【Open Access】数据增强设计框架下的智慧规划研究展望
【文章编号】1002-1329 (2019)08-0034-07
张恩嘉 (1994-),女,清华大学建筑学院博士研究生。
第四次工业革命背景下,全世界各领域都关注着新兴技术的影响。在理论方面,“数字城市(Digital City)”、“智慧城市(Smart City)”、“数字孪生(Digital Twin)”等概念不断涌现。利用物联网、云计算等新一代信息技术改变政府、企业和人们相互交往的方式,对各种需求做出快速、智能的响应,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务,改善市民生活质量[1]的较为统一的智慧城市理念逐渐形成。反映物理空间特征且与物理空间实时互动的数字孪生系统也不断得到各界的重视[2]。在实践方面,德国“工业4.0”、美国“工业互联网”、“中国制造2025”、 新加坡“智慧国家2025”、韩国“U-City计划”等口号推动着各国智能制造的发展。随着技术的不断发展和深入应用,新兴技术对城市和社会的影响也得到重视。日本“社会5.0”强调人与提升生活品质的机器人和人工智能(AI)共生,为用户复杂多样的细分需求提供定制服务。习近平在十九大报告中提出的“智慧社会”强调人们生产生活方式智能化的变革将深入社会各个领域。这些理念都体现了以人为本视角的智慧社会活动是智慧城市的主要特征。
从城市规划与设计视角,新兴技术对城市生活和城市空间都产生着深远影响。例如电梯的出现使高层建筑成为了可能,延展了人们的居住垂直空间;汽车的普及使路网成为城市的骨架,拓展了人们的出行范围。第四次工业革命作用下,无人驾驶、智能物流、无人机、虚拟实境等颠覆性技术,共享经济、个性化定制等理念对人们的生产生活方式产生着巨大影响,城市功能组织及形态也将产生新的变革。传统城市空间如居住空间、办公空间、商业空间、公共空间面临着转型,与此同时,新的空间组织形式也在逐渐形成。如何认识新兴技术对城市生活和城市空间的影响,如何将其应用于城市规划与设计中,是智慧城市所面临的重大难题之一。
2.1 数据增强设计概念、流程及特点
数据增强设计是由龙瀛和沈尧于2015年提出的面向未来的基于数据驱动的城市规划与设计方法论。它以定量城市分析为驱动,通过数据分析、建模、预测等手段,为规划设计的全过程提供调研、分析、方案设计、评价、追踪等支持工具,以数据实证提高设计的科学性,并激发规划设计人员的创造力[3]。数据增强设计的核心体现在两个层面:其一,充分获取和分析城市物质空间和社会空间的数据,以支持对当下城市的全面认知;其二,充分认识数据背后的城市生活,厘清城市空间组织、运行方式及人们生活方式发生的变化,关注新兴技术对城市生活与城市空间的影响。数据增强设计相比于定量城市研究而言,更强调面向未来的规划设计干预,因此不局限于对城市生活和城市空间的刻画,还强调数据在城市规划设计及评估方面的重要作用。
2.2 数据增强设计的三种应用形式
数据增强设计在城市规划与设计中的应用主要体现在存量型规划、增量型规划及创造型规划三方面(图1)。针对存量型城市规划,数据增强设计通过利用多种方法,从多重角度对建成环境及人群行为的新数据进行分析,识别多尺度、多类型的城市空间与人群活动,从而发现场地问题、挖掘场地特征,最后通过植入传感器采集市民大数据,搭建公众参与平台,实现规划设计的实时监督。针对增量型城市规划,数据增强设计通过选择案例城市、量化城市空间要素、识别优秀基因、归纳空间模式、最后应用于场地设计,从而实现场地的案例借鉴。针对创造型城市规划,数据增强设计通过拥抱先进前沿技术,注重智能化基础设施的应用,关注空间组织形式的变化,从而创造出符合未来技术趋势的居住、工作、交通及游憩空间。
▲ 图1 | 数据增强设计的三种应用形式
Fig.1 | Three application types of DAD
