2023-05-26-清华大学-新城市科学_65页_10mb

新城市科学技术、数据、变革与应用总结

核心内容

新城市科学是一门基于新技术和新数据的研究领域，它利用数据驱动的方法，探索城市复杂性，关注城市在技术变革下的新形态与新功能。新城市科学不仅研究城市本身，也关注城市中受到新兴技术影响的空间结构与功能重组，强调城市作为一个复杂系统，其整体属性是涌现的，而非各部分的简单总和。

主要观点

• 新城市科学是建立在复杂科学基础上的城市研究方法，采用自下而上的方式，注重城市空间的动态变化和多维分析。
• 城市科学的发展经历了从微观静态均衡理论到数据驱动的第四范式转变，借助传感器、物联网、人工智能等技术实现对城市空间的实时监测和分析。
• 新城市科学关注城市空间的“流”——包括物质流（人流、物流）、能量流（水电等）和信息流（数字信息），并认为这些“流”将影响未来城市空间的组织方式和功能分布。
• 城市功能空间的变化趋势包括居住、办公、交通和休闲等领域的多样化、分散化和再集聚化，这些变化受到信息通信技术的影响。
• 新城市科学强调对城市空间的系统性研究，包括社会、自然和物理空间，以实现更科学、高效的规划与设计。

关键信息

新城市科学的发展脉络

• 1905年，帕特里克·格迪斯提出城市科学的概念，强调科学方法在城市研究中的应用。
• 21世纪后，第四次科学范式（数据驱动）的出现，使得城市科学进入新阶段，采用大数据、开放数据和新技术进行城市研究。
• 麦克·巴蒂（Michael Batty）提出“新城市科学”概念，强调城市作为复杂系统的研究方法。

新数据的类型与应用

• 新数据包括大数据和开放数据，具有高精度、高频、多维度等特点。
• 新数据的应用包括城市空地识别、城市人群类型分析、城市系统重构等。
• 例如，利用遥感数据识别城市空地、利用街景图片数据进行城市研究与规划支持、利用手机信令数据分析小区人群属性等。

新方法与技术

• GIS空间分析：用于城市空间形态研究。
• 数据可视化：借助工具如Tableau、Power BI、D3.js等，实现城市数据的可视化。
• 自然语言分析：利用微博、大众点评等社交网站数据进行城市研究。
• 远程视觉感知平台：用于城市空间评估，如建成环境虚拟审计平台。
• 深度学习：如Faster R-CNN、YOLO、SSD、Segment Anything Model (SAM)等，用于图像分类、目标检测、图像分割等。
• 在线研究：通过网络平台进行城市调研，如路见、猫眼象限等。

新技术与城市空间

• 主动城市感知网络：包括Wi-Fi探针、无人机、穿戴式设备等，用于实时监测城市空间和人群活动。
• 移动感知数据自采集模式：通过自雇车辆、无人机等设备，实现城市空间的低成本、大规模数据采集。
• 共享经济与技术融合：如共享居住、灵活办公、共享车辆等，改变了传统城市功能空间的分布模式。
• 信息通信技术（ICT）：对城市空间结构和功能场景产生集中与分散并存的影响，推动城市功能的重组和新现象的出现。

城市功能空间的变化趋势

• 居住空间：趋于智能化、高效化，郊区居住增加，空间分异化加剧。
• 办公空间：向低密度、混合办公模式发展，联合办公空间增多。
• 交通空间：模块化、扁平化趋势明显，无人驾驶技术对交通系统产生影响。
• 休闲空间：网络区位影响显著，商业空间布局向背街小巷和楼宇内部渗透。

未来城市设计

• 生成式设计：利用算法和规则生成城市空间布局，如建筑自动布局、三维模型自动构建、参数化设计等。
• 数字创新：结合数字孪生、元空间等技术，推动城市设计向智能化、数据化发展。
• 参与式设计：鼓励公众参与城市设计，如通过平台如路见、WeSpace等进行互动与反馈。

新城市空间的系统性综述

• 信息通信技术对城市空间结构的影响表现为集中与分散趋势并存。
• 对城市功能空间的影响具有双重效应（17%），正外部效应（45%）和负外部效应（38%）。
• 多数学者认为，信息通信技术对城市空间结构的转变和功能空间的重组具有积极影响，但也存在一些负面效应。

国内相关研究

• 南京大学甄峰团队研究ICT对城市的影响。
• 同济大学王德团队、北京大学柴彦威团队研究虚实空间。
• 中山大学李郁团队研究机器换人。
• 南京大学罗震东团队研究淘宝村和外卖工厂。
• 武汉大学牛强团队研究OMO（Online-Merge-Offline）。
• 清华大学龙瀛团队研究屏幕使用、远程办公、校园无人物流、WeSpace等。

未来城市空间的创造

• 城市空间的创造需要结合技术、数据和设计方法，推动城市向智能化、数据化方向发展。
• 未来城市设计强调空间干预、场所营造和数字创新，旨在创造更宜居、可持续的城市空间。