话题讨论：人工智能如何推动城市规划变革？
The following article is from 规划师杂志 Author 姜鹏 曹琳 倪砼
人工智能与城市规划结合成为热点，除了对城市发展和运行的模拟，对图片、文字的人工智能识别外，在大趋势上，二者如何发展？欢迎大家留言讨论，说出你的观点。
推荐阅读文章：《新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望》，本文系统梳理了新一代人工智能的概念、进展和趋势，初步提出人工智能在规划行业应用的路径、模式和意义，并探讨了其中的机遇、挑战和不确定性，希望对行业转型发展有所帮助。
新一代人工智能推动
城市规划变革的趋势展望
本文来自：姜鹏，曹琳，倪砼．新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望[J]．规划师，2018(11)：5-12．
一、 当下人工智能发展概况
1950年，“人工智能之父” —艾伦·麦席森·图灵提出能判定机器智能的“图灵测试”；1956 年，达特茅斯会议正式确立人工智能(Artificial Intelligence)领域。历经六十余载浮沉，人工智能呈现螺旋式上升的发展态势，几乎涉及了所有的自然和社会科学，定义与内涵不断演进。传统观念主张让机器学习人的思维方式并产生智能；现代人工智能概念认为，重点是让机器能够解决问题，并非一定要像人一样思考 。
对此，斯坦福大学人工智能百年研究计划发布的《AI and Life in 2030》报告强调，人工智能是“通过人工合成智能来研究智能”，智能仍是逐步演化的复杂现象，与人的行为相似，但这只是充分条件而非必要条件。
中国电子学会发布的《新一代人工智能发展白皮书(2017)》也指出，人工智能正从“模拟人类智能”演化到“协助引导提升人类智能”，从“工具”进化到“伙伴”。
步入 21 世纪，深度学习 (Deep Learning)神经网络被发明，其将使人工智能的系统性能获得突破性提升，开启了第三波发展浪潮。受益于大数据获取、算法优化和并行计算廉价化三大前提的改善 ，人工智能在近几年取得难以置信的进展，外部效应日益凸显。世界主要国家 ( 地区 ) 纷纷开始重视人工智能的战略制定和政策设计。
概括而言，美国着眼未来，欧洲强调伦理，日本注重机制，中国早期偏重应用，近年转向推进“三位一体”战略，制定和印发了《新一代人工智能发展规划》 (图1)。新一代人工智能的提出，是为了应对新形势、新需求，明确人工智能发展的技术框架、关键环节和应用前景，引领世界发展潮流，服务经济社会和支撑国家安全。
图1：世界主要国家（地区）人工智能政策发布情况
资料来源：作者根据公开资料综合绘制
人工智能正在加速发展，从计算智能走向感知智能、认知智能，从解决专业化特定问题走向通用人工智能，加速与传统行业的结合。如今，新一代人工智能的发展脉络日渐清晰(图2)，依托两大平台 ( 云平台、大数据 ) 和三大技术(机器学习、模式识别、人机交互)，推动人、机和网络的融合，具备大数据、跨媒体、群体智能、自主智能和人机协同五大鲜明特征 。
人工智能的发展离不开大数据的支撑，以及云平台提供的数据汇聚基础和分布式计算的能力，所以业内通常也将很多大数据应用 (包括云平台等)都归结为人工智能。
图2：新一代人工智能发展脉络
资料来源：作者根据公开资料综合绘制
二、规划领域拥抱人工智能
人工智能在城市规划领域的应用不是什么新生事物。伴随人工智能自身发展的三次浪潮，其在城市规划领域的应用也大致可以划分为三个阶段(图3)。
图3：人工智能发展图谱及在城市规划领域的应用
（一）第一阶段：关注海外 (20 世纪50年代至70年代)
