创言计划 | 杨俊宴：数字化城市设计七问
引言：数字化城市设计为城市规划学科提供了令人振奋的机遇，也向城市设计的理论建构与实践应用提出了新的命题。一方面，数字技术的发展必将导致传统的城市设计在理论、方法、内容等各方面发生变化，使之成为适应信息时代需要的“数字化城市设计”，城市设计将如何发展？规划师在城市设计实践中的角色会发生如何的变化？另一方面，城市设计在接受数字化技术全面介入的过程中，数据和信息如何为数字化城市设计的实现提供必要的技术支持？这些问题都需要我们扎根于城市发展的实践问题，探讨城市设计的发展目标。
现场图
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首先，我想谈一下城市设计的数字化转型。当前中国正在经历城市化的浪潮，然而城市建设也存在一些隐患，比如环境破坏、文化失真、品质低下和管理薄弱等，这就导致了有些城市设计作品在业内广受好评，而实际建成的效果却被人诟病。
所以我们经常反思，当我们一腔热情地投入设计，产出的作品也自认为品质很高，为什么实际的建成效果却不好呢？
我觉得这个现象也反映了中国城镇化面临的转型问题。深圳用了40年的时间，从一个小渔村一下子膨胀为超大城市，在快速生长过程中，确实会有很多品质方面的问题，这些问题也是我们城市设计需要重点突破和解决的。可以说，深圳问题也是中国城市设计的一个缩影。
我认为通过大数据、人工智能等相关核心技术的应用，对城市的发展，尤其在城市设计方面，是能起到一个底托作用的。我一直认为数字技术不是替代设计师的，这也是我一直以来强调的观点，它应该是一个底托，用于提升作品的设计底限。
数字化城市设计汇聚了两大国家战略：新型城镇化转型和数字中国建设合并在一起，就是我们要说的。当前国家正在推行国土空间规划，也同样面临空间品质问题。
2017年，王建国院士提出了新一代城市设计范型，他认为数字化城市设计正在成为城镇化发展的核心手段之一。那么，如何将数字技术的研究，推广到各大设计院，让它成为一种即时即用的工具呢？这就是我们近年在讨论探索的。
我们结合了许多设计师的城市设计实践，总结出一些相关的问题，希望能在这里跟大家一起探讨与思考。
第一个问题，当前的城市设计如何应对日益复杂的多学科需求？我在90年代做城市设计，最大尺度可能不超过10公顷，面临的问题也都比较明确。现在的城市都是几十上百平方公里，加上问题的复杂性，需要多学科的介入。
传统的设计大多是手工绘制，进行讨论和修改后，由主创设计师完成最终方案。这种方法不适用于当前的一些项目中，在应对庞大的多学科问题时，我认为数字技术能够帮助我们打通不同学科之间的壁垒。
城市设计的内涵丰富、价值多元，学科交叉特点非常显著，由于不同学科之间的表达方式及语境不同，即使做同一份设计，也可能融合不到一起。但数字技术能够很好地解决这样的问题，有了它以后，可以跟很多学科进行无缝衔接，形成学术共同体。
我们有一个滨湖城市设计的案例，这个项目是我们跟水环境专业团队一起合作的。我们采用了MIKE21模型，对水域进行了大量的测点计算，形成水动力和水文模型，并利用这个模型为基础进行周边的城市设计，强调水脉的打通。最后我们形成的方案，在当年国际竞赛中优胜中标。
第二个问题，我觉得也挺有意思，就是当设计团队在面临一个比较大的案子时，如何快速准确地认知设计对象？
有一个比较经典的案例，是我们前年做的某城市总体城市设计。当年我们第一次到当地开会时，甲方以为我们是去现场调研的，没想到我们已经带了100多页的文本，现场分析、专题研究和整体设计也有了雏形。其实是我们提前利用了大数据，完成了这个地区的调研、认知、判断和分析。我们来到现场，一方面是展示初步的设计成果，另一方面是验证调研结果，调整偏差，这样做效率会快很多。
