期刊精粹 | 城市形态认知与设计的思维比较和联动【2022.6期】
【摘要】打通形态认知与设计的思维逻辑，对建立科学的知识框架具有基础性意义。本文以城市形态学和城市设计两个领域的知识体系建构逻辑为切入点，总结两者之间可供比较的共性特征;在此基础上，从模式认知、模式操作、联系现实三个方面出发，分别阐释形态认知与形态设计在思维逻辑上的差异；并从专业协同、历时演变和层级转换三个角度，分别提出具有贯通性的思维路径。该路径初步建立了城市形态学理论与设计实践的联动式结合，尝试为城市设计与其他学科的交流和互动提供稳固且科学的基础。
形态认知与形态设计分别是城市形态学与城市设计的核心工作，它们在城镇化进程中相互影响并演进。城市形态学方法为城市设计提供知识前提，城市设计为城市形态学提供实践问题和素材。尽管因为具有相同的关注对象而时常被联系起来，但是由于学科背景和工作目标不同，两者在知识体系的建构上仍然存在一定的间隙，相互协作存在阻碍。此外，城市形态学时常被否定，认为无法直接指导实践;城市设计也时常被质疑，认为缺乏实证研究。这些矛盾和误解实际上是由思维方式的不同所致。比较两个领域知识体系的建构逻辑，有助于理解共识和分歧的内在成因，对融通知识体系和建立科学思维具有基础性意义。
1 城市形态学与城市设计的知识体系建构逻辑
1.1 城市形态学
相较城市形态学，城市设计的理论体系更加复杂多样。在价值、技术和管理的多维推动下，城市设计工作的发展也逐渐多元化，范式不断变革，作用和任务已经远远超出“形态设计”的范畴。总的来看，传统、现代主义、绿色和系统四种城市设计范式的更迭，目前已成为一种基本共识。在传统城市设计中，建筑学意义上的有序美学是最重要的价值取向，西特、卡伦(和芦原义信等学者在塑造城市空间艺术和美学效果方面发挥了重要作用。现代主义城市设计除关注美学价值外更关注经济和技术，最有代表性的是早期的柯布西耶、培根，以及后期更关注人文体验的林奇、罗等。绿色城市设计力图在现代城市规划体系中贯彻整体优先和生态优先的准则，关注城市的可持续性和韧性，例如霍华德、佩里等致力于改善社区环境品质，麦克哈格则力图在更大尺度上创造一个人工环境与自然环境和谐共存的、可持续发展的城市环境。在系统城市设计中，城市的价值体现在社会、人文、历史、工程等诸多系统的平衡与共进中，数字技术被广泛应用，以系统认知深层和复杂的城市形态作用机制并作出科学预测，这类城市设计最早可以追溯到亚历山大、马丁和马奇，希利尔和巴蒂也被认为是这一方面的代表性人物，近年来王建国所倡导的人机互动的数字化城市设计也是此类典型。
城市形态学与城市设计的知识建构逻辑存在一定的共性（表1）。第一，两者都是从某一前提设定开始。城市形态学将认识世界的方式作为假设前提，而城市设计将反对或建立某种价值观念作为前提。第二，模式认知（pattern recognition）是两个领域必不可少的工作。它是对复杂知识的抽象工作，通过某种学术视角的抓取和过滤，最终整合成便于理解和交流的图示和语言。第三，两个领域均涉及模式操作，这是处于抽象状态下的工作，可以捕捉历史演进中的内在规律，判断和干预未来发展趋势。第四，联系现实是由抽象回归具象的工作，社会、经济、文化等一系列现实问题将得到综合考量，为理论研究赋予现实意义，这也是两个领域的最终目的。
对于城市形态认知与设计在模式认知、模式操作、联系现实三个方面的差异，下文将展开详细论述和比较。
2 城市形态认知的一般途径和特征
2.1 模式认知：客观物质视角
模式认知是认识世界与发展知识的重要手段，识别、比较和明确发生于不同时间和地点的相似模式是城市形态认知的主要目标之一。英国历史地理学派的认知模式像一个“七巧板”玩具，不同时期形态特征的形态区域如同一个个不同形状、颜色的面板，严丝合缝地拼接于平面用地上。由于地理学一般从相对宏观的视角出发，街道、地块和建筑仅作为微观的识别依据，因此形态区域是该方法要最终捕捉的对象。如果将形态区域看作一种“面域”图形，那么它们相互组合的逻辑关系就可以视作“面域结构”（图1）。过程类型学派对城市形态的认知建立在多个“局部—整体”关系相关联的层级逻辑基础之上，关注焦点不限于一个层级。