数据增强设计框架下的智慧规划在充分获取建成环境及人群行为活动数据的基础上,通过多类型数据驱动模型及方法的应用,实现规划对象即城市空间要素的智能化、规划流程的科学化及规划成果的多元化(图2)。从城市空间要素角度,城市空间内将布置更多的传感设备、交互设施等,通过智能管理系统的运营,实现数字孪生系统的构建,物理实体和虚拟模型之间的数据和信息得以交互。从规划流程角度,智慧规划充分结合数据增强设计的流程,实现数据对城市现状的深入刻画的同时,构建城市案例借鉴基因库,辅助规划设计方案的形成,并通过参与性的决策,完成规划设计的成果。规划实施后通过实时数据的采集和分析,结合相关规范及标准,实现对规划设计的实时评估。从规划成果角度,智慧规划将充分拥抱现有的技术手段,实现规划成果的数字化和动态化表达,并结合虚拟现实(VR,Virtual Reality)、增强现实(AR,Augmented Reality)等技术手段,实现规划成果的混合实境表达,提高公众参与的便捷度。智慧规划不是简单的规划信息化、标准化和规范化,除了数据基础设施的完善,还有方法论上的探索,更核心的是认识论上的转变。
▲ 图2 | 数据增强设计框架下的智慧规划流程
数据增强设计框架下的智慧规划有3个核心性工作:完善数据来源,强化城市感知;认知城市生活与空间的特征及变化;推动基于新数据与新方法的规划设计响应。本文将围绕智慧规划的3个核心工作展开,结合笔者的研究基础和对城市空间与日常生活的观察,提出涉及数据、研究及设计相关的5点未来研究展望,以期为广大规划设计学界和业界人员抛砖引玉
随着城市的快速发展,对城市系统的实时感知成为智慧城市的重要关注内容。5G时代的到来更是为万物互联、数字孪生等提供了信息传输与运算基础。只有认识真实的城市生活和城市空间特征,才能发掘城市真实的需求,从而有针对性地开展规划设计工作,实现提高人们生活质量的目标。由大数据及开放数据共同构成的新数据环境为城市认知提供了新的数据源。然而,各类新数据之间的融合性较少,数据的有偏性问题逐渐凸显,数据精度在支持设计方面还存在差距[5]。传统的统计数据等实效性较弱,无法真实刻画城市的实时动态。信息通讯技术(ICT,Information and Communication Technologies)设施作为智慧城市的基础(3个层次:感知层、网络层和应用层)具有数据收集的重要作用,是实现动态控制和智慧服务的前提。因此,致力于支持环境和人群行为活动监测的ICT基础设施亟需被列为城市规划设计的专项规划,进而成为规划设计学科参与智慧城市建设的抓手,最终强化对城市系统的感知,成为智慧规划的基础。
3.2 完善城市ICT基础设施建设的框架及流程
完善城市ICT基础设施的建设即完善城市信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)的底层构建。城市信息物理系统作为一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统,通过3C(Computer、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务[6]。城市信息物理系统是数据孪生系统构建和实现的手段。在其基础上,根据规划设计干预程度可将ICT设施监测对象划分为三大类(图3):生态环境(自然环境)弱干预、人类行为(个体及群体行为)中干预、建成环境(人工环境)强干预。对于生态环境而言,ICT设施主要监测地表环境要素如水、阳光、大气、土壤、生物、岩石等,实现实时数据反馈和异常监测与预警,是环境监测的智慧化。对于人类行为而言,ICT设施监测交通轨迹与出行,强调基于空间的流量监测和基于人的轨迹刻画,监测人群行为活动如工作、居住、休闲、出行等活动类型及活动的分布,此外还监测城市的空间活力,强调基于空间的流量和基于人群的互动和心情。对于建成环境而言,ICT设施主要监测地表建成环境,如建筑物与构筑物(点)、交通设施(线)及绿地及开放空间(面)三类要素,主要监测湿热环境、空间品质、声环境及光环境等;此外,ICT设施在现有支撑系统(即城市市政设施)的基础上,结合给水、排水、供电、通信等工程,实现实时数据的反馈和异常监测与预警。
▲ 图3 | ICT基础设施建设框架
Fig.3 | The framework of ICT infrastructures construction
4.1 认识新时代下人的感知、需求及行为的变化
4.2 借助新技术和新方法展开深入的环境行为研究
