投稿作者:鄭瑜(清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與智能實(shí)驗(yàn)室博士生)
面對(duì)日益復(fù)雜的城市系統(tǒng)和多元化的社會(huì)需求,傳統(tǒng)城市規(guī)劃方法正遭遇瓶頸。如今,人工智能(AI)正為這個(gè)古老而重要的領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的革新。
近日,由清華大學(xué)電子工程系城市科學(xué)與計(jì)算研究中心、建筑學(xué)院與麻省理工學(xué)院(MIT)感知城市實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)東北大學(xué)等頂尖機(jī)構(gòu)的學(xué)者組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì),在國(guó)際前沿期刊《自然·計(jì)算科學(xué)》上發(fā)表觀點(diǎn)文章,首次系統(tǒng)性地提出了一個(gè)由大語(yǔ)言模型(LLM)驅(qū)動(dòng)的智能城市規(guī)劃框架。
該框架將AI的強(qiáng)大計(jì)算、推理與生成能力,同人類(lèi)規(guī)劃師的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)造力深度融合,旨在將AI打造為人類(lèi)的“智能規(guī)劃助手”,共同應(yīng)對(duì)現(xiàn)代城市規(guī)劃中的復(fù)雜挑戰(zhàn),為實(shí)現(xiàn)更高效、創(chuàng)新和響應(yīng)迅速的城市設(shè)計(jì)流程,開(kāi)啟了人機(jī)協(xié)同的新范式。
城市規(guī)劃的演進(jìn)與瓶頸
城市規(guī)劃的理論與實(shí)踐在不斷發(fā)展,從早期側(cè)重物理空間和美學(xué)形態(tài)的“藝術(shù)設(shè)計(jì)”,演變?yōu)槎?zhàn)后將其視為復(fù)雜系統(tǒng),并采用科學(xué)模型分析的“科學(xué)規(guī)劃”。然而,這些方法在今天面臨著新的挑戰(zhàn):一方面,規(guī)劃過(guò)程仍以規(guī)劃師為中心,公眾參與的廣度和深度有限;另一方面,規(guī)劃方案的評(píng)估往往是定性、主觀且滯后的,難以進(jìn)行科學(xué)的量化決策和快速迭代。
近年來(lái),以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)為代表的傳統(tǒng)AI模型開(kāi)始應(yīng)用于城市規(guī)劃,在生成街道網(wǎng)絡(luò)、功能分區(qū)等方面展現(xiàn)了潛力。但這些模型通常是為特定任務(wù)設(shè)計(jì)的,知識(shí)面狹窄,難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代城市規(guī)劃與日俱增的跨學(xué)科復(fù)雜性。大語(yǔ)言模型(LLM)的出現(xiàn),以其強(qiáng)大的知識(shí)整合、邏輯推理和多模態(tài)生成能力,為突破這一瓶頸帶來(lái)了歷史性機(jī)遇。
LLM驅(qū)動(dòng)的城市規(guī)劃新流程
針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足,研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了一個(gè)包含概念設(shè)計(jì)(Conceptualization)、方案生成(Generation)和效果評(píng)估(Evaluation)三個(gè)核心階段的閉環(huán)框架。該框架由大語(yǔ)言模型、視覺(jué)大模型(VLM)和大模型智能體(LLM Agent)協(xié)同驅(qū)動(dòng),為人類(lèi)規(guī)劃師提供全流程的智能輔助。
圖1:提出的大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的城市規(guī)劃框架。該框架整合LLM、VLM和LLM智能體,形成“概念-生成-評(píng)估”的協(xié)同工作流。
1.概念設(shè)計(jì):LLM成為擁有跨學(xué)科知識(shí)的“規(guī)劃顧問(wèn)”
在規(guī)劃初期,規(guī)劃師輸入需求、約束和指導(dǎo)方針等文本信息。經(jīng)過(guò)海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的LLM,能夠深度整合地理、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多領(lǐng)域知識(shí),與規(guī)劃師進(jìn)行多輪“對(duì)話”。它不僅能提出創(chuàng)新性的概念想法,還能根據(jù)復(fù)雜的上下文進(jìn)行推理,生成詳細(xì)的規(guī)劃描述文本和初步的空間構(gòu)想草圖,極大地提升了概念設(shè)計(jì)階段的效率和深度。
圖2: 基于LLM的城市概念設(shè)計(jì)流程圖
2.方案生成:VLM化身“視覺(jué)設(shè)計(jì)師”,將文字轉(zhuǎn)化為藍(lán)圖
