導讀
2023年9月24日，2022/2023中國城市規劃年會在武漢開幕。在專題會議二“新技術賦能規劃”上，甄峰教授作題為《AI驅動的城市研究與規劃思考》的報告，主要從科研範式轉型之從資料驅動到AI驅動、城市規劃轉型發展與創新需求、AI驅動的城市研究與規劃展望三個方面進行了分享。
本文字數：3015字
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甄 峰
學會城市規劃新技術應用專委會委員，
南京大學建築與城市規劃學院副院長、教授
01
科研範式轉型：從資料驅動到AI驅動
1.1人類社會已進入以人工智能為主要驅動力的智慧社會時代
數字中國、智慧城市是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，利用新一代資訊技術為國家治理現代化和高品質發展賦能，成為生态文明背景下促進可持續發展和新型城鎮化建設的重要驅動力。2015年中央城市工作會議指出，提升規劃水準，增強規劃的科學性和權威性；2018年中央全面深化改革委員會會議提出，要綜合運用大資料、雲計算等現代資訊技術，創新規劃編制手段。
1.2科技革命賦能科學研究
人工智能是一種颠覆性技術（Batty，2018；Yigitcanlar 等，2020），人工智能技術向自然科學和人文社會科學領域廣泛滲透，為科研工作注入了新元素、新動能，改變着科研模式，提升了科研效率，也正在催生新的科研範式。
GPT技術可能會打破人文社會科學的傳統知識生産秩序。傳統的知識生産已經形成“以學者為中心”的較為完整系統。而以 GPT 技術為代表的通用大模型可能會打破我們傳統的知識生産秩序。(高奇琦，2023 )
AI技術不僅極大提高了科研活動中共性工具的效率和精度，更有助于建立一個由産業需求推動科研的有效體系，促使科研模式從學者（團隊）向“平台科研”模式轉變，賦能城市治理、産業發展和生活應用的實際場景。
跨學科變得更加可能。之前的跨學科研究是極為困難的，因為不同的學科會 形成相應的知識壁壘。無論是技術理論研究方法，還是話語體系都是完全不同的。
1.3從資料驅動到AI驅動的科研範式轉型
Jim Gary 認為科學研究經曆了經驗範式、理論範式、計算範式、資料驅動範式等4種範式。目前，許多科學家認為科學研究正在迎來新的範式，即第五範式，即：以虛實互動、平行驅動的 AI技術為核心，以智聯網和區塊鍊建構基礎，考慮人的價值和知識的融入（王飛躍, 缪青海 ，2023）。
如：2020年初，美國能源部釋出《AI for Science報告》以促進人工智能在科學上的應用，涵蓋高能實體和材料科學到計算技術等領域；2023年3月，科技部會同自然科學基金委近期啟動“人工智能驅動的科學研究”(AI for Science)專項部署工作，緊密結合數學、實體、化學、天文等基礎學科關鍵問題，圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發等重點領域科研需求展開，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系。
目前機器學習技術在社會科學研究中的應用分成三類：
1
資料生成 (Data Generating Process)：機器學習可以幫助學者獲得以前很難或無法獲得的資料；
2
預測(Prediction)：機器學習可以更有效地探索變量之間的相關性，進而做出較為精準的預測；
3
因果識别(Causal Inference)：社會科學、特别是經濟學實證研究的核心是因果識别，而機器學習在這方面也具有一定優勢。
資料：
主動學習、多任務學習，新的資料生産方法，解決資料不足等問題。
算法：
用于解決特定問題或執行特定任務。算法可以描述計算機程式中的邏輯流程，也可以用來描述人類在解決問題時采取的步驟。
機器
學習
模型：
一種使用資料進行訓練的算法，它可以在給定輸入的情況下預測或決定輸出。常見的機器學習模型類型有：監督學習模型、無監督學習模型、強化學習模型等，不同模型都有其深入的理論和實踐以及适合的應用場景。
02
城市規劃轉型發展與創新需求