随着信息通讯技术与传感器技术的深入发展,多样的新城市数据为开展深入的环境行为研究提供了新的数据源和新机遇[8]。一方面,新数据环境为认识人群活动特征提供了新的方法和视角,兼具大规模分析和精细化尺度的分析可能。另一方面,基于实验的新工具的应用有利于研究人们感知、需求及行为的变化[9]。因此,规划设计者应重视新时代下的环境行为学研究,观察人们居住、工作、交通、游憩的习惯变化。目前新数据支持环境行为研究有两方面的数据来源:一是基于空间的数据采集,通过在人群活动的空间进行传感器和定位设施的布置,采集活动于该空间内人的数据,如红外线测距仪、WI-FI探针、监控视频、GPS定位单车、超声波传感器等;二是基于实验的数据采集,通过给实验者穿戴内置传感器的设施进行实验者行为观察及记录,如眼动仪、智能手表、耳戴式设备、智能手环、智能鞋、穿戴式相机等(图4)。研究及设计者可以通过对这两类数据源的挖掘,对人行为与空间环境互动的关系进行更深入的刻画,从而探索新时代下人的空间使用需求和行为特征变化。
▲ 图4 | 环境行为研究两类新数据源
Fig.4 | Two new types of data sources for environmental behavior research
5.1 关注城市空间的转型方式
随着人们生活方式的转变,城市空间也将产生相应的变革(图5)。传统的城市空间正在转型,居住空间更加多元化、共享化,办公空间更加生活化、共享化,商业空间更加体验化、连锁化、场景化、自助化和娱乐化,公共空间更加小型化、私密化、自然化、互动化。相对应的,新的城市空间形式逐渐形成,随着通信技术的发展和外卖等行业的出现,城市功能组织逐渐碎片化、分布化和混合化,无人驾驶的发展也将带来交通空间的重新组织。这些新的变化趋势已经初步显现,规划设计人员只有关注城市空间的转型,才能做出符合未来技术发展趋势的规划设计方案。
▲ 图5 | 城市空间的转型趋势
Fig.5 | Trends in the transformation of urban space
5.2 研究城市空间转型的三大内容
对城市空间的转型研究主要关注三大内容:城市边界及形态、土地利用与功能、城市空间要素。宏观层面,关注新兴技术对城市边界、城市群发展、城市中心体系结构等产生的影响,城市间更加聚集还是更加分布、城市多中心如何发展和组织、城市空间形态是否随之改变等问题都值得探讨。中观层面,城市功能不断细分,城市功能组织更加混合,传统的相似业态聚集效应发生改变,综合式、混合式、集中式的业态组织形式逐渐形成。城市土地利用调整策略、城市功能的细分类别、城市功能的组合方式等研究将拓展规划设计的思路和视角。微观层面,城市空间要素如建筑、公共空间、道路设施等地表场所要素及各类基础设施和公共服务设施也将因为需求的转变而更加智能化,结合新兴技术的空间要素组织和各类设施布置也是规划设计者应当关注的内容。
新数据环境的形成为传统规划设计提供了新的分析和研究支撑。利用新兴多元数据结合数字化设计手段的规划设计方法也逐渐形成。新数据新方法应用于城市总体规划、城市交通与道路系统规划、生态与环境规划、城市设计、遗产保护与城市复兴、住区规划等相关研究成为当前的学术研究及实践动向[10-13]。但目前的研究应用主要集中于现状调查和分析,而面向未来的新城市模型的开发与验证、规划实施评估等方面的研究及实践较少。因此,近期应完善数据增强设计在传统规划设计中的应用方式,拓展其在规划设计整体流程中的应用范围,与传统规划设计流程相结合,形成较为规范的方法和流程。
随着信息时代的到来,城市信息物理系统使数字孪生成为可能,5G的发展更是加速数字孪生的实现。数字孪生在结合实时数据与数字模型的基础上,使管理人员在实体系统运行的同时能在数字系统中提前预演、控制、管理及验证,从而实现动态化的调整与管理[14]。数字孪生模型在传统城市模型的基础上实现了动态化、实时性地预测和实施反馈,有利于提高城市的管理效率。因此推动数字孪生模型的研究与应用,增强实体城市与数字系统的耦合,实现数字化的规划实施及管理是应对未来城市的规划设计管理的途径。
6.3 重视线上线下活动与城市实体空间的研究与设计响应
7.1 加强人本尺度城市形态测度
