同衡学术 | 人工智能赋能存量空间规划与治理的智慧化技术框架及应用

我国城镇化进入了以提升质量为主的转型发展新阶段^[1],过去的发展主要着眼于增量空间,在严格保护耕地和土地资源紧约束的背景下,传统的粗放型增长方式已难以为继,城市发展思路由“增量扩张”迈向“存量挖潜”。存量空间规划与治理是多部门、跨领域的复合多元体系，其理念正从“以人为本”向“人本导向与数据支撑有机融合”转变。2024年2月，自然资源部出台《自然资源数字化治理能力提升总体方案》，提出全面提升自然资源数字化治理能力，以数据驱动业务规则重构、业务流程再造，为存量空间规划与治理指明了总体方向。如何利用智慧化技术，促进存量空间规划从关注物理空间建设到关注城市运行效能，从“重经验判断、轻定量分析”到“定性、定量相结合”，从“指令性”到“协作式”转变已经受到了广泛关注与探讨。

近年来，以物联网（IoT）、大数据、5G、云计算、数字孪生、人工智能等为代表的智慧化技术创新发展，正逐渐与城市规划和治理领域的应用相融合^[2]，提供多方位的支撑。国内外学者围绕空间信息化的治理框架、空间规划的理论架构、数字孪生城市的技术方法等展开了研究，综合提出了动态感知、量化评估、智能决策的规划与治理方案，推动了“人—技术—空间”耦合发展^[3-5]。然而，智慧化技术应用层面仍旧存在难题，如统计口径不一、信息共享难、数据安全性不足等，影响了空间规划与治理的效率和准确性，因此探索高质量发展时代下存量空间规划与治理的智慧化技术及应用具有重要的实践意义。本文在总结存量空间规划与治理的需求、现状问题的基础上，构建了存量空间规划与治理的智慧化技术总体框架，融入存量空间发展的不同阶段，提出智慧化技术的应用思路和解决方案，并以北京城市副中心、海淀学院路街道等典型项目进行实证分析，以期为存量空间规划与治理的智慧化转型、创新能力提升提供参考。

改革开放以来，工业化、城镇化快速发展，城镇建设用地大规模扩张，资源过度消耗、生态环境受损，成为我国可持续发展进程中的重大问题，也是新时期国土空间规划迫切需要应对的挑战^[6]。2019年5月，《中共中央国务院关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》强调要“转变国土空间规划开发保护方式，提升国土空间开发保护质量和效率”。在高质量发展时代背景下，国土空间开发逐步进入以存量为主的空间利用阶段，存量空间规划与治理的新要求也成为支撑高质量发展的国家战略需求。

与新征土地相比，城市存量空间资源由于资源类型更加丰富、产权关系更加复杂、牵涉的既有问题更加多样分散，因此在规划过程中要复杂得多，体现出“主体多元、方式多样、任务多线、机制复杂”等特点^[1]。面对存量空间资源利用的高度复杂性，空间规划与治理需要坚持以人民为中心，遵循城市发展规律，把城市作为“有机生命体”，综合考虑城市的经济、生活、生态、安全需要，统筹谋划和系统推进各项工作，防范化解城市建设中存在的风险和矛盾，全面提升城市发展质量和治理水平。同时，符合高质量发展要求的存量空间规划与治理体系需要更全面、综合、务实，必须从单一学科的规划思维转向多学科的综合方法、多部门的政策统筹，实现“多规合一”改革，完成各项政策目标和各类发展要素在空间上的统筹，从静态规划蓝图转变为动态规划实施。

传统存量空间规划与治理方法面临着诸多挑战，在评估评价、规划设计、空间治理等业务环节上存在局限，可总结为3大问题。

一是对存量空间认识维度不足，关注空间使用行为的尺度研究和技术支持有待深化。面对存量建成区内涵提升的多重任务，规划对复杂问题的认识尚处于起步阶段，传统的以经验判断为主的规划方法难以厘清城市存量空间的多维信息和复杂程度，缺乏对现状的深入了解和精准评估，需要形成上下贯通的工作联动机制，打破不同专业之间的信息壁垒，推动对存量空间资源的全面认识。