該框架利用視覺(jué)大模型(VLM)將抽象的文本概念轉(zhuǎn)化為具體的、可視化的城市設(shè)計(jì)方案。規(guī)劃師可以通過(guò)文本指令(Prompt)精確描述規(guī)劃概念和約束條件,經(jīng)過(guò)城市設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)微調(diào)的VLM能夠生成精細(xì)的視覺(jué)輸出,如土地利用布局、建筑輪廓,甚至是逼真的三維城市場(chǎng)景,同時(shí)還能確保設(shè)計(jì)符合地理等現(xiàn)實(shí)約束。
圖3:城市方案生成示意圖
3.效果評(píng)估:LLM智能體構(gòu)建“虛擬城市”,預(yù)演未來(lái)生活
為了對(duì)規(guī)劃方案進(jìn)行科學(xué)評(píng)估,框架引入了LLM智能體進(jìn)行城市動(dòng)態(tài)模擬。研究人員為智能體設(shè)定不同的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征(如年齡、職業(yè)),讓它們?cè)谏傻奶摂M城市中模擬居民的日常出行、設(shè)施使用等活動(dòng)。通過(guò)分析這些模擬行為,可以得到關(guān)于交通距離、設(shè)施使用率、碳排放、社會(huì)公平性等多維度的量化評(píng)估指標(biāo),為規(guī)劃方案的迭代優(yōu)化提供科學(xué)、前瞻性的反饋。
圖4:基于LLM&VLM智能體的城市規(guī)劃效果評(píng)估方案
初見(jiàn)成效:AI展現(xiàn)超越人類(lèi)專(zhuān)家的潛力
為驗(yàn)證該框架核心能力的可行性,清華大學(xué)電子系城市科學(xué)與計(jì)算研究中心持續(xù)發(fā)布CityGPT、CityBench、 UrbanLLaVA等系列語(yǔ)言視覺(jué)跨模態(tài)城市大模型及UrbanWord、EmbodiedCity、AgentSociety等城市具身仿真平臺(tái)與社會(huì)模擬系統(tǒng),為大模型時(shí)代的城市規(guī)劃與社會(huì)治理奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。針對(duì)LLM時(shí)代的城市規(guī)劃,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一系列概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。在一項(xiàng)測(cè)試中,研究者讓LLM回答城市規(guī)劃師專(zhuān)業(yè)資格考試的題目,結(jié)果顯示,最大規(guī)模的LLM在回答復(fù)雜規(guī)劃概念問(wèn)題上的表現(xiàn),超過(guò)了排名前10%的人類(lèi)規(guī)劃師,證明了其在概念化階段的巨大潛力。
在評(píng)估階段的模擬測(cè)試中,團(tuán)隊(duì)利用LLM智能體在美國(guó)紐約和芝加哥的兩個(gè)社區(qū)中模擬居民的設(shè)施訪問(wèn)行為。模擬結(jié)果顯示,智能體訪問(wèn)的熱點(diǎn)區(qū)域與真實(shí)的居民流動(dòng)數(shù)據(jù)高度吻合,證明了LLM智能體在預(yù)測(cè)規(guī)劃方案實(shí)際影響方面的準(zhǔn)確性和有效性。
圖5:LLM 生成城市規(guī)劃效果示意圖
挑戰(zhàn)與展望:構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的未來(lái)城市
研究團(tuán)隊(duì)最后強(qiáng)調(diào),這一框架并非要取代人類(lèi)規(guī)劃師,而是旨在建立一種人機(jī)協(xié)同的新工作流。在這種模式下,規(guī)劃師可以從繁瑣的數(shù)據(jù)處理和繪圖工作中解放出來(lái),更專(zhuān)注于創(chuàng)新、倫理考量以及與各方利益相關(guān)者的溝通,而AI則負(fù)責(zé)高效地完成概念整合、方案生成和模擬評(píng)估。
同時(shí),文章也指出了該技術(shù)路線面臨的挑戰(zhàn),包括高質(zhì)量城市設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的稀缺性、巨大的計(jì)算資源需求,以及模型中潛在的地理和社會(huì)偏見(jiàn)等。未來(lái)的研究需要建立開(kāi)放的數(shù)據(jù)平臺(tái),開(kāi)發(fā)更高效的專(zhuān)用模型,并設(shè)計(jì)公平性算法,確保AI技術(shù)能夠公平、包容地服務(wù)于所有城市環(huán)境。
我們可以期待在不久的將來(lái),城市規(guī)劃師借助強(qiáng)大的AI助手,能夠更快、更好地設(shè)計(jì)出高效宜居、可持續(xù)的城市,充分釋放人類(lèi)的創(chuàng)造力來(lái)塑造我們共同的城市家園。
論文鏈接:
https://www.nature.com/articles/s43588-025-00846-1
作者介紹
該論文第一作者為清華大學(xué)電子工程系博士生鄭瑜,通信作者為清華大學(xué)電子工程系李勇教授、清華大學(xué)建筑學(xué)院林雨銘助理教授以及美國(guó)東北大學(xué)環(huán)境工程系 Qi R. Wang 副教授。合作者包括清華大學(xué)電子系的徐豐力助理教授,以及MIT感知城市實(shí)驗(yàn)室的Paolo Santi研究員和Carlo Ratti教授。
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