东南大学建筑学院有一项传统，自1983年起，坚持每五年进行一次南京新街口地区的城市量化调研，坚持了将近40年。在这样的背景下，我带领团队在过去16年的时间里，做了全国大量城市的三维定量调研工作，慢慢的拓展到亚洲国家，比如首尔、东京等。同时，我们研发数字技术，对城市进行了更精准的建模，像上海这种全域体量的建模，仅需4小时就能完成，如果换成人工调研建模，大概要一年的时间。
所以数字化城市设计能把所有的工作从传统的线性维度，变成很有趣的非线性模式，尤其在项目前期，它的效率会有非常大的提升。
说回前面的那个总体城市设计项目，它有一千多平方公里的尺度，也有很复杂的城市设计要素，相信任何一个人或者团队，很难真实地去感知全域。这个时候，运用数字技术，就会大大提高工作质量。
我们针对它做了240个左右的全球城市对比和案例分析，再进一步抽象化，最终形成对于海湾型城市的4种原型。
这个方案利用数字技术，加上我们团队自身的城市设计能力，得到了甲方的认可，顺利完成了项目。
第三个问题是，当设计师遇到一个复杂的城市用地时，应该怎么建构城市空间内核，抓住空间结构和片区发展规律呢？
我们传统的做法是，给每个片区详细做一个差不多有一整面墙大小的草图，直到现这依然是一个极好的手段。但我同时也在思考，能否有其他更好的办法提升我们设计的科学性？这也就是我今天提到的数字技术。
在设计师动笔之前，使用数字技术，能够对这个地区的形态规律有一个较为精准的判断。如果没有这个判断，相当于是拍脑袋做设计，对于现场没有真实深入和长期的了解，很容易出问题。
第四个问题也很有趣。设计师做的都是静态的建筑空间营建，我们能不能摆脱这种见物不见人的问题，在设计的前期，深入洞察城市人群的潮汐规律？
当前，人们在现代都市中经常进行高速的迁移，比如地铁等高频穿梭，甚至能在不同城市间做到当天来回。这种高节奏的迁移，对城市设计提出了更高的要求。我们在设计时，要真正了解即将营建的未来空间，了解这里的社会构成、人群分布等。这样在设计时才能做到有的放矢。城市设计就像是做舞台设计，你只有对台上的演员表演走位都很熟悉了，才能将舞台设计得更加优秀。
人群是有潮汐变化的，我们之前做过一个学校的案子，利用了LBS技术，将师生在校园内的活动进行了反演调研，以此为根据做校园的规划和设计，最后的效果无论是甲方还是师生，都很满意。
相信未来我们在做深圳的城市设计与规划，甚至是重点枢纽的建筑设计时，这些数据分析的人群运行方式都能对设计师起到很好的帮助作用。
同样地，我们可以通过多源大数据的形式，对城市风貌进行详细的感知和分析。比如我们建立了一个人工智能的模型，能够形成一个网页端的模式，通过建立人工智能的卷积神经系统和该模型，然后基于决策树的形式来对街景进行更精准而详细的分解。
这里有一个案例，是登封市的城市设计。当时我们遇到的问题是，作为一座山城，从城市里走到少林寺，有的时候能看见少室山、太室山，有的时候却看不见。说得专业一点，这是一个观山眺望体系的建构问题，那我们是怎么解析这个问题的呢？
我们做的第一件工作是把所有街道的街景全部采集起来，通过人工智能的系统对它进行分析。对于能够看到山的片区，我们都做了详细的分析，于是我们发现了登封市“三横两纵”的城市观山通廊，最后形成我们希望达到的城市设计和更新的目标。后来我们用这套模型给甲方汇报，对方也非常满意，觉得我们是在用一种科学的方法来解决城市发展问题，根据数字模型。
