工具，用来提升规划专业的科学性外，更是一个桥梁，联通了规划专业和其他专业，有利于开展综合性交叉研究，解决过去单一部门无法高效解决的城市复杂问题。

中国城市规划学会流域空间规划分会副主任委员，东南大学智慧城市研究院副院长，教育部“长江学者”特聘教授，国际城市与区域规划师学会（ISOCARP）学术委员会委员，中国首届科学探索奖获得者

杨俊宴教授从城市空间设计智能化转型的现实需求出发，梳理了城市设计向智能转型的社会、战略、技术背景，我国未来城市的空间特征和城市设计应对未来空间变革的技术门槛；通过总结智能城市设计的演进、流派和特点，提出了智能城市设计技术的四大发展阶段，即计算机辅助设计、地理信息系统支持设计、大数据支持设计和最近的人工智能协同设计阶段，而当前的人工智能技术已经从辅助设计的外围应用逐渐深入到核心的方案生成和优化阶段。

同时，杨俊宴教授指出，目前的“黑箱式”的人工智能设计存在决策透明度低、设计解释性弱、方案在地性差的问题，给规划应用带来了很大的不确定性。为此，可信人工智能方法旨在通过透明的算法和数据管理，结合参数规则和智能算法优势，显著提高设计效率与方案可信度。这一可信智能城市设计的新路径大体包含现状感知、推演预测、方案生成、设计管控四个部分，未来可重点应用在乡村规划、投资测算和供地模拟等典型场景。最后，杨俊宴教授强调，城市设计应该是寻找综合的多目标统筹最优路径的过程，在此过程中应该让技术能够为我所用，而不是被人工智能绑架。

中国城市规划学会流域空间规划分会委员、规划实施分会青年委员，北京大学研究员、长聘副教授，深圳研究生院人文社科学院建设专班主任

人工智能时代，城市宜居性评估正经历着一场深刻变革。仝德教授指出，传统的宜居评估方法通常由政府主导，以统计数据、各类量化规范准则和客观标准化指标落实空间布局，评价结果“全市一个数、全年一个数、千人一面”，难以满足个性化和精细化需求。为此，仝教授团队在城市空间均衡理论指导下，提出了基于社会感知的个性化宜居地图构建思路。这一方法以消除市场剩余、实现个体空间效用最大化为目标，通过人工智能技术实现对城市宜居性的多维度、多尺度和动态化评价。

新方法突破了传统“千人一面”的评估模式，引入了4大类、21项个性化宜居指标，构建了一个能够因人、因时、因地而异的高空间分辨率评价体系。在扎实可靠的评估基础上，新方法基于社会感知理论，利用AI算法学习并理解个人主观择居偏好，构建了行为特征与宜居偏好之间的映射模型，从而为每个居民提供个性化的宜居地图。在珠海的实践中，设计了“我的宜居地图”APP，将个体的宜居宜业推荐与居民-企业-政府联动相结合，将个体需求反馈到规划决策中，服务于城市空间布局和公共服务配置。

仝教授在讨论中强调，AI赋能城市规划应深入到规划科学的真问题求解，而非仅仅停留在数据挖掘和技术应用。同时，她也指出了AI实践推广的难度和居住空间分异可能带来的问题，呼吁跨学科团队合作，以真实场景为基础，推动AI深度赋能城市规划。

清华大学建筑学院高级工程师，北京清华同衡规划设计研究院有限公司总规划师、技术创新中心主任，清华大学生态规划和绿色建筑教育部重点实验室副主任

林文棋专家分享了数字化模拟决策技术在存量低效空间盘活中的探索性工作，以及来源于相关实践的思考。政策背景上，国家自2004年以来不断强调节约集约用地，2016年后政策转向低效用地再开发，至2023年已有43个城市成为试点，低效用地盘活已经成为存量空间时代的重要工作。

林文棋专家强调，提升低效空间价值，形成空间资产是盘活的核心。然而，这个过程各环节都面临难点，如低效类型多样、成因复杂，以及用地、产业、人口空间错配等管控问题，这些都增加了机会成本和决策风险。

数字化在这一过程中起到赋能作用。通过综合统筹和情景模拟，对多方案量化对比，识别最可靠和可行的实施方案，降低决策风险。技术路径上有三个重点，一是对用地效益进行动态评价，二是运用因果推断逻辑诊断真正成因，三是调整空间供给要素进行模拟和量化对比。同时，针对不同用地类型，低效判定标准和盘活路径也有所不同。

工业用地通过全维度扫描识别问题，利用因果推断分析关键成因，进行不同路径的盘活成效模拟。商办用地从需求和供给两方面，通过识别潜在客群、分析业态供给竞争度，最大化楼宇价值。同时，以福建泉州、安徽省各地、上海、南京等地为例，介绍目前国内先进盘活经验。

最后，林文棋专家指出，盘活模拟决策技术存在其局限性，需要通过数字化模拟决策手段，为片区空间盘活各环节提供量化支撑。

中国城市规划学会规划实施分会副主任委员，清华大学建筑学院城市规划系长聘教授、土地利用与住房政策研究中心主任

田莉教授从城市空间系统的多要素、多主体、多尺度等复杂性特征和自组织、涌现现象出发，指出仅依据经验决策或数据驱动已无法满足空间规划治理的复杂需求，无法满足高质量空间规划治理决策的需要。而生成式人工智能的出现可能带来范式转型的机遇、产生巨大冲击，可用于参与式规划、方案生成辅助、规划评估等，进而在场景驱动下赋能空间规划治理，例如多模态大语言模型赋能的三维城市场景自动化建模、生成式人工智能辅助住区规划编制与课程教学，以及智能模拟器这一超大城市空间规划治理决策辅助系统的研发等。最后，田莉教授强调了专业知识+人工智能赋能双驱动的重要性，规划师既要基于专业知识，又要拥抱前沿技术；同时，要避免唯科学主义的危险和唯技术主义的倾向，要与实践场景密切配合，通过人工智能赋能促进精英式规划向参与式规划转型。

詹庆明

邱  建