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摘 要

在總結面向高質量發展的存量空間規劃和治理的需求及存在問題的基礎上，提出存量空間規劃與治理的智慧化技術需要從數據融合、智能計算、協同決策等方面進行融合創新，以實現存量空間規劃的“城市精準認知—科學規劃設計—精細空間治理”全流程目標為核心，構建包含數據融合分析、智能模擬計算、智慧協同決策3個方面的技術體系，并結合北京城市副中心、海淀學院路街道等典型存量空間規劃項目進行實證分析，以期為我國存量空間規劃與治理的智慧化轉型提供參考。

作者：

惲爽,北京清華同衡規劃設計研究院有限公司副院長,中國城市規劃學會理事,清華大學生態規劃與綠色建筑教育部重大實驗室研究員

王飛飛,通信作者,北京清華同衡規劃設計研究院有限公司智慧城市研究所所長

曲葳,北京清華同衡規劃設計研究院有限公司智慧城市研究所主任工程師。

引 言

我國城鎮化進入了以提升質量為主的轉型發展新階段[1],過去的發展主要著眼于增量空間,在嚴格保護耕地和土地資源緊約束的背景下,傳統的粗放型增長方式已難以為繼,城市發展思路由“增量擴張”邁向“存量挖潛”。存量空間規劃與治理是多部門、跨領域的復合多元體系，其理念正從“以人為本”向“人本導向與數據支撐有機融合”轉變。2024年2月，自然資源部出臺《自然資源數字化治理能力提升總體方案》，提出全面提升自然資源數字化治理能力，以數據驅動業務規則重構、業務流程再造，為存量空間規劃與治理指明了總體方向。如何利用智慧化技術，促進存量空間規劃從關注物理空間建設到關注城市運行效能，從“重經驗判斷、輕定量分析”到“定性、定量相結合”，從“指令性”到“協作式”轉變已經受到了廣泛關注與探討。

近年來，以物聯網（IoT）、大數據、5G、云計算、數字孿生、人工智能等為代表的智慧化技術創新發展，正逐漸與城市規劃和治理領域的應用相融合[2]，提供多方位的支撐。國內外學者圍繞空間信息化的治理框架、空間規劃的理論架構、數字孿生城市的技術方法等展開了研究，綜合提出了動態感知、量化評估、智能決策的規劃與治理方案，推動了“人—技術—空間”耦合發展[3-5]。然而，智慧化技術應用層面仍舊存在難題，如統計口徑不一、信息共享難、數據安全性不足等，影響了空間規劃與治理的效率和準確性，因此探索高質量發展時代下存量空間規劃與治理的智慧化技術及應用具有重要的實踐意義。本文在總結存量空間規劃與治理的需求、現狀問題的基礎上，構建了存量空間規劃與治理的智慧化技術總體框架，融入存量空間發展的不同階段，提出智慧化技術的應用思路和解決方案，并以北京城市副中心、海淀學院路街道等典型項目進行實證分析，以期為存量空間規劃與治理的智慧化轉型、創新能力提升提供參考。

一、當前存量空間規劃與治理的需求及問題

1.1 存量空間規劃與治理的需求

改革開放以來，工業化、城鎮化快速發展，城鎮建設用地大規模擴張，資源過度消耗、生態環境受損，成為我國可持續發展進程中的重大問題，也是新時期國土空間規劃迫切需要應對的挑戰[6]。2019年5月，《中共中央國務院關于建立國土空間規劃體系并監督實施的若干意見》強調要“轉變國土空間規劃開發保護方式，提升國土空間開發保護質量和效率”。在高質量發展時代背景下，國土空間開發逐步進入以存量為主的空間利用階段，存量空間規劃與治理的新要求也成為支撐高質量發展的國家戰略需求。

與新征土地相比，城市存量空間資源由于資源類型更加豐富、產權關系更加復雜、牽涉的既有問題更加多樣分散，因此在規劃過程中要復雜得多，體現出“主體多元、方式多樣、任務多線、機制復雜”等特點[1]。面對存量空間資源利用的高度復雜性，空間規劃與治理需要堅持以人民為中心，遵循城市發展規律，把城市作為“有機生命體”，綜合考慮城市的經濟、生活、生態、安全需要，統籌謀劃和系統推進各項工作，防范化解城市建設中存在的風險和矛盾，全面提升城市發展質量和治理水平。同時，符合高質量發展要求的存量空間規劃與治理體系需要更全面、綜合、務實，必須從單一學科的規劃思維轉向多學科的綜合方法、多部門的政策統籌，實現“多規合一”改革，完成各項政策目標和各類發展要素在空間上的統籌，從靜態規劃藍圖轉變為動態規劃實施。

