韓龍玫,卿粼波
(1.成都市規(guī)劃研究設計院,四川成都610041;2.四川大學電子信息學院,四川成都610000)
近年來,城市定量研究取得了突破性地進展。一方面,搞大數(shù)據(jù)、人工智能、智慧城市的人搞得如火如荼,另一方面部分規(guī)劃人對新數(shù)據(jù)方法有一種微妙的態(tài)度。業(yè)界透露出兩種迷思,一是分析一大圈得出來一個一眼就能看出來的結論,二是一大堆數(shù)據(jù)分析了很多內容,卻好像沒什么用。規(guī)劃大數(shù)據(jù)研究者和規(guī)劃編制一線工作者兩者之間存在嚴重壁壘。
關于如何破除壁壘,業(yè)界的共識是規(guī)劃大數(shù)據(jù)要平臺化、軟件化、模塊化。在大數(shù)據(jù)時代的背景下,人工處理海量數(shù)據(jù)效率低下,在數(shù)據(jù)爆炸時代顯然難以為繼。面向規(guī)劃編制的城市規(guī)劃大數(shù)據(jù)平臺是隨著數(shù)據(jù)增強設計[1]理念的逐步推廣而建立起來的。它是一種基于空間平臺(如GIS)將各類城市大數(shù)據(jù)空間化的數(shù)據(jù)處理平臺,以其友好的可視化界面,為規(guī)劃全流程提供數(shù)據(jù)支撐。
目前面向規(guī)劃編制的大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展現(xiàn)狀如何?有什么問題?未來的發(fā)展趨勢是什么?本文試圖進行探討。
按用戶類型,數(shù)據(jù)平臺可分為面向規(guī)劃管理和面向規(guī)劃編制兩類。前者起步早,早期的控規(guī)審批平臺、一張圖平臺即是這種平臺的前身,近年來納入了新數(shù)據(jù)和開放數(shù)據(jù)的內容,旨在實現(xiàn)大尺度精細化的城市協(xié)同管理。這類平臺比較有代表性的有Michael Batty主持開發(fā)的“數(shù)字儀表盤”、國家發(fā)改委和清華大學研發(fā)的“新型城鎮(zhèn)化大數(shù)據(jù)庫”、中規(guī)院領銜建設的全國新型城鎮(zhèn)化監(jiān)控與評估平臺、東南大學開發(fā)的城市設計數(shù)字化平臺等。
與規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)平臺相比,前者重在流程和協(xié)同,而規(guī)劃編制大數(shù)據(jù)平臺重在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)支撐,目前正處于發(fā)展的初期。面向規(guī)劃編制的大數(shù)據(jù)平臺是近幾年隨著ITC技術和大數(shù)據(jù)發(fā)展起來的,比較有代表性的有2016年茅明睿團隊研發(fā)的人跡地圖[2],前面提到的東南大學的城市設計數(shù)字化平臺在2017年也在加強支持規(guī)劃編制的部分。
現(xiàn)階段面向規(guī)劃編制的城市規(guī)劃大數(shù)據(jù)平臺主要有以下幾個特點:
1.2.1 分析層平臺居多,應用層平臺少
筆者將規(guī)劃編制大數(shù)據(jù)平臺劃分為三個層(圖1),由下至上分別是數(shù)據(jù)層、分析層和應用層。數(shù)據(jù)層著重對數(shù)據(jù)的獲得、爬取和清洗,分析層側重數(shù)據(jù)本身信息地挖掘、分析,而應用層則應該是一種可以直接用來增強規(guī)劃編制的工具。一個涵蓋多源城市大數(shù)據(jù)的包含數(shù)據(jù)爬取、清洗等預處理過程的城市基礎數(shù)據(jù)庫即是數(shù)據(jù)層,而運用核密度分析、回歸分析等算法對數(shù)據(jù)進行人流、人口密度、人口時空分布等分析可以視為分析層,一般表現(xiàn)為可視化的實時人流量展示、熱力圖,或者城市群結構、建成區(qū)形態(tài)等。應用層應該是一個可以直接做現(xiàn)狀分析、方案生成和實施評估的界面,不見數(shù)據(jù)只見模塊。目前大部分平臺做到了分析層,而欠缺應用層的部分。從平臺分析層到規(guī)劃增強設計,還需要一個轉譯和綜合的過程。而正是這個繁瑣的過程,將傳統(tǒng)規(guī)劃師擋在門外。
圖1 規(guī)劃編制大數(shù)據(jù)平臺構架
1.2.2 宏觀分析多,中微觀分析少
目前國內外研究尺度多為全球、多國、整個國家、大都市區(qū)。這跟數(shù)據(jù)本身的特點有關系,目前利用最多的大數(shù)據(jù)(如手機信令、Flicker相片等)擅長的就是這種超大尺度分析。作為研究,這當然無可厚非,可對廣大規(guī)劃編制隊伍的一線設計人員來說,中微觀尺度的項目占絕大多數(shù),尤其是增量規(guī)劃向存量規(guī)劃轉化的背景下,動輒幾百平方公里的項目越來越少,而小尺度的城市微更新項目越來越多,宏觀分析并不能解決眾多中小項目的實際需求。
