第六届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已拉开帷幕，现已进入报名阶段（3月14日至5月1日），点此了解大赛详情。
为展示往届选手的风采，介绍选手获奖经验与心得，分享和传递学术观点，本期专访上届特等奖获得者，来自江苏省规划设计集团有限公司的蒋金亮、高湛、徐云翼、陈军团队，蒋金亮作为团队代表接受采访，分享其在城市时空间行为研究及其在绿道选线规划的应用方面的独到观点！
参赛团队：蒋金亮、高湛、徐云翼、陈军。参赛团队来自江苏省规划设计集团有限公司数据信息中心，包含城市规划、地理信息系统、计算机等知识背景，长期致力于大数据和人工智能方法辅助规划及规划分析系统开发，在《sustainability》、《自然资源学报》、《现代城市研究》等国内外期刊上发表多篇学术文章，取得发明专利、软件著作权等多项。团队曾获第五届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”特等奖，第二届“江苏大数据开发与应用大赛（华录杯）”一等奖等。
Q1：蒋金亮老师您好。对于城垣杯，您有过多次参赛经历，而且都获得了奖项。今年已经是城垣杯举办的第六年，您认为这类竞赛举办的意义是怎样的？2017年，我们团队参赛作品《基于综合分析方法的城市通风廊道划定研究》获得了第一届“城垣杯”规划决策支持模型大赛三等奖。当时是从宏观、中观和微观三个尺度建立城市、街道以及建筑群风环境分析模型，构建城市风环境综合分析体系，并自主研究基于GIS、RS和CFD的城市风环境分析应用平台，满足不同尺度城市规划设计需求，侧重从平台应用层面辅助规划设计。2021年团队参赛作品《多源数据支撑下的城市绿道智能选线规划研究》以经典设计理论作为理论支撑，收集多源城市大数据，借助机器学习、人工智能算法，提出城市绿道选线分析框架，侧重从算法层面提出人工智能辅助规划分析的应用框架。无论是平台应用或者是算法层面，不同的参赛作品都得到了专家的认可，也说明城垣杯比赛对不同类型和方向信息化应用的支持和认可。从2017年到2021年，“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已举办五届，推动了规划量化研究的理论方法水平提升和实践应用。大赛设立的初衷虽然在于规划决策支持，但是更强调对城市发展过程中实际问题的把握，以新技术驱动规划编制和研究。作为规划行业的全国性的赛事，城垣杯比赛为信息化应用研究的个人和团队提供了一个契机，个人和团队能够以此使用新数据，融合新技术、新方法进行创新性研究，结合规划设计实际问题，对传统方法进行一定改进，进而开发相应软件，提高规划设计效率。对规划编制和研究机构来说，在城垣杯赛事的宣传和推广影响下，积极鼓励规划师或研究团队开展数字化研究，激发信息化应用创新，也提升了研究成果的集成水平。从行业来说，赛事为相关团队和机构提供展示舞台，不同参赛团队参与同台竞技，经过初赛、复赛等环节以及决赛的专家点评，既能让不同团队相互切磋和学习，也能够以技会友、共同进步。整体来说，历年城垣杯比赛的成功举办，无形中不断促进行业信息化发展，带动行业技术方法更新。Q2：您在第五届城垣杯大赛上的获奖作品《多源数据支撑下的城市绿道智能选线规划研究》从居民的时空间行为入手，自下而上开展研究，是一篇十分具有新意的作品。相比于传统的指标评价方法，这种研究范式的优势在哪里？另外，我们知道时空间行为研究方兴未艾，您对城市规划实践中如何应用时空间行为研究有何见解？团队参赛作品整合基础地理数据、POI数据、手机信令数据、居民活动数据、街景数据、土地利用数据等多源数据，从分析居民真实出行时空特征入手，测度绿道选线的影响要素，进而结合LSTM神经网络模型模拟居民真实出行行为，识别运动轨迹道路属性的变化规律，提取潜在城市绿道网络，形成绿道选线规划方案。