1.2 存量空間規劃與治理的問題

傳統存量空間規劃與治理方法面臨著諸多挑戰，在評估評價、規劃設計、空間治理等業務環節上存在局限，可總結為3大問題。

一是對存量空間認識維度不足，關注空間使用行為的尺度研究和技術支持有待深化。面對存量建成區內涵提升的多重任務，規劃對復雜問題的認識尚處于起步階段，傳統的以經驗判斷為主的規劃方法難以厘清城市存量空間的多維信息和復雜程度，缺乏對現狀的深入了解和精準評估，需要形成上下貫通的工作聯動機制，打破不同專業之間的信息壁壘，推動對存量空間資源的全面認識。

二是規劃編制精準性有待提升，多元參與規劃編制仍面臨挑戰。存量空間規劃的研究對象具有明顯的復雜性、流動性、網絡性特征，人、資金、土地等要素會在多尺度空間協同，交織出非常復雜的網絡。在規劃編制的過程中，在編制尺度、精度、深度方面均需要進一步調整和提升，以更好地支持規劃有效傳導。

三是存量空間治理手段單一、多主體難以高效協作。存量空間規劃所涉及的工作內容、類型和參與者的協作方式均呈現網絡狀的協作特征，但因為條塊分割、職能分散、科層式的政府管理體制，造成不同利益主體難以開展充分的溝通與協調，面對現代城市中越來越復雜的跨部門、跨區域和跨層級的治理問題，需要構建多主體之間的工作協同模式，從而提升工作效能。

二、智慧化技術應用的必要性及其難點

存量空間的規劃編制融合了空間屬性分析、多源信息整合、專業分析、價值判斷及未來趨勢預測等多重內容，而開放存量空間所帶來的治理挑戰，需要從定性的理解逐步過渡到定量的分析，采用數據化、模型化的方法，實現問題的精準識別和定位，形成綜合集成的解決方案，這些過程都離不開智慧化技術的強力支撐。近10年來，新技術的廣泛應用已經對空間規劃的編制、城市運行與動態監測產生了深遠的影響，推動了智慧的規劃研究與輔助決策，例如：通過對各類時空大數據的挖掘和處理，分析城市區域和存量空間發展面臨的挑戰、評估活動的空間集聚狀態、測度不同功能空間之間的要素流動與聯系[7];利用人工智能、機器學習等城市計算技術方法，對城市空間結構、城市增長、土地利用變化、交通網絡、景觀生態進行動態的仿真模擬和評估，為規劃輔助決策提供支撐，驅動人地關系不斷重構[8-10]。

然而，智慧化技術在存量空間規劃與治理的創新應用整體處于起步階段，因此在數據融合處理、挖掘分析、輔助決策等方面應用存在諸多難點：

一是多專業、多領域的數據難以融合，數據生產儲存分散、類型繁雜多樣、數據收集處理標準不統一、數據獲取實時性差等現象，都影響了數據的全面性，造成信息精細度認知不足，難以精準判斷城市問題;

二是規劃編制過程中多層級規劃信息傳導效率較低，數據挖掘分析能力不足，使得自動計算與智能分析難以高效進行，影響了規劃編制的科學性和實用性;

三是空間治理量化分析手段不足，在面對復雜多變的城市空間問題時，缺乏對多因素、多信息進行綜合分析判斷的智能工具，容易造成決策執行效果不佳的情況。針對上述問題，如何優化關鍵技術并集成應用，將其賦能于存量空間規劃和空間治理的工作，還需要圍繞數據融合、智能計算、協同決策等方面開展技術研究與探索實踐。

三、存量空間規劃與治理的智慧化技術框架

圍繞存量空間規劃的“城市精準認知—科學規劃設計—精細空間治理”主要目標，筆者團隊構建了“數據融合分析—智能模擬計算—智慧協同決策”技術體系，集成各類智慧化技術，破解存量空間規劃各環節的難題瓶頸，形成面向高質量發展的存量空間規劃與治理的智慧化技術框架，該框架包括技術層、業務層和目標層3個部分。

