【摘要】文章旨在研究人工智能在城市規(guī)劃中遇到的問題及解決措施。分析了人工智能技術(shù)在提升規(guī)劃效率、增強(qiáng)決策科學(xué)性和優(yōu)化城市管理水平中的作用，并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例加以佐證。探討了應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)復(fù)雜性、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失和人才短缺等問題。針對(duì)這些問題提出了一系列解決措施，如構(gòu)建完善數(shù)據(jù)管理體系、開發(fā)易用的人工智能平臺(tái)等。研究指出，采取這些措施能促進(jìn)人工智能技術(shù)與城市規(guī)劃設(shè)計(jì)的深度融合，為城市規(guī)劃提供更加高效、科學(xué)的方案。

【關(guān)鍵詞】人工智能；城市規(guī)劃；技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

【中圖分類號(hào)】TU18 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-6028（2025）02-0116-03

0 引言

隨著科技不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)正逐步改變傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)作模式。在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用正成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的重要力量。本文旨在探討人工智能在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用、存在的問題以及對(duì)應(yīng)的解決策略，以期為進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)和城市規(guī)劃設(shè)計(jì)的深度融合提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

1 在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能的重要性

1.1 提高規(guī)劃與設(shè)計(jì)效率

當(dāng)前的人工智能技術(shù)，如大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)，在城市規(guī)劃的多個(gè)環(huán)節(jié)中發(fā)揮著重要作用。具體而言，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在城市規(guī)劃的數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理環(huán)節(jié)具有顯著的應(yīng)用價(jià)值，能夠高效處理和分析海量數(shù)據(jù)，為規(guī)劃師提供精準(zhǔn)的決策支持。

在規(guī)劃方案設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是其中的遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠模擬多種規(guī)劃方案并進(jìn)行效果預(yù)測(cè)，幫助規(guī)劃師在多種可能性中尋求最優(yōu)解。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在城市三維建模和景觀預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)具有顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)城市規(guī)劃效果的精細(xì)預(yù)測(cè)。在成果展示和公眾參與環(huán)節(jié)，可視化技術(shù)能將復(fù)雜的規(guī)劃方案以最直觀的方式呈現(xiàn)給公眾，提高公眾參與度和規(guī)劃方案的接受度。這些技術(shù)的綜合運(yùn)用，為城市規(guī)劃提供了強(qiáng)有力的工具和方法，推動(dòng)了城市規(guī)劃的科學(xué)化和智能化發(fā)展[1]。

1.2 增強(qiáng)決策的科學(xué)性

在增強(qiáng)決策科學(xué)性的過(guò)程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用，具體作用如下。

1）在城市規(guī)劃的決策支持環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能從大量的城市規(guī)劃數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和模式。例如，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和聚類分析，可以揭示城市發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系和趨勢(shì)，為決策者提供基于數(shù)據(jù)的決策依據(jù)。

2）在規(guī)劃方案的評(píng)估和選擇環(huán)節(jié)，預(yù)測(cè)分析技術(shù)，特別是時(shí)間序列分析和回歸分析，能預(yù)測(cè)規(guī)劃方案實(shí)施后的長(zhǎng)期和短期效果，幫助決策者全面考量經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)需求和環(huán)境影響等各因素。

3）在政策制定和資源配置環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如隨機(jī)森林和梯度提升決策樹（GBDT），能基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)需求，優(yōu)化資源配置，提高決策的科學(xué)性和合理性。

4）在綜合決策環(huán)節(jié)，決策支持系統(tǒng)能整合多種人工智能技術(shù)，為決策者提供集成平臺(tái)，通過(guò)模擬和優(yōu)化工具，輔助決策者做出更科學(xué)、合理的城市規(guī)劃決策。

1.3 提升城市管理與維護(hù)水平

在城市規(guī)劃中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)優(yōu)化城市空間布局和提升規(guī)劃質(zhì)量起到了至關(guān)重要的作用。

1）地理信息系統(tǒng)（GIS）與空間分析技術(shù)。GIS結(jié)合空間分析技術(shù)，如空間疊加分析、緩沖區(qū)分析和網(wǎng)絡(luò)分析，能幫助規(guī)劃師識(shí)別和評(píng)估城市空間布局中的問題，如交通擁堵、綠地分布不均等，從而優(yōu)化空間布局。

