導(dǎo)讀
2025年10月17日,2025年中國城市規(guī)劃學(xué)會住房與社區(qū)規(guī)劃專業(yè)委員會年會在深圳大學(xué)召開。中國城市規(guī)劃學(xué)會城市規(guī)劃新技術(shù)應(yīng)用專業(yè)委員會委員、城市象限科技創(chuàng)始人CEO、北京社區(qū)研究中心主任茅明睿作題為《社區(qū)體檢到更新的AI場景創(chuàng)新》的主旨報告。
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茅明睿
中國城市規(guī)劃學(xué)會城市規(guī)劃新技術(shù)應(yīng)用專業(yè)委員會委員,城市象限科技創(chuàng)始人CEO,北京社區(qū)研究中心主任
我主要圍繞三個層面,分享我們在人工智能背景下,探索數(shù)字化工具如何賦能社區(qū)規(guī)劃與城市更新工作的思考與實踐。
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在人工智能背景下,數(shù)字化工具如何幫助我們在社區(qū)做好城市體檢服務(wù)
自2019年住建部在全國范圍內(nèi)推動城市體檢試點工作以來,已形成了體系化的工作架構(gòu)。該體系明確定義了住房、小區(qū)(社區(qū))、街區(qū)、城區(qū)(城市)4個層次的體檢,并建立了規(guī)范的成果輸出要求,如住房尺度的“一表一單一臺賬”、小區(qū)與街區(qū)尺度的“一表一單”等,這些均與住房及社區(qū)規(guī)劃密切相關(guān)。
在此背景下,微觀尺度城市體檢的數(shù)字化賦能:能做什么?解決什么?如何提效?
2023年有幸配合中規(guī)院和中科院地理所參與了住建部全國城市體檢調(diào)查工作,主要用到兩類工具:一是全國居民問卷調(diào)查,累計獲取了超過100萬份高質(zhì)量居民滿意度問卷,覆蓋2023年全國61個試點和樣本城市;二是基于云雀象限的市民提案征集,我們通過互式地圖采集居民空間化訴求,累計獲取6萬余條有效數(shù)據(jù)。
除了抽樣調(diào)查和公眾參與,城市體檢還有針對街區(qū)、社區(qū)、住房三個尺度的線下調(diào)查采集要求,在全國所有城市建成區(qū),逐步建立小區(qū)、樓棟與單元級的標(biāo)準(zhǔn)化臺賬表。理論上,這一體系若能全面落實,即可逐年掌握每個小區(qū)每棟建筑的狀況、精準(zhǔn)定位問題所在,并關(guān)聯(lián)相應(yīng)的現(xiàn)場影像。未來3—5年內(nèi)有望實現(xiàn)全國297個地級以上和397個縣級以上城市小區(qū)和樓棟臺賬的全覆蓋。這將成為未來住房與社區(qū)更新規(guī)劃的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
為響應(yīng)住建部對住房-小區(qū)-街區(qū)尺度的線下調(diào)查要求,我們專項研發(fā)了配套的數(shù)字化體檢工具。該工具已成功應(yīng)用于多個省市近年來的年度調(diào)查工作。在用戶反饋的驅(qū)動下不斷迭代,目前該工具已能高效地為每一個小區(qū)、樓棟和街區(qū),自動化生成符合標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查臺賬、統(tǒng)計表格、問題清單和問題地圖,并正在實現(xiàn)體檢報告的大部分章節(jié)自動生成。
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今年7月17日,住建部發(fā)布《城市更新規(guī)劃編制導(dǎo)則》,明確“無體檢不更新、先體檢后更新”原則,并建立起“專項規(guī)劃—片區(qū)策劃—項目實施策劃”三級體系,每一級均遵循“先體檢后規(guī)劃”邏輯。
在這一框架下,片區(qū)體檢成為銜接學(xué)術(shù)探索與標(biāo)準(zhǔn)實踐的關(guān)鍵切入點。我們一直探索通過物聯(lián)感知設(shè)備自動化采集微觀建成環(huán)境數(shù)據(jù),以支持空間更新與設(shè)計。此前因缺乏規(guī)范依據(jù),該研究主要依托高校合作推進(jìn),成果難以轉(zhuǎn)化。如今,片區(qū)策劃要求為其提供了落地場景。通過搭載多類傳感器的穿戴設(shè)備與電動輪椅,我們可在社區(qū)調(diào)研中自動采集全景影像、坡度、噪聲、空氣質(zhì)量等多維度數(shù)據(jù),快速構(gòu)建高維數(shù)據(jù)集,為片區(qū)更新提供扎實依據(jù)。
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在此基礎(chǔ)上,后臺系統(tǒng)能自動生成空氣質(zhì)量、噪聲、設(shè)施分布等各類專題地圖,并通過深度學(xué)習(xí)算法,自動識別出路面不平整、建筑立面破損、無障礙設(shè)施缺失等問題,并將問題精準(zhǔn)定位在空間地圖上。采集的街景影像支持人工補(bǔ)充標(biāo)注,并與地圖聯(lián)動,實現(xiàn)問題的可視化及多人在線協(xié)作。更進(jìn)一步,針對算法識別出的負(fù)面空間點位,我們集成了AI生圖能力,能自動調(diào)用算法生成改造方案的示意效果圖。這項技術(shù)從在建設(shè)部大院的首次實驗至今,經(jīng)過兩年迭代已趨成熟。