二是规划编制精准性有待提升，多元参与规划编制仍面临挑战。存量空间规划的研究对象具有明显的复杂性、流动性、网络性特征，人、资金、土地等要素会在多尺度空间协同，交织出非常复杂的网络。在规划编制的过程中，在编制尺度、精度、深度方面均需要进一步调整和提升，以更好地支持规划有效传导。

三是存量空间治理手段单一、多主体难以高效协作。存量空间规划所涉及的工作内容、类型和参与者的协作方式均呈现网络状的协作特征，但因为条块分割、职能分散、科层式的政府管理体制，造成不同利益主体难以开展充分的沟通与协调，面对现代城市中越来越复杂的跨部门、跨区域和跨层级的治理问题，需要构建多主体之间的工作协同模式，从而提升工作效能。

存量空间的规划编制融合了空间属性分析、多源信息整合、专业分析、价值判断及未来趋势预测等多重内容，而开放存量空间所带来的治理挑战，需要从定性的理解逐步过渡到定量的分析，采用数据化、模型化的方法，实现问题的精准识别和定位，形成综合集成的解决方案，这些过程都离不开智慧化技术的强力支撑。近10年来，新技术的广泛应用已经对空间规划的编制、城市运行与动态监测产生了深远的影响，推动了智慧的规划研究与辅助决策，例如：通过对各类时空大数据的挖掘和处理，分析城市区域和存量空间发展面临的挑战、评估活动的空间集聚状态、测度不同功能空间之间的要素流动与联系^[7];利用人工智能、机器学习等城市计算技术方法，对城市空间结构、城市增长、土地利用变化、交通网络、景观生态进行动态的仿真模拟和评估，为规划辅助决策提供支撑，驱动人地关系不断重构^[8-10]。

然而，智慧化技术在存量空间规划与治理的创新应用整体处于起步阶段，因此在数据融合处理、挖掘分析、辅助决策等方面应用存在诸多难点：

一是多专业、多领域的数据难以融合，数据生产储存分散、类型繁杂多样、数据收集处理标准不统一、数据获取实时性差等现象，都影响了数据的全面性，造成信息精细度认知不足，难以精准判断城市问题;

二是规划编制过程中多层级规划信息传导效率较低，数据挖掘分析能力不足，使得自动计算与智能分析难以高效进行，影响了规划编制的科学性和实用性;

三是空间治理量化分析手段不足，在面对复杂多变的城市空间问题时，缺乏对多因素、多信息进行综合分析判断的智能工具，容易造成决策执行效果不佳的情况。针对上述问题，如何优化关键技术并集成应用，将其赋能于存量空间规划和空间治理的工作，还需要围绕数据融合、智能计算、协同决策等方面开展技术研究与探索实践。

图1存量空间规划与治理的智慧化技术框架

技术层包含数据融合分析、智能模拟计算、智慧协同决策3个维度。数据融合分析面向存量空间规划全空间、全要素、全周期的特征，以多类型、多层级的空间网格和城市要素编码技术为基础，形成包含现状数据、规划传导数据与实施监督数据等的数据资源体系，利用数字孪生，以及二、三维一体化等技术支持数据可视化分析，实现精准现状评估。数据融合分析是智能模拟计算和智慧协同决策的基础。智能模拟计算聚焦规划信息传导、方案优化设计等重点工作，采用三维仿真模拟、时空数据分析、人机协同、多级矩阵授权等技术，提取关键信息，模拟实施不同规划方案后的城市发展情况，分析潜在趋势，支撑“多规合一”，提供更先进的规划编制方法。智慧协同决策服务于空间治理阶段，运用知识图谱、机器学习等技术在数据指标和城市治理问题之间建立起关联的方法，并通过共享式数据更新、基于角色的访问控制等技术保障多主体信息共享与协同治理。

业务层涉及政府主管部门、产权主体、市场主体、利益相关者、责任规划师等多主体的协同工作，分为评价评估、规划传导、方案设计、协同治理4类业务，有助于梳理形成规划编制、空间治理的应用重点，打破多元主体之间的信息壁垒，形成存量空间规划与治理体系的闭环运作，推动城市更新与发展迈向高标准、高质量、高效率的新阶段。

