名家观点 | 李栋：大数据与城市规划

导读

与其他行业爆炸式的渗透速度相比，城市规划管理中信息化、数据化的转型趋势相对缓慢，但随着城市变得越来越复杂，城市发展面临的挑战不断增加，近年越来越多的学术研究与行业应用表明，城市管理者对数据化的重视程度与日俱增，智慧城市的发展目标正逐步由理念口号向实践工作转变。

李栋

清华同衡规划设计研究院 

技术创新中心 常务副主任

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大数据如何采集？

很多的城市新问题，其实也是早期规划时思考不到位，然后工程设计不够完善的结果。怎么解决这些问题？

除了思想和模式上的变化之外，大数据和信息化，这些新的信息、知识和数据，能不能帮助规划师，包括政府去对城市做一个更加良好的规划和管理？大数据在城市规划中的应用前景。

城市体检的方式，当这个城市身体不够健康的时候需要去治疗它，或者是改进它。所以如何去给城市做一个体检，而且这个体检是定期的，去发现城市里现阶段最大的问题是什么，然后用什么样的措施去解决它。

信息数据的分类，粗略可以分成下图列的，传统数据和新型数据。传统数据主要是政府部门采集的各种信息，像统计局每年都会发布一些指标，人口有多少人、GDP有多少，税收有多少等等。但是城市现在真的非常复杂，光靠政府部门采集的这些信息，想把城市改进，还是不够的。所以要借助新的数据来源，就是这张图里面右侧的部分，互联网的数据和物联网的数据。把这些信息采集在一起，和政府的信息放在一起，一块去研究城市发展的情况。我们把这种手段称为用大数据给城市做一次次的体检。

传统数据和现代数据

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采集的数据如何用于城市规划中？

先举一个人口密度的例子。城市的活力，城市发展的好坏，和人口密度是息息相关的。西安落户，这种抢人的政策。这就是这个城市希望当地的人口的数量更加多，然后知识水平、知识技能更加的提高，来给这个城市发展做贡献。那么西安的新增加居民是从哪儿来的呢？使用大数据去分析，全国各城市间人口活动关系，上面这张是中国地图。里面每根连线，就是一个人从一个城市迁徙到了另外一个城市。

再举人口大数据的应用，很多的数据，包括政府的数据，也包括互联网的数据。这样可以通过这种联系和流动来知道城市和城市之间，到底哪些城市是在吸引新来居民，哪些城市是在流失当地的居民。当然这个原因有很多种，我们可以进一步分析。了解人口活动和增减的变化，对于当地的城市发展来说其实是非常关键的。一个比较具体的例子，就是使用人口大数据去帮城市发展进行一个评价去看他的发展的状态。

01    居住与工作人口

对比北京市两个年份区域里面的人口，红色地方表示人比较多的地方，绿色的地方是表示人比较少的地方。然后左边那两张图，是这个居住的人口，右边的那张图是工作的人口。可见整个区域12个月前后，人口分布是在不断变化的。

02     CBD的白天与晚上

把朝阳区分成很多不同的区块，或者不同的小单元来看人口活动的曲线。图上紫色的这块CBD区域里面，工作日活动的人口是远远比节假日活动的人口要多的，所以，越南CBD白天留给上班的人，晚上留给周围的居民，这是非常有道理的。通过这些数据去识别这个城市里每个地方不同的特点，根据它的特点，采取相应的改进的措施来帮助这个地方提高它的品质提高它的活力，提高居民生活的幸福感。

03    通勤人口的流动

通勤网络的变化

通勤就是你从家到你上班的地方，大部分时间都是这么走的。通过数据分析，发现望京旁边的一个街道，人口也跟着增加了。原来很多在望京上班的人，居住的地方没有选在望京，而是旁边街道，可能考虑各种交通、房价设施等等方面的原因。所以这种联系也是在做城市发展和规划时，非常关心的点，都是可以通过数据采集进行挖掘。

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大数据的城市体检单

先讲一个上海15M生活圈例子，从小区出来后走15分钟，就能获得你所需要的各种设施，商业、购物、休闲、医疗和体育等等。所以小区周围15分钟画个圈，评估里面设施的数量水平，数量多的这儿生活比较方便。在这个图里面，右上角部分颜色深的地方，就是周围设施多，大家住在那儿会比较舒服，因为周边医院学校设施各种都有。颜色浅的地方，条件稍微差一点，所以这样的评价，跟每个老百姓都是息息相关的。

上海15分钟生活圈

01    公园的案例

对北京市公园进行了一些评价，上边这张图是到公园里面人的数量，通过大家的手机信息或者互联网信息得到。下边这张图是出行时间图，颜色深的地方，花的时间越少，可达性高。颜色浅的地方，可能要花更长的时间，完全没涂颜色的标了好多圈的地方，走很久很久可能才到一个公园，我们把这两张图结合在一起，就能够知道在这个区域里面，它周围覆盖的范围是多大，可以通过大数据的方式，能够做一个更加精准的评估。

公园步行时间范围

02     医院的案例

医院的规划能否更科学，我家门口能不能有一个水平很高的医院？一定投入的条件下，让更多的人能够享受到更好的医疗服务？我们需要数据的方法去解决这个数学问题。画红圈的地方是医院的设施配制不是很足的地方。发现这些问题在哪儿，有一些优化的方案，是在这儿修一些小医院就能满足周围条件，还是要修一个很大的医院，让更多的人到这个地方来享受服务？所以这里面其实有很多数据和这个模型的问题，这都是大数据能够帮助城市进行管理的一些具体体现。

