论文标题：Empowering Scenario Planning with Artificial Intelligence: A Perspective on Building Smart and Resilient Cities

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2024.06.012

微信链接：点击此处阅读微信文章

随着城市化进程的加速，城市面临着来自气候变化、技术革新以及人口动态变化等多方面的挑战。传统城市规划方法在应对这些复杂不确定性时显得力不从心。郝海燕、汪琰、陈嘉宇合作在Engineering发表了一篇题为“Empowering Scenario Planning with Artificial Intelligence: A Perspective on Building Smart and Resilient Cities”的综述文章，探讨了人工智能（AI）技术如何为城市情景规划注入新动力，助力城市实现智慧化与韧性发展。

文章指出，情景规划作为一种重要的工具，能够帮助城市应对不确定性，通过预测未来结果来减轻不利情景的负面影响。然而，传统的情景规划实践主要依赖专业知识和判断，这在应对未来情景的复杂性方面存在局限。例如，现有情景规划通常仅能考虑有限数量的情景或规划方案，难以全面反映真实城市发展的复杂性。而人工智能技术的出现，为突破这些局限提供了可能。

图1 情景规划中核心环节及其相互关系的框架图解

研究基于跨学科视角，系统梳理了AI在情景规划三大核心环节——规划方案生成、情景构建和规划方案评估中的潜在应用。在规划方案生成方面，AI具备创造性和非常规的思维能力，能够生成多样化、合理且具有创意的备选方案。例如，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成式深度学习模型，可在学习训练样本的潜在分布后生成与训练样本高度相似的仿真示例，从而为城市规划提供创新性的方案。此外，通过条件生成模型，如Conditional GAN和Conditional VAE，可将实际约束条件（如地形类型、绿地率等）纳入方案生成过程，进一步提升方案的实用性和针对性。

图2 条件生成对抗网络（conditional GAN）（a）和条件变分自编码器（conditional VAE）（b）的典型架构。

在情景构建环节，AI能够整合多元驱动因素及其相互作用，生成更具挑战性和多样化的未来情景。例如，利用大语言模型（如ChatGPT）可以低成本、高效率地构建描述性情景，为城市规划提供丰富的“原素材”。此外，基于生成式模型的时空事件情景构建，能够模拟能耗、交通流等城市时空动态，甚至生成历史数据中稀有的极端事件情景，如台风路径和复合极端事件天气的时空分布（如极端高温和强降水的复合事件），从而为城市韧性策略提供科学依据。

图3 用于预测未来土地利用情况的基于深度学习的元胞自动机（CA）总体架构。

在规划方案评估中，AI技术能够整合更广泛的量化指标体系，并通过自动化数据分析流程提升评估的科学性与效率。例如，基于智能体的建模（ABM）与AI技术相结合，可实现自下而上的评估，捕捉城市中各主体间复杂且非线性的交互作用。此外，深度学习模型能够捕捉城市复杂动态，为规划方案的有效性提供更准确的预测。同时，AI与扩展现实（XR）技术的结合，能够为参与者提供更具沉浸感的评估体验，助力参与式规划。

尽管AI技术在情景规划中展现出巨大潜力，但其应用仍面临诸多挑战。例如，AI算法的低透明度和责任归属不明问题，限制了其在高风险决策中的应用。此外，AI模型开发需要大量的高质量数据，而不同城市在数据收集和管理方面存在差异，这为开发可泛化的AI模型带来了挑战。文章提出，通过提高AI算法的可解释性、采用“灰箱”模型、明确责任归属以及开发标准化的数据采集和管理规范，可以有效应对这些挑战。

图4 强化学习（RL）的一般架构。

文章指出，目前规划行业对AI技术的应用率较低，原因之一是规划师对工作岗位被替代的担忧。然而，AI普遍被视为规划辅助工具，能够协助完成繁重且定义明确的任务，使规划师更专注于需要人类创新的工作。未来，随着AI技术的普及，规划领域可能会出现新的就业机会，如数据库管理和AI算法测试等岗位。

最后，文章提出了未来AI赋能情景规划的研究方向，包括开发城市情景规划集成平台、标准化规划领域AI伦理应用、构建用于沉浸式规划评估的多感官生成/元宇宙、制定衔接现有城市与未来城市的平稳过渡规划方案，以及探索将城市视作能够应对复杂动态的环境持续作出自适应决策的“巨型机器人”等理念。这些研究方向将为AI在城市规划中的应用提供新的思路和方法，助力智慧与韧性城市的建设。

人工智能技术为城市情景规划带来了新的机遇和挑战。随着相关研究的不断深入和技术的逐步成熟，AI有望在未来的城市规划中发挥更大的作用，推动城市向更加智慧和韧性方向发展。

论文信息：

Haiyan Hao, Yan Wang, Jiayu Chen. Empowering Scenario Planning with Artificial Intelligence: A Perspective on Building Smart and Resilient Cities. Engineering, 2024, 43(12): 286-298. DOI: 10.1016/j.eng.2024.06.012