未来城市:智慧+绿色

2016清华同衡学术周 技术创新中心 专场

by and Aug 05, 2016
by 潘欣欣 and 王冰洁 Aug 05, 2016

2016年5月13日上午,第四届清华同衡学术周“未来城市:智慧+绿色”专场在北京清华同衡规划设计院召开。现场嘉宾就无人驾驶、数据可视化分析、生态规划、北京老人卡数据分析与应用、创新绿色规划、CIM云平台等主题,从各自的专业领域向我们展示未来城市。

第一部分  无人驾驶与2020-2030 的城市

驭势科技联合创始人/CEO 吴甘沙

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吴甘沙先生简要介绍了无人驾驶和汽车产业,就未来无人驾驶将如何深刻影响未来的城市交通与城市结构设计的课题做了深入探讨。

首先在城市创新方面,2015城市创新指标中显示,上海排名第20,北京排名第40。交通作为支撑城市创新能力发展的基础设施之一,北京现在仍然处在一个不是很理想的状态。交通问题导致的汽车尾气排放、路怒、交通事故;很多城市中15%—20%土地作为停车位;摇号和限号等措施无法根本上解决道路和交通问题。吴甘沙先生认为:基于人工智能和大数据的自动驾驶技术能够改变这一切。

1997年,比尔盖茨指出汽车产业的发展原本可以更快。但事实上汽车产业的发展思路完全不同于计算机产业,经历了过去五年的发展,现在汽车行业、出行方式面临百年未遇的大变局。这种百年大变局的出现时基于新能源化、共享化、智能化、网联化,更多的人参与着行业的创新,整个行业的竞争规划在重新书写。历史上的工业革命都是围绕着交通流、信息流和能量流展开,但三者从来没有真正融合在一起。现在,我们即将看到三流汇合,互联网主导着能量流和信息流,而无人驾驶的电动车是交通流的大趋势。

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吴甘沙先生以新加坡做过一个试验为例:30万辆自动驾驶的出租车可以取代78万辆出租车,能保障在15分钟内每个需要出行的人的需求。以此推理,十年后的北京,100万辆私家车和200万辆无人驾驶的出租车可以取代现在的600万辆私家车和7万辆出租车。

自动驾驶技术也会给我们的城市带来很多好处,比如节约开车时间可以换取生产率;对出行者没有歧视,包括老人、残疾人和小孩都可以驭车而行;可以减少90%的车祸事故;城市车辆减少50%,道路通行能力提升4倍,省去停车位,释放大约10%-20%的城市;而且在节约能源和环境友好方面,可以降低15%的二氧化碳排放和大气污染。例如根据摩根斯坦利的测算,自动驾驶能为美国每年节约大约1.3万亿美元,大约是美国GDP的8%,比如燃油的节约、交通拥堵和事故的减少,生产力的提升。Google2.0计划希望通过无人驾驶和人工智能重建机场和城市。

 

第二部分  可视分析——让大数据触手可及

北京大学机器感知与智能教育部重点实验室研究员、北京大学信息科学技术学院信息科学中心副主任、智能科学系副主任、北京大学科研部副部长 袁晓如

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数据可视化是对信息的内在规律实现可视表达,使人类对事物建立心理模型。它的意义在于:

第一,我们看到的数据不只是简单枯燥的一系列数字或图像,而是更容易地看到数据内部的联系;

第二,可视化技术将数据的规律以更为直观的方式在我们面前呈现;

第三,通过数据整合,可视化可以把一些我们看不到的东西或难以理解的关联变成可以理解的。

可视化分析的应用很广,袁老师简单介绍了四个应用方面。

第一,所见即所得可视化。以可见的物体和现象为例,比如通过鱼的影像提取其结构信息;比如通过对多个飓风的观测,可以提取其气象数据、风眼位置等气象信息;

第二,多维数据可视化,如对北京市区的所有出租车的正在行驶的位置和路线的可视化分析,可以实时发现车辆的拥堵地点、时段及其规律,并从中发现北京的某些群体的行为模式。比如南京的智能交通平台来实时监测市区交通各项数据;

第三,社会媒体可视化。袁老师以微博可视化为例,它可以分析北京暴雨分布地图,分析社会群体的交通方式,分析用户的旅游路线等等;

第四,为大众服务的可视化。可视化分析的普及,将来是要实现人人可用。

可视分析是由交互可视界面支持的分析推理的科学,从海量、动态、模糊、乃至相互冲突的数据中合成信息,洞察内涵,不漏检,有突破,提供及时可验证可理解的评估,为评估实施行动提供有效沟通。

 

第三部分  城市生态规划与环境绩效

北京市建筑设计研究院有限公司副总建筑师、北京市建筑高能效与城市生态工程技术研究中心常务副主任、北京市建筑设计研究院有限公司绿色建筑研究所所长 焦舰

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焦舰所长从城市环境可持续发展的角度出发,认为环境绩效和生态规划分别作为目标性指标和措施性指标,彼此应具有对应联系。对环境效果开展量化评估,引导城市建设更加注重投入的效益情况,将有效推动区域环境的可持续改善,促进城市发展模式的转变。