当前国家政策对城市规划设计与管理工作的重视度不断提高,“多规合一”的国家空间规划体系初步建立。然而,目前中国城市规划设计仍然存在精细度不足的问题。因此人本尺度的城市研究与设计呼应国家新型城镇化呼吁的以人为本的城镇化。新数据环境和新技术方法为测度过去难以测度的精细要素从而更深入认知人本尺度城市形态提供了可能。人本尺度城市形态要素如街道界面、建筑立面、公园和绿化等的位置、尺寸、功能、密度、多样性和品质等内容都有待进一步测度和研究[16]。这些定量研究既可以验证传统城市设计理论的适用性,又可挖掘更多的城市形态规律及特征,进一步拓展传统城市设计理论。
7.2 深入城市形态效应评估
当前通过量化分析技术认识城市的研究相对较多,但很少有研究聚焦于城市规划与设计效应评估。怎样的城市才是一个好的城市?城市运行最适宜的开发强度、功能组织、城市形态是怎样的?不同地区是否有不同的最优解?这一系列问题都有待解答。城市规划与设计的效应评估体现在经济、社会和生态等不同维度。传统的城市效应评估与城市空间与形态较为分离,评估结果不能直接应用于规划设计导则中。大数据与开放数据为大规模精细化的研究提供了基础,使城市形态指标与其效应指标得以对应,对于二者关系的识别将更加完善城市理论或发展新的城市设计与发展理论,为更精细化的城市设计导则提供研究实证。
7.3 提高以人为本的公共空间模拟与优化
1 巫细波,杨再高.智慧城市理念与未来城市发展[J].城市发展研究,2010,17(11):56-60,40.
3 龙瀛,沈尧. 数据增强设计——新数据环境下的规划设计回应与改变[J]. 上海城市规划,2015(2):81-87.
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5 本刊编辑部.“大数据热背后的冷思考”学术笔谈会[J]. 城市规划学刊,2015(3):1-8.
Editorial Department of Urban Planning Forum. “Cold Thinking Behind the Big Data Boom” Academic Writing Seminar[J]. Urban Planning Forum,2015 (3): 1-8.
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7 龙瀛. (新)城市科学:利用新数据、新方法和新技术研究“新”城市[J]. 景观设计学,2019,7(2):8-21.
8 叶宇. 新城市科学背景下的城市设计新可能[J]. 西部人居环境学刊,2019,34(1): 13-21.
9 张昭希,龙瀛. 穿戴式相机在研究个体行为与建成环境关系中的应用[J]. 景观设计学,2019,7(2):22-37.
10 张小平,闫凤英.新数据环境下天津宜居城市规划总体框架研究[J].城市与区域规划研究,2018,10(3):104-120.
11 王建国.基于人机互动的数字化城市设计——城市设计第四代范型刍议[J].国际城市规划,2018,33(1):1-6.
12 王德,顾家焕,晏龙旭.上海都市区边界划分——基于手机信令数据的探索[J].地理学报,2018,73(10):1896-1909.
13 秦萧,甄峰. 论多源大数据与城市总体规划编制问题[J]. 城市与区域规划究,2017,9(4):136-155.
14 周瑜,刘春成. 雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新[J]. 城市发展研究,2018,25(10):60-67.
15 曼纽尔·卡斯特. 网络社会的崛起[M]. 夏铸九,等,译. 北京:社会科学文献出版社,2006.
16 龙瀛,叶宇. 人本尺度城市形态:测度、效应评估及规划设计响应[J]. 南方建筑,2016(5):41-47.
LONG Ying,YE Yu. Human-Scale Urban Form: Measurements,Performances,and Urban Planning & Design Interventions[J]. South Architecture,2016 (5):41-47.
* 封面图源自 Pexels,作者Philipp Birmes
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