本篇介绍了目前深度学习主流模型，包括生成对抗学习、变分自编码器和Transformer与城市规划的融合，从而分析人工智能如何为现代城市规划做出贡献。随着可用数据的增加，未来规划师将会受到人工智能技术快速发展的影响，城市规划将具备自动化、生成式、地理空间分析、社会经济考虑、环境知识导向、人机协作和公平意识的特点。基于人工智能技术的新型土地利用布局模式，可以为提高对项目周边环境分析的准确性。另外，生成式学习方法可通过大量的数据分析，提高城市规划的效率和创新性。最后，通过对话式人工智能技术与规划师的协同合作，可提供更明智、更包容、更公正的决策。（参考文献1，请后台留言联系我们索取）。

 

编辑团队

Editorial Group

原文/ DONGJIE WANG, CHANG-TIEN LU, YANJIE FU

翻译/ 王睿珺, 付伟佳, 吴梦雨, 张楚唯, 许诺, 曾琦琛, 侯钰懿, 吉炫竹

编辑/ 众山小  文献/ 闫锦翰   排版/ 王月

 

Planning

 

 

 

03

深度生成式城市规划代表模型

 

 

3.1

通过生成对抗学习

实现城市规划自动化

 

3.1.1 研究空白

 

有效的城市规划可以帮助降低城市系统中的运行与社会脆弱性，如高税收、犯罪、交通拥堵、事故、污染、抑郁和焦虑。鉴于城市系统的高度复杂性，规划任务主要由专业规划师完成，这导致规划时间较长。然而，近年来深度学习（尤其是深度对抗学习）的进步展现出教会机器进行想象和创造的巨大潜力。这一现象激发了我们去重新考虑人工智能时代的城市规划：深度学习在城市规划中可以扮演什么角色？机器能否被培养并学习以达到类似人类的能力水平，自动且迅速地计算土地利用布局？如果是这样，机器可以作为规划助手，规划师可以调整机器生成的规划以满足特定需求。

 

以上所有证据表明，开发一个数据驱动的、人工智能驱动的自动城市规划框架是有必要的。然而，要实现这一目标，必须解决三个独特的挑战：（1）如何量化土地利用布局方案？（2）如何开发一个机器学习框架，可以从现有城市社区的优点和缺点中学习土地利用布局？（3）如何评估生成的土地利用布局的质量？在接下来的几节中，我们将提出我们的研究见解和提议的解决方案，以解决这些挑战。

 

图5、LUCGAN框架概览：这个模型包括两个主要组件。首先，生成器通过利用周围环境的嵌入来创建最优的土地利用布局。其次，判别器的目标是给予真实有利的布局更高的分数，同时给予不利的真实以及生成布局较低的分数。

 

 

3.1.2 主要观点

 

我们提出了自动化城市规划师，即LUCGAN，以解决上述挑战，从而能够基于周围环境信息生成有效的土地利用布局，如图5所示。我们的关键见解可以总结如下：首先，我们开发了一种新颖的方法，通过使用纬度-经度-通道张量来量化土地利用布局方案。这种表示方法使我们能够模拟城市环境中存在的复杂空间关系。其次，我们提出了一种社会经济交互视角，以更好地理解社区与其周围环境之间的耦合优化在城市规划过程中的作用。这一视角使我们能够更好地将社会和经济考虑融入土地利用布局的发展中。第三，我们重新思考自动城市规划问题，将其作为对抗学习的框架。其中，机器生成器将周围的空间环境信息投影到布局张量中。这一框架使我们能够从大体量、异构数据中学习，并生成高质量的土地利用布局。最后，我们利用实际数据进行广泛实验和可视化来评估我们提议的有效性。尽管评估具有挑战性，但我们通过多个方面的定量指标和定性分析展示了该方法的价值。

 

 

3.1.3 方案总结

 

我们提出了一个自动化城市规划师框架，即LUCGAN，由两个阶段组成：（i）周围环境嵌入和（ii）土地利用布局生成。在嵌入阶段，我们提取周围环境的明确特征，如增值空间和兴趣点分布，并通过将这些特征映射到八个顶点，建立一个空间属性图，这些顶点模拟周围环境的八个地理方块。然后，应用图嵌入模型将图信息保留在嵌入向量中，该向量表示周围环境的整体信息。在土地利用布局生成阶段，将环境的嵌入向量输入到一个扩展的生成对抗网络（GAN）中，以学习并逐渐形成规划周详土地利用布局，而不是规划不良的布局。当模型收敛时，扩展后的GAN会基于周围环境的嵌入生成适合且符合期望的土地利用布局。