2）計(jì)算機(jī)視覺與圖像識(shí)別技術(shù)。在城市形態(tài)和景觀規(guī)劃中，計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別技術(shù)可自動(dòng)識(shí)別和分析城市空間特征，如建筑風(fēng)格、街道布局等，為規(guī)劃提供視覺質(zhì)量評(píng)估和優(yōu)化建議。

3）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）。GANs能生成新的城市設(shè)計(jì)方案，通過(guò)模擬和優(yōu)化，創(chuàng)造出既符合功能需求又具有美學(xué)價(jià)值的城市空間布局，提升規(guī)劃的創(chuàng)新性和多樣性。

4）多智能體系統(tǒng)（MAS）。MAS可模擬城市中不同行為主體（如居民、企業(yè)、有關(guān)部門）的互動(dòng)，幫助規(guī)劃師理解城市空間的使用情況和動(dòng)態(tài)變化，制定更人性化和高效的空間布局規(guī)劃。

5）虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）。這些技術(shù)可以在規(guī)劃過(guò)程中提供沉浸式體驗(yàn)，讓規(guī)劃師和利益相關(guān)者直觀地感受規(guī)劃方案的空間效果，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正設(shè)計(jì)缺陷，提高規(guī)劃質(zhì)量。

2 人工智能在城市規(guī)劃中問題分析

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊

城市規(guī)劃所需要的數(shù)據(jù)涉及范圍廣泛，包括地理信息、人口統(tǒng)計(jì)、交通流量、環(huán)境監(jiān)測(cè)等多維度。而這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性直接影響人工智能分析結(jié)果的可靠性?，F(xiàn)實(shí)中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）數(shù)據(jù)收集過(guò)程可能存在誤差。由于采集設(shè)備的局限性或人為操作失誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。

2）數(shù)據(jù)更新不及時(shí)。城市發(fā)展日新月異，而部分?jǐn)?shù)據(jù)更新周期較長(zhǎng)，難以反映最新的城市狀況。

3）數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。不同來(lái)源和類型的數(shù)據(jù)在格式上存在差異，給數(shù)據(jù)整合和分析帶來(lái)困難。

4）數(shù)據(jù)共享機(jī)制不完善。有關(guān)部門、企業(yè)和社會(huì)團(tuán)體之間數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，限制了數(shù)據(jù)的流通和應(yīng)用。

這些問題導(dǎo)致人工智能在城市規(guī)劃中的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量不高會(huì)影響人工智能模型的訓(xùn)練效果，降低預(yù)測(cè)和決策的準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響規(guī)劃設(shè)計(jì)的科學(xué)性和實(shí)用性。

2.2 技術(shù)復(fù)雜性偏高

人工智能技術(shù)的研發(fā)和實(shí)施涉及復(fù)雜算法、海量的數(shù)據(jù)處理及多學(xué)科知識(shí)的融合，技術(shù)復(fù)雜性偏高主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）人工智能模型的構(gòu)建需要專業(yè)的算法知識(shí)和編程技能，而城市規(guī)劃領(lǐng)域的專業(yè)人士往往缺乏這些技術(shù)背景，導(dǎo)致技術(shù)在推廣應(yīng)用時(shí)遇到障礙。

2）人工智能系統(tǒng)的集成和優(yōu)化過(guò)程復(fù)雜，需要跨領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、城市規(guī)劃等，這種跨學(xué)科的合作在現(xiàn)實(shí)中通常并不容易實(shí)現(xiàn)。

3）人工智能技術(shù)的更新迭代速度較快，而城市規(guī)劃行業(yè)對(duì)新技術(shù)的接受和應(yīng)用相對(duì)緩慢，這種速度上的不匹配使技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果受到影響。例如，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可能因缺乏必要的技術(shù)支持而無(wú)法充分利用人工智能進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)計(jì)，或在實(shí)際操作中因技術(shù)問題耗費(fèi)大量時(shí)間，增加了項(xiàng)目成本和周期。

