第四章《基于城市人工智能的城市图像数据分析》|《城市人工智能理论与方法》2025春季学期MOOC上新啦！

第二讲简介

第二讲介绍如何利用人工智能，特别是深度学习与多模态模型，提取全国范围的多属性建筑数据，旨在为城市研究与规划提供精细化的三维物理与社会结构数据，课程将详细介绍基于遥感影像和OCRNet模型提取建筑屋顶、结合多源数据与机器学习模型推断建筑高度和功能，利用深度学习模型识别建筑质量，通过长时序不透水面数据识别建筑年代，以及利用海量街景和CLIP多模态模型识别建筑结构与风格的流程。

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第三讲简介

第三讲介绍多模态大模型ChatGPT-4o在评估城市衰败的时空变化中的应用。本讲将详细介绍包括构建城市衰败评估的指标体系；持续优化提示词，并筛选出最有效的提示方案；开展城市衰败的自动化评估；验证评估结果的可靠性与有效性等步骤在内的，使用多模态大模型评估城市衰败的时空变化的过程。

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第四讲简介

第四讲介绍多模态大模型ChatGPT-4o在评估藏族视觉风貌中的应用。本讲将详细介绍包括构建藏族风貌元素清单；设计提示语；批量调用多模态大模型；检查和整理输出结果等步骤在内的，使用多模态大模型评估藏族视觉风貌的整体感知水平和识别藏族风貌要素的过程。

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第五讲简介

=第五讲介绍预训练的多模态大模型CLIP在感知城市贫困中的应用。本讲将详细介绍包括人工打分作为训练集和验证集；建立一系列分数提示语；训练CLIP模型预测街景图像的贫困得分等步骤在内的，使用多模态大模型感知城市贫困并识别贫困地区的过程。

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随着人工智能技术的迅猛发展，城市人工智能（UrbanAI）作为一个新兴交叉领域，正深刻变革城市研究与实践范式。本课程聚焦以生成式人工智能为代表的新一代AI技术在城市研究、空间重构与规划实践中的前沿应用，探讨UrbanAI如何重塑城市知识体系、推动治理机制革新，并引领规划教育变革。课程包含三大模块：首先，系统介绍UrbanAI在城市研究中的关键应用，包括主动感知、数据获取、文本与图像解析等方法，帮助掌握AI驱动的城市信息提取与空间认知能力。其次，分析UrbanAI对城市社会与物质空间的重塑，如办公与休闲空间演化、智慧公共空间构建与人机协同设计等典型场景。最后，探讨UrbanAI在城市模拟、方案生成、评估及教育革新中的实践路径。课程面向城市规划、计算机科学、城市地理、城市经济、公共管理、地理信息系统、建筑学等相关专业学生与从业者，提供系统化的跨学科理论、方法与工具体系。欢迎选课！

选课方式

1. 电脑端：

（1）在浏览器输入网址：

https://www.xuetangx.com/course/thu08281014821/25936831?channel=i.area.manual_search，登录直接进入课程学习；

（2）学堂在线平台（网址：https://next.xuetangx.com），搜索“城市人工智能理论与方法”，选择“2025春”，登录即可进入课程学习。电脑端可在“我的课程”板块查看所选课程。

2. 移动端：

“学堂在线”微信小程序中或在“学堂在线”的IOS和安卓APP中，可搜索“城市人工智能理论与方法”，选择“2025春”，登录即可进入课程学习，可在”学习”板块查看所选课程。

老师

简介

龙瀛，清华大学建筑学院长聘教授/博导，研究领域是城乡规划技术科学，主持国家自然科学基金重大项目课题1项和面上项目2项，发表三百余篇学术论文。担任中国城市科学研究会理事，自然资源部科技创新团队首席专家，教育部虚拟教研室主任，中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会副主任委员。曾获国家级青年人才项目、中国城市规划青年科技奖、国家级一流本科课程等，多年入选科睿唯安全球高被引科学家、全球前2%顶尖科学家(终身科学影响力榜单)。

本课程录制得到洪齐远、马悦、张业成等助教的支持。

本课程内容得到北京工业大学张恩嘉老师，华东理工大学李文竹老师的支持。