从城市大数据到新城市科学  From Urban Big Data to New Urban Science

早期的规划支持系统难以真正支持规划。2013年之前的规划支持系统以“工具驱动支持规划”为理念，系统的技术门槛比较高，给没有接触过相关知识的规划人员带来了较高的学习成本，在实践中的应用情况并不理想。这种状况一方面与职业教育阶段缺失相关课程有关；另一方面，早期规划辅助工具的设计也不够完善，对规划师的开放程度有限。2014年之后，规划支持系统的设计原则逐渐由“工具驱动转向数据支持”，或者说“由工具辅助转向数据增强”，量化分析以辅助者的身份出现，成为了现有规划方法的支持和补充。

这样一来，数据辅助规划设计的接受度提高了不少（数据增强设计），近几年规划师和规划专业学生也有意愿投入时间精力去学习相关知识和技能。作为清华的教学团队，我们非常重视在教育 层面上推动“大数据 支持城市规划”领域的发展，投入很多时间精力推出优质教育资源。

如我们2018年秋季起推出《大数据与城市规划》MOOC课程，在“学堂在线”这样的网络平台上共享视频课件，并与清华大学建筑学院的研究生课程同步构建一套线上线下混合式教学系统；同时我们也出版了教材《城市规划大数据理论与方法》行。希望这些努力能够让规划专业学生接触数据思维，让数据收集、处理、分析技能成为他们的直接经验。在不久的将来，规划行业就会拥有一支具备数据思维的专业人员队伍，前期的教育工作意义深远。

“大数据与城市空间”是依托于互联网技术发展起来的学科领域，互联网注重分享的特点决定了这一领域的研究成果只有通过分享才会更加有价值。分享数据、分享经验、传播知识是我们基本的工作态度。

为了能贯彻这样的理念，龙瀛实验室的研究成果、课程资料和数据资源很大一部分都在北京城市实验室的网络平台上与使用者共享。在此平台上，我们坚持每周进行定期更新，内容涵盖了团队的相关研究工作、学术活动信息、城市空间数据以及各种免费学习资源，通过北京城市实验室系统性地归纳、整合资源，以期促成一个活跃的学术交流平台，让我们能触及更多志同道合的伙伴，一起投入到大数据与城市空间的讨论当中、激荡更精采的学术火花。

除此之外，我们在校内的课程设计上也同样强调了开放和分享的概念，在课堂讲授之余额外整理了拓展学习内容，包含相关学术报告、期刊文章、软件工具包等，同时在课余时间设置了不同主题的课外沙龙，邀请不同领域的知名学者分别围绕“数据抓取”、“空间句法”、“城市感知计算方法”以及“城市规划设计公众参与”等多种多样主题进行分享。通过提供多元的学习材料和交流机会，鼓励同学自发式地学习，从而达到开拓眼界、激发学习兴趣、优化教学效果的目的。

城市空间是规划设计、建筑设计、景观设计关注的对象，也是我们的立足之本。实验室的研究项目数量庞大，但基本可以分为两类：城市空间量化 研究与规划设计响应研究。城市空间量化的目标是理解城市现状，总结出适用于城市空间的普适性规律，而规划设计响应的目标是改善人居环境或自然环境，提升人们生活的幸福感和生活质量。

在城市空间量化的研究中，团队的关注点有两个，一是关注全国尺度的城市系统，而不是持续关注某一个地区。我们的很多研究都是全国性的，有些研究甚至已经涉及全球的城市数据，目标就是发现适用于不同城市的普适性规律。第二个关注点是人本尺度的城市形态，也就是介于传统建筑学和城市规划之间的城市设计尺度，或者说街道、公共空间尺度的城市形态。只有在研究尺度上深入到“人”的层面，才能够在规划上做到以人为本。我们研究街道的空间状态，开敞程度、铺装、街道家具、绿化、建筑界面等复杂的因素，探讨这些因素如何影响人的步行体验和空间活力，在人本尺度上总结出具有普遍意义的空间规律，也可以对过去研究中提出的相关结论进行验证，突破之前研究的局限性。

在总结出城市设计的规律之后，我们就能基于掌握的数据，说明什么样的空间是好的，怎样塑造好的空间，把经过验证的规律用于面向未来的创造，这就是数据增强设计。对于不同的城市，可以通过数据比对，实施成本最低、效果最好的空间优化策略。比如提高容积率和进行城市功能混合开发两种策略，一个改变的是城市形态，一个改变的是城市功能组织方式，如果功能组织比城市形态重要得多，那城市建成区就有大量的可改造空间，在城市形态不变的前提下，调整城市功能就可以达到城市更新的目的。