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1、1,3,1.1 人居環境科學的學科緣起與演進人居環境科學基于復雜性科學；形成”五大統籌、五大原則、五大系 統、五大層次”的研究框架和開放、融合、交叉的學科格局。,ICT的快速發展，傳統人居環境的內涵和框架需 要拓展和優化。“智慧”一詞來自于墨子 尚賢中，它包含 對自然與人文的感知、記憶、理解、分析、判斷、升華等所有能力。“智慧人居環境”的內涵超越“數字化”，“智能化”，而是包含了社會、人文與技術等領 域的一種更高層次、更為豐富、同時也更接近人 居環境實相的哲學視角。,若此之使治國家，則此使不智慧者治國家也，國家之亂，既可得而知已-墨子 尚賢中,1.2 智慧人居環境科學的內涵,傳統人居主要表現為2、人與現實人居環境的互動，而智慧人居在信息技術支撐下，拓展了虛擬人居空間 和人對空間需求的維度，“現實人居”與“虛擬人居”相互映射反饋、交互融合，形成“現實與虛擬 智能交互的智慧人居環境”，滿足人們更加多元、更多維度的空間需求。,（1）五大系統+虛擬空間融合,智慧人居人與現實人居、虛擬人居的交互,傳統人居人與現實人居互動,1.2 智慧人居環境科學的內涵,虛擬與現實智能交互的智慧人居環境設計,人,虛擬 人居,現實 人居,現實 人居,復雜性系統是多元主體自發的相互作用下形成的非線性演化系統，從微觀的 熱力學研究到宏觀的氣候變化，從自然科學的量子力學到社會科學中的決策 網絡，復雜系統無處不在。復雜性科3、學研究起源于20世紀70-80年代，是系統科學發展的新階段，旨在 超越傳統“簡單研究范式”在復雜問題中的研究局限。復雜性的來源，可以從四個方面展開分析分析假設 相互關系 個體和系統 理解“矛盾”,個體、組織和 環境相互塑造，整體分析,主體/系統間的 來回相互作用,超越普遍：局部是系統的一部分，差異是系統的必須,矛盾是系統的一部 分 和“復雜”來源,“二十一世紀是復雜性科學的世紀。”史蒂芬 霍金,1.3 人居環境科學的元理念：復雜性系統理論,從“簡單范式”到“復雜性范式”的原則轉變,困難：難以測量 難以感知策略：尊重自發秩序，減少外部干預,目標：實時測量、實時感知困難：龐大數據的搜集與處理,深層4、秩序的難以完全認識：警惕“技術至上”,復雜背后的規律性與科學性：警惕“經驗主義”,1.4 人居環境復雜系統的冰山模型科學哲學下的認知范式轉向,技術支撐，技術驅動而非技術至上；感性輔助、尊重復雜而非經驗主義。,目標：延后測量，延后感知困難：主體的復雜,人居環境復雜系統的冰山模型,系統 相互 作用,物質 環境,人文 環境,明確的秩序,9,數據共享，全民共治，全面延伸應用 場景，觸及產業發展、旅游服務、生 態環保等領域。基于全周期城市動態體檢，驅動智慧 國土空間規劃：1、為編制國土空間規劃提供底數、底板、底線支撐。2、將規劃分析、預測模型與深度學習結 合。3、構建“協同規劃”平臺，提供一套完 整的協5、同工具。4、探索集成3DGIS、BIM和IOT技術，建 立基于CIM的空間規劃管理與應用系統，為智能情景模擬提供可視化技術支撐。,以現代信息通訊技術為支撐，打造深圳“智慧城市操作系統”，已在國土 空間規劃、多規合一、社會綜合治理、智能交通、住房建設、工業園區管理、燃氣應急管理等領域進行試點應用。