这一阶段的显著标志是计算机的引入。20世纪50年代至60年代，在高性能计算机的支撑下，传统城市模型获得新生，大尺度城市模型(Large-Scale Urban Models，LSUMs)应用在欧美国家兴起，涌现出一系列现代模型分析方法，以改善传统的城市规划方法。
受限于当时的技术条件，这些应用并不成功，既无法有效解决问题，也未能引导理论发展，而后在20世纪70年代突然衰落。
这个阶段尚难寻觅明显的应用人工智能的身影，但计算机的普及使用及其对量化思维的推动，无疑都在为后续的发展奠定基础。同期，中国的发展明显滞后，以关注和学习国外同行为主，计算机还未进入规划行业。
当时，国内唯一还能检索到的相关研究论文是清华大学李康于 1978年发表的《关于数学方法和电子计算机在城市规划中的应用》，提出城市规划的经济—数学模型，依据控制论的理论和方法，构建动态体系的规划理论基础。
（二）第二阶段：内生探索 (20 世纪80年代至21世纪初)
这一阶段的显著标志是人工智能的引入。当时，CA 模型 ( 元胞自动机，Cellular Automata)等开始在规划领域得到正式应用，被视为强大的建模与系统模拟工具，用于预测、分析和评价大都市地区演化与城市发展。
这一时期，中国对应用新技术的探索日益增多，定量化与模型化之风盛行 [16] 。城市规划新技术应用学术委员会也成立于这一时期。当时已有不少研究支持人工智能，认为人工智能有助于建构数据导向理论，能给规划决策提供更好的信息支持，并引起了一些学者的反思。
率先以人工智能为题撰文的是陈顺清，他系统地梳理了中国自 1984 年起陆续开展的人工智能与计算机辅助设计的结合探索，包括智能 CAD、专家支持系统EDSS、辅助决策系统Xplanner和智能地理信息系统 KGIS 等，提出了合理选择人工智能的适用范围，呼吁建立规划基础数据库，把人工智能基础研究与规划问题结合起来。综合而言，这一阶段人工智能可发挥的作用还很小，可以用一位学者的话进行总结 — 计算机辅助规划的前沿性革命仍未发生。
（三）第三阶段：跨界转型(2010年前后至今)
这一阶段的显著特征是跨行业数据交流和跨领域机构合作。2010年前后，伴随ICT技术兴起、传播手段刷新及内忧外患刺激，规划行业受到巨大冲击和广泛影响，自下而上的互联网改良和自上而下的新技术改革随处发生。
首先是“互联网上的规划圈”的开辟，便捷的交流、低廉的成本加速了思想解放与互助成长，涌现出一批学术网络和青年规划师，自发地推动着跨行业的数据交流和新一轮的规划定量研究，影响深远。
其次，自2014年起规划院(所)也主动开展起自上而下的新技术改革，呈现新媒体化、机构重构、云平台化和跨界合作等鲜明特征，近年来更是与大型IT企业实现跨界合作，合作领域不断深入，借助企业巨大的资源和能力来提升规划行业数字化及智能化的程度。
整个规划行业在大数据、小数据及新数据的争辩中历经“寒暑”，在“毁灭你，与你无关”的猜疑中“游走不安”，在“多规合一”到空间规划的努力中“驻足痴迷”，沿着数据挖掘和可视化呈现之路探入了新一代人工智能的大门，混杂着上层机构的感召、ICT公司的呐喊、“传统新技术派”的观望和规划院校学生的焦虑。
然而，技术驱动创新是无法阻挡的大趋势，人工智能将对创造工作价值和竞争优势产生深远影响，这是关乎规划行业生存发展的重要因素。《新一代人工智能发展规划》对规划行业提出了明确要求：实现多元异构的数据融合，实现全面感知和深度认知，推进全生命周期智能化的城市规划。
在这样的趋势下，规划师们与其等待颠覆，不如解放思想，主动行动，携手开启规划行业的全新时代。在此之前，规划师急需思考、梳理和讨论一些重要内容，以更好地适应和迎接规划变革(图4)。
图4：新一代人工智能推动城市规划改革的趋势展望
三、人工智能催生规划变革
（一）树立行业价值