朝阳区32个二、三级医院评估

03    综合的检测和评估案例

北京通州要建一个副中心，新城新区的建设可能会带来一些大家之前没有想到的一些问题，那怎么办？一方面要把方案做得更加科学合理，另一方面还希望了解建设中每一天的状况是怎么样的。所以，我们可以更多的借助大数据，对整个通州的人口、交通、产业，包括住房各种设施配套的情况，每个月进行一次综合的评估，去了解现在的状态，跟五年以后十年以后发展的目标是不是在一个方向上。如果存在问题，是什么方面的问题，我们通过什么样的手段去解决？实现这个目标，是比较复杂的事，从数据分析的角度，就需要收集方方面面的数据，把这些数据汇总成一个非常庞大的表格，右边的这张表格看起来比较枯燥一点，但是比较有价值含量。

北京通州的大数据统计

04    上海的动态试验

在上海整个城市，那么大的面积，我们想了解整个城市发展的水平到底是好是坏，回应刚才提的题目，怎么样给一个城市做一个综合的全面的体检。左边小图是把整个上海分成好几千个小块。将来甚至分成好几万个甚至更多的小单元，每一个小单元里都是有具体的楼或者具体的设施商店，各种的学校都可能分布在不同的小块里。然后每一个小块都有它的位置。在每个小块上，去叠加很多数据，相当于做了一个非常复杂的体检指标表。

大家去医院做血常规的时候，有一张化验结果单，它说你红细胞高了低了，白细胞高了低了。咱们给城市做体检也是一样的，但是现在很难画出一条平均线说哪些城市目前就是偏快偏慢或者偏好偏坏，我们更多的是对它进行一个系统的监测，让它自己跟自己比较。我们的城市真的是越来越大，我们必须对这种很复杂的很大的系统有一个更加实时的监测，更加实时的一种反馈，并且依照这种反馈来做出一些更加科学的改进的措施。

上海的城市“体检表”

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城市论坛部分

          我们刚才一直在说智慧城市，这个衡量标准又是什么样的，戴宗老师？

Q:

                    我们经常去CBD的人会觉得，那已经是一个非常好的一个社区了，为什么还要再浪费精力去改它呢？

刘岱宗：城市之间会有竞争的，并不是一个城市永远它代表先进的经济。典型的例子就是今天墨尔本已经超过了悉尼，成为整个澳洲经济最繁荣的地区，排在第一的地区，而且在生态环境排名上也都比悉尼更高，原因就是那个10年发展计划产生了非常重要的作用。

北京回龙观的地铁口

Q:

             回龙观是北京最大的一个职住比低的地方，每天早晨坐地铁，排队要排到外面好几十米去，可能五六辆地铁都挤不上一个。杨涛老师，您怎么样看待？这个问题出现了，已经都这样了，你解决得了吗？

杨滔：我是觉得任何时候都可以去解决，因为对于规划这个行业来说，实际上说穿了是一个预测的行业。对于回龙观来说，它实际上是以前做的大社区的一种方式，实际上是适应90年代那种做法，就是当时在土地经济驱动的过程中间，以及同时对北京人口有效的疏散以及接纳外来人口的这个过程中，但是在这个过程之中，在那个时代做的决策，随着时间的发展它会发生变化。因此我想说，规划这个行业它实际上是在做一个预判，做一个预测，同时它也是一个动态的。

 城市规划设计鸟瞰图

Q:

            城市规划它是一个有前瞻性的工作，那现在出现了这么多问题，可否认为在之前的这一系列的预判，其实有一些地方是有误的？ 

李栋：对，这个属于自我批评，批评和自我批评相结合。但是我并不认为早期的规划师的水平不够，并不是这样的。主要原因其实是整个社会的结构在变，或者大家的价值观，说白了就是到底是一个什么好的城市，这个观点是在变的。其实整个社会发展已经超过了预估，那就做一些合理的修订，这个是一个必然的过程。我的理解，这种更改其实反映了大家需求的一个升级，大家希望一个更好的生活。

Q:

              我们刚才一直在说智慧城市，这个衡量标准又是什么样的，戴宗老师？

刘岱宗：在这儿我要吐个槽了。去年德勤发了一个报告，专门分析全球的智慧城市。大体上我看了一个表格，我挺惊讶的，全球把自己叫智慧城市的城市一共差不多660多个，不到700个，然后它把各个国家分布放了一下，然后中国是500。我觉得并不是我们城市真的比欧洲40开外的，美国70开外的城市更智慧，而是我们降低了对智慧的标准。

科技是中性的

Q:

           智慧是双刃剑，比如说我们今天讨论的大数据，这儿数据都是我们自身的，对吧？如果不小心泄露，或者是有一些方面的问题的话，它是否会造成更大的一个损失。

李栋：我完全同意你这个观点。其实我们可以分两个角度来看这个事情，就是技术是中性的，技术本身是没有对和错的，但是关键看怎么去使用它。只有通过法律，然后制度，通过这种方式来预防对技术或者数据的一种滥用。这方面其实包括中国，包括欧盟都进展的非常快，很多方面的法律，对信息使用的法律都会越来越严格，在一个非常科学、非常规则的体系下去给所有的人提供最好的服务，信息的服务。这个过程我相信会很快地实现。

本文来源：清华同衡规划播报

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资料来源：清华同衡规划播报   

整理、排版 ：张敏

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审核人：任宇飞  王冠  党少华

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