焦所长指出,环境绩效评估应注重环境监测的实际效果、评估指标的因地制宜、环境状况的综合评估、开展生物多样性评估,以及评估结果应与公众感知保持一致。

接下来,她介绍了针对土地利用、水资源保护、局地气象和大气质量、生物多样性四方面建立环境绩效评估方法(详见《住房城乡建设部办公厅关于印发城市生态建设环境绩效评估导则(试行)的通知》),并提出环境绩效需要进一步研究解决的问题。

最后,她分享了“关于永兴河及周边生态体系建设”案例,用生态规划理念指导城市设计,进而总结生态指标,使环境绩效和城市空间形态产生良性互动与融合。

环境绩效和生态规划应该有各自的指标体系,前者是目标,后者是措施,互相应有对应的联系。

但已有指标体系存在诸多问题,比如指标数目过多、体系繁杂;发展目标类、建设管理类、考核评价类、措施手段类指标相互混杂;部分指标有主观性,难以量化实施。更重要的是与社会关注的现实要求有巨大差距:生态城实践中不乏缺少绩效考虑,盲目铺摊子的例子,生态城建设的环境实效缺乏长期跟踪监测,环境绩效评估有利于协调政府、科研机构与公众环境认知。

因此,我们需要对环境效果开展量化评估,引导城市建设更加注重投入的效益情况,推动区域环境的持续改善,促进城市发展模式的转变。

焦所长全面介绍了环境绩效评估的内容、工作程序、评价指标体系、评估方法及现存问题。

第一、环境绩效评估有四个主要方面:

  1. 土地利用,包括限制发展区域保护和土地生态修复;
  2. 水资源保护,包括水质变化和污水处理;
  3. 局地气象和大气质量,包括风环境与热环境、污染物和特定毒性物质浓度;
  4. 生物多样性,整个区域的物种多样性、生境的变化、生态系统稳定性等。

第二、环境绩效评估的工作程序:评估指标确定——评估数据采集——评估结果分析——评估能力改进。

第三、评估指标体系主要包含四个方向10个主要方面29个指标组成的推荐性评价指标。

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第四、指标评估方法包括:确定评估指标的评判基准、评估指标标准化、评估指标的权重和评估对象。

第五、从环境绩效目标指标与生态规划指标的对比上,我们发现:生态效果比较综合的指标,效果难以量化;对于土地污染的控制,措施指标比较少。综合来讲,环境绩效目与生态规划存在诸多问题:

  1. 很难建立指标和目标之间的因果关系;
  2. 生态规划指标是否有绩效?如何验证?
  3. 定量和定性的关系;
  4. 技术方案的软性;
  5. 有没有必要建立统一的指标体系?
  6. 有没有一个能够统领的指标——生态足迹?

最后。焦所长分享了“永兴河及周边生态体系建设”案例,项目以“打造健康绿色的生态城市,推进城市空间的文化传承,塑造独具特色的区域环境,提升区域内综合土地价值”为目标,以“一心、四楔、两环”的生态格局来打造绿色北京、生态首都。项目具体设计包括蓄滞洪森林公园、滨河郊野公园等,用生态规划理念指导城市空间形态设计,使环境得到持续改善。

 

第四部分 北京老人卡数据分析与规划应用

北京清华同衡规划设计研究院 技术创新中心 副主任 李栋

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李栋副主任从北京已步入老年化社会和国家对养老行业相关的政策支持的背景出发,提出养老服务体系中存在的各种问题。基于北京市社区服务协会提供的养老助残卡数据,通过与其它方面的数据融合和深度挖掘,为城市养老设施布局和城市设施空间布局规划提供重要参考依据。

一、老年化社会

北京已步入老年化社会,城六区老年人口占全市老年人口的三分之二。养老行业相关支出政策文件《关于加快发展养老服务业的若干意见》、《北京市居家养老服务条例》等陆续发布,2015年国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出“促进智慧健康养老产业发展”的目标任务。

二、关键问题

养老产业在设施、服务及政策上存在诸多问题。设施上存在的问题,比如养老服务体系的建设计划的依据是什么,怎么选址,设施如何配置更为高效等。服务上,养老服务体系建设怎么与需求匹配,养老设施内提供什么类型的服务等问题。在政策上,社区养老服务产业如何引导?养老设施的投资和运营的经费如何筹措?在政策上,社会养老服务产业如何引导?养老设施的投资和运营的经费如何筹措?

