大数据和人工智能支持下的城市更新方法与实践

来自物联网和互联网的大数据以及以机器学习为代表的人工智能技术，因为其对市民时空行为的描述和理解能力，不仅在技术上逐渐成为城市规划行业普遍关注重点，更是越来越成为城市更新规划方法论的核心。以王鹏本人在该领域多年的大量实践案例，从宏观、中观、微观三个层次系统解析技术应用的要点和解决具体问题的思路，并展望未来智慧城市的运行逻辑。

A. 存量规划方法论的核心指向多维大数据的应用

城市更新、双修、存量规划这些提法的出现，其背后输出的是发展思路的导向，是对未来城市建设价值观的修正（WHY）。对于地方而言，是梳理问题和制定清晰工作路线的机会。对规划设计而言，城市更新是一个在有限资源里全盘筹划的工作，需要在工作方法上有新的应对方式。

在新时期和新技术背景下，要知道对城市修什么、补什么（HOW），首先要基于“全面了解我们所生活的城市是什么（WHAT），以及存在什么问题”这个前提。

未来的城市规划师能做什么？

提升城市建设的质量而不是数量

利用数据让我们更了解城市

充分感知人的需求，为人们提供更好的服务

同时王鹏老师指出了各尺度存量规划中存在的技术难点：宏观方面即结构优化的困难；中观方面是系统完善的困难；微观方面是精细改造的难度大，应该关注一块地，对地块内部进行优化。

B. 宏观——大数据揭秘城市空间结构及功能分布

新城建设十年后，固安如何进一步调整住宅供给？如何满足本地工作人口居住需求？如何加强商业业态布局及基础设施配套，满足外来及本地消费活动需求？

王鹏老师认为需要运用大数据揭秘城市空间结构及功能分布，满足宏观的调控。

C. 中观——大数据与AI识别城市空间行为模式

通过数据的爬取和分析，如上海衡复地区慢行系统网络（地图类ＰＯＩ＋百度街景）、慢行系统网络（摩拜单车数据＋百度街景＋地图类ＰＯＩ），针对不同数据优化道路交通规划设计方案与制定道路断面改造设计引导与设施配置标准。

上海衡复地区慢行系统网络

（地图类ＰＯＩ＋百度街景）

慢行系统网络

（摩拜单车数据＋百度街景＋地图类ＰＯＩ）

D. 微观——大数据助力城市人性化与精细化发展

设计构思vs 用脚投票

应奥林匹克森林公园进行规划后评估的需求，提取百度景区人口热图中的森林公园的实时人口数据，结合已有规划现状进行探索性研究。发现对于仰山所在的中心区域，设计师的设计初衷与游客反响差距明显。

CityGrid作为传感器，布设广泛，可稳定地实时回传高质量长周期的数据，是旧城交通监测的一创新技术。

面：交通系统定量刻画

线：白塔寺街区通行量定量刻画

点：白塔寺街区交岔路口通行量刻画(以宫门口三条为例)

王鹏老师通过Citygrid城市传感器在清华大学的应用，收集不同的数据信息，使得空间可视化表达精准高效。

E. 总结与展望

本文系讲座的笔记整理，未经主讲人审核

编辑/排版：曹佳宁

图片：来自演讲者