首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

人机分工与协作——基于人工智能的城乡规划方式展望

编者按

智能技术的发展,作为国家经济转型和社会发展的创新驱动力,已经深刻影响到城镇化发展的诸多领域。城镇“智能化”方向的发展趋势和需求,对城市规划提出了新的要求,也带来了新的机遇。本刊编辑部邀请前沿领域的专家学者以“人工智能对城市规划的影响”为主题,进行深入探讨和观点分享。

牛强(武汉大学城市设计学院规划系副教授,博士)

人机分工与协作——基于人工智能的城乡规划方式展望

要开展规划工作,规划师首先要进行调研分析,发现城市问题,理解城市运作规律,掌握各方利益诉求等。换成AI也是如此,但其方式却大为不同:为了发现城市问题,AI会使用遍布城市的传感装置收集信息、接收城市运行的业务数据等,并在规划师的训练下通过奖励机制学习城市问题识别方法,然后从上述海量数据中智能、实时地识别或预测出城市问题,不断开展“城市体检”;为了理解城市运作规律,AI会基于详尽的城市演变数据,通过差异分析挖掘出影响城市变化的主导因素,归纳出相互作用和变化机制,模拟和再现城市发展历程;为了理解各方利益诉求,AI会对利益各方进行追踪分析,通过自拟问卷调查、舆情语义识别、新闻报道分析、行为活动分析等,完成对利益主体的认知。可以看出,AI调研的广度、深度、效率,将远非规划师所能比拟,由于AI会时刻研究城市,还能联动其它城市数据用以对比,会比规划师更了解城市和市民,所以将有可能接管规划师的大部分调研分析工作。

要进行规划编制工作,规划师会首先明确城市目标和准则,然后制定城市空间规划、明确城市发展时序。其中,AI可以更多地承担后项工作:AI首先学习大量规划方案并分析其实施效果,掌握各类规划策略、空间工具及其影响城市发展的内在逻辑;随后,依据规划师预定的城市目标和准则,AI可以通过遗传算法、多目标规划等方法找出系列核心规划策略,这时候需要政府、规划师、利益方等挑选恰当的策略;之后AI就开始根据不同的策略组合,利用空间工具,在规划师的监督或无监督下自动生成系列规划方案,并提供各方案的优劣分析表,明晰各方收益、损失,以供利益各方协商和决策;此外,AI更擅长确定城市发展时序,借助运筹学中的最优性原理、动态规划算法和动态博弈,它可以找出城市建设的最佳路径,并基于各阶段的实际情况反复修正建设时序。可见得,AI由于掌握了海量信息、策略和优化算法,在开展理性规划方面能够比规划师想得更全,做得更快、更好。由此,AI和规划师形成了分工协作:规划师负责规划编制中的感性、规则制定、协调和决策部分,AI负责理性分析和技术实现部分。

最后是规划实施工作,包括建设立项或许可、实施监督和评估反馈等。AI 可以很好地完成其中不断重复的事务性工作:在立项或许可时,AI会对项目方案进行智慧检测,并系统评估它对交通、经济、社会、景观等的影响、以及对实现规划目标的作用,给出改善意见,较之规划师,AI立项会更科学,评审会更加客观、透彻和高效,但最终的决策还是在于各方博弈;在开展规划监督时,AI会利用城市“天眼”时刻监视项目的建设,针对违规违建、突发事件等问题,AI能及时发现,快速响应并通知相关部门;并且在项目建成后,AI还会长期监测和评估规划的效果,给出关联项目的实施建议,反馈并优化规划时序,甚至动态调整规划。总体而言,让AI来实施规划,会使规划的落实更加智慧、透明和迅速,使城市的监管更加及时和公正,所以规划师会将大量事务性的、基础分析的工作交由AI来完成,而自己去完成决策、协调等核心工作。

上述工作不是独立开展的,如果合起来看,AI可能会改变整个规划流程。目前之所以分成上述阶段,主要是因为工作效率问题,例如正是由于较长的规划编制周期,才需要首先制定好规划,然后才能在审批中使用规划。但AI的介入,会把规划编制周期缩短到按分钟计,效率的极大提升,使得实时规划成为可能。所以笔者认为城市中微观层面面向建设的规划编制会和规划实施合二为一,以更灵活的方式应对城市的瞬息万变,成为真正的动态规划、按需规划,而规划师的工作将转向目标制定、策略甄选、决策、沟通等。但是尽管AI可以模仿人类已有智慧,但AI暂时还无法像人类一样创造新智慧,所以无法创新规划思想、理念、方法,同时也无法像人一样去沟通、协商。因此,制定目标、准则、发展理念等战略层面的规划,在未来还是会独立出来由规划师来完成。由于相关技术尚未成熟,上述展望存在一定畅想成分,离实际应用也存在一定距离。

更多阅读

本文为《城市规划学刊》原创文章

URBAN PLANNING FORUMSince 1957

创新性、前瞻性、学术性

中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国人文社会科学核心期刊、中文社会科学引文索引来源期刊(CSSCI)、中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊,中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计源期刊,中国科学引文数据来源期刊,RCCSE中国核心学术期刊

微信号:upforum

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181023G1YE3Z00?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

相关快讯

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券