1.2.3 碎片化研究居多,體系性不強
目前各項研究還處于探索階段,不成體系。比如,不同學科領域的學者分散研究不同的課題,課題之間的聯(lián)系還有待加強。另外一個是普適性問題,很多時候一個項目的分析結果、分析方法停留在項目完成時,無法應用到下一個項目。很多學者構建了一些模型,但其科學性和普適性還有待長期的檢驗和證明。
研究指出[4],目前大數(shù)據(jù)平臺的研究還比較零散,大量的研究集中在大數(shù)據(jù)的挖掘分析方法上,支撐大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的相關技術體系尚不完善。而數(shù)據(jù)挖掘技術在還處于發(fā)展階段,很多系統(tǒng)還停留在初級處理水平。面向規(guī)劃編制的大數(shù)據(jù)平臺還有很大的探索空間。
2.2.1 著重研究應用層平臺
目前,針對規(guī)劃管理方的平臺開發(fā)到分析層+就可以了,而面向規(guī)劃編制方的平臺則必須要開發(fā)到應用層。
應用層不是對某項大數(shù)據(jù)的單一分析,而是針對單個具體規(guī)劃問題的應用模塊集。比如,僅僅根據(jù)手機信令大數(shù)據(jù)實時顯示人流量是不夠的,平臺需要設計多個針對某個具體規(guī)劃專題的模塊,比如“職住平衡”模塊“街道活力評估”模塊、“現(xiàn)狀設施使用狀況評估”模塊。
2.2.2 開發(fā)黑盒子模塊
應用層應該是由多個針對一個具體規(guī)劃問題的黑盒子模塊組成,比如“職住平衡”模塊“街道活力評估”模塊“現(xiàn)狀設施使用狀況評估”模塊。規(guī)劃師可以不必知道人流量分析、人口時空分布等概念的具體計算過程,只需要選擇輸入數(shù)據(jù)就可以得到一個具體結果。同時,在分析數(shù)據(jù)、研究范圍和算法上也提供多個選擇,選擇用單一數(shù)據(jù)還是多源數(shù)據(jù),選擇用簡單算法還是復雜算法,由規(guī)劃師根據(jù)現(xiàn)實情況進行選擇。用數(shù)據(jù)增強理念為規(guī)劃師提供一種傻瓜式的模塊,一種能快速應用到中微觀尺度的成熟模塊。
2.2.3 重視人機交互
Michael Batty直言,AI的真正力量來自于人類與機器的合作,二者協(xié)作工作會比任何單獨工作的機器更厲害[3]。城市是一個復雜的巨系統(tǒng),全部的相關因素與不確定性不可能用現(xiàn)有的任何AI技術實現(xiàn)自動化。規(guī)劃編制大數(shù)據(jù)平臺要特別強調人機交互。不能期望機器給出所有答案,而是將機器做得足夠智能,提供人機交互界面,輔助規(guī)劃師進行現(xiàn)狀分析、方案生成、情景模擬,在規(guī)劃設計全過程提供數(shù)據(jù)增強。
根據(jù)人工智能的發(fā)展趨勢,過去繁瑣復雜的操作界面已經不能適應新時期的需求。數(shù)據(jù)庫人機交互界面,不是讓人去學習如何使用機器,而是讓機器根據(jù)人的需求來配置。這就需要設計者徹底摸清規(guī)劃師的需求、目的和操作習慣。重視操作界面的友好性,是破除目前壁壘的重要課題。
2.2.4 重視數(shù)據(jù)維護的可持續(xù)性
數(shù)據(jù)庫的基礎數(shù)據(jù)持續(xù)更新是一個很重要的問題,各項數(shù)據(jù)的獲取清洗等預處理過程非常費時費力,過去很多平臺上線一兩年后使用頻率越來越低,最后束之高閣,基礎數(shù)據(jù)更新成本是一個很大的原因。大數(shù)據(jù)時代的海量數(shù)據(jù)預處理工作量呈幾何指數(shù)般增長,在平臺建設初期就要未雨綢繆。目前業(yè)界采取的方法有,傳統(tǒng)規(guī)劃院與互聯(lián)網平臺或數(shù)據(jù)供應商簽訂合作協(xié)議,由互聯(lián)網公司或數(shù)據(jù)供應商負責數(shù)據(jù)的獲取和預處理。但此種方法還是有其局限性,且廣大中小設計院可以采用什么機制,還有待思考。各地政府相繼成立大數(shù)據(jù)交易中心,或許未來可以提供高效價廉的基礎大數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)處理平臺化是現(xiàn)今城市規(guī)劃數(shù)據(jù)增強的必然趨勢。在數(shù)據(jù)爆炸、人工智能的時代,需要不斷優(yōu)化改進大數(shù)據(jù)平臺,幫助城市研究者理解高頻實時的城市運行情況,為規(guī)劃編制者提供簡單易用的全流程數(shù)據(jù)支撐,提高規(guī)劃編制的科學性。