,一網統管：數智賦能城市治理成效顯著，建成市、區、街道三級城運中心，實現“高效處置一件事”一網辦通：數字公共服務體系不斷完善，實現“高效辦成一件事”,深圳：可視化城市空間數字平臺,上海：一網統管、一網辦通,杭州：城市大腦,2.1 既有的智慧人居規劃實踐,智慧人居1.0階段：實踐應用環節主要 在現狀評估，6、包括自然資源、土地、房屋、道路交通、市政設施等領域;智慧人居2.0階段：構建自然資源、土 地、房屋、市政設施管理知識圖譜和預警 評估指標體系，注重問題診斷、空間治理 的監督與預警等智慧人居3.0階段：將專業模型如城市 復雜系統模型、社會經濟效益模型、網絡 演化模型等接入智慧平臺，搭建城市數字 孿生與智慧人居環境之間的多層應用場景。,2.2 智慧人居演進邏輯梳理：從智慧人居1.0到智慧人居3.0智慧人居應用演進：從智慧人居1.0到智慧人居3.0,輔助決策支持指標監測項生成一 體 化 國 土 空 間 管 理 系 統預警評估指標體系構建 管 理 知 識 圖 譜 構 建,場決策支持專業模型,人,居,應7、,與,智,慧,數孿,字生,問題診斷空間治理監督與預警,數字化 經驗決策,智能化 數據決策,智慧化 科學決策,規劃決策支持 與多元共治,現狀資源的調 查與評估,智慧人居1.0,智慧人居2.0,智慧人居3.0,參與式互動式規劃平臺,交 互 式 智 慧 規 劃 平 臺,數據整合,數據收集,底圖構建,景用,3.3 智慧人居3.0：城市復雜性系統下的智慧空間規劃治理.智慧人居認知迭代“冰山模型”與智慧人居3.0,.智慧人居1.0階段解決傳統分析方法統計能力不足的問題，應用范圍包括自然資 源、土地、房屋、道路交通、市政設施等領域.智慧人居2.0階段解決大量數據背后難以測度的“深層次問題”，注重問題診斷、空8、間治理的監督與預警等,復雜系統專業模型框架下智慧人居3.0“智慧輔助決策”系統,智慧人居的技術優勢 更精確的數據處理 更綜合的問題識別 更便捷的信息搜集 更實時的動態監測,未來發展問題挑戰 多目標 多元主體 復雜的“非線性”系統 演化的發展需要,智慧人居認知迭代的“冰山模型”,13,3.1 超大城市智慧規劃管理：智慧人居3.0框架.新時代智慧高效空間治理的范式轉型,文明時代空間規劃治理模式,空間數據采集與傳輸同步進行空間使用者及時反饋使用體驗，提高決策精度公眾、地方政府共同參與決策，避免中央決策目標傳導執行偏差,空間決策與信息傳遞延遲帶來的效率損失問題空間信息沿價值鏈傳遞造成的牛尾效應分層決策9、造成的囚徒困境（部分最優非整體最優）,戰略執行與分解,事后決策穩定緩慢,實時決策靈活敏捷,數字化平臺支持的多目標多約束復雜系統的實時決策,工業文明時代空間規劃管理模式,空間開發建設“建成度”,空間感知體驗“滿意度”,決策與執行同時進 行,戰略制定,具體執行,生態,任務傳遞,3.1 超大城市智慧規劃管理：智慧人居“3.0”框架.智慧人居3.0框架：三大核心任務,專業模型輔助空間治理精細化決策系統智能輔助,統一體量的數據庫構建 全要素數據底板便捷可視化呈現,全生命周期監測與管理 空間動態規劃實時預警與分析,動態適應規劃,智慧人居3.0,精細化數據底板,智慧化輔助決策,3.1 超大城市智慧規劃管理：10、智慧人居“3.0”框架.智慧人居3.0結構框架與“三大任務”,“三大任務”內涵,動態感知模擬：動態 管理，監測預警,升級“城市大腦”：專業模型，精細治理,夯實數據底板：統 籌協調，基礎支撐,推廣應用,智能預警提醒,模擬輔助決策,實時感知監測,促進多元參與,降低管理成本,模型輕量化,全周期監測,規劃協同,數據底板統一整合,可視化平臺建設,大規模數據庫構建,決策輔助,應用范疇,目標導向,精細化 研究,動態化 管理,智慧化 決策,區域信 息整合,功能優 化支撐,政策模 擬輔助,多元參 與工具,3.2 超大城市智慧規劃管理“三大任務”.夯實數據底板：統籌協調，基礎支撐 建設覆蓋超大城市需求的綜合數據平11、臺，形成多尺度、全要素的綜合城市數據底版 提高可視化程度,提高數據綜合分析易用性,3.2 超大城市智慧規劃管理“三大任務”.