新城市科学：技术、数据、变革与应用-清华大学_65页_10mb

新城市科学技术、数据、变革与应用总结

核心内容

新城市科学是基于新技术、新数据和新方法，研究城市复杂系统的学科。它关注城市作为复杂系统，其整体属性是涌现的，而非各部分的简单总和。新城市科学不仅研究城市本身的演变，也关注新兴技术对城市形态、功能和空间组织的影响，以及这些技术如何重塑城市生活和规划实践。

主要观点

1. 城市科学的发展演变：

   • 城市科学经历了从传统均衡理论到复杂性理论的转变，强调城市作为一个动态、复杂的系统，其属性随整体规模和各组成部分的相互作用而变化。
   • 核心理论包括农业区位论、工业区位论、中心地理论和地租理论，这些理论为城市研究提供了新的视角。

2. 新数据与技术的融合：

   • 新数据包括大数据和开放数据，具有高精度、高频率和多维度的特点。
   • 新技术如人工智能、数字孪生、区块链、传感网与物联网等，为城市研究提供了新的工具和方法。

3. 新方法的应用：

   • 包括GIS空间分析、数据可视化、自然语言分析、计算机视觉、远程视觉感知、建成环境虚拟审计平台等。
   • 这些方法能够实现对城市空间的多维度评估，并通过深度学习等技术进行图像分类、目标检测和分割。

4. 新兴技术对城市空间的影响：

   • 信息通信技术（ICT）改变了城市空间结构，影响了居住、办公、交通和休闲等不同功能空间。
   • 自动驾驶、物联网、区块链等技术推动了城市功能的再组织，如交通系统的模块化、办公空间的分散化、休闲空间的垂直集中等。

5. 新城市科学的应用：

   • 通过新数据和新技术，可以识别城市空地、评估城市形态、分析人群类型、监控海绵设施活力等。
   • 新城市科学强调通过数据驱动的方式，进行城市研究和规划，实现更科学、高效的决策支持。

关键信息

新数据的特征

• 新数据 = 大数据 + 开放数据
• 具有大范围、高精度、高频、多维度等特点
• 包括空中感知、地面感知和社会感知

新数据的应用

• 识别城市空地：利用遥感数据进行大规模自动识别
• 城市人群类型分析：通过手机信令数据提取人群的年龄、消费状态、移动路径等信息
• 中国城市系统重新定义：利用滴滴出行数据重新定义中国城市系统
• 识别“鬼城”：基于百度慧眼数据进行中国“鬼城”的识别与评价

新方法的分类

• 基于软件的数据可视化：如Tableau、Power BI、ArcScene等
• 基于网络平台的数据可视化：如Mapbox、ChartBlocks
• 基于编程的数据可视化：如D3.js、Kartograph

新技术的应用

• 主动城市感知网络：包括Wi-Fi探针、穿戴式设备、无人机、传感器等
• 城市感知网络：通过固定和移动感知方式获取城市数据
• 基于App和小程序的参与式研究：如路见、猫眼象限等
• 基于图像识别的环境评估：如SAM模型、目标检测、图像分割等

新城市科学对城市空间的影响

• 信息流：信息通信技术改变了城市空间组织形式，如共享住宅、灵活办公、共享车辆等
• 交通流：自动驾驶技术影响城市扩展和停车需求
• 社会流：通过算法和评价系统改变商业空间选址和需求
• 功能重组：城市不同功能空间（居住、办公、交通、休闲）的重新组织

新城市科学的未来趋势

• 从静态模型向动态模型发展
• 数据驱动与模型支持相结合
• 城市规划支持系统（PSS）的发展，如CUF/CUF-2、SLEUTH、SimLand、UrbanSim等
• 生成式设计和过程式建模的兴起，如基于深度强化学习的建筑自动布局、三维模型自动构建、参数化设计等

国内相关研究

• ICT影响：南京大学甄峰团队研究了信息通信技术对城市空间的影响
• 虚实空间：同济大学王德团队和北京大学柴彦威团队关注虚实空间的融合
• 机器换人：中山大学李郁团队研究了机器换人对城市空间的影响
• 淘宝村/外卖工厂：南京大学罗震东团队研究了新兴经济形态对城市空间的影响
• OMO：武汉大学牛强团队研究了线上线下融合的城市模式
• 屏幕使用与远程办公：清华大学龙瀛团队关注屏幕使用、远程办公等新兴现象
• WeSpace：北京城市实验室和腾讯研究院合作的未来城市空间项目，强调数据驱动和空间创新

未来城市空间的创造

• 空间干预与场所营造：通过数据和算法进行城市空间的干预和优化
• 数字创新：利用新技术创造新的城市空间形态，如数字孪生、元空间等
• 参与式设计：强调多方参与，包括技术团队、设计师、市民等

总结

新城市科学通过新技术、新数据和新方法，重新定义了城市研究的范式。它不仅关注城市的物理空间，也重视社会空间和信息空间的互动。未来城市空间的创造将依赖于这些技术的深度融合，实现更加智能、高效和可持续的城市发展。