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未来城市实验室:城市空间设计的数字化新时代丨城市数据派

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2020-01-15

项目负责人:杨滔

项目组成员:肖惠丹、林旭辉、罗维祯、邓成汝、林戈、李帅峥、谢楠

项目完成单位:中规院·阿里巴巴未来城市实验室


空间是我们思考的起点,当先贤们将目光从石块、柱廊转向星辰大海,人类的思绪也逐步从实体流转到虚空。虚实的切换是人类对有序和无序的辨析,对现实和抽象的感悟。起首代表着对未知的好奇,也是向科技的展望。


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这最本能的驱动力促使了人类的创新。首先,是形式的创新。从罗马人用砖块建造的穹顶到营造法式中的大小木作,人类对空间组合形式的探索和创新从未停止。然后,是认知的创新。从欧氏几何、开普勒三定律、电磁感应到如今的图像识别、神经网络、机器学习,认知创新不断带动着科技的发展、社会的进步。最后是内涵的创新。文化、娱乐、标签、星座、广告都是人类不断深化、扩展现象内涵的产物。其中,最为重要和复杂的是城市,这个人类行为活动和意识形态的集聚体,参与并见证了历史上一次次思潮涌动和社会的日新月异。城市是人类文明的客体,更是载体,在数字化新时代背景下的城市发展,将是我们这代人必须认真思考的问题。


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理解城市


1、多维城市概念

作为规划从业人员,我们对于城市的理解不仅有空间,还包括非常重要的时间维度。城市的更迭,建筑的更新、经济的发展都是我们所关注的。除了时间维度,作为复杂系统的经典案例,城市这个庞大系统中的不同专业同样是我们应该关注的内容,尤其是在以生态文明建设为目标的新时代,市政、交通、地质、生态等行业将会和规划专业进一步协同,从而形成城市和谐、可持续发展的新模式。


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2、数字孪生概念

面对新时代的需求,我们在雄安新区的建设中提出了数字孪生的城市概念。通过坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设,适度超前布局智能基础设施,推动全域智能化应用服务实时可控,建立健全大数据资产管理体系,打造具有深度学习能力、全球预先的数字城市。这里的孪生城市,不仅仅是现实城市的拷贝或者镜像,而是希望通过对双城并建过程中收集到的数据进行沉淀、分析和学习,从而发展出世界领先的城市智能,并不断推进实体城市和虚拟城市向未来智慧城市转化。


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设计城市


在数字化的大潮流下,城市的概念发生着变化,城市的发展需求也在不断更新,因此城市设计的方法也需迭代进化,并向高质量、精细化设计迈进。在这种大背景下,我们对如何使用数字化工具推动空间设计进行了认真的探索,目前形成一套基于数据支撑与算法驱动的城市空间设计方法论和工作流程。其核心思路是在大数据环境下结合机器学习和数理统计方法,构建城市动态模型,理性描述城市空间特性,并仿真模拟“人-地-交通”的动态关系,最终依托于数据支撑和算法驱动对城市设计业务进行辅助和增强。具体方法如下:

1、多源大数据整合

我们现在的这个时代能够获取更多的数据,这些数据来源不同,所描述的内容也不同。包括地理信息系统数据、POI数据、交通数据、城市微气候、遥感数据等,这些数据维度来看,可分为社会经济数据、城市空间数据和物理环境数据等;从数据属性来看,可分为时间数据和空间数据、动态数据和静态数据、点数据和面数据等。大数据的意义在于数据挖掘和问题分析,而这些应用的基础是将不同维度、类型、属性的数据进行科学有效的融合。


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深圳市出行链交通仿真模拟(林戈、李帅峥)


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深圳市人口分布数据(林戈、李帅峥)


这些数据怎么融合,融合之后怎么应用,应用是否有价值一直是所有大数据分析团队所面临的问题。对于我们来讲,大数据分析是理解城市、发掘规律的重要手段,所以提取空间维度的特征是我们做这件事情的核心目的。