这种方法有别于传统的基于指标体系综合评估的分析方法，将居民真实活动轨迹融入空间要素分析中，融合居民出行行为特征与街道环境要素，借助基于人工智能的量化评估方法，为绿道选线规划和建设提供指导。在研究过程中，我们借鉴和使用了时空分析的方法，通过公开网站收集居民慢行运动数据，分析起讫点空间分布特征，研究居民出行行为。在出行行为模拟中，将运动轨迹属性变化规律纳入机器学习模型中进行模拟，验证真实路径和预测路径的相关性，得到科学合理的预测模型。最后，选取绿道起讫点，进一步模拟居民出行行为，将高频线路作为未来绿道选线的潜力空间。时间地理学强调将时间和空间在微观个体层面相结合，通过时空棱柱、时空路径等概念及符号系统构建理论框架。目前，时空行为研究正在逐渐从传统问卷调查或访谈方法转变为利用GPS、移动互联网等新技术手段获取研究数据，呈现出研究方法科学化、研究对象个体化、研究主题应用化等趋势。我们认为，借助于时空分析的方法在数据层面可以对居民出行数据进行处理，包括轨迹、出行目的、停驻点等信息，数据量巨大，颗粒度精细，且有时空多维度信息，可以较好的支撑城市研究及居民活动分析。在方法层面，随着区域和城市空间从“场所空间”转向“流的空间”，流分析、时空棱柱等方法为流空间研究提供方法基础，优化传统的调查与分析方法。特别是在存量规划阶段，居民需求日趋多样化和个性化，对于人本尺度的分析显得尤为重要，时空行为分析能够支撑交通、公共服务、社区治理等各方面研究，为空间结构、设施配置提供优化建议，服务于城市空间精准治理。Q3：健康城市研究与规划已成为了学界热点话题，您的作品也聚焦在城市绿道这一与居民健康息息相关的要素上，请问您团队选择这一选题的初衷是什么？您可以向我们介绍一下您团队的研究工作开展的背景吗？本研究来源于课题组在《宿迁市生态园林体系规划》编制过程中绿道分析和研究的延伸和拓展，旨在处理和分析居民活动数据，借助时空行为分析、机器学习等方法提出城市绿道智能选线方法。当前，随着物质生活水平的提高和对健康生活的向往，城市居民日益关注日常休闲健身活动和空间，绿道系统的构建成为健康导向下城市建设的现实需求。广州、上海等城市都先后开展了绿道系统建设，从交通、生态、设施等多方面构建绿道指标体系，对绿道选线进行评价。综合现有绿道系统规划研究来看，更多采用自上而下的分析视角，借助物理空间静态指标进行综合评估，在分析中较少考虑自下而上的人本视角和时空间行为分析方法，缺乏对于居民在绿道上活动的行为方式研究，方法上对于机器学习的应用仍然处于探索阶段。因此，本文提出了多源数据支撑下的城市绿道智能选线规划研究，拟解决如下问题：（1）基于居民行为模拟的绿道数据处理和应用；（2）人工智能算法在绿道规划的应用；（3）出行行为模拟的科学性和应用。 Q4：您作品的一大亮点是应用了LSTM神经网络方法对居民的绿道选线进行了模拟。请问这样的方法将来的推广价值如何？您如何看待人工智能方法在城市规划领域的应用？如何基于智能技术打造智慧规划方法体系呢？在研究基础上，团队目前已经初步形成了基于街景图像的道路要素识别模型、LSTM支撑的绿道选线模型等模块。一方面，结合机器学习的方法，利用开源街景图片数据，提取绿视率、天空开阔度、慢行道宽度等道路属性指标，为分析街道空间，提升街道环境品质提供数据支撑。另一方面，开发形成人工智能算法支撑的绿道选线模块，辅助进行绿道选线，提升规划师运算效率，提高规划科学性。本研究提出的绿道选线规划方法，除可应用于慢行系统外，也可进一步推广到其他线路选线研究，包括通学路、旅游线路等路线研究，规划更符合真实出行行为的线路，营造以人为中心的城市空间环境。