1、1,3,1.1 人居环境科学的学科缘起与演进人居环境科学基于复杂性科学；形成”五大统筹、五大原则、五大系 统、五大层次”的研究框架和开放、融合、交叉的学科格局。,ICT的快速发展，传统人居环境的内涵和框架需 要拓展和优化。“智慧”一词来自于墨子 尚贤中，它包含 对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力。“智慧人居环境”的内涵超越“数字化”，“智能化”，而是包含了社会、人文与技术等领 域的一种更高层次、更为丰富、同时也更接近人 居环境实相的哲学视角。,若此之使治国家，则此使不智慧者治国家也，国家之乱，既可得而知已-墨子 尚贤中,1.2 智慧人居环境科学的内涵,传统人居主要表现为2、人与现实人居环境的互动，而智慧人居在信息技术支撑下，拓展了虚拟人居空间 和人对空间需求的维度，“现实人居”与“虚拟人居”相互映射反馈、交互融合，形成“现实与虚拟 智能交互的智慧人居环境”，满足人们更加多元、更多维度的空间需求。,（1）五大系统+虚拟空间融合,智慧人居人与现实人居、虚拟人居的交互,传统人居人与现实人居互动,1.2 智慧人居环境科学的内涵,虚拟与现实智能交互的智慧人居环境设计,人,虚拟 人居,现实 人居,现实 人居,复杂性系统是多元主体自发的相互作用下形成的非线性演化系统，从微观的 热力学研究到宏观的气候变化，从自然科学的量子力学到社会科学中的决策 网络，复杂系统无处不在。复杂性科3、学研究起源于20世纪70-80年代，是系统科学发展的新阶段，旨在 超越传统“简单研究范式”在复杂问题中的研究局限。复杂性的来源，可以从四个方面展开分析分析假设 相互关系 个体和系统 理解“矛盾”,个体、组织和 环境相互塑造，整体分析,主体/系统间的 来回相互作用,超越普遍：局部是系统的一部分，差异是系统的必须,矛盾是系统的一部 分 和“复杂”来源,“二十一世纪是复杂性科学的世纪。”史蒂芬 霍金,1.3 人居环境科学的元理念：复杂性系统理论,从“简单范式”到“复杂性范式”的原则转变,困难：难以测量 难以感知策略：尊重自发秩序，减少外部干预,目标：实时测量、实时感知困难：庞大数据的搜集与处理,深层4、秩序的难以完全认识：警惕“技术至上”,复杂背后的规律性与科学性：警惕“经验主义”,1.4 人居环境复杂系统的冰山模型科学哲学下的认知范式转向,技术支撑，技术驱动而非技术至上；感性辅助、尊重复杂而非经验主义。,目标：延后测量，延后感知困难：主体的复杂,人居环境复杂系统的冰山模型,系统 相互 作用,物质 环境,人文 环境,明确的秩序,9,数据共享，全民共治，全面延伸应用 场景，触及产业发展、旅游服务、生 态环保等领域。基于全周期城市动态体检，驱动智慧 国土空间规划：1、为编制国土空间规划提供底数、底板、底线支撑。2、将规划分析、预测模型与深度学习结 合。3、构建“协同规划”平台，提供一套完 整的协5、同工具。4、探索集成3DGIS、BIM和IOT技术，建 立基于CIM的空间规划管理与应用系统，为智能情景模拟提供可视化技术支撑。,以现代信息通讯技术为支撑，打造深圳“智慧城市操作系统”，已在国土 空间规划、多规合一、社会综合治理、智能交通、住房建设、工业园区管理、燃气应急管理等领域进行试点应用。