2、城市空间结构特性归纳

对于设计来说,良好的空间格局是优秀设计方案的基础。对一个城市进行空间结构的分析和归纳可以帮助我们解读“格局”,然后设计、调整“格局”。但城市是一个极其复杂的系统,存在着尺度大、信息杂、变化快的特点。使用传统的分析手段已然无法满足数字化时代的需求。高质量、精细化的标准同样已经映射到城市数据分析工作上。因此,我们基于多源大数据,利用机器学习和数理统计方法,以路网、建筑地块为城市空间计算单元,结合POI、手机信令、交通出行、房屋价值和建筑肌理等数据,对城市空间结构进行归纳和分类,并且以此形成了未来城市设计的指标库和基因库。


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深圳市空间结构特性分类图(肖惠丹)


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深圳市空间结构相关性分析(肖惠丹)


城市空间结构特性的归纳可以帮助不同利益相关方了解城市,发现隐藏的规律,并且可以从不同的视角对城市进行详细的解读和分析。从某种意义上讲,它是城市数据分析师打造的现代数字罗盘。


3、城市各专业动态模型库构建

通过前两个步骤,我们已经在城市尺度对方案所在地进行了多维度的剖析。在此基础上,我们逐步构建各专业的动态模型。根据模型类型可分为:描述性模型、预测性模型和模拟性模型;根据模型内容可以分为:城市用地模型、人口分布模型、交通模拟模型、空间异质性模型、房产价值预测模型、空间句法模型、微气候模型等。这些模型的构建是为了从专业角度,科学地对场地进行体检并发现问题,从而明确方案目标和实施路径。同时,其中部分模拟模型可以用于后期方案的评估和优化。


此处动态模型库中的模型涉及到不同专业,且不同模型的协同联动较为复杂,这也是我们目前主要的技术难点和发展方向。当模型库构建完成后,可通过与真实数据拟合和参数调校,在不同城市进行复用。


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深圳市房价预测模型(肖惠丹)


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深圳市空间异质性描述模型(谢楠)


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深圳市空间句法模拟模型(邓成汝)


4、基于动态模型进行城市体检形成设计条件

基于城市空间结构特性和动态模型库,进行城市体检、问题诊断和机遇探索。面向多层级、多系统、多目标,建立精准、科学的设计条件。从而细化量化城市设计方案目标,做到有的放矢、针灸式治疗城市病。


以上四个过程,我们强调各个专业之间彼此进行协同,从而精细化、系统化了解城市并完成高质量的方案设计。同时,我们希望在人工智能的推动下让机器学习各专业的知识内容和成熟经验,进而推动多维度的城市体检和方案评估。这个过程中,我们不断探索不同的多维数据,包括对社会经济、城市空间和建筑物理等的信息探索;也包括时间和空间的数据探索。关于具体这些数据和动态模型的具体应用有如下几个方面:


比如我们经常用到的通过出行数据去判断城市拥堵,或者根据城市经济的变化和产业布局信息去分析城市的产业和相对比较宏观的空间结构是如何变化的,同时也可以根据不同的功能混合度判断其对土地价值、房地产价值的影响和产生的相应价值,并且这些价值是如何推动城市空间的改变的。


另外,我们尝试通过研究市民不同的出行方式、POI、人口画像等数据,形成不同功能区出行的需求以及服务的需求,从而判断城市功能区的具体分区,以及城市不同功能区中混合或者排斥的程度。进一步我们可以预判城市中不同因素对城市的聚合与分散的影响,探索城市空间异质性。每一个城市都不是一样的,每个社区也大有不同,一个区位的特征会直接影响我们对其经济价值的判断。


最后,我们研发的报告生成模块,可以把整个过程中所得到的交通、产业、公共服务设施、街区格局、功能构成、地段优质程度、建筑空间形态等分析结果,输出为完整的分析报告。这个报告可以提供数据底板的升级版,辅助规划设计师和政府决策者对规划设计条件进行最基础的判定。


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多维度体检---分析报告生成---设计条件输出


5、数据支撑的参数化方案设计

同时我们也形成了参数联动方案设计的方式,通过参数化的技术提高设计师工作效率并增强设计方案的深度和广度,释放设计师的创造力,提升方案的科学性。


目前,尤其在建筑行业每当提及参数化,大多数人的第一反应是“异形建筑”,“建筑表皮”等。但这些只是参数化技术的近十年来较为广泛的应用之一。参数化技术的核心是参数的记录和联动,所以对于城市设计这种地块多、建筑模型多、上位规划数据多的项目,参数化技术是非常适用的。使用参数化技术,我们可以实时存储方案的重要参数,并且可以随时调用相关数据或者快速进行方案调整。同时,建筑的空间参数可以非常方便和其他相关专业进行联动,比如根据每栋建筑的总面积,可以估算出建筑或者社区的能源消耗或者总需水量。所以,参数化技术将是以后在城市设计层面进行多专业协同尝试CIM技术的重要媒介。