 

 

3.1.4 局限性

 

尽管LUCGAN已经展示了根据周边环境信息生成土地利用布局的能力，但在如何纳入人类专家所设定的规划要求方面存在不足。由于对生成过程缺乏控制，该模型难以理解语义规划含义和以人为中心的考量，而这是生成与专家准则一致的土地利用布局所必需的。

 

 

3.2

通过变分自编码器

实现城市规划自动化

 

3.2.1 研究空白

 

该领域内以前的研究普遍忽视了规划过程中自主人工指导的重要性，以及分级式空间结构来引导规划产生的必要性。此外，大量缺乏土地利用布局的样本展现出数据缺失的严重问题。为了解决这些问题，我们提出一种人工指导深度城市规划的新颖方法，为上述挑战提供一个万全的解决方案。

 

 

3.2.2 主要观点

 

我们提出一个深度条件变分编码器-解码器框架，即 CLUVAE，用于建立自动化城市规划系统。如图6所示，该框架可以接受来自人类的文本信息和周围环境，并作为理想的土地利用布局的输入与输出。为了克服土地利用布局的数据稀疏问题，编码器返回已学习过的潜在嵌入空间的分布情况，从而提高模型的稳健性和多样性。此外，解码器重新设置城市功能标签和兴趣点（POI）分布张量，以捕获不同区域和社区之间的不同空间层级。这些功能使人类专家更好地控制规划产生的过程，并生成能够反映需求和偏好的高质量土地利用布局。

 

 

 

图6、CLUVAE框架概述:该体系结构包含两个主要组件。首先，编码器被设计用来学习有关条件嵌入和土地利用规划的布局信息。其次，解码器的任务是重建城市功能区和土地利用规划，从而促进生成准确和最优的布局结果。

 

 

3.2.3 方案总结

 

该提议的CLUVAE框架包括四个关键步骤，以保证有效的自动化城市规划的实现。首先，收集各个目标区域的土地利用布局和相应的城市功能区，制成数据集。其次，获取周围环境特征和人工指导中的嵌入信息。为了建立前者，空间属性图 (spatial attributed graphs) 和图片自动编码模型 (graph autoencoder model) 会被采用来获取嵌入向量。后者则用人类指导文本信息的独热向量 (one-hot vector) 表示。这些嵌入信息串联在一起形成生成模型的条件嵌入。第三步包括建立一个深度稳健的土地利用布局生成模型。生成模型的编码器学习那些反映条件嵌入与相应土地利用布局之间相关性的分布情况。生成模型的解码器根据先前所学习的分布样本的条件嵌入和潜在嵌入，重建土地利用布局和城市功能区，从而捕获空间层次结构。最后，训练有素的解码器将作为所需的土地利用布局生成器。

 

 

图7、IHPlanner概览：该框架的灵感来自于人类城市专家的工作流程。首先，区域级生成模块创建出城市规划的粗略轮廓。其次，网格级生成组件细化土地利用布局。在此过程中，引入功能化（Functionalizer）的环节使用以全面了解人类专家和周围环境的规划需求。

 

 

3.2.4 局限性

 

CLUVAE框架代表了一种具有潜力的理想土地利用布局生成方法，它结合了人工专业知识和周围环境，并通过正则项捕获了城市规划中的空间层次结构。然而，由于两个根本原因，该模型的生成性能目前还不稳定。首先，规则化的条款可能无法全面捕获空间层次结构，并且其结果在优化过程中难以调整。其次，该模型可能无法捕捉不同地理区域之间城市规划的影响。这些限制需要进一步研究和开发以提高性能和稳健性。

 

 

 

3.3

通过Transformer 实现人地关系

与空间层级感知的城市规划自动化

 

 

3.3.1研究空白

 

目前的研究已取得了巨大的成果；然而，这些研究忽视了各项分区规划工作间的依赖性与相互影响，不能完全概括粗颗粒度城市功能区规划和细颗粒度土地利用布局之间的层级关系。另外，准确领会人类指令仍是一项巨大的障碍。因此，为解决当前自动化城市规划文献本身的缺点，我们提出了一种基于Transformer模块的自动化城市规划器，它能够理解人地约束并在城市规划过程中保持对空间层次结构的认识。