動態感知模擬：動態管理，監測預警,.升級“城市大腦”：專業模型，精細治理,3.3 超大城市智慧規劃管理“三大任務”,20,能模擬千萬量級人口城市全尺度物理要素與社會要素的系統,什么是城市模擬器？（清華大學電子系李勇教授團隊）,l 如果城市發生極端事件，城市 中的基礎設施韌性如何？l 如果城市中的車輛全部實現自 動駕駛，交通是否還會擁堵？,城市模擬器2.0,城市模擬器,能推演,能決策,能模擬,ll l l,用水需求,通信需求,交通網,建筑,AOI,城市模擬器3.0:算法、加12、速、應用取得全面突破大規模城市人流和事件生成,Yuan Yuan,Jingtao Ding,Chenyang Shao,Depeng Jin,and Yong li.Spatio-temporal Diffusion Point Processes,in KDD 2023.Can Rong,Jingtao Ding,Zhicheng Liu,Yongli.City-wide Origin-Destination Matrix Generation via Graph Denoising Diffusion.,利用復雜網絡稀疏性：優化圖生成空間復雜度,通過層次化建模，實現了符合無標度復雜 性、遵13、循城市運轉規律的人流網絡生成,實現復雜時空聯合分布建模，高效 生成城市時空事件序列,時空條件獨立時空聯合分布,歷史序列編碼器Event sequence,x 1 q(x|x 1)x,i,k,i,k,i,k,i,k,城市時空事件序列時空自注意力編碼器,基于時空擴散點過程的城市事件生成技術,拓撲生成,流量生成,基于時空共注意力擴散去噪生成模型,復雜性：網絡屬性無標度冪律分布,p(x 1|xk,i 1),i,k,大規模人流網絡生成技術,條件獨立模型,聯合分布模型,時空擴散去噪,i 1,0 xi,K xi,宏觀政策影響分析：依據城市存量低效空間的人口、交通、能源等專業模型 知識，收集相關政策信息，明確14、優化目標，分析可行的 政策干預路徑與邊界條件變動。微觀使用行為模擬：應用城市存量低效用地的多元異構數據，綜合應用用戶 畫像可控的變分自動編碼技術、時空共注意力擴散去生 成模型等多種深度學習技術，實現對于居民分布、移動 模式和城市事件的多智能體行為模擬。基于邊界條件與模擬參數的宏微觀耦合分析 基于宏觀政策干預分析，生成的不同政策情境下的時空、經濟、政策邊界條件限制。拆分處理影響智能體行為的共享參數與執行參數，實現 多智能體模型的中心化共享參數與去中心化執行參數的 協同變動。應用值函數分解與反事實策略梯度等方式，針對微觀行 為模擬結果進行反饋優化，實現宏微觀耦合分析。,4.2 基于生成式大模型的”15、宏觀微觀”主體交互空間優化框架,明確優化目標 SES理論框架 收集政策信息,概率分布事件密度 優化目標,共享參數,執行參數,系統架構 案例：超大城市城中村改造模擬系統落地應用 就 位 人 動 職 衡 社 與 推演模塊 資金測算推演 空間生成推演 改造績效評估,環境績效,會、經濟,況,平,狀,住,跡,活,軌,流,布,崗,分,業,布局,服務,施,共,設,公,口構成,改造后人,與收益,改造成本,分布式協調工具鏈,數據標準化工具鏈,數據庫,中心管理組件 API,通信模擬 API,移動模擬 GPU,數據系統,推演模擬 資金測算推演以實景三維為載體，規劃指標為調整參數，內置成本收益測算器，快速生 成不同規16、劃開發強度、不同改造時序下的城中村改造成本與收益,推演模擬 空間生成推演結合時空大數據下的個體移動軌跡，基于生成式AI大模型，快速生成改造后的人口構成、公共服務設施布局、就業崗 