大數據并非是一個陌生的話題，其一直備受業界關注和熱議。而與之相反，規劃云平臺則是一個相對較新的事物。將大數據和規劃云平臺結合在一起，對于中國城市規劃研究院來說，還是一種較新興的“技術”，也有很重要的研究價值。

      一、數據、算法為洞悉城市空間提供好方法

　　(一)何為大數據

　　1、大數據的定義主要集中為三點，即海量性、時間連續性、內在關聯性。

　　(1)海量性

　　傳統認為，通過網絡、手機以及一些交通設施得到的海量數據即是大數據的本質特征。

　　(2)時間連續性

　　中國氣候變化與王朝更替的關系

　　上圖為竺可楨的中國歷史氣候變化圖，其實質是一個時間連續性的、多維度的數據整合，其呈現方式也體現了大數據的思想。

　　(3)內在關聯性

　　臺風歷史路線軌跡與新臺風路線預測模擬

　　上圖為臺風的歷史軌跡所形成的時空分布圖，在此基礎上，我們可以內在關聯很多其它因素，可以依此來預測臺風的軌跡。

　　2、大數據的特點

　　大數據的核心特點主要集中表現為“爆發式增長”。在過去的五年間，大數據的海量增長擴大了將近十倍，多為移動互聯網，工業物聯網起步。從長遠來看，預計2020年以后，激光雷達等大數據的采集應用將呈現爆發式增長，2020-2030年大數據的增長將是2020年數據量的200-500倍。

　　3、對大數據的認知

　　大數據的產生時間已久，其來源主要有宇宙觀測、科學實驗室、氣象預報、互聯網、物聯網以及文本數據。它在本質上離不開客觀的物理世界，需要始終圍繞著“物理規律(模型)”和“數學統計模型(解釋)”兩大準則展開。

　　上圖為實驗室神經細胞放電的原始數據，第一眼看上去，它給人一種雜亂無章的感覺，毫無規律可言。但通過時間求導的函數去推導計算，可以得出一個簡單的模型原理，即是一個隨著時間形成S曲線的過程。其原理就如同當今的城鎮化過程，大批量人進城的行為和原因多種多樣，無規律，也是不可預測的，但城鎮化的規律曲線卻是一條S曲線，它們的內在機理是完全一致的。

　　4、大數據獲取方法

　　信息時代，人們獲取信息的途徑更加多元化。開放性數據信息、行業數據都是業內可以輕松獲取的。此外，通過智能手機APP都可以輕易獲取人們吃、住、行、娛、購等數據信息，將人的屬性、經濟的屬性關聯在城市空間屬性上，我們將得到一種多維的時空屬性價值。

　　(二)大數據的價值何在

　　大數據的價值主要體現為三點，時空信息價值、趨勢預測價值和行業影響價值。

　　1、時空信息

　　時空信息即包含精確的位置及附屬信息，線性流動(軌跡)信息和多維度信息。

　　2、趨勢預測

　　趨勢預測即大規模樣本能夠更好地用統計學概率來解釋，并且找到變化規律。比如谷歌利用輿情進行關于流感的預測(即 flu trends )。

　　3、行業影響

　　大數據被各個領域廣泛應用，這些領域主要有金融業、企業管理、批發零售(電子商務)、房地產領域、政府管理等領域。城市本身就是大數據的重要載體(既是產生數據的源泉，又是數據積累的載體)，因此挖掘時空數據本身就是認知城市的過程。

　　(三)獲得大數據空間價值的方法：算法挖掘

　　除了上圖所顯示的傳統數據挖掘方法，還有一種的新的大數據挖掘方法，即人工智能算法。其運作方式主要呈現計算——連接、評估——迭代糾錯——決策調整——再計算，它主要運用在圖形識別、語音分析、文本抽象和預測預警等方面。目前，人工智能算法主要應用在監督分類(深度學習人工智能最重要的方面)和非監督分類(聚集不同的主成分分類)上。

　　(四)大數據在城鄉規劃領域的應用

　　1、大數據與城市空間的兩個角度

　　大數據與城市空間的關系應該從兩個角度去解讀，即從數據挖掘洞悉建成環境問題、從數據特征去預測人群的時空變化。

　　2、大數據在城鄉規劃領域的應用價值

　　大數據在城鄉規劃領域的應用主要有三個價值，即多層次的時空信息、關聯性關系、全樣本聚類。

　　(1)多層次的時空信息

　　A 區域尺度

　　區域尺度主要包括通過對體系的認識、流動性的認識、分異的認識和對模式的認識來識別大數據所能產生的表征和問題。

　　左圖為騰訊大數據提取出的人口流動具體態勢，右圖是通過人口普查而得到的差異化分析數據。依兩圖可明顯得知，大數據可以在空間尺度上做一個精細化的分異，從而更好地彌補傳統統計數據中不準確的缺憾。