圖1存量空間規劃與治理的智慧化技術框架

技術層包含數據融合分析、智能模擬計算、智慧協同決策3個維度。數據融合分析面向存量空間規劃全空間、全要素、全周期的特征，以多類型、多層級的空間網格和城市要素編碼技術為基礎，形成包含現狀數據、規劃傳導數據與實施監督數據等的數據資源體系，利用數字孿生，以及二、三維一體化等技術支持數據可視化分析，實現精準現狀評估。數據融合分析是智能模擬計算和智慧協同決策的基礎。智能模擬計算聚焦規劃信息傳導、方案優化設計等重點工作，采用三維仿真模擬、時空數據分析、人機協同、多級矩陣授權等技術，提取關鍵信息，模擬實施不同規劃方案后的城市發展情況，分析潛在趨勢，支撐“多規合一”，提供更先進的規劃編制方法。智慧協同決策服務于空間治理階段，運用知識圖譜、機器學習等技術在數據指標和城市治理問題之間建立起關聯的方法，并通過共享式數據更新、基于角色的訪問控制等技術保障多主體信息共享與協同治理。

業務層涉及政府主管部門、產權主體、市場主體、利益相關者、責任規劃師等多主體的協同工作，分為評價評估、規劃傳導、方案設計、協同治理4類業務，有助于梳理形成規劃編制、空間治理的應用重點，打破多元主體之間的信息壁壘，形成存量空間規劃與治理體系的閉環運作，推動城市更新與發展邁向高標準、高質量、高效率的新階段。

目標層基于技術層與業務層的深度耦合，支撐實現高質量智慧賦能存量空間規劃與治理的目標，數據融合分析支撐城市精準認知、智能模擬計算輔助科學規劃設計、智慧協同決策推動精細空間治理，為政府主管部門、產權主體、市場主體、利益相關者、責任規劃師、社會公眾等多元主體提供整體性服務。

四、存量空間規劃與治理智慧賦能的關鍵技術及應用

4.1 數據融合分析，提高空間認知精準度

4.1.1 搭建空間網格，支持全要素數據融合

為了解決存量空間規劃與治理中數據數量大、來源渠道多、數據種類繁雜所帶來的問題，采用空間網格和城市要素編碼探索數據融合新技術，通過精細網格劃分與建立城市要素編碼，支撐多源數據的空間有序組織和融合，確保了數據的完整性和準確性。

建立精細網格，即通過梳理行政區劃、規劃單元、道路網絡等核心要素，結合城市管理情況劃分多層級的城市空間網格，包括行政區劃網格（街鎮、社區）、城管網格（100 m×100 m）、規劃單元網格（組團、街區）、規劃實施單元網格、動靜態交通空間網格、建筑房屋網格（院落、棟）、建筑單元（構建設備層級）、政策性空間網格8類，支撐城市數據與空間的一一映射。

基于精細網格對城市要素進行編碼，實現多源數據融合。城市要素編碼由城市空間網格編碼、城市部件編碼、建筑構件及設備類編碼3部分內容組成，按一定規則劃分成網狀金字塔空間拓撲結構，同一空間單元內以位置排定順序號碼的規則編碼。將人口、權屬、設施、城市運行等靜態、動態數據與要素編碼進行關聯，專業數據之間進行互相校核、交叉分析，實現城市多元數據在空間、時序、業務上的適配、匯聚與融合。

4.1.2 統一數字孿生底板，實現可視化分析

采用空間網格和城市要素編碼，實現全要素數據整合匯聚，并統一規范城市要素數據精度。為了支撐多維數據在同一精度層面的疊加計算和關聯分析，需要面向全空間、多專業的現狀信息和規劃成果建立統一的數字孿生底板，利用數字孿生、地理信息系統等技術，在二、三維場景中直觀展示海量數據并計算分析。

建立數字孿生底板，提供高精度空間數據、非空間數據的聚合與共享服務。建立二、三維基礎數據庫，融合二維矢量數據、二維影像數據、二維表數據、三維傾斜攝影模型數據、三維手工建模數據（MAX模型）、SKP模型、BIM模型等數據，實現城市宏觀和微觀層面地上地下可視化。

依據多類型、多層級網格和城市要素編碼標準，將政務系統沉淀數據、普查調查數據、自動采集（城市級、建筑級）數據等經過時序適配、空間適配、業務規則適配后進行統一組織，融合形成高質量城市數據并掛載于數字孿生底板，實現多元數據與地理信息的深度嵌合，并支持聚合的數據分圖層、分空間范圍和屬性項權限進行分發共享。