与历史地理学派的面域结构不同，过程类型学派更注重人们的行为活动方式，“面”内部还包含“实”与“虚”的空间对比，因此用“模块”来形容该学派所认知的“面”更加贴切，即带有一定质感、可以自由组装，逻辑关系是模块结构与层级结构的结合（图2）。组构学派寻求对聚落空间结构的理解，认为全局结构是通过局部过程产生的，其概念和分析方法几乎完全集中在虚空结构——聚落之间的街道空间上，关注对象是人们赖以活动的公共空间网络，并用“线”抽象要素之间的拓扑关系(图3)。空间分析学派基于数学思维，通过数据模型理解城市。但模型的建立与模拟并不是为了提供准确的描述或预测，而是从此过程中剥离出最根本的要素，从而揭示城市发展的机制。其中，数据信息落位于用地平面上的“面”与“点”，但是其图示逻辑具有多种类型，除了稳定的面域结构，还有簇群（aggregatecluster）、矩阵（matrix）和分形（fractal）等具有动态性和模糊性的逻辑类型（图4）。可以看出，不同理论体系对世界的认知假设不同，因而呈现出的城市认知模式的差异也较大（图5）。但是，城市形态学理论在认知形态的视角上有一个明确的共性——客观提取形态因素，排斥非形态因素的影响。换言之，城市形态学者在介入形态研究之初是不掺杂任何主观价值导向的，仅关注形态存在的客观物质状态。
横向比较不同地域之间的形态以区分明确特征是形态认知中较为常见的手段，如怀特汉德等运用历史地理学方法对中西方城市形态的比较，以及马歇尔对不同城市街道的构型模式比较。同一地域纵向的时间比较也是形态的重要认知维度（图6）。在横向纵向比较的基础上，形态学家还识别了循环模式，并以此发展了演变的理论。他们通过对同一地点在不同历史时期的形态进行抽象概括，寻找隐藏在变化过程中的内在机制和规律，并以演变的视角分析建成形态。各学派根据各自的研究背景和目的构建了不同的概念和方法，例如：历史地理学派的“地块循环”和“边缘带”概念是动态视角下对城市微观与宏观结构的认识，前者指从产权内剩余空地被不断填充开始，到地块内建筑被整体清理再重新开发这一过程，后者指伴随城市发展衰落期形成的连续开阔地（以绿地为主，住宅与路网稀少）（图7）。再如：过程类型学派的卡吉尼亚和马费伊将佛罗伦萨某一地区的形态发展分为三个阶段，即建筑沿单线街道的自由生长时期；建筑结合逐渐网络化的街道进一步巩固和生长阶段；在有力的规划干预下，城市肌理趋于完整并步入成熟期（图8）。
建立物质形态与非形态要素的关联是城市形态学方法的主要任务之一。形态学者认为，从物质形态中观察到的模式和变化规律都有错综复杂的原因，往往与历史事实、土地利用、人口转移、经济和文化运动以及政治背景有关。这些相关性引导我们理解为什么物质形态在特定地区发生变化；反过来，物质城市是一个可以被读取和解释的数据库，帮助我们理解历史或者获取其他手段无法观察到的信息。因此，为了使经验观察与其他因素和条件形成有效关联，形态学者认为了解并掌握非形态要素必不可少。早期康泽恩、卡吉尼亚、怀特汉德、穆东等学者从建成形态的角度解释了不同社会背景的特征及其变迁。近年来，技术尤其是计算机技术的发展，极大地提高了关联分析的效率——GIS平台为非物质因素的数据提取和管理带来了便利，推动了关联性分析；近年涌现的PlaceSyntax、sDNA、UNA等工具实现了人口、地价、政策、环境、安全等社会属性与街道网络的关联分析；网络大数据（POI、Panoramio等）和手机信令数据被广泛运用在人群活动的量化分析上，为建立物质空间与行为规律的关联性解析提供了基础；机器学习、虚拟现实、生理传感器、眼动追踪等技术的运用将人的感知进行了科学的量化描述，替代了传统市民问卷和专家打分法；物理环境的模拟与实测技术的发展，实现了城市空间对声、光、气温、风等因素的影响作用分析。城市形态学方法在每一阶段的发展和进化，都将形态认知结果与非形态因素进行关联性解析，通过相互解释和印证验证新方法的有效性，达到推动理论发展的目的。
