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谨致作者

四川建筑

第39卷1期

2019.2

目越来越少,而小尺度的城市微更新项目越来越多,宏观分析并不能解决众多中小项目的实际需求。1.2.3

碎片化研究居多,体系性不强目前各项研究还处于探索阶段,不成体系。比如,不同

学科领域的学者分散研究不同的课题,课题之间的联系还有

待加强。另外一个是普适性问题,

很多时候一个项目的分析结果、分析方法停留在项目完成时,无法应用到下一个项目。

很多学者构建了一些模型,但其科学性和普适性还有待长期的检验和证明。

2

规划编制大数据平台的建设趋势及建议

2.1

大数据平台的发展趋势研究指出

[4]

,目前大数据平台的研究还比较零散,大量的研究集中在大数据的挖掘分析方法上,支撑大数据平台开发的相关技术体系尚不完善。而数据挖掘技术在还处于发展阶段,

很多系统还停留在初级处理水平。面向规划编制的大数据平台还有很大的探索空间。2.2面向规划编制的大数据平台的相关建议

2.2.1

着重研究应用层平台目前,针对规划管理方的平台开发到分析层+就可以了,

而面向规划编制方的平台则必须要开发到应用层。应用层不是对某项大数据的单一分析,而是针对单个具体规划问题的应用模块集。比如,仅仅根据手机信令大数据实时显示人流量是不够的,平台需要设计多个针对某个具体规划专题的模块,比如“职住平衡”模块“街道活力评估”模块、“现状设施使用状况评估”模块。2.2.2

开发黑盒子模块

应用层应该是由多个针对一个具体规划问题的黑盒子

模块组成,比如“职住平衡”模块“街道活力评估”模块“现状设施使用状况评估”模块。规划师可以不必知道人流量分

析、

人口时空分布等概念的具体计算过程,只需要选择输入数据就可以得到一个具体结果。同时,在分析数据、研究范围和算法上也提供多个选择,选择用单一数据还是多源数据,选择用简单算法还是复杂算法,由规划师根据现实情况进行选择。用数据增强理念为规划师提供一种傻瓜式的模块,一种能快速应用到中微观尺度的成熟模块。2.2.3重视人机交互

Michael Batty 直言,AI 的真正力量来自于人类与机器的合作,二者协作工作会比任何单独工作的机器更厉害

[3]

。城

市是一个复杂的巨系统,

全部的相关因素与不确定性不可能用现有的任何AI 技术实现自动化。规划编制大数据平台要特别强调人机交互。不能期望机器给出所有答案,而是将机器做得足够智能,提供人机交互界面,辅助规划师进行现状分析、方案生成、情景模拟,在规划设计全过程提供数据增强。

根据人工智能的发展趋势,过去繁琐复杂的操作界面已经不能适应新时期的需求。数据库人机交互界面,不是让人去学习如何使用机器,而是让机器根据人的需求来配置。这就需要设计者彻底摸清规划师的需求、目的和操作习惯。重视操作界面的友好性,是破除目前壁垒的重要课题。2.2.4

重视数据维护的可持续性

数据库的基础数据持续更新是一个很重要的问题,各项数据的获取清洗等预处理过程非常费时费力,过去很多平台上线一两年后使用频率越来越低,最后束之高阁,基础数据更新成本是一个很大的原因。大数据时代的海量数据预处理工作量呈几何指数般增长,在平台建设初期就要未雨绸缪。目前业界采取的方法有,传统规划院与互联网平台或数据供应商签订合作协议,由互联网公司或数据供应商负责数据的获取和预处理。但此种方法还是有其局限性,且广大中小设计院可以采用什么机制,还有待思考。各地政府相继成立大数据交易中心,或许未来可以提供高效价廉的基础大数据。

3结束语

数据处理平台化是现今城市规划数据增强的必然趋势。

在数据爆炸、人工智能的时代,需要不断优化改进大数据平台,帮助城市研究者理解高频实时的城市运行情况,为规划编制者提供简单易用的全流程数据支撑,提高规划编制的科学性。

参考文献

[1]龙瀛,沈尧.数据增强设计———新数据环境下的规划设计回应

与改变[J ].上海城市规划,2015(2):81-87.[2]茅明睿,储妍,张鹏英,等.人迹地图:数据增强设计的支持平

台[J ].上海城市规划,2016(3):22-29.[3]Batty M ,Environmentplanning B.Artificial intelligence and smart

cities [J ].Environment &Planning B ,2018.

[4]宫夏屹,李伯虎,柴旭东,等.大数据平台技术综述[J ].系统

仿真学报,2014,26(3):489-496.

檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲殘

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《四川建筑》编辑部

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1·城乡规划与环境建设·

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