目标层基于技术层与业务层的深度耦合，支撑实现高质量智慧赋能存量空间规划与治理的目标，数据融合分析支撑城市精准认知、智能模拟计算辅助科学规划设计、智慧协同决策推动精细空间治理，为政府主管部门、产权主体、市场主体、利益相关者、责任规划师、社会公众等多元主体提供整体性服务。

为了解决存量空间规划与治理中数据数量大、来源渠道多、数据种类繁杂所带来的问题，采用空间网格和城市要素编码探索数据融合新技术，通过精细网格划分与建立城市要素编码，支撑多源数据的空间有序组织和融合，确保了数据的完整性和准确性。

建立精细网格，即通过梳理行政区划、规划单元、道路网络等核心要素，结合城市管理情况划分多层级的城市空间网格，包括行政区划网格（街镇、社区）、城管网格（100 m×100 m）、规划单元网格（组团、街区）、规划实施单元网格、动静态交通空间网格、建筑房屋网格（院落、栋）、建筑单元（构建设备层级）、政策性空间网格8类，支撑城市数据与空间的一一映射。

基于精细网格对城市要素进行编码，实现多源数据融合。城市要素编码由城市空间网格编码、城市部件编码、建筑构件及设备类编码3部分内容组成，按一定规则划分成网状金字塔空间拓扑结构，同一空间单元内以位置排定顺序号码的规则编码。将人口、权属、设施、城市运行等静态、动态数据与要素编码进行关联，专业数据之间进行互相校核、交叉分析，实现城市多元数据在空间、时序、业务上的适配、汇聚与融合。

采用空间网格和城市要素编码，实现全要素数据整合汇聚，并统一规范城市要素数据精度。为了支撑多维数据在同一精度层面的叠加计算和关联分析，需要面向全空间、多专业的现状信息和规划成果建立统一的数字孪生底板，利用数字孪生、地理信息系统等技术，在二、三维场景中直观展示海量数据并计算分析。

建立数字孪生底板，提供高精度空间数据、非空间数据的聚合与共享服务。建立二、三维基础数据库，融合二维矢量数据、二维影像数据、二维表数据、三维倾斜摄影模型数据、三维手工建模数据（MAX模型）、SKP模型、BIM模型等数据，实现城市宏观和微观层面地上地下可视化。

依据多类型、多层级网格和城市要素编码标准，将政务系统沉淀数据、普查调查数据、自动采集（城市级、建筑级）数据等经过时序适配、空间适配、业务规则适配后进行统一组织，融合形成高质量城市数据并挂载于数字孪生底板，实现多元数据与地理信息的深度嵌合，并支持聚合的数据分图层、分空间范围和属性项权限进行分发共享。

利用二、三维一体化分析计算技术，基于数字孪生底板进行空间智能分析应用，提供地理空间分析、数据统计等功能。基于二、三维一体化算法引擎，为全空间的现状信息提供空间查询、属性查询、缓冲分析、叠加分析、最短路径分析、三维量算、联动式漫游和缩放等智能分析工具，能够直观展示存量空间现状与规划的全貌信息和实时状态，辅助规划编制人员高效认知与准确评估。

在传统存量空间规划与治理模式中，多采用口口相传、零散表格的形式为规划编制人员、基层管理者服务，既无法拼凑成完整的城市面貌，也无法精准找出发展痛点。基于统一数字孪生底板的可视化计算分析，能够从客观角度找出人与空间、人与产业、产业与空间关系的内在逻辑，将城市的本源面貌以画像的形式呈现出来，进行空间的精准化现状评估与发展认知。