目前，正面臨劃城市規劃轉型，以往的規劃，更多強調的是景象與靜态藍圖式的規劃。但規劃編制階段，人本的響應不足；進入實施階段後，動态監測機制手段也是有待提升。利用新技術賦能規劃，用多中繼資料去支撐規劃的編制，包括空間分析和動态的模拟、智慧平台的搭建等，成為解決這些問題的手段。
同時，在國土空間新背景、現代化治理新需求下，多源大資料支援的智慧規劃過程普遍存在資料不通、業務不協同等問題，亟需基于多源資料融合的智慧規劃技術架構和應用系統，賦能智慧規劃決策。
面向未來，立足于生态文明和智能技術影響下人地關系重構的背景，将大資料和人工智能技術應用于城市規劃各環節，從人地系統理論、時空耦合、空間綜合等視角建構人-技術-空間一體的城市智慧規劃架構，成為規劃轉型和創新發展的重要方向。
03
AI驅動的城市研究與規劃展望
3.1 AI為城市研究和規劃的創新發展帶來了新機遇
AI技術在城市不同方面應用并融入到了城市環境中，形成城市AI（Luusua 和 Ylipulli 2020b） ，如自動駕駛、機器人和城市大腦等。它們無處不在，擴充到空間、場所和居民生活，也将城市日益轉型為一個智能生命體。
Al for Science 會帶來學科與知識體系的重構，除了與城市科學其他分支學科之間，城市規劃将加速與計算機、資料科學等學科的交叉融合，通過“互聯互通”，重構城市規劃理論體系，其綜合性、實踐性、創新性将進一步凸顯，科學性将不斷增強。人工智能 (AI) 作為一項改變和重塑城市規劃領域的關鍵技術，正在迅速崛起。然而，關于人工智能對城市和區域 規劃研究和實踐的潛在影響、涉及的問題以及适當的應對措施和計劃，仍然存在一些懸而未決的問題（Peng, et al. 2023）。
複雜的城市問題，都可以用人工智能或者機器學習的方法來設計新的模型和新的算法，可見，基于機器學習的新算法，将開啟城市研究與規劃科學計算的新時代。是以，城市研究與城市規劃，需要以主動、積極的态度，以新的視角去思考如何應對人工智能驅動的城市研究與規劃設計範式。
3.2 AI驅動的城市研究與規劃設計：範式轉型
随着智能技術的深度使用，人和城市空間、技術和城市空間越來越融合，促使城市物質空間正在變得越來越智能化，作為智能有機體的城市，也為城市AI發展提供了更多的可能。
AI驅動的科學研究範式是以“機器學習為代表的人工智能技術”與“科學研究”的深度融合，将會促使資料驅動的城市研究範式向人工智能驅動的城市研究範式轉型。
城市規劃AI分為AI輔助型、AI增強型、AI自動型、以及最終的AI自主型規劃（Peng，et al.2003）。
面向未來，AI驅動的範式轉型包括：
1）優化城市科學學科體系：包括理論、方法和應用體系，提高科研效率；
2）促進多學科交叉融合：打造穩定優質的科研生态，培養創新型人才；
3）打造城市開放創新平台：基于人工智能模型和算法創新，面向城市高品質發展中的重大問題與關鍵領域，從作坊到平台，推進多學科多模式城市開放創新平台建設；
4）建設城市多類型綜合應用場景：強化服務城市高品質發展導向。
3.3 AI驅動的城市研究：實踐應用
城市是一個包含社會、經濟、生态等的複雜人地系統。城市高品質發展需要綜合考慮：規模與結構、功能與效益、品質與活力、安全與宜居等實際需求，以實作綠色、低碳、智能、韌性、人本的發展理念。通過一定的政策、經濟、技術等調控手段，對要素資源進行合理配置，進而優化空間格局，實作城市的高品質發展。
通過将城市國土空間的多元特征、變化與運作過程系統、精确、實時映射到虛拟的資訊空間，針對城市不同需求主體和場景，通過多樣态的賦能模式，了解國土空間運作機制、模拟其組織行為，并進行智能化預警和管理，以提升國土空間對複雜問題的智慧應對能力，使其成為可感覺、會思考、自适應的生命有機體。
04
結 語
前瞻性探索、系統化設計AI驅動的城市研究，是城市研究與規劃創新發展的必然趨勢。
AI時代，城市研究與規劃要在複雜城市人地關系探索方面有新突破，進而為城市高品質發展提供理論依據和方法借鑒。
不能孤立去看待AI技術的城市應用，而應基于城鄉規劃、地理學、生态環境、計算機等科學的融合發展，從系統綜合的視角去分析AI技術對城市建成環境、人文社會經濟空間和資訊空間的影響及其應對政策。
供稿機關：中國城市規劃學會城市規劃新技術應用專業委員會
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