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城市设计方案各建筑需水量计算(罗维祯、林旭辉)


另外,我们根据城市设计项目的需求,自主研发出根据控规条件和相应功能配比,精准生成符合各项指标的建筑形态的工具。这里,我们可以控制地块内所选建筑的标准层面积,然后依据建筑密度、地块容积率、功能配比和建筑朝向等条件,计算出近似最优的地块内各类建筑的个数和层数,以及竖向上的功能分区等,并自动生成空间方案。这个方案可以快速为设计师提供一个满足“量”和“标准”的设计,然后设计师可以根据自己的判断和概念移动、修改、细化该方案。对于大尺度的城市设计,该工具同样可以批量生成符合控规标准的方案,从而节省设计师的时间。最后,当设计师或者决策者希望看到控规标准调整后的空间效果时,同样可以使用这个工具进行快速的方案生成和方案调整。


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城市设计方案精准化自动生成---含功能混合(罗维祯)


6、多专业协同的增强型城市设计

在生态文明建设的大背景下,可持续、节能、绿色、交通、水利、垃圾处理等相关专业逐步成为城市设计需要着重考虑的内容,通过规划设计专业与其他相关专业的协同,可以帮助各专业的设计师更全面、系统、宏观的了解本专业的方案对于一个城市的影响。尤其对于城市设计专业的工作者,可以更直观了解到当改变一个地块的开发强度或者用地功能后,对周边道路交通的影响,地块资源消耗的影响,局部微气候的影响等。作为复杂系统的城市,往往一个微小的改动所造成的影响是巨大和复杂的,因此在规划设计阶段多专业协同设计、模拟、评估、优化方案是非常必要的。这样可以大幅度降低在城市建设运维过程中的资源的浪费。我们实验室深入研究了不同专业系统的相关知识和模拟模型,并依托于参数化技术的优势,正在研发面向规划设计阶段的多专业协同工具。这部分工作同样也是CIM(City information model)技术在城市设计项目中的初步但落地的尝试。


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多专业协同框架及相关计算模型(罗维祯、林旭辉)


7、算法驱动的方案多维度评估

最后,当我们完成一个方案设计后,无论是自动生成还是设计师设计的方案,都是需要进行完整的评估的。评估结果会作为反馈辅助设计师进行方案调整和优化。通过参数化技术,我们可实时、无缝地将方案信息与城市动态模型库中的模拟模型进行联动,以此做到对城市设计方案进行高效专业的多维度评估,帮助设计师完成更高质量的设计方案。


比如,通过内置的交通模拟模块,设计师可以非常方便的对自己方案的可达性进行评估;也可以通过能源模块,模拟方案中不同规格、类型、功能建筑(或地块)的能源消耗;还可以利用水力模拟模型来判断现有方案中的地块开发强度是否和供水管网服务能力匹配。这一部分的评估可以按专项来分进行独立评估,也可以按照上一章节中介绍的多专业协同进行综合评估。其宗旨都是通过科学的模拟,对方案进行多维度的仿真,再根据相应的分析结果对方案进行修改和优化。由于系统非常复杂,且城市中不同的影响因子极多,所以一般情况是无法保证得到最优方案的。但是,对于城市设计尺度的项目,百分之一的优化所带来的效益和价值都是巨大的。


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城市设计方案交通系统评估(罗维祯、林旭辉)


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城市设计方案能源系统评估(罗维祯、林旭辉)


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城市设计方案水资源系统评估(罗维祯、林旭辉)


结语

整体而言,我们最终的目的是通过新技术整合数据、分析问题、挖掘价值,勾勒城市中隐藏的维度和规律(make invisible visible),提高我们对于整个城市从宏观到微观不同尺度的感知能力,然后以此为基础结合相关专业协同完成高质量的城市空间设计方案,最终为国家高质量发展贡献一份切实的力量。


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