现在登封还一直用这样的模式，对城市里面所有的廊道和高层建筑进行精细的布局和管控。我觉得这是一个典型的利用数字技术，对城市风貌的提升起作用的案例。
第六个问题是，城市设计如何精准映射城市运行的内在规律？城市内在如何运行，产业业态如何分布，功能如何置换，物理环境的品质怎么样得到提升？这些内在事物我们称之为隐性大数据，相关的内容也是我们这些年的工作重点。
我们做过某城市总体城市设计，在方案刚开始的第一天，我们就采集了全市大概27种类型的业态数据。
这种类型的数据模型展现了污染物的扩散，解析了热岛效应的消减，影响了噪声环境的分布等。为什么会说一个人到了某个环境里会觉得很舒服？其实是受到了环境中风声热湿等物理环境的影响。
所以我想通过数字技术，把城市设计中户外环境的品质真正地提升起来。因此，我们提出了一套高层建筑布局的要求，形成三维设计的模式。除了以往说的做一个很优美的建筑群外，我们还想提高物理环境品质，让人愿意在户外驻足停留。
第七个问题也是我们今天重点想跟大家交流的，如何实现设计项目的落地实施？
可以看看上海陆家嘴，从1990年的国际竞赛开始，到现在30年的时间，最初方案的规划布局模式跟现状建设是迥然不同的。我们在设计时，如何保证我们精彩的设计方案，跟最后真实的城市三维空间建设不脱离？
我们知道，规划管理有一套自己的语言，城市设计有一套自己的语言，这两者之间的脱离如何弥合？
同时我们看到，在规划局、建设局发出来的用地设计要点中，精妙的设计变成了容积率、限高、退让以及绿地率等粗糙的管理指标，这种粗糙的指标如何能够精准的反映原有的精细化城市设计呢？我觉得城市设计成果被降维了，所以用降维的模式来进行管理，肯定是不能让城市设计作品能够真正落地的。
在落地过程中，能不能用数字技术来更好地辅助我们解决这个问题呢？
我曾写过几篇文章，专门讨论此事：如果我们能够建立起一种数字化，甚至是半智能的平台，对于优秀作品的落地实施是能够起到关键性作用的。
曾经有一个案子，需要某地规划局建设处管理项目用地的审批，一个地块涉及了27个规划，相当于要翻阅27个文本，精准地找到各个规划设计对应这个地块的要求，而且有些时候这些要求还自相矛盾。这样就无法对这块地提出全面而精准的用地设计要点了。这也是我们的设计最终很难转化落地的原因之一。
城市设计管理的难点 ©东南大学
我们在做设计时会发现，每一块用地承载的规则是不一样的，甚至包括地下空间的开发，地面的人流、视廊控制要求等等。地块的规则容量和精细程度也不一样，有了数字化管理平台，在真实的总师项目管理中，我觉得能够起到一个全流程的底托作用。
下面我简单举几个场景给大家说明。
第一个场景是规划要点的智能生成。我们传统的生成模式是，翻阅一大堆的相关规划文本，从里面找出可能需要的内容，再凝聚起来写出一个规划要点，但容易出现遗漏。而在这个系统里，我们只要点击一块地，这个平台就出现了所有的规划要求。系统里包含了大约20多个相关的城市设计要求，还有三十多个其他规划的要求，比如慢行体系规划、控规、地下空间规划、绿地规划、公交系统规划等等。所有的规划要求已经全部汇总在一起了，点击任何一块地，要点就直接生成了，这样效率确实能大大提高。
第二个场景是建筑方案的精细审查。我们以往的报批流程就是根据规划局和建委的要求，拿着文本去报批。但这种报批是人工审图，很容易出现挂一漏万，或者跟周围地块不协调的情况。
而我们通过数字化报建体系生成的是一个数字模型，我们可以直接在系统中看到它违反了城市规划的哪些要求。规划科的同志在审批项目时，他能够得到一个直接的反馈结果，且在这个基础上进行人为的一些修改，减少了重复性的工作，那么审批效率也会提高。