 

 

3.3.2主要观点

 

我们提出了一种创新的、人工指导的、深层分级生成方法来实现自动化城市规划，结合空间层级关联和规划依赖性来解决文献中现有的局限性。我们提出了名为IH Planner的框架机制，该方法利用两个生成阶段模拟传统的城市规划工作流程：首先生成粗略的城市规划草图，然后是产生细粒度结果的细化过程，如图 7 所示。这一构想使自动化城市规划器能够充分捕捉城市规划中的空间层次结构。此外，我们引入了一个功能化模块（Functionalizer），旨在彻底理解和整合人类指令、周围环境因素以及土地利用布局。此外，采用多重注意力机制（multi-attention mechanism）来捕捉不同分区之间的影响，有助于生成更合理的土地利用布局。

 

 

3.3.3方案总结

 

我们的流程框架主要包含四个部分：调节增强模块（conditioning augmentation）、区域级生成模块（zone-level generation）、功能化模块（Functionalizer）和栅格级生成模块（grid-level generation）。最初，对于空白的目标区域，我们将人类指令和周围环境因素嵌入到矢量表示方法中，用来保留规划要求。为了解决数据稀疏性，条件增强模块加强了数据多样性。随后，区域级生成模块生成区域级规划，为栅格级生成模块奠定规划基础。在功能化模块中，规划要求的语义被投影到不同的功能区，从而产生城市功能投影，并将跨功能区的规划依赖关系转换为语义相关性。最后，栅格级生成模块采用多重注意力机制来捕获这些语义相关性，并利用规划层来生成栅格级规划。

 

 

3.3.4 局限性

 

尽管 IH Planner 在自动化城市规划方面表现出色，但仍需考虑某些局限性。首先，人类专家提出的现实世界规划要求比 IH Planner 目前解决的问题要复杂得多，IH Planner 依赖于从自然语言中提取关键信息并用独热（one-hot）向量表示它。其次，由于相关成本，该框架尚未在现实场景中进行广泛测试，因此有必要开发一个模拟平台来弥合自动化城市规划与实际应用之间的差距。第三，自动化城市规划的评价指标过于简单，主要关注分布相似性。为了使结果更加客观，建议在评估过程中纳入多样的、专业的城市规划指标。

 

 

 

 

04

展望城市规划的未来：

自动化、生成式、地理空间分析、社会经济考虑、环境知识导向、人机协作和公平意识

 

 

随着可使用的数据不断增加，城市规划师可以使用数据分析来更好地了解人们如何使用城市空间，识别模式和趋势，并对于未来的城市规划做出明智的决策。此外，混合用途开发涉及到创建融合了居住、商业和娱乐用途的空间。这有助于打造更加宜居、适合步行的社区，并且减少汽车出行的需求。基于这一点，未来的城市规划很可能受到分别以数据为中心和以模型为中心的人工智能技术快速发展的影响。以数据为中心的人工智能技术包括时空表示和多模态学习。而以模型为中心的人工智能技术包括深度生成式学习 、预训练、对话式人工智能以及具有人机交互反馈的强化学习。因此，如图8所示，我们设想未来的城市规划将具备自动化、生成式、地理空间分析、社会经济考虑、环境知识导向、人机协作和公平意识的特点。这些特征可以帮助确保设计的有效性并满足社区的需求。

 

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自动化：“自动化”通常是指使用人工智能来简化或增强规划流程。其中可能包括使用计算机程序、算法或其他数字工具来帮助分析数据、生成设计方案或做出有关城市发展的决策。自动化城市规划可以帮助规划师更有效、更准确地评估不同的场景和结果，并将更复杂和多样化的因素纳入决策过程。然而，重要的是要确保此类工具的设计和实施方式公开透明，并尊重社区意见和参与。

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生成式：“生成式”是指利用深度学习中的生成模型来模拟和创造新的城市设计可能性。这些模型使用大量的城市特征和模式的数据集进行训练，可用于生成新的设计或模拟不同设计选择的结果。然而，生成模型在捕捉城市系统的全局复杂性以及塑造它们的社会和文化因素的能力方面可能存在局限性。