　　B 城市尺度

　　城市尺度主要從城市中心特征、通勤格局、分區要素和機制方面提出了大數據所展現的途徑。目前較為普遍的是通過手機數據、地鐵數據等來模擬居民通勤結構、城市的空間中心體系和城市的功能分區，這些都與傳統規劃對城市尺度的認識有著密切的關系。此外，它也可以關聯其它數據，將我們的環境數據與大數據融合為一體，從而更加動態地檢測到由人的活動所帶來的多元的變化和影響。

　　C 街區、社區尺度

　　街區、社區尺度主要通過活力、特色、宜居和文化導向重新構建城市更精細化的時空模型。比如，通過豆瓣網的數據統計識別了一個城市的文化空間，通過住房的分布看出了城市擴張的模型，通過步行街的宜居尺度可以了解一個城市本來形成的積累。

　　(2)關聯關系(相關性、組群性、拓撲結構)

　　一個城市在地理空間上不可能單獨存在，因為有人和信息的交互流動，因此我們的城市之間永遠是相互關聯的。比如，北京和周邊的城市有關聯性，整個中國的城市連接成了一片網。而大數據識別出來的是一種關聯關系，它是城市朋友圈概念的集合。

　　依此，我們不能單獨去理解一個僅有功能類型的空間，而應去理解這些功能之間的內在關聯關系。

　　關聯規則揭示了空間需求、供給的多樣性。其中有一個重要的理論，即購物籃理論。通過美國人工智能挖掘出來的一種現象，歸納形成了“購物籃理論”。該理論表明美國人有一個習慣，即每到周末到會去買啤酒。而通過人工智能的數據挖掘可分析出，啤酒銷量在增加的同時，尿不濕的銷量也在增加。這些統計數據間接表明了，啤酒和尿不濕銷量在周末的增加與周末多球賽有著密切的關聯。

　　一種十分普遍的現象，一個極為簡單的認知，通過大數據將事物之間的關聯關系深層次地挖掘出來。

　　在城市布局上，沃爾瑪超市有綜合性的功能，而其周邊的功能布局就會圍繞著它的功能及人的需求形成一種聚集態勢。簡單地說，我們傳統上經濟、地理所存在的聚集效益、產業集群關系即是基本的經濟活動關系。

　　(3)全樣本聚類

　　全樣本聚類即將分散的時空信息通過時間軸與空間位置進行重新歸類，形成差異化的空間單元。

　　3、大數據融入城市規劃研究的范式

　　將大數據技術成功地應用在城市規劃領域的范式主要存在兩種：一是計算理性，即通過數據挖掘就能認識時空本身的規律；二是規劃的理性，傳統規劃師更偏向于堅持規劃的理性，他們認為城市空間的結構需要一種規劃的理性。而兩種范式并不矛盾，其關系可以用以下結構表示。

　　大數據和城市規劃的高度融合，即將計算模型和規劃模型結合在一起，這將為規劃界帶來極大的技術支撐。而規劃界一直憧憬著創造城市的詩情畫意，這個詩情畫意不僅需要規劃師來完成，更需要計算機大數據領域的大師一起完成。

　　(1)空間經濟模型

　　空間經濟模型即是各類要素的時空位置信息反映的產業經濟活動規律，其中包括歷史和斷面數據。

　　(2)行為地理理論

　　行為地理理論即為人群活動對于城市經濟、社會和景觀空間影響呈現規律性，在區域、城市、功能區和社區尺度表現出的不同差異性。

　　(3)雙曲網絡模型

　　雙曲網絡模型即由于大量社群活動形成的社交空間，且由于人們獲得的外界信息是有限的，因此城市空間聯系往往不是線性的，而是具有節點+層次的關系投影到了城市平面，比如道路網上。通過大數據+人工智能的認識可以發現雙曲網絡關系。

　　這些理論模型給人帶來了一些思考，人工智能可以“琴棋書畫”、看病和預測中期天氣預報，那我們提出的規劃方案能否解決規劃問題。我們的規劃決策需要計算機大師和規劃大師，兩者的結合可表明，大數據是發現普世價值的規則的基礎，只有通過規劃的準則構建更為精準的模型，以此來展現合理的規劃圖景。

　　(五)時空大數據的不足

　　1、數據源的不穩定性，即信息發生源的多變，如手機不斷地由2G轉換為3G，甚至是4G、5G，這些都帶來信息樣本的變動。信息采集口徑的多變、地域的差異性，如智能終端不斷增加。

　　2、缺少中長周期數據，數據的冗余帶來的準確性還需要檢驗，而時間斷面的積累還比較欠缺。

　　3、數據算法有待實證。目前，各類人工智能算法的結論有待于驗證。我們需要在數據與結果標準化、準確校驗之后，才能被應用在我們城市的規劃領域方面。

　　(六)大數據時代的智慧城市規劃

　　大數據時代智慧城市的規劃思想即通過一種大數據協作機制，將信息的采集、人工智能、云平臺、公共表達與參與權、政府協作機制串聯在一起。同時將不同地、面向于用戶應用的方向嫁接在大數據協作機制，形成了智慧城市的規劃方向。