第三个场景是多方案的智能比选。以往的做法是几位专家拿着文本进行对比，但在智能平台里，可以进行分屏对比，产生可评估的对比模型。比如说贴线率，色彩统一度，连接界面的比例，模型之间的高低关系等，在模型里面看得清清楚楚，哪个专项有什么问题，评审专家一下子就能够看出来方案的优劣程度。
这就像老中医看病，以往的方法是望闻问切，现在的老中医在给你看病之前，已经得到了一系列的体检报告，对你的情况有所了解，在这样的基础上进行问诊，会更加高效和科学。
我举一个案例，案例城市的一个高层建筑设计。它建在市政府对面的轴线南端，这里有一个隐含的点，是要考虑到海岛海岸的视点。
第一轮方案出来时，光看建筑方案本身好像没什么问题，是一个双塔楼。但在智能平台里审查时，问题就出现了。有的地方完全符合了控规的要求，但是并不符合城市设计的要求，方案出现了视廊受阻、天际线紊乱、风貌混杂、公共空间遗失、建筑形态失衡等潜在问题。
于是开发商又进行了第二轮报建。在这次的系统审查中，我们发现它违反了刚性的条款，比如退线不足、高度超限，以及弹性的风貌不协调等要求。方案再次被打回。
第三轮审查中，违反的内容变得更少了，但还是有一些问题。比如说未设置底层商业建筑，缺乏活力，建筑风貌未与周边地块衔接等。到了第四轮审查，才终于通过。
这个就是报建案例的四轮报批审查全过程，我们看到这些报建方案在原有的控规指标控制下是完全符合的，但在城市设计的精准管控中，效果却很不一样，高品质的城市设计实施需要以精细化的管控为基础。
总结起来，城市多维的大数据模式，可以归纳为4个维度，就是动静显隐。即动态维度，静态维度，显性维度和隐性维度。
如果把它归纳为这样4个维度的话，确实能够提高城市设计的工作效率，能够从全过程对设计工作进行支持，对现状能够做到更好的洞察，对于未来能够做到更好的预测。这就是我们对于城市复合空间的设想。多源大数据的交叉耦合分析，能够避免单一数据产生的偏向性，而更加全面、科学地理解城市内在发展规律。
统筹│陶虓
文案│郭安娜
影像│孔辰承
编辑│郭安娜
杨俊宴东南大学建筑学院教授、东南大学智慧城市研究院副院长，国际城市与区域规划学会（ISOCARP）城市设计中心主任，国际建成环境学会（ISBE）理事，中国建筑学会高层建筑与人居环境学术委员会副主任，中国城市科学研究会城市更新专业委员会副主任，住建部城市设计专业委员会委员。中国首届科学探索奖获得者，《Frontiers of Architectural Research》期刊编委，《Urban Studies》、《城市规划》、《中国园林》等杂志特约审稿专家。研究重点为数字化城市设计。
近年来持续将多源大数据研究应用于城市设计实践，主持6项国家自然科学基金（含1项重点项目）,主持《大连市总体城市设计》、《杭州南站地区城市设计》等30余项重大规划设计项目，在《城市规划》、《建筑学报》等海内外学术会议发表论文二百余篇，出版学术著作12部，获得美国、欧盟和中国发明专利授权44项,主持和合作完成的项目课题先后获奖52项。获得国际城市规划学会（ISOCARP）卓越设计金奖，全国优秀规划设计一等奖（2项），住建部华夏科技一等奖和教育部科技进步一等奖等。
创言计划创言计划是由MENG建筑创作院主办，archrace及粒子普拉斯ParticlePlus共同协办的学术交流活动，每期活动邀请不同的建筑师进行分享，旨在提供一个积极、开放的交流平台。我们期待有更多从业者加入到交流中来，一起为今日建筑发掘更多可能。