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行业 AI赋能智慧规划绘就加速全域数字化转型新篇章——2024中国城市规划信息化年会报告摘登

发布日期:2024-08-22 08:34 浏览次数:

  近日,2024中国城市规划信息化年会在广东省广州市召开,来自自然资源部信息中心、自然资源部国土空间规划研究中心、自然资源部国家基础地理信息中心、广州市规划和自然资源局、雄安城市规划设计研究院,以及清华大学、北京大学、同济大学、南京大学、武汉大学、中山大学等单位和高校的专家学者,围绕“智慧规划 · AI赋能”献计献策,推动国土空间规划智慧转型、创新发展。《中国自然资源报》摘登此次年会专家学者观点,以飨读者。

  孙雪东强调了在国土空间规划中融入数字化和智能化技术的重要性,他指出,通过构建开放共享、协同联动的新生态,可以实现更高效和人性化的城市发展。

  一是国土空间规划的数字化转型。国土空间规划需要全面提升数字化、系统性,以适应新时代的挑战,实现科学认知国土空间规律、创新规划技术、优化国土空间布局、提升治理能力等目标。

  二是AI赋能国土空间规划。利用人工智能技术加深对国土空间的态势感知,提高规划的精准性和适应性,促进规划数字化和智慧化转型,加强数据要素的作用,优化国土空间布局,提高治理效率和效能。

  三是构建智慧规划新生态。通过整合多源异构数据、发展数字化基础设施、应用先进算法模型,建立国土空间基础信息平台,实现认知判断决策能力的提升,共同推动自然资源数字化转型,构建以人为本、具有高度韧性和适应性的智慧城市。

  段进院士强调了智慧规划的重要性,展望了未来智慧国土空间规划体系、数字治理生态和空间治理模式的发展前景。

  一是智慧规划与数字化转型。城市规划信息化建设正在从数字化向智能化、智慧化发展,构建一个能够感知、学习、治理和自适应的智慧国土空间规划,是推动城市治理体系和治理能力现代化的关键。

  二是数据驱动与人工智能。emc易倍智慧规划以数据驱动为前提,通过数据采集、整合、分析和挖掘,深入理解城市现状和未来发展。人工智能的迅速发展为人机共生提供了新动力,城市规划可以借助人工智能等技术,实现城市空间信息的动态感知、实时处理和智能决策。

  三是数据与智能的双向赋能。数据与人工智能技术的发展相辅相成。大数据为人工智能提供了丰富的资源,人工智能提供了智能化的算法和模型,双方结合能够实现更精准的分析和预测,推动智慧规划的落地实施,促进城市规划从静态的蓝图性规划向动态治理型转变,实现以人为本的国土空间规划。

  吴志强院士对城市规律进行了深入分析,他分享了人工智能技术在城市规划与治理中的应用,以及城市空间布局的智能优化。

  一是城市规律的多维度解析。城市具有多个发展规律,包括城市治理、社会组织、科技创新、安全韧性、流动,及其载体、形象、设计等方面。这些规律共同影响城市的文明发展、生命可持续性、经济产业、空间规划等关键领域。

  二是人工智能技术在城市规划和治理中的应用。多种人工智能技术包括自然语言处理、知识图谱、机器学习算法、深度学习、知识表示等,用于城市生态诊断、城市品牌塑造、产业链自动化构建、技术路线规划,可以帮助提取和理解城市数据,优化城市规划和管理。

  三是城市功能和空间布局的智能推演。利用AI技术进行城市功能分布和空间布局的智能推演,以及结合机器学习和大数据分析预测,包括对城市全局功能的智能推演、城市肌理学习以及城市空间特征样本集的构建等,辅助编制更高效和精确的城市规划。

  叶嘉安院士强调了AI技术在城市规划中的重要性和潜力,以及在实际应用中需要克服的挑战和问题。

  一是人工智能与城市规划的历史和发展。专家系统和基于知识的系统曾经在城市规划决策中起到辅助作用,而现代的AI技术如深度学习、生成式AI,在城市规划中的应用正变得越来越广泛和深入。

  二是智慧城市与大数据的融合应用。智慧城市是包括传感器、大数据、云计算和人工智能等技术的综合应用。智慧城市的发展依赖于信息通信技术和3D GIS地理信息系统的融合,以及建筑信息模型向区域信息模型和城市信息模型的演进。这些技术可以促进城市级的模拟,提高城市管理的效率和可持续性。