　　智慧城市規劃理論與現代城市規劃理論的差別主要體現在從傳統分層、靜態的物質規劃走向了一種拓撲、動態的時空規劃。而智慧城市規劃即為數字基礎設施與多規協同管理平臺結合形成的規劃原理。其重點不在于構建城市空間，而是優化組織城市空間。

　　智慧城市規劃編制手段也從傳統的面向藍圖的要素匯總轉而成為了面向不同應用服務的平臺建設，即傳統上所說的多維要素的融合，它僅僅是智慧城市的一個平面。我們需要更多與人和應用服務相協同的層次來縱向貫穿，這是未來規劃的領域和方向。

　　二、中規院規劃云平臺建設框架

　　目前，中國城市規劃設計研究院的規劃云平臺主要有三個，即初步建立起國家層面空間規劃的監測平臺；面向中規院業務所開拓技術創新服務平臺；建構服務于地方規劃管理的評估公開平臺。

　　規劃協同與共享平臺即是將多元的數據整合在一起，通過中規院的規范準則，嚴格堅持“公開化”、“標準化”和“定制化”，從而形成了新的規劃技術應用。

　　(一)建立一套面向各規劃業務領域的數據集成與平臺工具，即將各種數據的加工、應用和我們的業務領域建立一種更為緊密的關系。

　　(二)提供一套數據共享與自動采集工具，即通過線上調研形成一套自動采集信息的平臺，以此更為便捷地獲取我們需要的資源。

　　(三)建立中規院服務于“國家特色智庫”建設的規劃知識倉庫。我們可以隨時調用這樣的倉庫，以此服務于我們規劃的決策。

　　三、規劃云平臺的重點應用方向，即提供綜合性評估與自動化解決方案

　　(一)宏觀區域尺度：面向空間規劃體系的重建

　　通過建立時空數據網絡，探索空間功能的本質，從而搭建與宏觀經濟相關聯的監控平臺。對于宏觀層面上的經濟、人、交通和物流，甚至科技創新要素，它是一種綜合性地監控平臺體系。我們可以通過系統開發挖掘全國層面上的動態跟蹤城市功能變化、城市關聯關系的一種自動化的工具。比如下圖，我們以八個城市為樣本，每個月定期跟蹤城市功能的變化。它可以實現城市功能規模的量級和差異性的統籌。

　　通過數據采集，可以清晰地看出數據呈現出了一定的變化規律。而這些自動化的識別，我們也能明晰城市之間的關聯關系。上圖城市關聯網絡所形成的菱形是隨時變化的。通過定期跟蹤全國不同時空的流動信息，可以明晰全國城鎮網絡的新格局。

　　近年來，中規院整合了各個行業的數據，實現了“城市病”、城鄉問題的診斷與動態評估。通過將人口、經濟、土地和環境的時空數據整合，推進了多規協同的空間規劃信息平臺(跨部門在線規劃會商機制)，提高了決策的準確度與協同性。

　　此外，通過數據整合，中規院還建立起了全國層面上的空間開發績效評估體系，為更加客觀地評價城市總規、新城新區建立了一個現實的平臺，即將人口、經濟、設施、土地投放，通過模型算法建構出全放位的評估體系。這也將有利于引導城市功能的拓張和資源環境的相對關系評估。依此，形成了一個產品，即實現了動態維護一張圖跟蹤服務模式，將現狀、規劃決策和若干個評估融合在一起形成一整套自動化的解決方案。

　　(二)面向于城市尺度：存量更新時代的規劃

　　1、空間結構模型

　　多維度重構城市空間結構模型，通過不同產業、公共設施、商業、創新要素等分類模式，識別了城市功能單元的格局。通過此格局，我們更為深刻地認識到基于城市交通小區尺度、功能關系進一步認識城市內在運營機理。

　　2、土地價值評估模型

　　在尺度上，我們也建立了更加精細化的土地價值評估模型，即將人、地、房業等要素，通過價值的評估體系建立起來。比如，將一些理論模型和實際的經濟模型，產出疊加之后即可明晰城市的哪些地方績效高，哪些地方具有價值潛力。

　　3、空間拓展模型

　　將傳統城市用地的拓張和交通、生態、文化要素通過多維復合模型即能建立起一種更為精細化的空間拓展模型體系。此外，以大數據作為基礎，通過用地綜合評估和城市雷達三維模型的重構，以及三維評估模型，從而建立起一整套從二維到三維的城市分析框架。這樣也有利于引導城市的控規、控高和風貌特色，以及各類方案的調整工作。

　　(三)社區尺度：面向智慧城市的基礎細胞(全網設施服務的接入平臺)

　　通過搭建一個智慧社區平臺，我們將各種微觀尺度上的功能模型(街區模式和土地功能)進行融合，這樣也可以發現更多元的土地評估模式。此外，在街區尺度上，中規院目前正在建立街區尺度高清晰三維數字模型。通過傾斜攝影技術、雷達激光點云建模技術，實現了更加準確表達現狀的清晰時空關系。目前，此類技術已使用于雙修現場、名城保護、城市更新項目等相關工作中。