城市规划需要摒弃“龙头梦”并回归实践，否则面对异化的需求，将会陷入工业化生产的漩涡，只会走向萎缩和卑微。
规划转型面临着一系列“阵痛”，应用人工智能时断不能再专注于升级技术手段和提高生产率，而应聚焦如何更好地回归理性、重拾初心和提高规划的科学性，以及如何付诸行动。
当今世界格局步入了新阶段，发展的外延扩大，“经济不平等沿着社会认同的断层线加剧”，如何与时俱进和体现规划价值？规划师需要切实关注更深层次的东西，清醒地认识自身能力的不足，努力掌握人工智能等技术手段，并将之视为自己的新能力，凭借强化后的能力去重新认识和规划城市，重构为人民服务的逻辑。
规划不是编制出来就完成工作了，顺利实施才是重点，城市需要专业、称职和能提供长期服务的规划“大师傅”。“抽象而全能的规划并不存在”，更广袤的规划市场显然根植于民众的真实需求，规划“大师傅”可以借助人工智能去感知不同群体的需求，统计分析一切可能的数据，修正那些变得不那么重要或面临挑战的专业理论与套路方法。
这是一场非对称的“战争”，规划行业显然无法依靠单一战略来应对多维度的数字化变革，必须重新布局行业、优化组织架构，并实现自我定位。一方面，规划院 ( 所 ) 需要在人工智能的支持下提高行业洞察力和市场适应能力，重建产业生态，提供更具吸引力的智力服务，提升服务的适应性和舒适感，保持领先地位；另一方面，规划师也应主动适应身份的变化，从指点江山 —推动城市治理创新，从讲述真理 — 以实际行动改造社会，不断强化洞察和交互的能力，汲取相关专业理论和方法，提供切实有效的利益分配方案，保持更好的兼容性。
（二）重构学科内涵
重新认识规划，是实现上述讨论的基础。《新城市议程》强调城市规划的科学性和协同上下的作用，明确了其在可持续发展中的多方面重要地位。规划学科应更聚焦如何实现可持续发展，将其作为规划科学的最高目标，塑造支撑城市长远发展的价值基础，适应规划范围的变化，积极回应更复杂的时空背景。
在此要求下，规划学科建设急需消除多学科融合下的防御姿态，要认识到更多学科的渗入开拓，能丰富规划理论、方法及手段，提高规划质量。规划师社会价值的实现，既要跳出框框架架，避免认知不足导致的偏见，努力提升规划的科学性，又要积极延伸服务链条，构建支撑城市可持续发展的创新共同体，践行协同上下。
人工智能+城市规划的跨界人才培养很重要。《新一代人工智能发展规划》要求开展跨学科探索，教育部也计划推动高校人工智能人才培养，城市规划学科要顺势而为。近日，MIT 公布设立城市科学专业，引发业界的激烈讨论。其实，类似探索在中国高校的城乡规划专业也有，如南京大学和同济大学于1981年相继开设系统工程课程，清华大学于2015年首开的大数据与城市规划课程；更有国匠城、数据团等民间团体开设了大数据网络课程。这些探索的效果显著。
可见，规划院校培养人才模式需进一步强化多元化转变，关注规划的数字化和智能化转型，系统开设相关课程，培养更能胜任未来的人工智能+城市规划师。
（三）填充理论真空
上升为一级学科以来，城市规划对于核心理论的诉求日益迫切。在过去三十多年的城镇化快速发展中，一直缺乏行之有效的规划理论研究与实践，“一本规范走遍天下”的时代已经一去不复返。空间规划体系的改革深化，并不能代替规划学科自身的理念演进与方法更新。城市规划必须面对日益复杂的社会文化和价值取向，由实现增长转向实现综合效益最大化，单一学科的理论与方法越来越难发现和解释城市的发展规律。而简单的规划形式创新，显然并不能解决实际问题。
好在，人工智能催生了全新的认知方法和知识体系。规划师得以从更大范围关注规划对象，增强研究力度，体现差异性，不断充实规划内涵。刘易斯·芒福德一百年前就曾强调，规划的首要职责是为今后发展建立能长治久安的基础构架。如今这个构架里不仅包括看得见的实体城市，还应包括看不见的数字空间和摸不着的社会空间。如何构建适应复杂环境、发展需求和未来趋势的规划理论？