  三是人工智能在城市规划中的问题与挑战。人工智能在城市规划中的具体应用,包括基于案例推理的专家系统、交通模式的自我学习能力以及使用深度学习技术从图像和视频中提取城市动态数据等。人工智能在城市规划中面临的挑战,包括多准则问题的复杂性、规划师的创造性思维以及在处理城市规划问题时的局限性等。

  陈军院士介绍了时空信息的深层价值挖掘,以及科技手段如何支持城市规划和治理决策。

  一是时空信息知识转化的重要性。时空信息不仅仅是基础地理信息、自然资源调查数据、社会经济数据等,应通过时空分析、模拟和服务,转化为有助于城市规划和管理的时空知识。这种知识能够支持三维空间研判和决策。

  二是时空知识服务的构建。时空知识服务的基本问题,包括时空信息的尺度性、时效性、共享性和知识性。构建时空知识服务的科学认知与工程实践,需要经过从数据到信息再到知识的转化过程,形成系统性的认识,以支持智慧决策和行动。

  三是时空知识服务在城市规划和治理中的应用。通过时空知识服务,在国土空间规划、城乡建设、环境监测等领域,实现数字化治理和智能化管控。

  邓堪强展示了广州市在智慧规划领域的深入探索和创新实践,以及如何利用先进的信息技术推动城市规划和管理的现代化。

  一是智慧规划的三维立体管控。广州市在智慧规划方面,实现从传统的二维规划图向三维立体管控转变,通过三维表达提升了规划成果的可视化和可感知性,使规划管控要素更加直观和易于理解。

  二是城市感知与动态监测的实践。他提出建立“天空地”一体化城市感知监测体系的重要性。低空遥感、高清视频监控等现代技术手段,实现了对城市运行状况的全面实时感知,为城市规划、管理和决策提供了坚实的数据支撑。

  三是全周期规划管理闭环的构建。广州市全周期规划管理闭环覆盖了规划的编制、实施、监测、评估和维护等各个环节,并通过信息化手段实现了各环节之间的无缝衔接和高效协同。emc易倍

  四是多场景业务应用的拓展。智慧规划技术在政府决策、企业服务、海洋管理、乡村振兴、历史文化保护、城市安全韧性等方面进行应用实践,在促进资源优化配置和提升治理能力上取得实际效果。

  张鸿辉介绍了如何利用大模型技术推动自然资源和国土空间规划智能化,以及如何通过技术创新应对行业挑战,实现更高效精准的资源管理和规划决策。

  一是大模型技术的突破与应用。人工智能领域经历了关键性的技术革新,大规模预训练模型的发展成为通用人工智能发展的重要里程碑。大模型技术在语义理解、知识表示、逻辑推理等方面实现了跨越式突破,并在多模态理解、多维度推理、自适应等方面展现出强大的能力。

  二是行业挑战与破局思路。尽管自然资源和国土空间规划领域面临多源数据采集、多维信息融合、专业任务支撑等方面的挑战,但结合专业知识训练构建行业大模型,为解决行业痛点带来新思路和新方法。

  三是框架设计与实践探索。他介绍如何通过“大算力”“大数据”“大模型”“大场景”的技术框架,实现从机械管理到智能管控的转变,以及其在数据底座构建、调查监测、空间规划、开发利用、用途管制、耕地保护、生态修复等应用场景,如何提升空间规划和自然资源管理的智能化水平。

  李满春院士关注国土空间规划的数字化转型,强调生态文明体制改革对规划体系的影响,以及数字化手段在规划实践中的应用。

  一是生态文明体制改革与国土空间规划。生态文明体制改革是推动国土空间规划体系建立的基础,其核心在于实现人口、经济、资源、环境的平衡,确保发展不超出当地资源和环境的承载能力。

  二是国土空间规划体系架构。“四梁八柱”架构,包括规划编制、审批、实施、监督4个体系以及法规政策、技术标准等支撑体系。“五级三类”的规划层级和类型,涵盖国家级到乡镇级的不同行政管理层级和总体规划、专项规划、详细规划等不同类型的规划。

  三是数字国土空间规划的重要性与实践。数字国土空间规划利用结构化与非结构化数据,结合时空大数据,对国土空间要素进行数字化管理、分析、表达和应用。数字国土空间是国家战略需要,体现了国家对数字化、信息化的重视,以及在信息化筑基、智能化编制、系统化管理等方面的发展愿景。