通过量化分析手段，将存量地区的调研和认知从传统单一的空间维度，扩展到空间画像、人口与产业画像、设施画像等多个专业维度。一是空间画像，重点对街区的存量空间、空间资源、违章建筑等信息进行整体和单独呈现，以应对功能填补、品质提升等存量空间规划需求。二是人口与产业画像，面向社区这一空间单元展现人口结构、产业结构、生产安全等信息，精准了解目标区域的人口特征、行为模式、产业发展水平，为规划决策提供科学依据。三是设施画像，通过真实反映教育、医疗卫生、文化体育、便民服务等基础设施的整体情况，挖掘设施的服务能力、使用效率，为优化资源配置提供详实的数据支持。

基于多维城市画像建立现状评估与体检信息系统，实现存量空间问题精准识别。抓取POI、网络住房数据、控规矢量数据、建筑和街道调研数据等原始数据，围绕生活方便、交通便捷、周边安全、居住条件等方面进行评估，在统一数字孪生底板上进行空间叠加与计算，对职住平衡、人口空间活动分布、公共服务设施服务能力等实际问题进行量化分析，得出不同类别、不同等级的街道活力分级图，识别存量空间的服务盲区和品质提升区域，提高空间多维度认知的准确性。

利用空间网格和城市要素编码技术进行三维智能分析以及现状精准刻画的典型案例是北京城市副中心和海淀学院路街道。

北京城市副中心以建设“国际一流的和谐宜居之都”为目标，提出土地资源、文化传承、绿色交通、韧性市政、民生共享、风貌景观、水城共融、蓝绿交织8大支撑系统，通过建设规建管三维智慧信息平台，形成了多层级空间网格和城市要素编码体系，汇总了29个空间数据集、300多个图层、300万条信息，搭建了地上地下贯通的空间场景，实现了多尺度、全周期海量数据的应用分析。同时，基于平台的评估指标体系和专题分析模块，在基础设施、生态环境、民生服务、交通安全等方面对用地规模、设施配建、人均标准等一系列可量化、可管控的具体要素指标进行智能量化评估。

图2北京城市副中心多层级空间网格划分（部分）

海淀学院路街道汇总了各个社区相关的在地企业、公共服务设施、拆违点位、楼宇物业等数据，结合海淀区科技创新发展方向进行特色评价，从宜居、宜业、宜创3个维度精准刻画了空间画像、人口与产业画像、设施画像（图3），为精准评估海淀学院路街道的设施配套调整、高知人才储备、科技创业环境、企业引进落户等现状提供了科学依据。

图3海淀学院路街道多维城市画像

图4海淀学院路街道现状评估指标

目前存量地区规划通常依赖于整体性定性化数据，无法满足精细化更新的工作需求。利用建筑信息模型、倾斜摄影测量等智慧化技术拓宽规划信息展示维度。在空间层面上，从传统二维平面层面扩展到三维立体层面;在时间层面上，增加对不同时间段内人群特征变化的监测。强化对存量空间规划设计的直观性和互动性，在地下空间利用、资源配置优化等方面提高规划设计的准确度和实用性。

基于数字孪生底板展示地下空间信息模型，对自然要素、环境要素、历史要素、建设要素等进行综合考虑，探明地下地质体情况，确定评价指标包括地质条件、水文条件、工程技术条件、经济效益、环境影响等，构建城市地下空间开发利用适宜性评价模型，计算地下空间的开发潜力，降低后续施工风险和成本。考虑到未来城市扩张和人口增长的需求，对地下人、车流量进行模拟分析，预留足够的空间容量，优化内部布局和功能，提升地下空间资源的利用效率和经济效益。

利用手机信令和互联网位置服务等数据对城市空间进行实时监测、挖掘历史数据，有助于城市规划资源配置优化，动态提高规划合理性。手机信令数据能够识别用户的工作地、居住地等信息，进而获取各个片区的职住分布情况，包括职住联系总量、职住比、外出通勤率、外来通勤率、居住密度、就业密度、职住平衡等，结合历年人口变化，提出人口疏解、产业转型升级、活力提升的政策建议，为城市总体规划及各项单元专题规划提供参考，同时也是后续评估规划合理性以及规划实施的重要依据。

面向存量空间规划对象复杂多样、不确定性强的特点，需要提高规划编制的预见性和合理性。利用仿真模拟技术，对城市进行高精度、全空间的数字化建模并细致地模拟规划设计方案，为规划编制提供科学决策依据，推动城市形态、项目选址等方案设计更加符合可持续、高质量发展方向。

