News | 来了，中英智慧城市研讨会！

7月16日，吴志强院士参加中英智慧城市研讨会，并以“智能规划，城市未来”为题发表主旨报告。

会上，中英两国院士专家通过专题报告、案例分享、座谈讨论、问答等形式，共同探讨智慧城市发展。本次会议汇集工程、社会和政策方面的内容，为智慧和可持续发展城市的知识交流提供机会，为国际尤其是发展中国家的智慧城市建设提供经验和支持。

中英智慧城市研讨会

China-UK Workshop on Smart Cities

会议议程

会议详情

会议简介

中英智慧城市研讨会由中国工程院与英国皇家工程院联合主办，中国航天科工集团第二研究院、中国21世纪议程管理中心、浙江省发展和改革委员会、浙江省科学技术协会、杭州市余杭区人民政府联合承办。

会议围绕“智慧城市技术应用－挑战和解决方案”主题，汇聚中英两国智慧城市领域的院士专家，就“智慧城市发展的技术应用”、“智慧/可持续城市标准的作用及其实施方式”、“城镇化、智慧城市和城市可持续发展”、“智慧城市能力建设”、 “智慧城市和未来社区” 等五个议题进行研讨。

院士介绍

潘云鹤

中国工程院院士

中国工程院原常务副院长

David Thomlinson

英国皇家工程院院士

英国皇家工程院外事秘书

Keith Howells

英国皇家工程院院士

莫特·麦克唐纳集团公司主席

钟一山

中国工程院院士

周一伟

中国工程院院士

陈一鲸

中国工程院院士

吴志强

中国工程院院士

同济大学副校长

吴志强院士报告：智能规划，城市未来

Urban Planning With AI

报告摘要

吴志强院士的主题报告从以下五个方面展开：

1	人工智能城市的数据基础 CBDB City Big Data Bank as the Basis
2	人工智能机器学习识别全球城市 Identifying cities all over the world by ai deep learning
3	人工智能城市的机器学习：城市狗训练 Classifying the Cities Globally by Machine Learning CITY-GO as the Key
4	人工智能城市推演 AI Stimulation and Prediction of Cities
5	人工智能城市的实践 AI City Practices

1.人工智能城市的数据基础

构建世界最大城市数据库CBDB，第四代数据库架构。

全球城市数据实时积累160亿多条有效数据，每周以20万文献阅读的速度扩展。

World’s largest City Big Data Bank. The framework of 4th CBDB.Global city data accumulates more than 16 billion pieces of valid data in real time, expending at a rate of 200,000 documents per week.

2.人工智能机器学习

识别全球城市

人工智能“城市树” 

机器学习全球城市生长

• 跨度40年城市位片

• 精度超越 30x30米

• 速度超越 智能识别

AI City Tree

Understanding cities growing by machine learning

• Satellite images of cities in 40 years

• Super precision 30x30m
  

• Super speed intelligent identification

我们把世界上的城市阅读到30*30米的精度，卫星影片从1975年至今阅读，得到城市树，城市在四个方向不停的增长，每个城市都有自己的城市树。

每个城市有可以发现发展的规律，很多城市都超出了我们普遍的认识。过去我们认为发达国家的城市早就成熟了，但是我们可以看到过去40年，巴黎、伦敦的发展是非常明显的。在2018年绘制完成世界范围内13810个城市图像，通过机器识别技术，超越美国最大的城市数据库，制作出了全球第一张完整的城市地图。

联合国对城市的统计是通过各个国家的体制机制报上来的数字，这张地图让全世界人们第一次知道原来世界上超过1平方公里的城市有13810个。

3.人工智能城市机器学习：

城市狗训练

实验室绘制“城市树”，完成全球13810个城市发展历程的识别

发现并定义为七种城市发展类型、特性以及成长规律

Illustrating the Development History of 13810 World’s Cities by City Trees.

Finding: 7 Categories of Urban Development Models and Related Laws of Growth

这么多的城市，我们开始把城市按照发展速度进行自动规律，发现全世界的城市只有七大类，分别为萌芽形spouting、佝偻型rickets、成长型steady、发育型rapid、成熟型matured、区域型regional、衰退型declining。按照这个类型学，让人工智能去学习，训练出七个CITY-GO，对城市未来发展进行预测，可以达到95%的精确度，远远超过一个规划师对未来判断的精确度，超过了规划师个人经验的判断。

4.人工智能城市推演

团队梳理了10项智能推演技术

1. 城市人口推演 （总量、时空分布）城市规划的频度如今也发生了巨大的改变，从曾经的年度到今天可以按照小时进行分析。“复频”规划，高频与低频共同推进城市规划。

2. 城市用地推演 （总量、地块布局、元空间布局）

3. 城市密度推演（三维空间）

4. 产业空间推演（空间布局、投入-产出）

5. 城市资源推演（能、水、物）

6. 城市交通推演（出行需求）

7. 空间形象推演（整体、街道）

8. 城镇群推演（城市发展、城市树）

9. 建设时序推演（分季度）

10. 方案比较推演

1. Urban population prediction (total, time and space distribution)

2. City Density Prediction (Three-Dimensional Space)

3. Industrial space prediction (space layout, input-output)

4. city resource prediction (energy, water, material)

5. city traffic prediction (travel demand)

6. space image prediction (whole, street)

7. urban group prediction (urban development, urban tree)

8. construction timing prediction (quarterly)

9. Multiple Scenarios Prediction

10. Urban land prediction (total amount, plot layout, meta-space layout)

5.人工智能城市的实践

1516年，城市规划以理想为导向

1850年，城市规划问题为导向

2019年，城市规划以生命规律为导向

在世博会期间，构建起智能城市三级系统

第一级：战略决策系统 大脑

第二级：城市智慧系统 小脑

第三级：神经系统

自组织Apps，迷走神经系统

城市让生活更美好，城市中大量的决策应该放在该决策的层面。2007年与IBM建立了全球第一个智慧城市实验室。从世博会开始，这套系统开始大规模应用。

2016年开始了中国全盘的人工智能规划，最后我们将人工智能落地到城市当中。做AI城市不同的产品，AI城市广场、AI街坊、AI餐饮中心等等，让城市对人有所感知。

城市通过人工智能更加有温度，让人民生活在城市中更加幸福。所有的工作都是围绕着人的需求。在全国从北至南，AI实验基地分布，我相信我们可以实现让青年人来创造他们最喜欢的生活场景。

未来城市将深受AI的影响，

城市将是AI下一阶段最大集群场景。

未来的城市规划也将深受AI的影响。

对城市规划来说，未来已来。

The future city will be deeply affected by AI, and the city will be the largest cluster scenario for the next stage of AI. Future urban planning will also deeply influenced by AI. For urban planning, the future has come.

推送编辑：孟丹诚

文字整理：何一睿

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iCity相关网站：

http://icity.ikcest.org

http://www.gpean.org

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