  柳泽结合实践案例,介绍了如何通过监测评估支撑国土空间规划全生命周期管理,如何完善规划实时监测、定期评估、动态维护制度。

  一是规划监测评估的重要性。数字生态文明背景下,监测评估是国土空间规划全生命周期管理的重要支撑,对提升国土空间治理体系和治理能力现代化水平具有重要意义。

  二是规划监测评估预警的工作框架。基于“多规合一”改革要求、规划事权的层级划分、全域全要素和全周期全链条管理需求等,从国土空间运行体征、规划传导衔接、规划实施管理3个维度,监测、评估、预警3个环节,构建“五级三类”国土空间规划的监测评估预警主要内容和技术支撑体系。

  三是推进规划监测评估工作的建议。全面推进CSPON建设,推动监测评估与数字化、智能化空间治理手段的融合;以实际需求为牵引,加快推进规划时空数据治理、专业算法模型研发以及标准化工具和产品开发与应用。

  钮心毅讲述了如何进行大模型学习以及融合城市规划专业知识,特别是隐性知识,并将其应用于城市规划的图像生成和设计中,以提高规划工作的效率和质量。

  一是专业大模型的构建需求。构建专业大模型是在通用大模型的基础上,通过“再学习”过程融入特定规划专业知识。这种专业大模型能够更精准地服务城市规划和设计领域。

  二是显性知识与隐性知识的融合。在城市规划学科中,不仅存在易于形式化和传播的显性知识,还有大量难以用文字资料系统传授的隐性知识。大模型通过预训练可以学习隐性知识,并在图像生成等应用中发挥作用。

  三是图像生成模型在规划领域的应用。他介绍了如何将城市空间形态设计知识包括显性和隐性知识,融入图像生成模型。通过使用知识图谱、微调训练等技术手段,可以使图像生成模型掌握规划专业中的设计导向、空间要素和空间关系等隐性知识。

  夏雨介绍了雄安新区在智慧城市建设中的具体实践和探索,以及在新时代背景下,如何利用新技术推动城市规划和建设创新。

  一是智慧城市的纵向时代特征。智慧城市发展已经从横向时代的信息化组织和关联,转变为纵向时代的专业纵深延展,引领全链条智能解决能力的提升。利用新技术创造新价值主张,并以空间为内核重塑发展价值观。

  二是规划设计行业转型的三大困境。一是基于专业化服务本质的供需双方标准化挑战大;二是大数据改变传统知识积累模式,而城市中海量多源异构数据为其价值释放带来一定阻碍;三是城市系统各要素间的相互关系与“隐形秩序”待进一步研究与挖掘。

  三是雄安新区在智慧规划、设计协同、数据服务方面的实践探索。她提出以空间发展理论为专业基础,以服务人为宗旨,以数据为要素,推动从现实城市构建者向虚实双维度数字孪生城市构建者转型。

  一是人工智能正深刻影响城市规划,大模型技术提升了规划效率并推动创新。吴志强与叶嘉安等院士专家展示了AI在规划全链条的应用与数据智能融合的重要性,强调人机协同避免技术滥用。钮心毅教授等学者探索了微调大模型及语言模型在规划中的具体应用,国地科技、腾讯云等企业提供技术解决方案,助力规划智能化。

  二是在国土空间规划监督与管理方面,实时感知技术与多源数据整合成为关键,推动规划管理的精细化和高效化。陈军、李满春等院士专家强调从数据到知识服务的转型,构建智能监测网络,实现规划的系统化管理。政府及研究机构通过新技术构建规划闭环,强化全生命周期管理。

  三是数字化与信息化技术的应用,进一步提升了管理效率和服务水平,通过大数据挖掘支持科学决策。学者们在时空行为、知识图谱等方面进行研究,推动规划管理的智能化、精细化。

  2024中国城市规划信息化年会由广州市规划和自然资源局指导,广州市规划和自然资源自动化中心、中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会主办,自然资源部碳中和与国土空间优化重点实验室、广东国地规划科技股份有限公司承办,来自全国各地的科研院所、高校、规划设计单位和企业的千余名代表参加了年会。

  来源:《中国自然资源报》;作者:何正国、陈会;供图:广州市规划和自然资源自动化中心

  原标题:《行业 AI赋能智慧规划,绘就加速全域数字化转型新篇章——2024中国城市规划信息化年会报告摘登》

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