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人机协作：“人机协作”是指一种通过在循环中学习人类反馈来生成规划方案的城市规划方法。这是人类与人工智能之间类似 Chat GPT 的对话式协作。这种途径旨在将人类设计师的创造力、专业性、经验和直觉结合到智能机器中。这可能会带来更加高效率、有效用和创新的城市设计，从而更好地满足多样化社区的实际需求。

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地理空间、流动性、社会、经济、环境知识引导：城市系统涉及五个重要维度：地理空间、流动性、社会、经济和环境维度。领域知识正则化及指导对于有意义且有用的生成式规划至关重要，因为：1）深度生成式规划通常是在无秩序或不完整的大型城市数据集上进行训练的，这意味着它们学习的模式和关系网可能无法准确反映出城市中土地利用布局的底层结构，以及与其他维度的关系。这可能会导致产出不切实际或无意义的结果。2）深度生成式规划可能无法充分理解传统城市规划将使用的整个背景（地理空间、社会、经济、流动性和环境）。结合领域知识或引导，可以帮助确保输出的内容既实际又实用。3) 深度生成式规划很容易产出加剧现有社区土地利用布局中的偏见或不平等的新的土地利用布局。结合领域知识或引导可以帮助减轻这种风险。

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以人为本的规划和公平意识：“公平性”是指对于不同子群体（例如老龄化群体）获得经济适用住房、交通、公共服务和绿地以及其他资源（例如医疗保健资源）的考虑。

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图8、未来导向的城市规划框架，其中人类专家与基于生成学习的语音驱动城市规划师进行交互。在每次迭代中，专家传达他们的规划要求，规划师通过理解语义含义，生成相应的城市规划方案，同时考虑周围环境中的现有规划约束。随后，设计的方案提交给专家，以征求改进意见。在专家不断提供的规划要求下，这个迭代过程持续进行，直到城市规划方案达到全面满意为止。

 

 

 

4.1

未来的人机协作规划：在循环中集成生成智能和人类反馈

 

为什么要在循环中集成生成智能和人类反馈？

 

尽管目前还不存在足以取代城市规划专家的人类级别的人工智能，但对于未来的城市规划，我们设想了一个大胆的前景：人机协同规划。这个新的人机协作规划平台将在循环中集成深度生成式智能和人类反馈。这种集成的根本好处是：1）自动化土地利用规划：深度生成式规划可以通过学习历史土地利用布局数据，从而根据规划条件（例如场地特征、建筑规范、邻里环境和可持续发展目标）生成土地利用布局的替代方案。2）通过循环微调中的人类反馈来完善设计选项：土地利用布局一旦生成，就可以提交给人类规划专家，以收集人类反馈来完善设计方案。如果规划师确定需要改进的针对性设计方面（例如工作距离、绿地比率），则可以使用反馈来激励深度生成式规划师生成解决该问题的新替代方案。3）创造力的相互增强：在这种交互式、对话式和迭代的设计过程中，机器规划师可以提出人类规划师可能没有考虑到的新想法和概念。这可以帮助人类规划师提供更优质的人类反馈。4）平衡多种观点：深度生成式规划可用于平衡设计过程中的多种观点和考虑因素。

 

循环视角下具有人类反馈的深度生成式规划。受到ChatGPT 的启发，图八设想了一种人机协作规划框架，形成一个集合了深度生成式城市规划和人类反馈的循环。

 

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训练深度生成式规划师

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– 预训练：在这个阶段，我们会训练一个使用社区的土地利用布局数据，以及相关的城市地理、人员流动性和基于位置的社交媒体数据的深度生成式规划模型（仅解码器转换器）。深度生成式规划的主干神经网络架构可以是自动编码器、生成对抗网络（GAN）、生成流（generative flow）、仅解码器变压器。我们的目标是训练一个生成模型，该模型可以在给定地点和相应的地理、流动性、环境、经济和社交媒体信息的情况下预测土地利用布局计划，使其在地理和功能上与该地点适配 。经过预训练阶段后，模型可以在给定地点和该地点的相关信息的情况下生成土地利用布局，但无法回答问题。

 

– 微调：此阶段分为三个步骤，将预先训练的土地利用生成模型转变为具有循环能力的人类反馈对话模型：

 

* 步骤1：收集训练数据（规划改进请求数据对以及重新生成的土地利用布局数据对），并根据这些数据微调预先训练的深度生成式规划模型。深度生成式规划将规划改进请求视为新的输入生成条件，并学习生成与训练数据类似的土地利用布局。

