九游娱乐广告:第十届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛” 专家访谈【王引】：以数智化赋能国土空间规划 十年迭代 笃行深耕

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  第十届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”吸引了来自国内外的数百位优秀选手报名参赛，高手云集，精彩可期。本期我们荣幸地邀请到中国城市规划学会常务理事、城市设计分会副主任委员，北京市城市规划设计研究院原总规划师、教授级高级工程师王引，聚焦国土空间规划动态与热点、量化决策模型价值与人才教育培训等核心议题，为大家带来权威解读与前沿思考。

  党艺：今年是城垣杯大赛举办的第十年，您作为首都规划领域的领军者，见证了大赛与行业数智化转型的同频发展。想请您谈谈，十年间规划决策支持模型在服务国土空间规划核心需求上，发生了哪些关键转变？面向未来，模型发展的突破方向应该聚焦在哪里？

  王引：这十年是国家经济社会持续健康发展规律探索的十年，也是我院模型从理论研究走向实操应用的十年，我们从初期摸索学习逐步实现由点到面的推广应用，核心转变是从助力型支撑升级为核心决策支撑，模型的实用价值得到了充分体现。

  十年间模型发展实现了三大关键突破：第一，应用场景从单点支撑延伸至复合型决策。从最初仅服务单点式规划编制，逐步深度融入街区控规、规划传导、动态维护等复杂规划全流程，在多场景中发挥了显著作用。第二，研究尺度从宏观全域覆盖转向微观精准落地。宏观层面的数据分析有明确的逻辑支撑，而微观空间治理需精准匹配差异化人群诉求，受个体职业、生活小习惯、文化认知等多元因素影响，人居需求呈现碎片化、个性化特征，空间行为模拟与精准落地难度高。目前行业已实现微观精准分析的阶段性突破，后续将持续优化技术体系，进一步适配多元人群的精细化空间需求。第三，发展导向从技术展示转向价值优先。模型不再单纯追求技术形式的呈现，而是重点打磨模型的实用性，让技术真正服务于规划业务的核心需求。

  面向未来，模型发展需聚焦两大核心突破方向：一是持续深化理论与实践的拟合度。当前AI只能基于预设输入场景做多元化的分析，相较于现实世界的复杂性仍显简单。要让模型精准适配经济社会持续健康发展规律与空间组合逻辑，仍有广阔的探索空间。二是推动技术体系顺应规划主体的变革。城乡规划的核心认知、评价标准正在发生深刻变化，服务于规划的技术体系也必须同步迭代升级，主动适配新的发展要求。

  “海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。只要你的眼光一直瞄着远方，就不太害怕中间的过程有多么的艰辛，有多么的复杂，未来一定是光明的。”

  党艺：北规院多年来始终走在行业规划数智化转型的前列。您作为转型进程的重要推动者，想请您分享一下，北规院在规划数智化技术落地的过程中，积累了哪些宝贵经验？

  王引：我从业四十余年，完整地亲历了规划行业数字化从无到有、从试点探索到全域普及的历程。城市规划聚焦个体与群体行为的双重复杂性，空间模拟难度远高于建筑行业。20世纪80年代建筑行业已普及计算机绘图，而规划行业因缺乏适配专业软件，直至90年代至2000年才实现计算机技术规模化应用，这也凸显了规划数智化转型的特殊性与复杂性。

  今年正值北规院建院40周年，回望发展历史，我院数智化转型历经四个阶段：80年代为认知探索阶段，依托8301等早期研究实践，预判数字技术是行业未来重要赛道，率先启动规划数字化研究与试点应用。90年代为引进吸收阶段，系统学习筛选国内外先进规划技术与模型算法，90年代末将成熟技术全面融入院内生产体系，深度应用于1999年、2006年两轮控规编制，以及市政、交通、用地等专项规划论证全流程。此阶段模型如同成长中的“青少年”，可支撑基础业务工作，但功能拓展及与工作的整体适配性仍有提升空间。2010年至今迈入深层次地融合、全面赋能阶段，规划决策模型与数智化技术日趋成熟，广泛赋能各类科研课题与政府空间治理服务项目。必须明确，模型始终是规划决策的智能辅助工具，最终决策裁量权归于人，但不可低估其在提升工作效率、实现多要素综合分析、多方案比选研判中的核心价值。

  城垣杯十年发展与北规院数智化转型同频共生。正是基于对规划模型核心价值的深刻认知，才催生了城垣杯大赛的创办，成长为全国性技术交流、创新比拼、人才培育的平台，实现技术共享、思想碰撞与行业价值多元输出。

  党艺：城市体检与城市更新是存量发展阶段空间治理的核心抓手，也是本届城垣杯大赛的特别支持议题。想请您谈谈，规划量化模型技术，在城市体检与城市更新中能发挥哪些核心作用？

  王引：这是贴合当下空间治理需求的重要命题。首先要厘清核心差异：新时代国土空间规划体系下的城市体检与城市更新，已有别于传统城乡规划阶段的同类工作。过往体检更新工作缺乏系统性架构，要素覆盖不全、框架不够完整；如今随着发展理念升级，空间治理的评判标准、核心诉求全面革新，更强调要素完整性、框架系统性与治理精准性，传统定性评估模式已难以适配新需求，量化模型全面融入成为行业发展必然趋势。