然而,我們必須認(rèn)識到,單次的空間環(huán)境體檢往往只能捕捉靜態(tài)的“表象”。一個社區(qū)的深層問題需要持續(xù)的“陪伴”與洞察,但這在廣闊的中國城市化區(qū)域里成本極高。無論是年度滿意度調(diào)查還是線上工作坊,都難以持續(xù)、全面地關(guān)照大規(guī)模群體的動態(tài)訴求。
因此,當(dāng)前中國最有價值的數(shù)據(jù)規(guī)劃資產(chǎn)之一是12345市民熱線數(shù)據(jù),我們?nèi)绾卧谏鐓^(qū)規(guī)劃當(dāng)中有效地利用12345數(shù)據(jù)變成了比較有意義的事情。2025年,我們主動開展了兩項關(guān)鍵工作:一是團(tuán)隊參與北京市市民熱線中心的常態(tài)化數(shù)據(jù)治理與挖掘工作;二是開展12345專項算法模型的開發(fā)建設(shè)。
我們的工作分為兩個核心層次:
首先,是梳理熱線問題分類與城市更新的關(guān)系。北京12345熱線有超過2500個細(xì)分類別,并非都與城市更新直接相關(guān)。我們從中篩選出與城市更新(如老舊小區(qū)改造、公共服務(wù)設(shè)施)等緊密相關(guān)的訴求類別,建立了映射關(guān)系。
其次,是對非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行深度智能解析。簡單的工單派發(fā)分類遠(yuǎn)不能滿足分析需求。我們利用大模型技術(shù),開發(fā)了一套自動化打標(biāo)簽系統(tǒng),從市民描述的文本中,智能提取并標(biāo)準(zhǔn)化“人、事、地、物、時間、組織”等實體。例如,識別工單是否涉及老年人、兒童等特定人群;關(guān)聯(lián)到具體哪個小區(qū),并自動匹配該小區(qū)的屬性(如是否商品房、有無電梯、建筑年代等);同時,對反映的問題進(jìn)行極細(xì)顆粒度打標(biāo),例如“老舊小區(qū)-單元門-損壞”、“社區(qū)公園-照明-不足”等。
通過構(gòu)建這樣一個龐大的標(biāo)簽體系,我們能夠?qū)γ吭律习偃f條的訴求工單進(jìn)行系統(tǒng)化挖掘。比如它能夠穿透數(shù)據(jù),宏觀上分析哪些開發(fā)商、物業(yè)公司投訴集中,哪些小區(qū)是“問題爆點”,并洞察其深層原因。在某原拆原建自主更新項目中,我們系統(tǒng)分析了該片區(qū)歷年的所有熱線訴求,將結(jié)構(gòu)化分析結(jié)論應(yīng)用于規(guī)劃方案優(yōu)化和群眾工作策劃。
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體檢并不是在設(shè)計規(guī)劃當(dāng)中的全部工作,還要考慮怎么做好更新方案
在更新模式的知識萃取與推薦方面,我們與國家發(fā)展改革委城市中心合作,協(xié)助住建部科技司對全國數(shù)百個城市更新案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析。我們利用大模型(QWEN、DeepSeek-R1蒸餾模型)對數(shù)千個文檔(包括方案成果、總結(jié)報告、新聞報道)進(jìn)行智能解析,抽取項目尺度、更新類型、產(chǎn)權(quán)模式、投融資路徑、運(yùn)營方式等35類關(guān)鍵實體,構(gòu)建了覆蓋全國項目的“城市更新案例知識圖譜”。
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通過圖譜分析,我們可以清晰地對比和總結(jié)成功經(jīng)驗。例如,分析發(fā)現(xiàn)“典型案例”的項目,在老舊小區(qū)改造中,其投融資模式更傾向于以社會資本為主,運(yùn)營方式多為政企合作,收益來源多元;而僅“入圍”的項目則更多地依賴政府財政資金和主導(dǎo)。基于該圖譜未來規(guī)劃師有可能只需輸入基地現(xiàn)狀與核心痛點,系統(tǒng)就能智能推薦最適配的參考案例與更新模式,并能在地圖上可視化展示所有類似項目的位置。
在設(shè)計方案的高效生成與公眾參與方面,AI生圖技術(shù)正在快速普及。例如,蕾奧規(guī)劃自主研發(fā)的LeiAI工具,支持上傳線稿、SketchUp體塊模型或現(xiàn)狀照片,快速生成建筑、景觀及社區(qū)空間的多元更新效果圖,極大提升了方案構(gòu)思和表達(dá)的效率。
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在推動社區(qū)參與和共創(chuàng)上,我們也進(jìn)行了有趣的嘗試
城市象限與蕾奧規(guī)劃、國匠城聯(lián)合開發(fā)了“社繪AI”小程序,與常見征集文字意見的方式不同,我們鼓勵居民直接拍攝社區(qū)問題照片上傳。AI會自動識別照片中的環(huán)境要素與潛在問題,并生成初步的改造建議和可視化方案。居民可以修改建議,所有生成方案都會標(biāo)注在社區(qū)共創(chuàng)地圖上,供其他居民瀏覽、評論。這種方式降低了參與門檻,旨在激發(fā)更廣泛的社區(qū)互動和創(chuàng)意。希望借助這次會議的場合有更多人用這個工具,能夠組建更多的工作坊,讓更多的居民做社區(qū)生圖的工作。
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本文來源:住房與社區(qū)規(guī)劃專委會
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