2018开年大赛 | 城垣杯模型大赛专家采访【党安荣】：20年亲历新技术，我眼中的大数据、规划模型、人工智能

本期导读

2018年2月，国内影响力最大的规划决策支持模型设计大赛：第二届“城垣杯•规划决策支持模型设计大赛”正式拉开帷幕。大赛吸引了来自国内外的数百名实力战将，并将邀请业内重磅评审嘉宾，上演一场绝对刺激的模型大战。本期，大赛组委会邀请官方合作媒体【城市数据派www.udparty.com】对第一届及第二届大赛的专家评委党安荣教授进行了专访。作为城乡规划新技术领域的大咖，党安荣教授和我们聊聊对于第二届“城垣杯•规划决策支持模型设计大赛”的期待、对参赛者的建议以及对城乡规划新技术的过去、当下及未来的看法，聊聊他眼中的大数据、人工智能、规划决策支持模型等最前沿的技术。

专访党安荣教授，聊聊：

地图学与地理信息系统专业背景出身的他，后来是如何转到城市规划专业方向上的？

究竟什么是“城乡规划新技术”？

城乡规划新技术的发展走过了怎样的历程？

什么是数字城市规划？它的未来发展趋势是什么？

对于第一届“城垣杯•规划决策支持模型设计大赛”，有哪些印象深刻的作品？

对于第二届“城垣杯•规划决策支持模型设计大赛”参赛者，有什么样的建议？

如何理解规划决策支持模型？它的作用是什么？

人工智能时代，规划师的核心竞争力究竟是什么？

未来规划决策支持模型的机遇与挑战有哪些？

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20年亲历城乡规划新技术发展，党教授如何解答这些问题？更多精彩观点，尽在完整版视频

城乡规划新技术大咖

党安荣

清华大学建筑学院教授，博士研究生导师

清华大学人居环境信息实验室主任

清华大学国家文物局重点科研基地主任

中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会副主任委员

主持与参加完成多项国家级科研项目，如国家自然科学基金项目“面向数字城市规划的空间信息技术集成应用模式研究”、国家863项目“国家空间信息处理平台基础技术研究”与国家科技支撑项目“基于3S和4D的城市规划设计集成技术研究”等，近年来致力于智慧城市与智慧景区规划研究。国内外发表学术论文150多篇，出版专著与教材5部。曾获得“中国城市规划新技术应用推广先进工作者、住建部华夏科技一等奖和二等奖、北京市优秀村镇规划设计一等奖、中国风景园林学会规划设计一等奖、地球观察科学家奖、高校GIS十大创新人物奖、清华大学教学成果奖、清华大学优秀教材奖、清华大学良师益友称号”等。

专访党安荣

完整版视频

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精彩剧透

城乡规划新技术发展历程

派姐：从1988年起您就开始从事新技术相关的工作，到现在也有30年了，从您30年工作以及教学的丰富经验来看，城乡规划新技术经历了哪些发展阶段？

党安荣：真正把新技术方法开展起来用在城乡规划这个领域，是在我1997年进了清华之后，跟吴良镛先生读博士后。从1997年、1999年开始到现在20年，是真正从事新技术方法在城乡规划管理领域当中的应用。正好去年住建部的信息中心，委托我主编一本阶段性总结的专著，叫做《城乡规划的信息化发展》，书中把这些技术的应用划分成四个阶段。

第一阶段是在上世纪80年代到90年代，这个阶段是我们引进国外的技术方法，是起步的阶段。第二个阶段叫基础应用阶段，是90年代到00年。第三个阶段是新世纪以来，从2000年到2010年前后，叫深化应用阶段。第四个阶段是从2010年以来的差不多近十年左右的时间，叫做整合协同阶段。整合协同有一些代表性的国家级项目或者是工程，比如说多规合一。之所以把这个阶段叫做整合协同的阶段，就是要协同运用多种技术方法，协同处理多种类型的规划问题。

如何理解“城乡规划新技术”？

派姐：目前流行的大数据、人工智能等，这些新技术也被规划师学习，逐步的融入到规划工作中，规划很多的新技术其实是来自其他领域的。您是怎么理解“城乡规划新技术”这个概念？如何判断某个技术是可以囊括在城乡规划新技术的范畴中？   