然而，当前的规划理论并不包含这些新知识，一些规划师甚至以并非专业为借口排斥人工智能、大数据和云平台。难道人类就该一直生活在原始社会？重点不是一定要自己学会多少，而是一定要明白哪些问题更适合用哪些手段解决。规划理论的探索与证明，没有比新技术更佳的手段，没有比人工智能更好的伙伴。凯文·凯利曾强调知化(Cognifying)是未来二十年发展的必然趋势，机器与人实现共生，知识共享将很普遍，这也印证了人工智能与规划师的伙伴关系。
城市的生长演化不是设计出来的，只能模拟，关键是如何实现动态的适应与调整。近年来，MIT 等诸多科研院所陆续在城市规划领域开展起人工智能研究，采集各种数据，借助机器的理解，了解人类自身的处境，使新的概念和理论不断涌现。例如，认知科学研究如何从大数据中获得洞察力，城市计算通过异构大数据处理来应对发展挑战。这些理论都值得城市规划领域认真研究、吸纳和实践。
（四）创新规划方法
除了理论研究上的突破，建立新的胜任各种挑战的科学方法也很关键。目前，城市规划领域仍旧是由“设计”而非“科学研究”占据主导地位。大数据已经开始创造崭新生态，新的研究范式不断涌现。龙瀛、沈尧提出数据增强设计(Data Augmented Design)，为规划设计的全过程提供数据实证与支持工具；而基于对规划编制总是偏重土地、人口控制的反思，姜鹏、徐飞提出构建基于居民的度量体系 (CitizenBased Metrics)，强调对于不同人群需求的洞察。
人工智能在城市规划领域有着良好的应用基础。利用人工智能分析土地动态变化，研究城市交通、空间优化和土地使用等已很普遍；也有不少学者致力于开发复杂适应系统(CAS)，支持创新的自适应规划设计 。而人工智能近年在建筑行业的突破性应用，更为城市规划进一步拥抱人工智能树立了榜样，如小库的罗塞塔计划致力于打造知识图谱和利用生成式对抗网络助力建筑师更快成长。对于设计和科学的融合，新一代人工智能技术创造了前所未有的机遇，只是其在城市规划中的应用效果，还是要看选取什么样的案例进行样本训练。作为乐观派的代表，建筑师Rron Beqiri专门做了人工智能起草规划的图解(图5)。
图5：人工智能起草城市规划方案的大致过程
资料来源：
http://futurearchitectureplatform.org/news/28/ai-architecture-intelligence/
新一代人工智能已非“吴下阿蒙”，可直接学习标签数据，处理大量实例，不再依赖人工编程，智能芯片、迁移学习等新技术更是不断涌现。在此背景下，王建国院士提出第四代“数字化城市设计”方法论，旨在实现多重尺度设计、设计方法量化和人机互动设计；吴志强院士提出利用人工智能来实现“以城市规律为导向编制城市规划”，看好群体智能、多媒体智能和人机共智的发展前景。
（五）升级规划手段
1.开源数据渠道
数据是人工智能+城市规划的“血液”，注重数据获取将会越来越关键。一方面，要借助智慧城市建设和政府数据开放，协同城市规划与智慧城市规划，尽量保障规划数据的收集、利用和安全；另一方面也要积极探索第三方商业模式，鼓励搭建更多数据开放平台，推动知识传播，汇聚创新源泉。谷歌近日免费开放的数据集搜索引擎DatasetSearch，就是个不错的平台。
2.善用各种工具
网络上有很多人工智能的工具资源和学习社群，可以公开或小范围分享交流，学习使用CA模型、CAS建模工具和ML 算法，以及各种文本、音频、图像智能模块，也包括无人机和传统数据的创新利用。人工智能技术进步很快，各种“黑科技”令人眼花缭乱，需要辨别和选取潜在的优质股。例如，利用人工智能辅助基础数据获取，实现自动比对和过程评估；利用人工智能研究城市垂直空间生长；借助机器视觉量化街景照片，研究城市变迁等。