三、数据呈现

养老助残卡于2015年试点发放,已制卡53万人,实现北京85岁以上老人全覆盖,65以上老人已覆盖31%,并根据养老助残卡的数据统计,分析北京老人的健康状况、居住状况、养老服务类型的种类和比例、老人的消费行为等。

四、案例

通过融合POI、道路可达性、气象条件、空气质量等多源数据,采用时空行为分析、机器学习、离散选择模型等方法,对老人人群活动特征类型标签、养老服务设施类型标签、养老服务设施布局与评估等方面深度挖掘,并应用于改善设施规划、优化养老政策的规划设计中。以学院路街道、中关村街道、月坛街道为例,分析了三个街道持卡老人分布情况,老人自理程度,养老服务设施服务能力,以及服务和现存设施存在的一些问题。

五、深度挖掘

数据深度挖掘包括消费行为时空特征、多维标签画像、设施规划的模拟与评估等方面。消费行为时空特征方面,对持卡老人的消费出行距离、主要消费地及消费时间段等深入分析;多维标签画像方面,采用机器学习的方法,对持卡人画像、消费行为和时空特征、商户设施等进行分类;设施规划模拟及评估方面,结合养老卡包含的用户年龄、性别、婚姻状况、自理情况、服务商类型,用户所在地块POI数量、距离、空气质量数据和气象数据等,采用离散选择模型,对老人消费的设施需求、影响因素、总体消费人次、老年餐桌消费人次等深入分析并做出科学预测。

六、意义与展望

老人卡数据分析的意义在于提供养老服务设施的供需匹配地图,在养老设施现有布局的条件下,根据老人实际使用情况,按照老人人群的个性化需求改进供需匹配。提升城市设施空间规划方法,实践“以人为本”的理念。传统设施规划基于空间可达性,强调设施的覆盖范围,没有考虑用户的实际分布和使用情况,对养老卡数据的探索,提出基于特定人群真实分布、真实需求及真实行为的设施选址技术,也是对城市规划方法体系的完善。

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嘉宾讨论:从数据到应用

主持人:袁昕

嘉宾:吴甘沙、袁晓如、焦舰、白强、梁向春

主持人Q:在自身技术下,数据行业应用上有何期待?

吴:城市操作系统,本质上是数据采集应用交易的平台,形成数据的流动,价值增值,数据本身的安全和价值变现,但是非常困难,包括数据在安全化下的交流和沟通,希望在未来几年出现更好的发展。

袁:数据可视化的时机到了,在数据应用上,最近几年的技术,只有在数据中的每个公民才能处理的更好。人工智能,机器智能等应用,综合起来,使得我们更佳方便。

焦:如何突破垄断数据,数据商业化,保密可以用法律来解决。模拟手段的发展,造成建筑师建造奇奇怪怪的软件,反而对基础性的东西关注过少,我们怎么对环境的模拟手段可以服务于人而不是奇怪的形态。

梁:我们如何更能设计智能化的建筑,综合体的消费人群时段的统计等方法,核心在于有后台数据库支撑。

白:数据库是各个过程的覆盖。技术无限性和用户有限性,数据是公共资源,数据的开放以后怎么带来更多的社会效应。

吴:数据收集和存储需要成本,最好可以开放,不是公共数据的成本谁来承担。数据的价值有高度不确定性。

白:数据服务产品,只要涉及个人的数据存储都不能出售。

吴:已经有人在推崇个人数据的自我管理,一些公司如果要用需要向个人交易。

主持人Q:各位对自己从事的领域来讲,能否往前进一步预测?30年后?

吴:认为司机已经退出,大部分是无人驾驶汽车。

袁:商业上来讲,中国对于未来的城市是机遇未来数据有边界的。

焦:换个角度说,科技到底给人带来什么。我本身对未来的发展保持积极的态度,技术的突破对未来人类生活有很大影响,但是基本识人,人是无法被代替的。

梁:未来城市是虚实结合的,未来会不停的矫正现实。

吴:未来很多人在玩生产性的游戏,游戏的交汇过程是不断的打怪过程,虚实界面越来越模糊。

白:我们协会的宗旨为了今天的父母为了将来的自己。两拨人,一拨买单一拨琢磨开发。需要大量的数据人才,未来数字化逻辑化数据化会是主流。

主持人:未来发展太快,我们无法肯定的预测未来,需要各位的不同努力和进步,可持续建设的理念方法到底怎么评估。未来可交换的不仅仅是数据,由此产生的各种资源的利用,期待未来有更多机会可以和各位嘉宾的分享,未来城市的建设和发展会越来越成熟。



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潘欣欣

潘欣欣,YouthLA志愿者,景观设计师,华中农业大学园林专业本科。

王冰洁

王冰洁,YouthLA志愿者,毕业于安徽建筑大学艺术学院,现就读于北京农学院园林学院,成立“半”设计工作坊。

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王冰洁,YouthLA志愿者,毕业于安徽建筑大学艺术学院,现就读于北京农学院园林学院,成立“半”设计工作坊。

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