党安荣：城乡规划领域是一个应用领域，它本身并不见得产生很多的新技术方法，但是确实需要相关的技术方法来做支撑。比如说遥感、地理信息系统、虚拟现实等，都是城乡规划的一些技术方法，或者说叫新技术方法。

随着技术本身的发展与进步，比如说大数据、人工智能等逐渐的探索成熟，城乡规划就希望把这些技术方法引用过来。引用过来干什么呢？其实是要解决城乡规划自身的问题，什么样的问题呢？做城乡规划管理工作的话，首先要明确城乡发展所处的阶段，那也就是对发展的现状要进行评估，评估当然就离不开数据，那么光有数据还不够，还需要有一些方法、模型等来做分析。这样才能够真正认识城市处于什么样的阶段，或者存在什么样的问题，这是规划管理的出发点。

在这个基础之上，要根据未来发展的需求或者目标，来确定在未来若干年的发展路径，这个发展路径其实是解决规划方案。那很多人以为说规划就是一张蓝图，其实不仅仅是一个面向未来的静态的蓝图，它也是一个动态的发展的过程。那怎么样确定这样一个未来的静态蓝图，以及动态的发展过程呢？需要有数据的支撑，需要有技术方法的支撑来做分析。

所以无论是大数据还是人工智能，或者以前的3S技术，它都是结合城乡规划本身的需求，然后开展相关的定量的研究，为城乡规划提供科学的依据。

城垣杯模型大赛的重大意义

派姐：刚刚您提到一个概念“模型”，这个概念最近也比较热门，在去年2017年的时候由新技术委员会跟北京市城市规划设计研究院主办了【第一届城垣杯规划决策这次模型设计大赛】，您是作为评委参加这个比赛。今年也开始了第二届比赛，您能不能用最浅显的语言给大家讲讲什么是规划决策支持模型？

党安荣：整个城乡规划工作过程中，需要各种各样的模型来做相关数据的分析。比如在总规工作阶段，首先要预测城市的人口，那么根据规划的目标期，比如目标期是2035年，那就首先要预测2035年的人口是多少，根据这个人口来确定用地的规模，然后确定用地的性质、空间分布、功能布局等。

言下之义，就是在这个过程当中，我们需要用到一些模型，来开展相关数据的分析，那涉及到比如说人口的模型预测，用地的模型预测等等。所有这些预测的工作，都离不开模型。所以在规划过程当中，确实是少不了各种各样的模型。

那为什么要叫做规划决策支持模型呢？城市规划的工作不是一个简单的计算过程，因为它涉及到了相对静态的，比如说自然的环境、资源等等，还有动态的人口、社会、经济各方面。更何况还要涉及到文化的传承或者说传统文化的保护等。

所以它实际上是一种多目标的决策，或者说多系统的决策、多要素的决策。那么在这个规划方案制定的过程当中，很难想象说，用一个模型或者用一套模型，然后计算之后生成一个方案。

但是，我们确实需要借助于分析的模型，提供很多的定量支撑。基于这个定量的支撑，再结合规划师以及城市管理者等，共同协商或者讨论确定未来的规划方案应该是什么。从这个意义来讲，所有的分析模型以及分析模型的结果，其实是为最后规划方案的决定提供一种支撑，或者说叫决策支撑。于是就说这相关的模型是一种规划决策支撑模型。

如何创新规划决策支持模型？

派姐：目前正是【第二届城垣杯规划决策这次模型设计大赛】的成果提交阶段，做为两届大赛的专家评委，您对这一届的参赛者能不能给到一些建议？

党安荣：第一届大赛无论是组织者还是参赛者，都是一种摸索的过程。但是第二届就可以参考第一届，或者以第一届为基础应该有所发展，应该能够看到相关的进步。那刚才讲到第一届无论是有关城市用地的以及空间扩张的这方面模型的研究，还是有关街道品质测度模型的研究，大家都觉得做的非常的好，体现在比如说它用了多种集成的办法，或者说对于规划本身的理解等。