 

* 步骤 2：收集更多数据（规划改进请求数据对以及重新生成的土地利用布局数据对），并训练一个激励模型，将这些答案从最相关到最不相关进行排序。

 

* 步骤3：使用强化学习（例如PPO优化）来微调模型，以便深度生成式规划模型生成的土地利用布局更加准确。基于生成式学习的城市规划系统从当前的对话和周围环境的背景规划约束中吸收信息。它随后生成一个满足指定规划要求的城市规划。

 

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回答一个规划改进请求

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– 步骤1：用户通过口头语言阐明规划前提条件，与基于生成学习的城市规划系统进行交互。例如，“你能帮忙制定一个包含大量绿色空间的城市设计吗？”

 

– 步骤2：提出的要求首先被转换为文本形式，随后通过自然语言理解模型进行处理，以识别其语义内容。同时，这些信息被纳入对话管理模块中来维持当前对话状态的记录。

 

– 步骤 3：基于生成学习的城市规划系统吸收来自当前对话和周围环境的背景规划约束的信息，随即生成满足指定规划要求的城市规划方案。

 

– 步骤 4：生成的城市规划方案被提交给人类专家，以征求他们的评估和建议并确定需要改进或增强的潜在领域。

 

– 步骤 5：人类专家可能会提供具体的改进建议，生成的结果会进一步迭代细化，直到实现最佳的解决方案。

 

为了落实人机协同规划框架，我们必须面临各种各样的技术障碍。这些挑战提供了许多具有前景的研究途径，并且具有推动该领域未来发展的巨大潜力。

 

 

 

4.1.1 趋势一：高质量的数据准备自动化

 

正如图像生成所证明的那样，深度生成人工智能在根据输入条件生成复杂的解决方案方面表现出了非凡的类人智能^[14]。构建卓越的深度生成系统需要获取大量高质量并且有效的数据，这将是一个巨大的挑战。在城市规划制定的背景下，有必要深入研究以下三个方向：

 

将地理空间层次结构纳入城市规划。在城市规划领域，社区级规划（土地利用布局）受到区域级规划（城市功能区）的影响。与艺术插画类比的话，城市功能区相当于一幅初步草图，而土地利用布局则是综合性的规划方案。认识到这些依赖关系可以减轻深度生成模型固有的生成复杂性，最终获得更有效和更理想的土地利用布局。我们已经尝试通过两种方法整合这些层次关系：1）将结构的规范化整合到土地利用布局生成过程中；2）开发一个模仿人类专家工作流程的两阶段生成框架。然而，这也引发了一个问题：是否有更有效的方法将这种层次结构纳入规划生成过程？一个潜在的探索途径包括设计一种更智能的方法来学习和整合这些结构信息，使得生成模型能够产生更合理的结果。

 

克服城市规划中的数据缺失。城市规划数据往往成本高昂、不完善。即使在中国北京这样的大城市，也只有3000个左右的住宅社区，这导致了高质量的训练数据稀缺。因此，解决以下问题变得至关重要：我们如何建立一个具有抗数据缺失的生成规划模型？缓解土地利用布局数据缺失问题的一种方法是，强制编码器返回潜在嵌入空间的分布，而不是单一的嵌入点。这种分布可以更准确地逼近嵌入空间内的数据分散模式，从而允许从分布中连续采样，而无需大量的高质量的训练土地利用布局数据。此外，该策略引入了嵌入的随机性，使表示的形式多样化，强化了整个模型。然而，是否有更有效的解决方案来解决数据缺失的问题呢？目前，我们假设城市数据的分布遵循正态分布，但实际上，这种分布要复杂得多。因此，创新的解决方案需要增加数据量和多样性，使深度生成模型能够更好地理解土地利用布局的特征，并产生更优的结果。

 