,一网统管：数智赋能城市治理成效显著，建成市、区、街道三级城运中心，实现“高效处置一件事”一网办通：数字公共服务体系不断完善，实现“高效办成一件事”,深圳：可视化城市空间数字平台,上海：一网统管、一网办通,杭州：城市大脑,2.1 既有的智慧人居规划实践,智慧人居1.0阶段：实践应用环节主要 在现状评估，6、包括自然资源、土地、房屋、道路交通、市政设施等领域;智慧人居2.0阶段：构建自然资源、土 地、房屋、市政设施管理知识图谱和预警 评估指标体系，注重问题诊断、空间治理 的监督与预警等智慧人居3.0阶段：将专业模型如城市 复杂系统模型、社会经济效益模型、网络 演化模型等接入智慧平台，搭建城市数字 孪生与智慧人居环境之间的多层应用场景。,2.2 智慧人居演进逻辑梳理：从智慧人居1.0到智慧人居3.0智慧人居应用演进：从智慧人居1.0到智慧人居3.0,辅助决策支持指标监测项生成一 体 化 国 土 空 间 管 理 系 统预警评估指标体系构建 管 理 知 识 图 谱 构 建,场决策支持专业模型,人,居,应7、,与,智,慧,数孪,字生,问题诊断空间治理监督与预警,数字化 经验决策,智能化 数据决策,智慧化 科学决策,规划决策支持 与多元共治,现状资源的调 查与评估,智慧人居1.0,智慧人居2.0,智慧人居3.0,参与式互动式规划平台,交 互 式 智 慧 规 划 平 台,数据整合,数据收集,底图构建,景用,3.3 智慧人居3.0：城市复杂性系统下的智慧空间规划治理.智慧人居认知迭代“冰山模型”与智慧人居3.0,.智慧人居1.0阶段解决传统分析方法统计能力不足的问题，应用范围包括自然资 源、土地、房屋、道路交通、市政设施等领域.智慧人居2.0阶段解决大量数据背后难以测度的“深层次问题”，注重问题诊断、空8、间治理的监督与预警等,复杂系统专业模型框架下智慧人居3.0“智慧辅助决策”系统,智慧人居的技术优势 更精确的数据处理 更综合的问题识别 更便捷的信息搜集 更实时的动态监测,未来发展问题挑战 多目标 多元主体 复杂的“非线性”系统 演化的发展需要,智慧人居认知迭代的“冰山模型”,13,3.1 超大城市智慧规划管理：智慧人居3.0框架.新时代智慧高效空间治理的范式转型,文明时代空间规划治理模式,空间数据采集与传输同步进行空间使用者及时反馈使用体验，提高决策精度公众、地方政府共同参与决策，避免中央决策目标传导执行偏差,空间决策与信息传递延迟带来的效率损失问题空间信息沿价值链传递造成的牛尾效应分层决策9、造成的囚徒困境（部分最优非整体最优）,战略执行与分解,事后决策稳定缓慢,实时决策灵活敏捷,数字化平台支持的多目标多约束复杂系统的实时决策,工业文明时代空间规划管理模式,空间开发建设“建成度”,空间感知体验“满意度”,决策与执行同时进 行,战略制定,具体执行,生态,任务传递,3.1 超大城市智慧规划管理：智慧人居“3.0”框架.智慧人居3.0框架：三大核心任务,专业模型辅助空间治理精细化决策系统智能辅助,统一体量的数据库构建 全要素数据底板便捷可视化呈现,全生命周期监测与管理 空间动态规划实时预警与分析,动态适应规划,智慧人居3.0,精细化数据底板,智慧化辅助决策,3.1 超大城市智慧规划管理：10、智慧人居“3.0”框架.智慧人居3.0结构框架与“三大任务”,“三大任务”内涵,动态感知模拟：动态 管理，监测预警,升级“城市大脑”：专业模型，精细治理,夯实数据底板：统 筹协调，基础支撑,推广应用,智能预警提醒,模拟辅助决策,实时感知监测,促进多元参与,降低管理成本,模型轻量化,全周期监测,规划协同,数据底板统一整合,可视化平台建设,大规模数据库构建,决策辅助,应用范畴,目标导向,精细化 研究,动态化 管理,智慧化 决策,区域信 息整合,功能优 化支撑,政策模 拟辅助,多元参 与工具,3.2 超大城市智慧规划管理“三大任务”.