未来，基于人工智能的规划方法在城市规划和建设领域可进一步推广，延伸到用地布局、公共服务设施配置、交通走廊规划等领域，测度不同空间的要素特征，识别其变化规律，进而构建智慧规划方法体系。Q5：您所在的江苏省规划设计集团有限公司在城市规划大数据应用领域深耕多年。您能否向我们介绍一下您团队所在单位？贵单位在规划新技术领域近期有何进展？另外，对规划设计单位纷纷拥抱新技术、新数据的潮流，您有何看法？江苏省规划设计集团数据信息中心是集团的数据资源中心、信息技术应用研究及信息技术产品研发部门，是集团信息化建设的技术支撑与管理部门。数据信息中心落实集团发展战略要求，以“一中心两平台”建设引领集团数字化发展。主要承担集团数据资源中心建设，促进集团数据资源共建共享，为技术创新提供支撑；借助大数据、云计算、人工智能、虚拟现实等技术，推进数字技术与规划设计业务深度融合，塑造“1+1+N”场景化应用体系，赋能集团业务创新。
目前，数据信息中心以业务需求为主导、实践应用为导向、课题攻关为抓手，与各专业技术方向及生产院所联动，大力推进数据资源整合共享、新技术应用研究与推广力度，对内支撑规划编制和技术创新，对外拓展以信息技术为核心的新型业务和数字产品服务。主要完成了全省手机信令数据、专利数据、企业数据等数据库建设，开展机器学习、人工智能等算法研究和实用性软件及系统平台开发，从区域格局与联系、城市形态与结构、城市宜居与活力、虚拟现实与展示、辅助决策与治理等方面构建数字技术应用场景。近年来，完成了“大运河国家文化公园（江苏段）数字云平台”、“规划师云下乡平台”、“数字沿海时空大数据平台”等平台研发。
当前，随着城镇化步入下半场，城市发展从增量扩张逐步向存量更新过渡，面临的问题将更加复杂和不确定，这就要求规划师不断适应社会和城市发展的需要，借助新的数据、新的技术更加精准分析城市问题，辅助规划设计和城市治理。新技术应用已经从初期的数据存储、可视化等逐步向以人工智能、机器学习等技术演进。在技术迭代背景下，规划设计应尽快转换数据思维，借助新技术赋能规划基础数据收集、分析评估、方案编制、实施监管等各个阶段，促使规划由传统的经验案例模式向量化客观的智慧化模式发展。同时在数字技术应用过程中，数据应用要考虑其精细程度和适用性，虽然新技术应用虽然能够改进规划方法，但更要注重人文主义关怀，推进以人为本的规划。
Q6：今年的第六届大赛也已经拉开帷幕，您对于今年的大赛有什么期许？有什么话想对今年的参赛选手说？城垣杯规划决策支持模型大赛旨在推动规划决策支持理论方法与实践应用的深入结合，提高我国规划量化研究的综合实力，因此对于参赛，应该注重以问题为导向，强调底层创新与方法可操作性。参赛作品可以是对传统城市问题提出新的解决方法，引入人工智能、机器学习等方法，改进和创新传统模型算法；也可以是利用新兴的互联网地理标签数据、个体时空轨迹数据等，从数据入手使研究更加精细、科学，发现新现象、新问题；也可以是结合规划实践，解决规划设计过程中的实际问题，改进传统方法，开发软件模块，提高规划决策支持效率和科学性。希望随着城垣杯比赛的逐步推进，不断涌现出新数据、新方法、新选手、新团队，洞察城市发展中的现象和问题，解决空间环境改善的现实需求，并最终形成可复制、可推广的方法体系，更新规划研究方法和手段。友情提示：
竞赛提交成果的截止日期为北京时间2022年5月31日24:00，请各位选手按照规定格式尽快提交成果，提交邮箱为chengyuancup@city-if.com,邮件标题为“报名编号-议题名称-作品名称”，如“A123-空间发展战略与城市治理策略-基于手机信令数据的城市空间结构研究”。采编：崔喆，哈尔滨工业大学城乡规划学士，南京大学城市规划专业硕士，现就职于北京市城市规划设计研究院数字技术规划中心。
END.