自动化训练数据准备和深度生成规划预训练。预训练是在丰富的数据集上对广泛的模型进行训练的过程，旨在捕获通用的模式和表示，在多种任务中重新利用。在深度生成学习的背景下，预训练涉及采用无监督学习技术来初始化深度神经网络的权重。预训练的目的是确定一组合适的初始权重，以加速收敛并提高特定生成任务的性能。在生成式学习中，常用的预训练方法涉及使用一种无监督学习技术的自动编码。在自编码器中，通过学习低维潜在空间中的压缩表示来训练网络重构其输入数据。编码器将输入数据映射到潜在空间，而解码器则执行反向操作。通过最小化输入和重建数据之间的差异，网络捕获了潜在空间内的关键数据特征。经过训练，编码器权重可以初始化深度生成模型，例如生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）。利用预先学习的权重，捕获重要特征，使生成模型能够快速收敛并实现卓越的性能。对于预训练深度生成学习模型而言，训练数据的多样性、规模和全面性至关重要。我们设想采用强化学习作为自动训练数据准备的工具。本质上，我们期望开发出能够模拟在一个区域内放置各种建筑物的生成过程的强化代理。随着强化代理自动探索社区布局时，它们会生成多样的数据。尽管将城市规划概念化为生成式任务有助于优化有效的生成模型参数学习和新颖的布局规划重建，但还有一种观点，是将城市规划制定为强化学习的演员--评论家结构。这种方法将不断探索各种城市社区布局，为预训练深度生成规划模型生成未来的伪训练数据。

 

4.1.2 趋势2:信息化的城市社区布局表示方式。

 

城市社区布局是指城市区域内结构、道路和公共空间的系统安排和组织。该过程包含了建筑环境的规划和设计，包括建筑、开放空间和基础设施元素的定位。城市社区布局的目标是建立一个功能性、美观性和可持续的城市环境，以适应居民、社区和企业的需求。这可能需要设计出集住宅、商业和娱乐为一体的混合用途开发项目，精心打造行人友好街区，鼓励锻炼身体，最大限度地减少对汽车的依赖，以及创造能促进社会交往和社区参与的公共空间。因此，我们需要探究的是：我们如何才能采用一种更易于机器理解的表征方式来描述错综复杂的社区布局关系结构，包括建筑的功能、数量、距离和其他元素？现有的许多研究都使用高维张量来表示位置、 建筑功能分类、建筑数量和其他相关属性。然而,这些维度在空间、社会、功能和语义上是如何相互影响的？

 

作为属性图的社区布局。我们设想未来城市社区布局可以通过一种新颖的视角来表示:将社区布局作为一种属性图。属性图是一种结构，其中每个顶点或边都与一组属性或属性相关联。这些属性是描述图中地理空间实体的特征或特性，提供补充信息。在属性图中，顶点可以具有诸如名称、标签、类型、位置或其他属性，而边可以具有诸如权重、长度、方向或关系类型等属性。根据社区布局的粒度，这些属性可以表示为键值对或复杂的数据结构。在城市社区布局的背景下，属性图可以描述一个空间区域，其中顶点代表建筑物，边缘表示它们之间的关系。属性可以描述建筑的各个方面，如大小、年龄、高度、设计、材料、能源效率、可达性、安全性、便利设施、功能类别，或它们对网络中其他结构的影响。随后，这些属性可以用于训练深度生成神经网络，以生成新的城市社区布局。属性图提供了一个灵活而富有表现力的框架，用于表示具有丰富属性的复杂城市社区布局结构，从而产生更实用的、基于属性图的社区布局。

 

4.1.3 趋势3:城市规划公平化。

 

事实上，城市规划的目标是协调人类专家与环境之间的关系。在城市规划中实现各种形式的公平，对于保证城市规划的发展，平衡人与环境的关系至关重要。以下潜在方向值得进一步探索:

 

以功能公平为导向的规划是未来城市规划中必须考虑的重要方面。城市规划面临的挑战之一是确保每个城市地区都能平等获得医疗保健、教育和公共交通等基本服务。自动化城市规划可以采用复杂的算法来更有效地分配资源，并确保每个城市区域得到足够的关注。此外，规划人员还可以利用这些算法来更公平地分配工作机会和住房选择，防止贫困集中在特定地区。为了在自动化城市规划中实现功能公平，使用机器学习算法分析人口数据，确定对医疗、教育和公共交通等基本服务有更高需求的城市区域至关重要。此外，可以创建模拟工具来预测新开发项目对各个城市地区的影响，并相应地分配资源，确保新开发项目的公平分配。同时，机器学习算法可以监控工作机会和住房选择分布，调整规划算法以避免贫困集中在特定地区。这些措施保证每个城市地区都得到足够的重视和资源，促进就业机会和住房选择的公平分配，防止贫困向特定地区集中。通过优先考虑功能公平性，自动化城市规划可以创造更宜居和公平的城市，满足所有居民的需求。