通过将二维图则上的形态管控要求转换为三维管控盒子，精准把控城市形态，支撑方案设计优化。在过去的存量空间规划中，形态管控主要依赖于二维图则，表达形式较为平面化，难以全面反映城市空间的三维特性。通过建立三维管控盒子以及城市轴线、观景点等关键模拟观察场景，实现立体化管控。在此基础上利用人视点模拟、视廊模拟分析、沿街立面模拟、天际轮廓线分析、街廓比计算、开敞度分析等三维空间分析手段，把握城市空间的整体风貌，提高城市形态方案优化的精准性。

以三维虚拟筛查和综合评估为手段逐步优化存量空间选址方案。首先，利用仿真模拟技术，依据用地性质、地块面积、容积率等具体需求，在三维空间模型中初步筛查符合各项条件的地块。其次，基于初筛结果，对周边的公共服务、市政配套等重大设施进行综合量化评估，通过智能计算进一步缩小选择范围，生成更具潜力的设计方案。再次，输入存量空间拆迁补偿标准，进行土地一级开发拆迁过程模拟及成本预测，得到具备经济可行性的项目选址强排方案，为规划编制高效决策提供支撑。最后，在后续落地过程中，以空间网格为单元对项目进行精确跟踪与反馈，持续性优化指标，提高方案设计能力和决策执行效果。

存量空间规划强调多专业、多层次规划对城市的整体调控，从本质上解决城市布局紊乱、交通拥堵严重及公共设施利用效率低下等问题。因此，面向不同专业、不同规划层级之间的信息高效传导、安全共享是当前存量空间规划迫切转型的重点之一。

利用分层、分级、分项矩阵授权，支撑规划编制多方信息安全有效传导。基于数字孪生底板的共享服务，通过数据授权、功能授权、平台使用标准和管理规定等多级维护不同规划编制人员的协同工作基准，将用户的身份信息与预设的空间数据使用配置信息进行匹配，预设的配置信息包含身份信息及其对应的空间数据使用权限信息，确保数据安全前提下的分类共享，精细化管理主体权限和明确数据传递范围，确保信息高效传导。

构建数据使用者同时也是数据贡献者的数据动态更新模式，实现基于数据共享使用和上报反馈的城市数据双向更新与高频迭代。在智慧化技术支持下，以“项目”为单位，为规划编制单位和审查单位搭建统一的工作平台，将人口信息、建筑信息附加在现状底图的矢量要素上，规划编制人员和规划管理人员通过工作流程协同提出解决意见，经过多次迭代完成规划编制动态工作。工作平台具备规划编制条件一键打包输出、报审项目规范性预审、技术审查辅助等一系列功能，支撑相关部门实现业务和技术工作信息资源的共建共享，实现“多规”高效率编制。

图5 三维空间分析优化城市形态设计

通过机器学习、知识图谱等人工智能技术，在实时监控要素数据的基础上，精细化分析空间变化原因，实现动态调整和响应，帮助城市规划和管理人员打破以经验为主的管理模式，通过定性、定量相结合的方式，深度解读人与空间的关系，提供科学、精细的治理决策。

构建城市数据知识图谱和管控知识图谱，对空间进行标准化、知识化管理，支撑复杂城市问题的智能识别，提高空间治理的精准度。城市数据知识图谱以人的需求为中心建立关系，整合城市规划设计、建设、管理、运行、服务等业务领域，按照知识模型进行语义定义和实例化，支撑城市知识计算和时空分析。管控知识图谱通过梳理存量空间规划成果，建立从地块、街区、组团层层传导的管控要求逻辑关系，形成一个刚性控制、弹性落实的多级管控体系，应用于规划成果检索、方案自动审查、自动计算对比等方面。在空间治理的过程中，伴随着数据动态更新，数据、管控知识图谱能够实时监测知识图谱中“节点”与“边”的动态变化，捕捉异常信号，及时、精准、自动地判断城市运行过程中的问题和潜在风险，从而提前预警和干预。

