新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望

[摘　要]新技术创造了无限可能，也催生
城市规划走向理性和智能。在大数据+云平台的时代，人工智能正成为城市规划的新型工具和亲密伙伴，能提升规划师认识与改造世界的能力，更好地适应复杂时空需求，不断实践和充实规划内涵。人工智能+城市规划，既是现实发展的需求，也是面向未来的进步。人工智能不是陌生名词，但对于新一代人工智能很多规划师却不清楚。因此，文章系统梳理了新一代人工智能的概念、进展和趋势，初步提出人工智能在规划行业应用的路径、模式和意义，并探讨了其中的机遇、挑战和不确定性，希望对行业转型发展有所帮助。
[关键词]人工智能；大数据；云平台；规划改革；智慧城市
[文章编号]1006-0022(2018)11-0005-08　[中图分类号]TU981　[文献标识码]A
[引文格式]姜鹏，曹琳，倪砼．新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望[J]．规划师，2018(11)：5-12．

The Prospect of AI-driven Urban Planning Reform in the New Era/Jiang Peng, Cao Lin, Ni Tong
[Abstract] New technologies are promoting rational and intelligent urban planning development. In the era of big data and cloud platform, Artificial Intelligence (AI) has become a new weapon and partner in improving planners’ ability to change the world. AI+urban planning is a need as well as a progress. The paper reorganizes the concept, progress, and trend of AI in the new era, puts forward

0引言

科技进步日新月异，城市发展迎来前所未有的机遇。但日益凸显的环境压力，以及各种经济、人口和社会问题，无不在挑战现有的发展模式和规划理念[1]，规划理论和方法愈加“捉襟见肘”，不断应用新技术和推进规划改革已成常态。幸运的是，互联网创造新的机遇，云平台加速数据汇聚，大数据成就进化源泉，新一代人工智能开始融入生活，并向各行各业“赋能”。随着新型智慧城市建设的深入推进，万物互联将成为一切的基础，支撑人工智能走向“奇点”。在可以预见的未来，借助新一代互联网和脑机接口等技术，人将与人工智能实现实时连接，实现“存在即映射、感知即参与、行为即决策”[2]。当下，“人工智能+大数据+云平台”催生的超级生态，已能助力人们重新认知和理解城市，更加科学地编制和实施规划。1当下人工智能发展概况

1950年，“人工智能之父”—艾伦·麦席森·图灵提出能判定机器智能的“图灵测试”[3]；1956年，达特茅斯会议正式确立人工智能(Artificial Intelligence)领域。历经六十余载浮沉，人工智能呈现螺旋式上升的发展态势，几乎涉及了所有的自然和社会科学，定义与内涵不断演进。传统观念主张让机器学习人的思维方式并产生智能；现代人工智能概念认为，重点是让机器能够解决问题，并非一定要像人一样思考[4]。对此，斯坦福大学人工智能百年研究计划发布的《AI and Life in 2030》报告强调[5]，人工智能是“通过人工合成智能来研究智能”，智能仍是逐步演化的复杂现象，与人的行为相似，但这只是充分条件而非必要条件。中国电子学会发布的《新一代人工智能发展白皮书(2017)》也指出，人工智能正从“模拟人类智能”演化到“协助引导提升人类智能”，从“工具”进化到“伙伴”[6]。
步入21世纪，深度学习(Deep Learning)神经网络[7]被发明，其将使人工智能的系统性能获得突破性提升，开启了第三波发展浪潮。受益于大数据获取、算法优化和并行计算廉价化三大前提的改善[8]，人工智能在近几年取得难以置信的进展[9]，外部效应日益凸显。世界主要国家(地区)纷纷开始重视人工智能的战略制定和政策设计。概括而言，美国着眼未来，欧洲强调伦理，日本注重机制，中国早期偏重应用，近年转向推进“三位一体”战略，制定和印发了《新一代人工智能发展规划》[10](图1)。新一代人工智能的提出，是为了应对新形势、新需求，明确人工智能发展的技术框架、关键环节和应用前景，引领世界发展潮流，服务经济社会和支撑国家安全。
人工智能正在加速发展，从计算智能走向感知智能、认知智能，从解决专业化特定问题走向通用人工智能，加速与传统行业的结合。如今，新一代人工智能的发展脉络日渐清晰(图2)，依托两大平台(云平台、大数据)和三大技术(机器学习、模式识别、人机交互)，推动人、机和网络的融合，具备大数据、跨媒体、群体智能、自主智能和人机协同五大鲜明特征[7]。人工智能的发展离不开大数据的支撑，以及云平台提供的数据汇聚基础和分布式计算的能力，所以业内通常也将很多大数据应用(包括云平台等)都归结为人工智能。