增强规划平台AI能力，促进空间治理现代化

 —  规划信息化新形势 —

十八届三中全会将全面深化改革总目标设定为“推进国家治理体系和治理能力现代化”——第五个现代化目标，更加依赖信息化手段，信息化全域赋能，成为现代化持续、深入发展的强大驱动器。

国土空间规划，相当于国土空间用途管制的决策环节，以及国土空间规划管制的依据。以“五级三类”国土空间规划体系为依据优化国土空间治理模式、支撑空间重大战略安排、明确国土开发保护格局、面向地方具体建设实施，是空间治理能力现代化的重要部分。

新时代的国土空间规划是“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划，结合国土空间规划编制和空间治理工作，扎实推进国土空间基础信息平台和监测评估预警管理系统建设。

从静态蓝图到自学习、自适应、自我迭代优化的规划，从注重物质空间到解决高维度变量问题、关注人的需求的动态过程式规划，数据采集工具与手段快速成熟，便捷的自动化工具解决了学习的问题，但如何将数据充分应用变成真正的能力仍需不断深耕。

 —  AI在规划上是如何应用的 —

基于对城市深刻的理解和先进的算法模型，通过人口、产业、生态环境、空间、交通、设施、社会等不同要素的量化分析，规划信息化平台可实现对现状评估、规划辅助编制、方案评估与审查、项目智能审批、实施监测评估预警的智能化决策支持和服务。

（1）实施评估：AI街景分析，改善慢行空间品质。

在对慢行交通路网的评价中，发挥AI可以处理非结构化数据的优势，采用深度卷积神经网络（SegNet）识别街景内容，提取路段骑行环境的舒适度与安全性指标。

构建路段骑行吸引力模型，评估慢行空间品质及其影响因素。

根据分析结果，识别问题，提出规划方向，如：城市休闲绿道的首要功能是连通功能，绿道应连通主要公园、广场所在区域；绿道应尽量基于现有骑行环境好的路段，即S_effectiveness大的路段，节省道路环境改造成本；绿道的各路段现状骑行环境综合评分累加值（”即” S_(effectivenes_sum)）应最高，保证居民骑行体验达到最佳。以此为基础，调控和优化规划中的空间要素，生成建议的规划方案，是由AI技术支撑的应用视角。

（2）规划辅助编制：多源数据支撑的人口精准分析和预测。

人口是所有规划测算的基础，也是城市管理者对城市进行发展和判断的基础。基于手机信令和互联网LBS等多源数据，设计多维指标，利用深度学习等AI专利算法，可实现数据融合校验，开展高精度、高维度的人口数量、分布、演化、联系、流动和预测分析，完善人口结构与资源优化工作。

对活动人口进行时空聚类，识别不同空间单元典型日活动人口24小时时变差异，通过人口活动规律反映街乡空间功能差异。

基于时空综合预估模型，预测街道层面的人口数量。根据北京市朝阳区2017年10月移动最新的实测居住人口，对朝阳区人口预测结果为390.40万（扩样），预估与实际差3.49万，误差率0.8%。

（3）规划辅助编制：产业精准选择、转型升级与空间绩效。

通过自主研发产业图谱技术，从发展趋势、空间分布、就业带动、运行效率等方面，开展产业发展现状诊断、产业发展潜力预判、区域产业统筹协作规划，针对性支撑产业选择、精准招商、结构优化。

以广州为例，AI算法推荐的产业全部实现了增长，其中接近50%的产业完成了转型发展成为优势产业，80%增长率高于平均水平，超出全部行业水平267%。

基于机器学习模型，开展单一场景或综合场景模拟，定量表征多因素聚类下的聚类决策过程，反向识别导致街道标签差异化的关键指标因素，建立决策模拟变化模型。通过决策场景模拟模型，提供城市相应要素变化后的结果模拟。

 —  AI还将会怎样助力规划编制 —

当前处于规划信息化新趋势背景下，数据和规划结合的重要性已经被广泛认知，数据工具与方法区域成熟，决策者开始真正面临智慧决策、智能思考、数据支持的问题，未来期望通过AI进行全流程决策支持，将决策和智能思考的工具与规划结合起来，在规划编制和实施当中提供智能化的支撑和能力。

头图为编辑自加，来源于图虫网