3.拥抱人机交互
虚拟现实 + 城市规划，一方面融合实时的感知、分析、判断与决策，方便方案呈现和审查修正，有益于市民深入了解和提前感受规划，优化规划流程和提高规划质量；另一方面也是人工智能的上佳训练场，如NVIDIA的Holodeck模拟器。人机交互不只是让机器自动工作，还包括实现自我学习、沉浸式对话、众包、协作、价值判断与预测力，真正成为规划师的好帮手。至于埃隆·马斯克近日计划开发的脑机接口，更是赋予规划师无限的想象空间。
4.自下而上控制
规划的一致性常常体现在关键指标的可追溯与不可篡改方面，而区块链技术可以成为实现高效监管的透明利器。除此之外，区块链还能用于提升基础设施的配置与使用效率；串联各类闲置资源，实现利用最大化；优化商品分配与消费方式；结合VR、IOT技术，构建人、机、物融合的数字生态和智力内核，激励人类群体智能的组织、涌现和学习，与机器智能相互赋能增效。
5.走向云端设计
推动规划从单机 ( 服务器 ) 走上云平台，逐步实现分布式规划、云上协同和智能规划。“多规合一”平台与规划编制同步开展，无疑是开拓了前路。现在的规划编制已经很难单依靠一个城市 ( 地区 ) 的数据来完成，比较和系统分析全国甚至全球性的数据变得极有必要。这样做也有利于营造标准统一、跨平台分享的数据友好生态，方便相关专业人才和人工智能的在线协作与智力共享，实现更加充分和深入的公众参与，科学调整规划的全过程。
（六）再造规划流程
不可否认，互联网企业正把城市当做人类发明的最大智能硬件，纷纷利用人工智能对其进行研究。阿里 ET 城市大脑在云端以仿真数据模型验证城市蓝图；谷歌Sidewalk Labs开展智能社区建设，搭建传感器和数字管理平台；讯飞城市超脑力图打通城市规划、建设和运行过程中的知识体系及数据闭环。Alphabet更是坚信Google Urbanism能终结规划，用无处不在的持续数据流取代规则，用人工智能实现更高效的城市管理，并通过传感器、网络和算法来保障管理过程公开透明 。
无独有偶，Nicolas Douay的新著作也认为，数字技术可被视为公共政策的转折点，进化的数据不仅改变了传统的规划方法，还影响和改变着城市规划师的职业及地位，并提出人工智能改变城市规划的四种最可能的典型(表1)。
注：美国在每年的6月1日和2日举行公民黑客日活动，届时将有很多政府机构对外开放数据，方便外界开发有助于社会发展的技术，目的是增强政府透明度和公民参与度。
表1：Nicolas Douay：数字时代城市规划的四种类型
四种典型规划的形成，取决于当地利益相关者的关系和社会政治背景。第一种算法型城市规划，通过大数据、算法处理和智能网格来实现智能城市，借助人工智能赋予规划新的活力；第二种资本型城市规划，城市通过互联网巨头或共享经济企业的发展呈现“超级化”，最终挑战和绕过传统的城市规划场景；第三种自由型城市规划，体现为公民使用数据的特征，公民质疑城市规划的制度实践，提出更好的沟通形式以凝聚集体智慧；第四种开源型城市规划，先确定合法利用数据的机构，通过该机构来引导和实现城市发展，同时保障更加有效的公众参与。
事实上，资本型城市规划正在现实中“上映”，越来越多的ICT企业正通过人工智能来学习如何使用城市，包括IBM Watson、NVIDIA Metropolis、VIMOC Redwood City、Microsoft的City Next和Rain Watch。而Nicolas Douay 更认同开源型城市规划，并将其作为主导推荐范式，强调其中的公众参与不仅是简单的公众讨论和针对总图的投票，而应是大规模的开放式在线设计。对此，中国业界也呼吁规划师要从“全社会的设计者”真正转变为“有限平台的搭建者”。
四、机遇、挑战与不确定性