 

促进交通和可达性公平是未来城市规划工作的一个重要方面。随着汽车在交通中保持主导地位，城市规划者需要倡导自行车、电动滑板车和公共交通等替代工具。自动化城市规划可以利用先进的算法来优化交通基础设施的布局，保证整个城市的公共交通畅通。此外，它可以支持行人友好型街道和自行车友好型基础设施的发展，从而减少温室气体排放，改善空气质量，促进更健康的生活方式。为了在自动化城市规划中实现移动性和可达性的公平性，必须利用机器学习算法创建交通需求模型。这些算法分析移动模式，并检测公共交通不足的地区。此外，模拟工具可以用来检查新的交通基础设施的影响，并建立最有效的基础设施布局，确保所有居民都能公平使用。可以通过对算法进行改进，以战略性地定位自行车道和人行横道，增强城市的自行车和行人友好性，并倡导可持续交通。实施这些措施可确保广泛使用公共交通工具，并培育替代交通方式，最终缓解交通拥堵，改善空气质量。通过强调机动性和可达性的公平性，自动化城市规划可以培育出更可持续、更宜居的城市，满足所有居民的交通需求。

 

环境与绿色导向的规划是未来城市规划的重要组成部分。随着城市的持续发展，节能建筑、绿色空间和可再生能源等环境可持续实践的重要性日益明显。自动化城市规划可以采用先进的算法来优化绿色空间的布局，并鼓励节能建筑的发展。同时，它可以促进太阳能和风能等可再生能源的实施，减少温室气体排放，促进可持续生活。最终，自动化城市规划的未来必须考虑环境可持续性、机动性、可达性以及功能公平性，确保所有居民都能享受公平、可持续和宜居的城市。为了在自动化城市规划中实现环境可持续性，使用机器学习算法分析能源使用模式，识别城市高能耗区域，并在这些区域内优先考虑节能建筑，这一点至关重要。此外，模拟工具可用于预测新建筑和开发的环境影响，调整规划算法以强调可持续性。除此之外，还可以设计算法来跟踪绿地分布，优化公园和绿地的布局，确保城市范围内的可达性。这些措施保证了环境可持续的城市发展，提高了能源效率，减少了温室气体排放，提高了绿色空间的实用性，有助于建设更健康、更宜居的城市。通过关注环境的可持续性，自动化城市规划可以建立一个更具弹性和可持续性的城市环境，以满足当代和后代的需求。

 

总结

 

总之，城市规划对于应对城市人口增长、促进可持续发展和提高城市生活质量至关重要。本文研究了城市规划的复杂性以及人工智能辅助工具改变该领域的潜力，使其更加高效和公平。四个关键趋势将推动人工智能辅助城市规划的发展:新的布局方式、新的生成式学习、通过对话式人工智能进行的人机协作规划，以及公平意识规划。通过顺应这些趋势，我们可以确保我们的城市规划方法更具适应性、创新性和包容性。

 

首先，新的土地利用布局方式将使城市规划者能够以更高的准确性和通过对周边环境感知来建模和模拟城市环境。这些方法将通过结合不同的观点和具备针对性的解决方案来促进更好的决策。

 

其次，新的生成式学习方法将使城市规划者能够利用人工智能分析大量数据，具备人类无法理解的模式的能力，开发出更复杂、更有创意的设计。这不仅可以提高城市规划的效率，还可以促进创新和可持续性。

 

第三，通过对话式人工智能进行的人机协同规划将在城市规划者和人工智能辅助工具之间建立协同关系。这种合作将通过将人类专业知识的优势与人工智能的分析能力相结合，促进更有效的问题解决，最终导致更明智、更平衡的决策。

 

最后，具备公平意识的规划将确保人工智能辅助的城市规划考虑到所有公民的需求和愿望，减少产生偏见或歧视性结果的风险。通过将公平和公正纳入人工智能辅助城市规划的核心，我们可以努力建设更加包容和公正的城市。

 

随着城市人口的持续增长和城市规划挑战的日益复杂，人工智能辅助城市规划为创造可持续、有韧性和公平的城市空间提供了一种创新的解决方案。通过本文所阐述的趋势，并培养结合计算机科学和城市规划优势的多学科方法，我们可以重新思考城市的未来，并为一个更加繁荣、包容和可持续的世界做出贡献。