作者 ｜ 李栋

导读：4月19日，自然资源部国土空间规划局联合北京市规划和自然资源委员会、自然资源部信息中心和自然资源部城乡规划管理中心在位于通州的新北京行政中心召开了以“智慧规划”为主题的2019年第二期“UP论坛”，邀请专家和地方自然资源部门代表参与主旨演讲、专家点评和对话互动。清华同衡技术创新中心李栋副主任应邀出席，并作了专家点评发言。下面是点评发言全文。

各位专家，各位领导，大家下午好：

我直奔主题，关于空间规划与数据应用谈三个观点。

第一个观点：信息技术（Information Technology，IT）和数据技术（Data Technology，DT）这两个基本概念要进行区分。信息技术（或称信息通信技术，ICT）大家都比较熟悉了，打电话、发消息都属于信息技术的范畴，本质目的是服务于信息的传播和通讯要求，适合解决流程清晰的任务需求。而数据技术概念相对较新，最早是从几年前的互联网大会开始有人提出，一些大的互联网企业围绕自身线上业务在提倡数据应用，后续逐步拓展到政府等多个部门和行业。数据技术主要强调通过对数据的分析来认知世界、思考问题，在智能化推理的基础上测算可能的解决方案，适合解决对开放边界复杂系统进行综合决策的任务。

这两个概念肯定有关联，比如在数据挖掘当中很多信息是来源于现有信息系统的，当然也可能来源于人工收集。我个人认为，在规划行业全面拥抱信息化自动化的同时，智慧规划这个主题，未来还应该更多关注数据技术的全面和深度应用，逐步形成决策支撑的数字化能力。

▲李栋副主任在进行专家点评（图片来源：规划中国）

第二个观点：多源数据的融合交叉是一条必由之路。这里主要有两个观察和思考：

一方面，规划部门虽然拥有遥感、建筑、土地利用等大量的空间数据，但为了更好地研究城市复杂系统，新一代空间数据的概念必须进一步放大。所有带有空间或者位置信息的社会、经济、产业、人口、交通数据都纳入并应匹配到规划行业已有的本体空间数据上。将具有较高时间、空间分辨率的城市活动和变化信息，与城市规划和管理、用地和设施密切关联在一起，才有可能整体提升和优化现有的城市规划与发展决策逻辑。

另一方面，多源数据充分汇集也是有效保障数据质量的必要甚至唯一的手段。这几年我们在实践中也发现了大数据的很多不足和批评，比如数据量很大但口径不准或质量不稳定，客观上来说这是数据感知手段欠缺这个阶段性问题所导致的。那么怎么解决这个问题呢，我们的经验就是开展数据融合交叉。比如开展城市人口动态研究，最佳实践是把与人口相关的多家运营商、互联网公司、物联网感知、政府统计调查数据进行汇总和时空关联，利用统计模型和机器学习方法提供可靠的输出结论。

▲论坛互动对话环节

第三个观点：迫切需要在空间规划行业建立大数据应用的实施标准。这个思考与数据实际使用情况有关，今天与会专家也讲了“数字化基础设施”的问题，我认为数字化基础设施里既有硬件和资源的建设，更重要的是还应该有方法规则的建立，尤其是对新数据、大数据使用方式的标准化工作。这方面虽然已经有一定的研究基础，但还需要继续强化。这里主要关注三个点：

一是数据采集，数据的来源。到底哪些数据采集是能够全国铺开的，数据成本能够不断下降，经过筛选比较提出服务空间规划部门业务需要的关键数据和附加补充数据目录。

二是指标设计。今天很多专家都讲到指标，我也分享一下我的感受。当你能接触到原始数据时，你会有无数种方式去设计指标体系。同衡团队之前做通州大数据监测时，仅仅是围绕职住关系就设计了十几个相关的指标，其中每一个指标，从计算上来说都是正确的，但往往不全面，采不采用、采用哪些指标来讨论和评估通州的职住平衡水平，需要非常强的专业积累才能合理判断。可以发现同一个数据集，不同指标会反映不同的现象和特点，大数据时代的挑战在于数据足够精细之后该如何去科学的提炼和设计新的指标体系。

三是对指标进行解读。海量的指标和指标之间存在着复杂、隐含的关联和关系有待发掘。现在我们的工具已经可以在小空间单元上自动生成成百上千个指标，通过规划师个人的专业能力有时候已经很难去把握或者解读了，需要一些模型算法去帮助我们使用这些指标，分析现象背后的关系。比如增加容积率，对周围的就业、居住、税收的影响；比如修建一个地铁站，是能带动消费还是带动金融？通过对城市级多源数据级联分析，我们能够把这些城市运行的隐藏规律都挖掘出来。这个工作虽然专业门槛较高，但通过对行业数据应用持续开展的标准化研究，相信这种能力或者工具能够很快的在全国、全行业扩散开来，提升整个行业的智能化水平。

除了上述三点思考外，我最后还想多说一点“提醒”。各位专家谈论了很多数据的使用，回到今天的主题“智慧规划”，智慧的获得绝不会是简简单单的数据堆积，人的因素甚至更重要。DARPA对AI发展历程总结了三次阶段，表明数据感知与人工解读二者的交替上升，才逐步推动AI模型走向实用。只有在座空间规划各位领导和业者建立起数据思维，在具体任务中尝试和积累数据模型与人工经验的不断融合，空间规划才有可能在全社会的数字化转型大势中逐步获得智慧与能力。

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