夯实数据底板：统筹协调，基础支撑 建设覆盖超大城市需求的综合数据平11、台，形成多尺度、全要素的综合城市数据底版 提高可视化程度,提高数据综合分析易用性,3.2 超大城市智慧规划管理“三大任务”.动态感知模拟：动态管理，监测预警,.升级“城市大脑”：专业模型，精细治理,3.3 超大城市智慧规划管理“三大任务”,20,能模拟千万量级人口城市全尺度物理要素与社会要素的系统,什么是城市模拟器？（清华大学电子系李勇教授团队）,l 如果城市发生极端事件，城市 中的基础设施韧性如何？l 如果城市中的车辆全部实现自 动驾驶，交通是否还会拥堵？,城市模拟器2.0,城市模拟器,能推演,能决策,能模拟,ll l l,用水需求,通信需求,交通网,建筑,AOI,城市模拟器3.0:算法、加12、速、应用取得全面突破大规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.,利用复杂网络稀疏性：优化图生成空间复杂度,通过层次化建模，实现了符合无标度复杂 性、遵13、循城市运转规律的人流网络生成,实现复杂时空联合分布建模，高效 生成城市时空事件序列,时空条件独立时空联合分布,历史序列编码器Event sequence,x 1 q(x|x 1)x,i,k,i,k,i,k,i,k,城市时空事件序列时空自注意力编码器,基于时空扩散点过程的城市事件生成技术,拓扑生成,流量生成,基于时空共注意力扩散去噪生成模型,复杂性：网络属性无标度幂律分布,p(x 1|xk,i 1),i,k,大规模人流网络生成技术,条件独立模型,联合分布模型,时空扩散去噪,i 1,0 xi,K xi,宏观政策影响分析：依据城市存量低效空间的人口、交通、能源等专业模型 知识，收集相关政策信息，明确14、优化目标，分析可行的 政策干预路径与边界条件变动。微观使用行为模拟：应用城市存量低效用地的多元异构数据，综合应用用户 画像可控的变分自动编码技术、时空共注意力扩散去生 成模型等多种深度学习技术，实现对于居民分布、移动 模式和城市事件的多智能体行为模拟。基于边界条件与模拟参数的宏微观耦合分析 基于宏观政策干预分析，生成的不同政策情境下的时空、经济、政策边界条件限制。拆分处理影响智能体行为的共享参数与执行参数，实现 多智能体模型的中心化共享参数与去中心化执行参数的 协同变动。应用值函数分解与反事实策略梯度等方式，针对微观行 为模拟结果进行反馈优化，实现宏微观耦合分析。,4.2 基于生成式大模型的”15、宏观微观”主体交互空间优化框架,明确优化目标 SES理论框架 收集政策信息,概率分布事件密度 优化目标,共享参数,执行参数,系统架构 案例：超大城市城中村改造模拟系统落地应用 就 位 人 动 职 衡 社 与 推演模块 资金测算推演 空间生成推演 改造绩效评估,环境绩效,会、经济,况,平,状,住,迹,活,轨,流,布,岗,分,业,布局,服务,施,共,设,公,口构成,改造后人,与收益,改造成本,分布式协调工具链,数据标准化工具链,数据库,中心管理组件 API,通信模拟 API,移动模拟 GPU,数据系统,推演模拟 资金测算推演以实景三维为载体，规划指标为调整参数，内置成本收益测算器，快速生 成不同规16、划开发强度、不同改造时序下的城中村改造成本与收益,推演模拟 空间生成推演结合时空大数据下的个体移动轨迹，基于生成式AI大模型，快速生成改造后的人口构成、公共服务设施布局、就业岗 位分布、商品房、保障房与安置房的地理空间分布,推演模拟 