  量化模型在体检与更新中的普及应用，是专业演进、技术成熟、时代需求三重力量共同驱动：一是专业发展内在要求。规划研究始终遵循从定性研判到定量分析的演进规律，国土空间精细化治理要求各项决策均具备扎实数据支撑，摆脱传统概念化、原则化的模糊判断，以量化维度锚定城市问题症结。二是技术条件成熟支撑。当前大数据基础设施、编程算法、空间分析软件日趋完善，已经具备开展全维度定量分析的客观条件，能够为体检评估与城市更新提供精准的技术支撑。三是时代治理刚性需求。粗放式规划时代可依托经验原则推进工作，而今城市问题诊断、人居行为研判、空间资源配置，均需明确的空间量化、数字量化依据，纯定性分析已难以满足存量时代治理决策需求。

  规划行业将持续顺应数智化发展的新趋势，依托量化模型技术精准匹配城市体检诊断、更新项目落地的实际的需求。未来量化分析的精准度、场景适配性将持续提升，为全域存量空间治理筑牢技术根基。

  党艺：京津冀协同发展战略实施已逾十年，跨区域、多主体的协同治理始终是规划领域的重难点。作为首都规划的核心实践者，您认为规划决策支持模型能为破解城市群、都市圈跨区域协同治理的难题，提供哪些新的技术路径？

  王引：过往我们虽长期关注京津冀、环渤海区域发展，但实质性协同规划落地工作相对有限。2014年京津冀协同发展上升为国家战略后，行业开始重新审视跨区域协同的战略价值与现实意义。

  此前京津冀重视不足，根源在于环渤海城市群整体发展滞后于长三角、珠三角，北京“单极集聚”格局，让我们长期以单一城市视角谋划发展，忽视了津冀城市间联动互补价值。事实上，城市群发展逻辑早已体现在北京内部，如今通州、昌平新城人口突破百万，中心城区与外围新城已形成典型城市群空间结构。跳出单一城市视角，遵循城市群发展规律，是推进京津冀协同治理的重要前提。

  从技术适配性来看，规划决策支持模型天然契合京津冀中宏观尺度治理需求。模型最初在规划中的应用并非聚焦微观空间细节，而是以公里尺度为基础，擅长研判区域发展的新趋势、梳理多城市要素关联、提炼科学决策依据，完美匹配京津冀跨区域协同治理的核心诉求。一方面，模型可系统量化三地产业、人口、资源、生态等要素流动规律与联动关系，破解跨区域协同“底数不清、趋势不明、关联不准”的痛点；另一方面，模型在生态保护、防灾减灾、公共安全等跨区域联防联控领域，已积累数十年技术经验，具备成熟落地应用能力。

  当前可从两大切入点以模型赋能京津冀协同治理：一是构建区域统一标准体系。依托国家用地用海通用标准，结合京津冀地域特征，搭建三地协同统一的规划技术、分类管控与评估标准，筑牢跨区域协作基础。二是聚焦区域廊道专项研究。运用规划决策模型重点研判跨区域交通、市政、生态资源等廊道布局与联动机制，以专项突破带动全域协同。后续可逐步拓展研究范畴，持续提升京津冀空间治理的数智化、科学化水平。

  党艺：城垣杯十年间培养了大批深耕规划量化研究的青年人才。作为行业前辈，您对本届参赛选手有哪些建议与期许？您认为青年从业者该如何平衡技术创新与规划的本源价值，培养适应未来行业发展的核心竞争力？

  王引：青年从业者首先要认清当前行业发展的背景，一是国土空间规划的“四全”要求。国土空间规划是全球可持续发展理论实践的必然结果，核心是对自然资源的尊重与科学利用。我将其总结为全域、全层级、全类别、全要素，其关乎规划的科学性与实施路径，这是与传统城乡规划最本质的区别。二是行业标准化体系价值愈发凸显。过往规划工作常“边干边定标准”，导致跨部门、跨区域协作口径不一、矛盾突出；如今统一技术标准、工作流程已成为跨主体协同的基础，更是行业走向成熟的重要标志。三是新技术发展受多元因素约束。AI等数字技术并非单纯技术迭代，还将受到社会伦理、经济规则、公共诉求等多重制约，青年从业者需理性看待技术演进节奏。

  立足行业变革背景，青年从业者的核心任务是实现技术与规划本源的深层次地融合：懂规划的必须精通技术、善用工具，做模型的更要扎根规划专业、读懂空间治理逻辑。相较而言，技术人员理解规划的难度更高，城乡规划是社会学、经济学、政治学等多学科交叉领域，内涵随地域、时代动态演变，不能以纯自然科学思维刻板解读，需建立宏观哲学思维与系统空间认知，避免陷入认知局限。

  城乡规划的核心是研究空间本身，而非单一空间功能。功能随时代迭代更新，但空间载体属性始终稳定，变化的只是空间组合与利用方式。从农业文明到工业文明再到后工业社会，空间的冗余度与复合性正在不断的提高：过去泾渭分明的工业区、生活区，如今正被多元复合的城市空间取代。人的空间需求也呈现出多样化、微变化的特征，不同年龄、不同时段的需求差异巨大。而模型技术的价值在于精准捕捉这些细微的需求变化，这也是技术与规划能够深层次地融合的契合点。

  同时，规划从业者学习数字技术的门槛持续降低，如同计算机从复杂代码走向简易触屏，工具愈发易用。但技术落地见效，仍需深耕规划业务、读懂城市生活。我希望青年模型研究者多扎根现实、观察生活，从居民衣食住行的日常中感知真实空间诉求，这是理解规划最直接、最有效的方式。

  此外，要理性界定技术边界。AI时代城市空间发展充满不确定性，规划治理需预留充足弹性与冗余度，模型研究不必盲目追求“绝对精准”。技术永远是服务人居、赋能治理的工具，唯有坚守规划本源、贴合现实民生需求，才能走好技术与专业融合之路，让规划模型适配行业长远发展。