就是说它体现出两个重要的方面。一个是要对技术，对模型本身的深化应用，第二个方面来讲，就是需要跟城乡规划的专业问题结合。

第二届参赛的选手，在提交作品或者在提交作品之前的有关研究工作开展的过程当中，首先也得紧紧把握住这两点，不能就技术来论技术，或者叫唯技术论。那么一定要把最好的、最新的技术或者是有关模型技术研究的成果，跟城乡规划本身的专业问题和需求有机地结合在一起，这是一个大前提，或者是基础点。有了这个基本点之后，才能够会取得更好的成果，才会脱颖而出。

派姐：您期待在第二届大赛中看到什么样的或者具有什么特点的模型呢？

党安荣：我觉得需要对这个大的时代背景有所了解，一个就是技术本身在不断的发展，比如说大数据，大数据听起来好像就是数据而已，其实是一种大数据技术的发展。如果有了各种各样的或者叫多源的大数据，怎么处理这些数据，就需要有相关的模型来做支撑。

所以第一个要创新的就是怎样能够集成多源的大数据，构建相关的大模型，在既有模型基础之上，给它做发展，这是一个发展的方向。

第二点是什么呢？大家也注意到最近人工智能的一些发展。那人工智能并不是说高不可及，其实它就是针对一些专业的问题，然后让它的决策支持更加的数据化或者智能化。我们也期待有新的作品能够在模型构建数据处理的流程方法上，体现出自对化或者智能化这种人工智能的特色。

期待的第三个方面，是希望这些成果能够相对的成熟，真正能够在以后的比如说智慧城市规划的平台里作为一个集成的模块。所以我想大家能不能在研究的基础之上，真正把它转化成一种可应用的模块，或者是软件，或软件平台上的一种插件，这样就可以有更多的人来应用这相关的成果。

下一个十年是城市规划人工智能的十年吗？

派姐：2017年世界人工智能城市规划联盟成立了，并且还发布了《世界城市规划人工智能宣言》。很多人会说下一个十年是人工智能的十年，您认为下一个十年会是城市规划人工智能的十年吗？

党安荣：人类社会新技术进步与发展，近年来的最有代表性的成果，就是人工智能的发展。那人工智能的发展及其应用，已经远远超出了人们的想象或者说预期。从围棋界的AlphaGo，然后到后来新的围棋智能产品的诞生，让人们觉得未来确实有必要期待人工智能有更好的发展与应用。

在城乡规划这个领域当中，也是期待人工智能可以给城乡规划带来更多的发展与变化，或者说能够促进城乡规划更好的发展，满足经济社会发展的需求，或者说城乡治理的需求。

在国内的城乡规划新技术发展的领域来讲，从2017到2018，我们把新技术专业委员会有关的学术活动主题，大多也确定跟人工智能的发展与应用相关。比如说去年在东莞的城市规划学会的年会当中，新技术委员会有一个专场，主题就是人工智能跟城市规划的结合。我们特别邀请了吴志强院士给我们来做主旨报告。吴志强院士的主旨报告介绍了他所领导的团队开展的有关城乡规划的人工智能的研究成果。

他们怎么研究的呢？他们利用建筑、遥感、地理信息系统，以及模式识别等技术手段，把全球那么大概大于5万人口的一系列的城镇、城市做识别，并做了动态变化的研究。在这些研究基础之上，提出了“城市树”的概念。

那另外一个案例，就是国家发改委委托我们在清华成立了清华大学中国新型城镇化研究院。这个研究院要支撑研究中国新型城镇化发展的策略，发展的具体技术路径等等。为了做这方面的工作，专门构建了一个新型城镇化大数据中心。这个大数据中心，前期我们相关的这些专业以及技术人员，收集了比如说三大城市群，包括比如说京津冀、长三角、珠三角的相关的大数据。在这些数据的基础之上，做了很多集成的分析，这些分析给我们展示出来的就是不同的城市群有不同的发展模式。那么这些模式，可能又能够为未来的其他的城市群的发展，提供一种借鉴或者是参考。同时我们做横向比较之后，也会发现不同的城市群，处在不同的发展阶段。那么这个差异性的原因，或者说动力机制在哪里，借助于这样一些分析，或者叫人工智能的手段，大概就可以来做解释。

