[编者按]大数据、人工智能、移动网络、云计算等新技术的发展，正在引发全球范围内新一轮技术革命。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。目前，大数据、人工智能等技术在城市规划领域已有广泛的应用和研究，包括对城市数据的大规模挖掘，城市复杂系统的解析和模拟、城市生长和空间规律的深度学习、城市运行状况的监测和复杂城市问题的诊断等。

我记得很清楚，潘云鹤院士在文远楼看了我们的世博会和都江堰抗震救灾中使用的大量数据模拟推演支持城市规划设计成果的中午，那是2013年的秋天，我们当时正在推进长三角城镇群智能规划协同创新中心的未来布局。潘云鹤院士，作为建筑城规学院的优秀毕业生，又是中国工程院大数据重大战略咨询项目的首席科学家，指出应该在智能推演规划建设的道路上，在长久积累的城市大数据库基础上，坚定走智能化城市规划设计创新道路。要在大数据的城市规划设计成果上导入人工智能。

人工智能泛指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术，而在学术领域是指智能主体的研究与设计。自1950年代提出这个概念以来，其发展起起落落，历经波折之后终于迎来新一轮的爆发。本次浪潮的兴起是相关技术在图像和语音等多领域、学术和商业等多层面实现突破的综合作用，AlphaGo战胜围棋世界冠军是其标志性事件。

从几年前大数据热的兴起开始，时下人工智能（artificial intelligence，AI）相关领域异常火爆，各类概念层出不穷，也导致了一些认识上的混淆与偏颇，不利于在城市规划行业中持续健康的引入新技术。简单而言，可将此类方法粗略划分为信息技术（informationtechnology，IT）和数据技术（datatechnol-ogy，DT），信息技术本质上是服务于信息传播的技术，诸如远程通信、互联网、以及其上构建的社交、电商、资讯等诸多应用。而数据技术则是借助机器的计算能力，对数据进行清理、分析、建模和挖掘的技术，其背后的支撑理论被称之为数据科学（datascience）。

人工智能以其高效的自我学习、自我适应和自我创造能力正迅速渗透各个领域。城市规划领域也不可避免地受其影响。当《麻省理工科技评论》将“感知城市（sensingcity）”与面向大众的人工智能（AIforeverybody）并列为2018年全球十大突破性技术之一，以及当世界上各大科技公司如市值第二大的Alphabet（谷歌的母公司）都争相开始做智能城市规划的时候，说明城市规划开始步入智能化时代。

编辑部出的这个题目，正是我最近在思考的问题。根据研究，2015年，中国民用建筑面积573亿m2，总商品能耗8.58亿t 标准煤，占全国能源消费总量的20%。研究表明，如果采用中等强度的节能减排情景路线，到2030年可将我国建筑能耗控制在10.2亿tce左右，到2035年左右建筑能耗能达到顶峰。根据预测，2030年中国建筑存量将接近800亿m2。这就意味着，到2030年，建筑面积增加近40%，而建筑能耗总量增加不到20%，如果维持现在的能耗强度，就要求有一半的新建建筑能耗为零能耗建筑。建筑节能已经进入存量节能、实物量节能和总量控制的新阶段。因此，需要积极发展净零能耗建筑，即在建筑消耗能源的同时生产出等量的可再生能源进行补偿。

当代人工智能之于城市规划所涉甚广，从城市研究到城市设计、再到城市治理，每个环节均可借助该技术找到契合点与试验田。受篇幅限制，仅就城市影像数据方面的研究略谈一二，同时基于对人工智能与城市规划的理解，对未来稍作窥探。

种种迹象表明，全球大数据热潮正进入以人工智能（AI）为创新主流的加速发展时期，网络、计算、感知不断迭代创新，推动万物互联，人工智能在新型智慧城市建设中不断深入应用，支撑政府进行智能决策。智能化时代正在到来，各种AI 产品层面不穷，正在显著改变人们的生活方式。

第四次工业革命浪潮正在来袭，新一代信息技术及智能制造科学技术将给传统制造业带来深刻的影响，工业发达国家对产业升级，互联网＋相应概念的推出，展现了制造业转型升级已成大趋势：从机器换人到数字化、智能化的转型升级，未来10年，制造工厂将发生翻天覆地变化，这场工业革命已悄然开启。未来国家、城市之间竞争优势主要体现在“智造工业+物联网”、智生活、智生态等方面。

在当前及今后一个时期，数字中国、数字城市、智慧社会必将成为全国新的信息化建设热点，主要体现在：一是城市规划深刻变革带来巨大的推动力；二是智慧规划必将成为智慧社会建设的主要内容；三是数字城市、智慧城市建设为人工智能提供了广阔发展空间。人工智能必将在推动新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化同步发展，支撑国家治理体系和治理能力现代化建设等方面发挥重大作用。

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。

约翰·麦卡锡1956年提出，人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。如今，源起于计算机科学的AI的发展，其影响早已超越了技术层面，渗透到了人类社会经济发展与管理等方方面面。对于城乡规划学科来讲，当然要紧紧抓住这个影响当今时代关键技术应用的战略机遇，在发展理念、学科建设等方面，做出主动的适应性创新应对。

空间行为是比较成熟的研究领域，研究两者之间的相互关系，包括行为是如何塑造空间，空间如何顺应行为的需求。时空行为是在空间行为基础上叠加时间要素，使得研究更加精细化。时空行为规划的对象还是空间。混合用地的时间混合就是考虑设施不同时间段的使用者使用，提高使用效率，是一种时空行为规划。当空间问题无法通过调整优化解决时，就要将时间和行为作为规划的对象，从而形成三位一体广义的时空行为规划。交通拥堵从时间视角解释就是出行时间没有规划好，短时间出现超出空间容量的集聚，如果空间优化无法解决问题，就可以对个体出行时间进行合理的引导，或对居民的出行路径进行干预来解决。时空行为规划就是要从空间、时间和个体行为三个维度来统筹安排城市的运营，包括空间布局、时间管理和个体行为引导，是智慧城市可拓展的方向之一。

“人工智能”在技术上是依托计算机，在方法上是依托数学、逻辑学，有狭义、广义之分。

所谓狭义，可限定在人工智能学界研究成果显著，现实生活中应用效果显著，对相邻学科的发展影响显著的技术、方法。例如，数学定理的机器证明，图形、语音、语义的自动识别、分类、翻译，拟人机器人，汽车自动驾驶，等等，近期引起大众热议的计算机下棋，其核心技术为深度学习，在很多领域都有应用。