针对存量空间规划涉及利益主体多元这一特点，需要充分联动发挥政府主管部门、市场主体、社会公众、责任规划师等各种主体的积极性，改变传统线性、分散的存量空间规划工作模式，形成多专业网络化协同联动的共治能力，支撑空间可持续运营。通过建立信息共享、数据多方更新、任务统一协作的协同信息平台，以智慧化技术推动多元主体深度、高效、协同治理。

通过角色管理、版本管理、数据安全管控等技术手段，实现多元主体基于统一协作平台的业务联合处理。首先，在动态更新的基础空间数据底图上开放面向更新属地主体的数据上传接口，保障人口信息、建筑信息等现状核查要素与空间底图矢量要素的精准挂接和实时更新。在底图定期更新的前提下，结合属地主体和规划技术人员的日常工作，构建多主体即时统一“对话”渠道，促进规划实施、运营管理从传统单项传递到双向反馈的转变。建立协同信息平台，来自政府和市场的业务人员、责任规划师等主体可以实现线上联合办公，共享城市现状场景、解读规划成果、分享项目实施进展、进行设施校核分析等，推动上下游信息即时互通，实现多元主体在存量空间治理业务上的高效协同。

存量空间精细化、协同化治理的典型案例是国家体育场（鸟巢）智能化改造和北京城市副中心老城区城市双修与更新实施项目。

国家体育场（鸟巢）智能化改造采用跨专业的知识图谱分析，研发建筑及周边区域运行状态的实时跟踪和模拟推演智能工具，将空间展示、数据分析、优化控制等功能实时标定在数字孪生模型上，实现交通组织智能优化、用能精准分配、停车资源共享等科学决策，进行风险预警管理，提高运行效率。在2022年冬奥会期间，实现了风险预警精准率高于95%，节约了场馆60%以上的人力巡检、调节的工作量。

图6国家体育场（鸟巢）数字孪生操作系统

在北京城市副中心老城区城市双修与更新实施项目中，借助信息平台的应用，多主体协作模式有力推动了重点示范项目的建设落地，包括西海子公园改扩建、“三庙一塔”保护修缮、新华大街改造提升及中仓家园中心改造等。这些项目的成功实施，使北京城市副中心老城区的生态环境、历史文化氛围、基础设施及公共服务设施均得到了显著改善^[11]。同时，还完成了20处重点路口的堵乱点治理工作，使公园绿地500 m服务半径覆盖率由80%提升至91.46%。

以多源数据融合与智慧化技术集成为核心的创新规划思路和方法，已经为复杂存量空间的精准认知、规划的高效编制及智慧综合治理等多方面应用提供了坚实的基础。然而，随着存量空间实践对象的不断拓展以及相关数据资源的爆炸式增长和多样化积累，仍需持续迭代适应未来存量空间理论发展需求的智慧辅助工具，积极推进这些集成应用在实际场景中的落地实践，通过精准施策和智慧赋能，针对性解决存量空间规划中的难点问题和治理瓶颈，从而实现存量空间资源的优化配置和可持续利用。

当前，生成式人工智能正从数字虚拟领域向真实物理世界迈进，以大模型为核心驱动力，引领人机交互的协同化，将开启城市规划、城市治理的新纪元。面向智慧化技术快速地创新迭代，城市规划中资源配置模式逐步转向“以用户需求为导向”的动态匹配，人的每一个细微需求与偏好都将成为城市发展的核心，未来城市也将如同智能体一般灵活多变，城市的治理能够即时调整以精准响应公众的多元化需求。

未来，人们将见证一个更加高效、智能的自然资源利用体系，城市治理将与“以人为本”的理念深度融合，智慧化技术作为存量空间规划与治理的超级工具，不仅仅辅助城市遵循内在发展规律，更以前瞻性的视角，为城市高质量发展铺设基石。这不仅仅是一场技术革命，更是对未来城市生活的深刻重塑，一个充满无限可能、科技与人文核心共生的新时期即将到来。

编辑/排版｜王淑芸

封面图/图片｜图虫网

供稿｜清华同衡 总智慧城市研究所