随着价值观念的转变，城市设计模式认知的关注重点也发生着变化。传统城市设计关注街道、广场以及重要建筑之间的空间与比例关系，例如西特对城市广场的解读，卡伦通过图像拼贴描述城市案例。现代主义城市设计强调经济性和效率，从柯布西耶的“光明城市”和培根的费城规划中不难看出，现代化路网、功能分区和城市天际线是该类设计模式认知中的重点。而无论是霍华德的田园城市还是佩里的邻里单元模型，都普遍关注绿化系统如何提高居住品质，因此公园、林荫道、入户花园等在社区中的分配成为绿色城市设计的认知重点；麦克哈格则在更大尺度上探讨了建设斑块与自然格局之间的关系，其认知重点是城市建设区的选址、城市边界的过渡、自然与人工绿化的连续（图9）。系统化城市设计的模式认知不再依托具象的形式，而是从形而上的维度出发，认知系统内要素的关系、系统之间的相互关系以及系统之间的层级关系等（图10）。例如：亚历山大开创性地运用计算机学中的“集合”概念描述城市形态要素之间的包含关系，阐明了老城的半网络形结构与新城的树形结构的本质区别，并在其著作《城市设计新理论》（A New Theory of Urban Design）中再次强调了整体与个体之间的系统性关联;王建国从多维系统认知城市，通过数字技术对各个系统进行叠加进而全面认知城市，为未来判断提供支撑。
城市设计作为一种人为的、对城市形态演进进行的专业干预和实践活动，在现有模式基础上的重组与创新是一项重要工作。培根将节点的“连接”作为塑造城市结构的重要手段；卡伦通过图像的“剪辑”展开城市空间序列组织；罗的巴黎城市拼贴图通过“图—底”关系表达了对城市的理解与预期，两种肌理模式的“拼贴”形成了以往所不具有的城市形态；佩里的邻里单元试图将传统模式与现代模式进行重新“组装”，在效率与品质之间寻求一种平衡；麦克哈格通过要素“层叠”的逻辑解读了华盛顿的规划是如何融入自然环境中的。其实，无论是“拼贴”“剪辑”“组装”还是“层叠”，都是一种由“形”到“形”的模式重组过程（图11）。
在数字技术主导的系统化城市设计中，模式的重组与创新则是“形—量—形”的过程（图12）。具体来说，机器首先通过建成形态的大数据学习，快速准确地为设计对象找寻到相似样本并赋予数值，进而导出形态。例如在笔者参与的南京紫东核心区城市设计项目中，通过ArcGIS中对各系统的决策数据进行了叠加计算，而后利用City Engine软件为计算结果赋予了相应的形态类型，及时形象地展示了各系统权衡和综合判断结果。此外，Generative Components、SSSP、Cplan和Citymaker等软件为形态分析、评价和设计等不同环节的相互联动提供了技术支撑。除专门软件外，具有开放性和可编辑性的编程平台在整合使用多种工具时也发挥了重要作用，例如利用grasshopper整合空间句法、空间矩阵等形态分析工具和Ladybug& Honeybee、Envi-Met等物理环境分析工具，已成为一种普遍采用的手段。
城市设计作为一门实践性学科，从理论走向形态设计操作是一条必然路径。早期的城市设计理论以推导出设计方法和原则为目的。西特、芦原义信、卡伦和培根等学者开始从经验操作的角度指出城市设计的关键手法；罗的理论更加思辨，提出城市形态应该具有纪念性街道（有力的线性组织元素）、稳定源（具有几何性的焦点，如重要的城市广场）、延绵不绝的定式段落（重复使用的设计要素形成的稳定空间，如柱廊）、壮丽的公共台地（可以俯瞰感受整个城市的空间）和混沌而聚合的建筑群（位于几个城市领域的交叠处，边界模糊的巨构建筑）五个拼贴元素；佩里的邻里单元模式对规模、边界、开放空间、设施用地、商店和内部道路系统提出了与规划设计衔接的原则，并发展出适用于郊区住宅、工业区和公寓住宅等地区的模式类型;林奇提出如何在城市设计过程中使用道路、边界、区域、节点和标志物等城市意向五要素，以及通过何种技巧使形态认知结果更加贴近人的实际感受。
形态设计意图的落实离不开相关政策的支撑和管控方法的匹配。当前，城市设计已成为融入城市公共政策中“连续决策的过程”。为确保城市空间形态的建成品质，城市设计师参与土地开发、拆改补偿、消防等政策研究已成为必然趋势，尤其是涉及站城一体化开发、历史街区再生等问题时。另外，管控方法的研究是保证城市形态精确化落实的基础，它通过形态规则与关键指标的控制来实现。其中，传统方法包括容积率、建筑高度、贴现率、开敞度等指标;在智慧城市兴起的今天，CIM和“数字孪生城市”等概念将进一步保证精细化管理，分析、设计、管理、展示和维护等环节也将具有更强的可视性和操作性。