2.3 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范缺失

由于人工智能是相對(duì)新興的領(lǐng)域，其在城市規(guī)劃中的應(yīng)用尚處于探索階段，缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范體系，這在多個(gè)層面上造成了困擾。首先，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的缺失導(dǎo)致人工智能的應(yīng)用成果難以被評(píng)估和比較，不同技術(shù)方案和設(shè)計(jì)成果間缺乏統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使決策者難以作出客觀公正的選擇。其次，缺乏規(guī)范導(dǎo)致數(shù)據(jù)接口、模型格式和操作流程的不統(tǒng)一，增加了不同系統(tǒng)間整合的難度，影響了工作效率和數(shù)據(jù)共享。再次，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的不明確使人工智能技術(shù)在應(yīng)用過(guò)程中可能存在安全隱患，如數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)被惡意攻擊等，這些問題在沒有明確規(guī)范指導(dǎo)下難以得到有效防范[2]。此外，由于缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，人工智能技術(shù)在城市規(guī)劃中的應(yīng)用可能存在重復(fù)開發(fā)、資源浪費(fèi)等問題，不利于行業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展。

2.4 專業(yè)人才短缺

人工智能技術(shù)的應(yīng)用要求從業(yè)者不僅要有深厚的城市規(guī)劃專業(yè)知識(shí)，還應(yīng)掌握數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法編程等技能。這種跨學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)對(duì)人才提出了更高的要求。然而，當(dāng)前的專業(yè)人才現(xiàn)狀卻面臨以下幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

1）城市規(guī)劃領(lǐng)域內(nèi)具備人工智能技術(shù)背景的專業(yè)人才數(shù)量有限，很多從業(yè)者雖精通傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，但對(duì)新興的人工智能技術(shù)了解不足，難以將其有效融入工作中。

2）人工智能技術(shù)的更新迭代速度極快，要求專業(yè)人才必須持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)，但現(xiàn)有的教育內(nèi)容和培訓(xùn)體系通常難以跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，導(dǎo)致人才知識(shí)結(jié)構(gòu)更新滯后。

3）跨學(xué)科人才的培養(yǎng)機(jī)制尚不完善，高校和科研機(jī)構(gòu)在人才培養(yǎng)上通常偏重單一學(xué)科的教育，缺乏跨學(xué)科交流與合作的平臺(tái)，使能熟練運(yùn)用人工智能技術(shù)解決城市規(guī)劃問題的復(fù)合型人才尤為稀缺。

3 人工智能在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)對(duì)策略

3.1 完善數(shù)據(jù)管理體系，保障數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性

完善的城市數(shù)據(jù)管理體系應(yīng)當(dāng)能保障數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供可靠的基礎(chǔ)。首先，需要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保不同來(lái)源和類型的數(shù)據(jù)在格式、精度和更新頻率上的一致性，從而減少數(shù)據(jù)整合過(guò)程的誤差和遺漏。其次，應(yīng)建立一個(gè)全面的數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡(luò)，利用物聯(lián)網(wǎng)、遙感、移動(dòng)數(shù)據(jù)采集等技術(shù)手段，實(shí)時(shí)獲取城市運(yùn)行的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，包括人口流動(dòng)、交通狀況、環(huán)境質(zhì)量等，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的時(shí)效性。再次，通過(guò)建立數(shù)據(jù)中心和云平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理收集到的數(shù)據(jù)。采用數(shù)據(jù)清洗、校驗(yàn)和加密等手段，提升數(shù)據(jù)的安全性。此外，還應(yīng)建立健全的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，打破信息孤島，促進(jìn)相關(guān)部門、企業(yè)和社會(huì)公眾間的數(shù)據(jù)流通和共享，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可用性。最后，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)管理人員的培訓(xùn)，提升其數(shù)據(jù)素養(yǎng)和專業(yè)能力，確保數(shù)據(jù)管理體系的有效運(yùn)行。