刚才举的这两个案例都体现了多种技术方法的集成应用，以及对于人工智能跟城市规划工作的集成探索。所以我们期待，面向未来有更多的研究成果展现出来，让人工智能为城乡规划的新的发展提供重要支撑。

未来规划师的核心竞争力是什么？

派姐：随着新技术的发展，规划师是不是应该感到不安？未来规划师的核心竞争力究竟是什么呢？

党安荣：确实由于人工智能的快速发展，可能大家会觉得有一些危机，或者说我们面临很多的挑战。那对于城乡规划这个行业来讲，我自己认为，有一点危机感是需要的，或者说也是客观存在的。但是并不是说有了人工智能，规划师就该失业了，我觉得这两者没有什么可替代性。

我们说人工智能的技术方法，跟城乡规划的结合的话，它毕竟是一种结合，那就是说它离不开两个重要的支撑，一个支撑是技术手段，那就是人工智能。另外一个重要的支撑，实际上就是城乡规划本身。那我们的规划师，其实是其中一个重要的支撑。那么如果离开了城乡规划本身对于城乡规划的理解，或者城乡规划本身的理论方法模型等来做支撑，单纯去强调人工智能或者技术方法，我觉得这是偏颇的。

正像刚才讲说，有关城垣杯规划决策支持模型设计竞赛，我们应该关注到的就是要把两者有机的集成在一起。所以这两条腿，共同来支撑人工智能在城乡规划领域当中的应用，才可能取得更好的成果，如果仅仅有人工智能是不够的，仅仅这个固守传统的城乡规划，应该也是不可以的。我们要有一种开放的心态，或者是积极的态度，学习人工智能或者新技术方法。但与此同时，一定要坚守我们对于城市的理解，或者说城市规划本身的理论模型方法。这两者结合在一起，才能够更好的发展。

规划决策支持模型面临的新机遇与挑战

派姐：在大数据和人工智能的时代背景下，您认为规划决策支持模型会面临什么样的新机遇和挑战吗？

党安荣：在人工智能飞速发展以及大数据广泛应用的时代中，城乡规划的决策支持模型确实也是机遇和挑战并存的。从机遇的角度来讲，可能有了大量的动态的数据，然后有了一些新的分析技术方法。那么挑战在哪里呢？挑战就在于说，既有的模型，可能有一些是失灵的，或者不能处理相关的数据，或者不能支撑某个方面的诉求。所以就需要发展新的模型和方法。

到底通过什么样的新技术方法，才能够处理多种数据？到底通过什么样的技术流程，才能够快速的得到一些处理的结果，或者怎么样来解决输入输出以及过程的这些接口技术，才能够快速生成多种的情景？所以我觉得这方面的这种挑战，应该说随时都在。

同时，随着城乡规划领域当中人工智能技术的发展与应用，可能要面临很多新的问题。比如说以前快速城镇化发展，城市面临很多城市病，于是就提出来城市治理这样一个重要的方式。那么面向未来，随着海绵城市的构建，智慧城市的构建，韧性城市的规划与建设，可能又会面临一些新的问题。那这些新的问题也需要用新的技术方法，新的模型来做支撑。

还有一个非常重要的方面是什么呢？就是既有的模型，往往是一种单打独斗，或者说这个规划院在用一种模型来做分析，那个规划设计单位在用一种模型方法。那么也有很多的规划人员，可能拿不到一些模型，或者没有掌握一些模型，就没有办法去应用。于是，如果站在城乡规划这个行业的角度来看的话，需要构建面向行业的一些应用服务平台，把模型、技术、方法或者甚至相关的数据，都给它以服务的形式来面向行业当中的从业人员，来提供它的应用的可能性。

这里就涉及到很多的挑战，或者说需要解决的问题。到底这个模型切割成多大的，然后用什么样的组合方式，让不同的模型能够组织在一起，这里边就需要对这个行业本身，无论是模型的应用流程，还是规划的业务流程等，都要有非常深入的理解。然后才能够让这些模型以服务的方式，为整个行业来服务。那么这些挑战，有待于我们整个行业，一步一步的深入发展，然后逐步来解决。

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