历史总是隐藏着诸多巧合，1956年是人工智能的诞生元年，也是中国城市规划发展的大事纪年。这一年，首部城市规划的重要规章《城市规划编制暂行办法》颁布，城市规划学术委员会成立，城市规划专业被列入教育部招生目录。然而，中国规划行业使用计算机较晚，直至 1981 年才由天津规划院率先引入，但此后伴随规划设计院所和信息中心的不断成立，规划行业接受和拥抱新技术的态度更开放，此次拥抱新一代人工智能，由同济大学引领风潮，推动规划迈入人工智能时代。
搭上新一代人工智能的顺风车，城市规划的转型发展得以面对三大机遇：一是在眼下实现计算智能 — 从精确需求到模糊应对，赋能规划行业数据驱动。规划领域应用人工智能不必马上“另起炉灶”，可先基于现有基础实现重混(Remixing) [9] ，摒弃单一决定论，转向从宏观趋势推导可能，初步建立科学性。二是近期提升感知智能 — 从抽样到全样用户思维，丢掉套路回归智力服务。借助人工智能，提高洞察和适应市场能力，重拾为人民服务的行业价值，充实规划的理论与方法。三是未来要走向认知智能 — 从因果到智能关联驱动，再造规划的流程和逻辑。人工智能具备一定能力后，将促使传统行业发生颠覆式变革。
机遇自然伴随挑战，人工智能的系统架构庞杂(图6)，大多不是规划行业擅长和能够涉足的。单论算法，神经网络是当前发展重心，对于规划行业还很陌生。此外，深度学习的成本异常昂贵，需要巨量的训练数据和计算能力，如百度训练人脸识别用了2亿幅照片；谷歌实现猫的识别用了1 000万个视频和1.6万台计算机，显然属于用“大数据”完成“小任务”的范式。而身处城市这个复杂巨系统，在解决整体问题时可能要一直尝试用“小数据”来解决“大任务”。当然，“大”和“小”是相对的，而且是对互联网巨头而言的，规划行业的大数据运用目前基本停留在单 PC 机 / 工作站的计算能力输出阶段，想要独立完成愈加任重而道远。这将非常考验人工智能的持久适应性和规划师的手动调试能力，可能很长时期里规划师都得异常艰难地尝试利用有限数据来“人机连动”地解决“无限”任务。
图6：人工智能的系统架构
资料来源：作者根据公开资料综合整理绘制
除了数据获取、数据共享和数据安全等问题，去技能化和算法黑箱也是很多规划师担忧的问题。其实后面两者具有不确定性，短期无法确认其利弊。伴随技术进步和社会分工的细化，去技能化其实一直在发生，并未引发大规模的失业。很多人担心的被机器替代而导致失业的事件并非一定会大概率发生，而不学习上进导致被同行赶超和被市场淘汰的概率更大。此外，人工智能正在向强人工智能迈进，人类只在判断力、道德准则和创造力等方面领先，或许不断学习和借助机器智能才能走得更远。诸如正在努力突破认知智能的“讯飞超脑”，拥有和人脑同样数量级的庞大神经元，或能成为人类以外的强力思考者，为人类开辟一条理解世界的新路，使人机协同更有意义。由此，人类能否理解算法黑箱其实不重要，系统有效和安全可控就行。
凡事有利有弊，但皆事在人为，这就要求人们既要有远见又要会巧干，断不可驻足不前。人工智能预示了智能的无限可能，或能在很大程度上还原世界和直达愿望，实现全生命周期的自适应规划。人工智能还在进化，规划行业也力量有限，未来发展更需统筹推进、量力而行、趋利避害和善借外力。可喜的是，很多规划院 ( 所 ) 陆续设立新的创新部门，尝试建设公众参与平台、可视化平台和大数据平台，与互联网企业成立联合实验室，一切都在朝着好的方向发展。
本文来自：姜鹏，曹琳，倪砼．新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望[J]．规划师，2018(11)：5-12．
图片来自：国匠城配图，摄图网授权
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