在地理学、经济学、交通、城市设计、生态、市政等多专业参与的城市设计工作中，笔者认为有且只有城市设计专业有能力在各系统价值的权衡与取舍中整合出综合性的成果。如图13所示，“主线”城市设计专业除了需要利用城市形态学方法展开“形态认知”，还要吸纳“支线”专业的“专题研究”内容，在此基础上进行各方平衡和综合判断，并加入创造性思维展开“形态设计”，为各专业的“专项规划或设计”提出方向，最终汇成综合性成果。因此，需要在研究和设计阶段建立互动机制，保证城市设计的主导作用及其与“支线”专业的协作。
为了强化城市设计专业的科学性和稳固性，笔者尝试构建了“认知—设计”联动的过程思维图解（图14）。一般状态下，形态认知过程（由a1、a2、b1构成）包括从历史文献和图纸中挖掘历史环境信息，通过形态学方法对每个阶段进行模式提取（a1），将现状环境的模式提取作为历史演变过程中的阶段性终点（a2），通过对一系列模式类型的对比揭示形态发展的内在逻辑和规律（b1）几个主要阶段。而形态设计的一般过程（由a2、b2和c构成）是将现状模式的提取作为起始点，通过设计师的创造性工作发展出未来模式（b2），最终指向理想的未来城市环境（c）。如果将形态认知与形态设计的环节全过程打通，那么将形成一个动态的过程机制，b1过程中所发现的内在规律可以为b2的创造性思维提供更加理性和全面的依据，未来环境的形成将更符合历史发展的方向。由此，在“历史—现在—未来”的全时段视角下，设计研判的准确性和科学性将大幅提升。
在中国现行的实践体系中，形态设计的落实需要经历总体城市设计、地段城市设计、地块城市设计和建筑设计等一系列阶段，是一个由整体向局部逐级控制与落实的过程。在这一过程中，随着工作尺度不断缩小，观察形态的分辨率逐步由抽象转向具体。相比之下，形态认知则是一个从局部向整体推演的过程，通过抽象概括复杂建成形态，捕捉形态形成和演变的规律。可以说，形态认知与形态设计其实是相逆的思维过程。
为更好地表述和理解形态认知与形态设计的关系，笔者建立了一个全尺度的、互动的思维逻辑图解（图15）。该图解有两个坐标方向，垂直方向代表“整体”与“局部”的层级关系，即基于城市形态学与城市设计的知识，不同层级的要素都能达到相应的位置；水平方向代表形态认知与形态设计两种工作范畴。可以看出，形态认知的思维逻辑呈现“自下而上”的特征，而形态设计的思维逻辑则是“自上而下”的。要实现形态认知与设计的思维的层级转换，需理解两点重要原则：一是形态设计必须源于形态认知；二是思维活动不仅限于同一层级之内。具体说来，面对某一层级的设计实践时，应该从同一层级的形态认知工作开始，将认知上升到更高层级，从而把握更整体的结构和趋势，进而从整体指导该层级的形态设计。在图示中，呈现出一系列“倒U型”的过程。值得注意的是，在实际的项目中，设计任务往往具有丰富的层次性，思维模式在两个或三个甚至更多的层级中反复转换将成为必然。
城市设计的内涵和价值正朝向多元化发展，在这一过程中，形态设计的“本体”地位往往因为“缺乏科学依据”而式微。城市形态学作为一门专注于形态认知的实证性学科，具有较为稳定的理论与技术框架，可以为形态设计提供极大的支撑作用。吸纳城市形态学的相关知识，建立一个从形态认知到设计的科学框架，可为未来多学科的交流与互动提供稳定的基础。
如今，数字化工具提高了城市研究和实践工作的工作效率，但“黑箱式”的操作拉大了使用者与原理之间的距离，许多量化分析工作因为没有被充分理解而无法得到推广。此外，由于缺乏具体问题牵引，科研领域所研发的技术工具会因为过于复杂抽象而难以被实践者理解与使用，甚至会因为“过度量化”而沦为一种“数字游戏”。在规范、制度等现实问题的制约下，实践领域往往会局限于惯性思维而缺乏对模式认知与创新的深入思考，难以发展出具有前瞻性的技术工具。以辩证的视角看待数字技术所取得的成果，将有助于两个学科知识体系的健康发展。UPI
面向精细化的尺度选择——城市形态微观要素界定中的非定值缓冲法