改造绩效评估外置专业模型，对人流活动轨迹、职住平衡、住宅租金变化、用水用电需求等进行整体分析，预判不同时序、不同规划指标下的城中村改造 的社会、经济与环境绩效城中村改造多主体协商博弈平台,基于超大规模个体级别行为的城市模拟,30,AI之“能”：强大算力支撑下的复杂系统决策辅助AI技术的迅速发展提供了前所未有的强大算力，可以在节约大量人力物力成本的同时大幅提高治理精17、细化 程度，可广泛应用于数据搜集与分析、问题监控与识别、政策演化模拟、实时优化与决策等。,高级“计算器”：统计 学等领域的辅助工具,机器学习：在给定数据中学习模式，不断适应新环境，新要求,AIGC：生成式人工智能，基于强大算力的通用大语言模型,深度学习：利用深度神经网络，进行更加复杂的模式研究,未来：更加强大的算力，通用性与复杂问题的解决能力.,问题监控与识别节约人力物力，提高问题识别效率，实现充分预警,大样本数据搜集与分析突破传统简单化统计研究的数据分析局限,复杂性政策演化模拟大幅提高复杂政策的决策科学性,精细化，综合化，智能化的城市规划治理演进.,基于动态优化的决策模型，提供实时性能优化建18、议,更强通用性，更加复杂的求解能力,AI技术的发展趋势：更强算力，,实时优化与决策,AI之“不能”：数据之“困”与数据之“外”AI的颠覆性来自其对海量数据的学习与分析能力，但这同样带来了AI应用的局限：数据本身的局限、长时 误差的累积和模型以外复杂因素难以预测等。,数据样本的有限模型的有效性直接与数据样本的精细程 度相关，但真实世界中很多数据难以获 得或统计,深层世界建模逻辑的局限AI分析基于大量主体逻辑的假设，往往 会统一成可以度量的单一标准，但对真 实世界多样主体间复杂、不断变化的决 策逻辑难以考量,经验匮乏的模糊AI能很好的刻画人们短期/明确的行动（例如通勤），但由于学习逻辑中“现 实经19、验”的缺失，在难以量化的问题时 易出现与真实情景的偏差,长时演化的误差累积AI模型精于进行以分钟、小时为单位的 实时推演，但当分析跨度拓展为城市演 化的年或更长时间，极易形成大量误差 的累积，需要手动基于经验的矫正,复杂系统的不确定性AI模型可以精确仿真交通-基础设施-人 的轨迹这类单一维度的交互影响，但在 诸如经济-交通-社会这类复杂系统间的 相互作用往往难以理清，需要借助规划 视角专业模型的协助,黑箱模型的解释力局限强化学习模型的黑箱特征使得模拟结果 的生成过程充满不确定性，需要基于定 性理论框架进行解释,抽象和建模,AI影响下的智慧城市规划治理：基于科学哲学视角的认识AI的强大算力带来了20、前所未有的“聪明”大脑，但其局限性使我们必须警惕“唯科学主义”论，辩证看待其作用。,辩证看待数据的意义 大数据可以帮助我们精细化的解释许多复杂问题 大数据的样本局限决定了认识与判断的局限性 AI框架放大了这种优缺点，并提高了对数据自身的要求程度，将系统从若干Agent拓展到了千万级主体的建 模,努力克服模型的局限 复杂建模的优势在于复杂世界的抽象和简化，但是这种简化的解释力受到诸多因素的干扰 在解释多个相互影响的差异系统时，需要带入差异化的专业知识，以人工设置为AI框架作为指引，突破Data Driven的局限,充分发挥学者的能动性 AI智慧规划不是“去规划师”的，恰恰相反，其意义在于将通用规律的认识与挖掘和大量的重复运算交由机 器完成，规划师则更专注于顶层框架的设计、规划应用场景的思考和深度问题的解释中，进一步提高规划的 可操作性和科学性。,哈耶克：科学主义的危险，在于想 主宰我们的人类环境.,34,