位分布、商品房、保障房與安置房的地理空間分布,推演模擬 改造績效評估外置專業模型，對人流活動軌跡、職住平衡、住宅租金變化、用水用電需求等進行整體分析，預判不同時序、不同規劃指標下的城中村改造 的社會、經濟與環境績效城中村改造多主體協商博弈平臺,基于超大規模個體級別行為的城市模擬,30,AI之“能”：強大算力支撐下的復雜系統決策輔助AI技術的迅速發展提供了前所未有的強大算力，可以在節約大量人力物力成本的同時大幅提高治理精17、細化 程度，可廣泛應用于數據搜集與分析、問題監控與識別、政策演化模擬、實時優化與決策等。,高級“計算器”：統計 學等領域的輔助工具,機器學習：在給定數據中學習模式，不斷適應新環境，新要求,AIGC：生成式人工智能，基于強大算力的通用大語言模型,深度學習：利用深度神經網絡，進行更加復雜的模式研究,未來：更加強大的算力，通用性與復雜問題的解決能力.,問題監控與識別節約人力物力，提高問題識別效率，實現充分預警,大樣本數據搜集與分析突破傳統簡單化統計研究的數據分析局限,復雜性政策演化模擬大幅提高復雜政策的決策科學性,精細化，綜合化，智能化的城市規劃治理演進.,基于動態優化的決策模型，提供實時性能優化建18、議,更強通用性，更加復雜的求解能力,AI技術的發展趨勢：更強算力，,實時優化與決策,AI之“不能”：數據之“困”與數據之“外”AI的顛覆性來自其對海量數據的學習與分析能力，但這同樣帶來了AI應用的局限：數據本身的局限、長時 誤差的累積和模型以外復雜因素難以預測等。,數據樣本的有限模型的有效性直接與數據樣本的精細程 度相關，但真實世界中很多數據難以獲 得或統計,深層世界建模邏輯的局限AI分析基于大量主體邏輯的假設，往往 會統一成可以度量的單一標準，但對真 實世界多樣主體間復雜、不斷變化的決 策邏輯難以考量,經驗匱乏的模糊AI能很好的刻畫人們短期/明確的行動（例如通勤），但由于學習邏輯中“現 實經19、驗”的缺失，在難以量化的問題時 易出現與真實情景的偏差,長時演化的誤差累積AI模型精于進行以分鐘、小時為單位的 實時推演，但當分析跨度拓展為城市演 化的年或更長時間，極易形成大量誤差 的累積，需要手動基于經驗的矯正,復雜系統的不確定性AI模型可以精確仿真交通-基礎設施-人 的軌跡這類單一維度的交互影響，但在 諸如經濟-交通-社會這類復雜系統間的 相互作用往往難以理清，需要借助規劃 視角專業模型的協助,黑箱模型的解釋力局限強化學習模型的黑箱特征使得模擬結果 的生成過程充滿不確定性，需要基于定 性理論框架進行解釋,抽象和建模,AI影響下的智慧城市規劃治理：基于科學哲學視角的認識AI的強大算力帶來了20、前所未有的“聰明”大腦，但其局限性使我們必須警惕“唯科學主義”論，辯證看待其作用。,辯證看待數據的意義 大數據可以幫助我們精細化的解釋許多復雜問題 大數據的樣本局限決定了認識與判斷的局限性 AI框架放大了這種優缺點，并提高了對數據自身的要求程度，將系統從若干Agent拓展到了千萬級主體的建 模,努力克服模型的局限 復雜建模的優勢在于復雜世界的抽象和簡化，但是這種簡化的解釋力受到諸多因素的干擾 在解釋多個相互影響的差異系統時，需要帶入差異化的專業知識，以人工設置為AI框架作為指引，突破Data Driven的局限,充分發揮學者的能動性 AI智慧規劃不是“去規劃師”的，恰恰相反，其意義在于將通用規律的認識與挖掘和大量的重復運算交由機 器完成，規劃師則更專注于頂層框架的設計、規劃應用場景的思考和深度問題的解釋中，進一步提高規劃的 可操作性和科學性。,哈耶克：科學主義的危險，在于想 主宰我們的人類環境.,34,