3.2 開發(fā)用戶友好型人工智能平臺(tái)，簡(jiǎn)化操作流程

用戶友好型人工智能平臺(tái)應(yīng)具備直觀的界面設(shè)計(jì)、便捷的操作步驟和智能化的輔助功能，以降低非技術(shù)背景用戶的使用門檻。首先，界面應(yīng)采用直觀的圖形化元素和清晰的導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，使用戶能快速理解和掌握操作方法，無(wú)需專業(yè)技術(shù)知識(shí)也能進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)輸入和分析。其次，操作流程應(yīng)盡可能簡(jiǎn)化，通過(guò)模塊化設(shè)計(jì)，將復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)處理過(guò)程封裝在后臺(tái)，用戶只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的參數(shù)配置和選項(xiàng)選擇即可完成操作。再次，平臺(tái)應(yīng)提供智能化的輔助工具，如自動(dòng)化的數(shù)據(jù)預(yù)處理、智能推薦算法模型、實(shí)時(shí)反饋的模擬結(jié)果等，這些工具能夠幫助用戶更高效地完成設(shè)計(jì)任務(wù)。此外，平臺(tái)還應(yīng)具備良好的交互式體驗(yàn)，通過(guò)在線幫助、教程視頻、社區(qū)交流等功能，為用戶提供即時(shí)的技術(shù)支持和學(xué)習(xí)資源。最后，為滿足不同用戶需求，平臺(tái)應(yīng)具備可擴(kuò)展性，允許用戶根據(jù)具體情況自定義功能模塊，以適應(yīng)不斷變化的設(shè)計(jì)需求。

3.3 統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，促進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用

統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范能夠?yàn)槿斯ぶ悄艿难邪l(fā)、應(yīng)用和評(píng)估提供明確指導(dǎo)，確保技術(shù)應(yīng)用的統(tǒng)一性和可靠性。首先，需要建立一個(gè)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的專家技術(shù)團(tuán)隊(duì)，包括城市規(guī)劃師、建筑師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件開發(fā)者等，共同參與標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定工作，確保其全面性和實(shí)用性[3]。其次，應(yīng)梳理并總結(jié)現(xiàn)有的人工智能技術(shù)應(yīng)用案例，提煉成功經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)化為可操作的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。同時(shí)，識(shí)別存在的問題和不足，避免在未來(lái)應(yīng)用中重復(fù)犯錯(cuò)。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)、傳輸和使用的全過(guò)程，明確各環(huán)節(jié)的技術(shù)要求和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的安全性和有效性[4]。此外，標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范還應(yīng)包括人工智能模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和部署等關(guān)鍵步驟，制定相應(yīng)的性能指標(biāo)和測(cè)試方法，以便對(duì)技術(shù)應(yīng)用成果進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。

3.4 加強(qiáng)職業(yè)培訓(xùn)與繼續(xù)教育，提升從業(yè)人員能力

面對(duì)人工智能技術(shù)在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，加強(qiáng)職業(yè)培訓(xùn)與繼續(xù)教育，提升現(xiàn)有從業(yè)人員能力成為一項(xiàng)迫切的任務(wù)。這不僅能幫助從業(yè)人員適應(yīng)新技術(shù)帶來(lái)的變革，還能促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

首先，建立多層次、多形式的培訓(xùn)體系，針對(duì)不同崗位、不同水平的從業(yè)人員，提供定制化培訓(xùn)課程，包括基礎(chǔ)理論、軟件操作、案例分析等，以提升從業(yè)人員的人工智能技術(shù)應(yīng)用能力。其次，與高等院校、研究機(jī)構(gòu)和技術(shù)企業(yè)合作，引入最新研究成果和行業(yè)動(dòng)態(tài)，確保培訓(xùn)內(nèi)容的先進(jìn)性和實(shí)用性。再次，利用在線教育平臺(tái)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，開展遠(yuǎn)程教育和模擬實(shí)操訓(xùn)練，打破時(shí)間和地域的限制，提高培訓(xùn)的覆蓋面和靈活性[5]。此外，鼓勵(lì)從業(yè)人員參與國(guó)內(nèi)外研討會(huì)、工作坊和學(xué)術(shù)交流，拓寬視野，學(xué)習(xí)借鑒先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，建立健全的職業(yè)資格認(rèn)證制度，將人工智能相關(guān)知識(shí)納入考核范圍，激勵(lì)從業(yè)人員主動(dòng)提升自身技能。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)中的應(yīng)用具有深遠(yuǎn)意義和廣闊前景。盡管當(dāng)前存在諸多挑戰(zhàn)，但通過(guò)建立完善的數(shù)據(jù)管理體系、開發(fā)用戶友好型人工智能平臺(tái)、制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范、加強(qiáng)職業(yè)培訓(xùn)與繼續(xù)教育等措施，有望推動(dòng)人工智能技術(shù)在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

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[作者簡(jiǎn)介]胡淑婷（1985—），女，湖北沙洋人，碩士，高級(jí)工程師，研究方向：城市規(guī)劃。