利用二、三維一體化分析計算技術，基于數字孿生底板進行空間智能分析應用，提供地理空間分析、數據統計等功能。基于二、三維一體化算法引擎，為全空間的現狀信息提供空間查詢、屬性查詢、緩沖分析、疊加分析、最短路徑分析、三維量算、聯動式漫游和縮放等智能分析工具，能夠直觀展示存量空間現狀與規劃的全貌信息和實時狀態，輔助規劃編制人員高效認知與準確評估。

4.1.3 多維城市畫像，輔助空間精準化認知

在傳統存量空間規劃與治理模式中，多采用口口相傳、零散表格的形式為規劃編制人員、基層管理者服務，既無法拼湊成完整的城市面貌，也無法精準找出發展痛點。基于統一數字孿生底板的可視化計算分析，能夠從客觀角度找出人與空間、人與產業、產業與空間關系的內在邏輯，將城市的本源面貌以畫像的形式呈現出來，進行空間的精準化現狀評估與發展認知。

通過量化分析手段，將存量地區的調研和認知從傳統單一的空間維度，擴展到空間畫像、人口與產業畫像、設施畫像等多個專業維度。一是空間畫像，重點對街區的存量空間、空間資源、違章建筑等信息進行整體和單獨呈現，以應對功能填補、品質提升等存量空間規劃需求。二是人口與產業畫像，面向社區這一空間單元展現人口結構、產業結構、生產安全等信息，精準了解目標區域的人口特征、行為模式、產業發展水平，為規劃決策提供科學依據。三是設施畫像，通過真實反映教育、醫療衛生、文化體育、便民服務等基礎設施的整體情況，挖掘設施的服務能力、使用效率，為優化資源配置提供詳實的數據支持。

基于多維城市畫像建立現狀評估與體檢信息系統，實現存量空間問題精準識別。抓取POI、網絡住房數據、控規矢量數據、建筑和街道調研數據等原始數據，圍繞生活方便、交通便捷、周邊安全、居住條件等方面進行評估，在統一數字孿生底板上進行空間疊加與計算，對職住平衡、人口空間活動分布、公共服務設施服務能力等實際問題進行量化分析，得出不同類別、不同等級的街道活力分級圖，識別存量空間的服務盲區和品質提升區域，提高空間多維度認知的準確性。

4.1.4 實證應用

利用空間網格和城市要素編碼技術進行三維智能分析以及現狀精準刻畫的典型案例是北京城市副中心和海淀學院路街道。

北京城市副中心以建設“國際一流的和諧宜居之都”為目標，提出土地資源、文化傳承、綠色交通、韌性市政、民生共享、風貌景觀、水城共融、藍綠交織8大支撐系統，通過建設規建管三維智慧信息平臺，形成了多層級空間網格和城市要素編碼體系，匯總了29個空間數據集、300多個圖層、300萬條信息，搭建了地上地下貫通的空間場景，實現了多尺度、全周期海量數據的應用分析。同時，基于平臺的評估指標體系和專題分析模塊，在基礎設施、生態環境、民生服務、交通安全等方面對用地規模、設施配建、人均標準等一系列可量化、可管控的具體要素指標進行智能量化評估。

圖2北京城市副中心多層級空間網格劃分（部分）

海淀學院路街道匯總了各個社區相關的在地企業、公共服務設施、拆違點位、樓宇物業等數據，結合海淀區科技創新發展方向進行特色評價，從宜居、宜業、宜創3個維度精準刻畫了空間畫像、人口與產業畫像、設施畫像（圖3），為精準評估海淀學院路街道的設施配套調整、高知人才儲備、科技創業環境、企業引進落戶等現狀提供了科學依據。

圖3海淀學院路街道多維城市畫像

圖4海淀學院路街道現狀評估指標

4.2 智能模擬計算，提升規劃編制的科學性

4.2.1 擴展信息展示維度，提升方案設計準確度

目前存量地區規劃通常依賴于整體性定性化數據，無法滿足精細化更新的工作需求。利用建筑信息模型、傾斜攝影測量等智慧化技術拓寬規劃信息展示維度。在空間層面上，從傳統二維平面層面擴展到三維立體層面;在時間層面上，增加對不同時間段內人群特征變化的監測。強化對存量空間規劃設計的直觀性和互動性，在地下空間利用、資源配置優化等方面提高規劃設計的準確度和實用性。

基于數字孿生底板展示地下空間信息模型，對自然要素、環境要素、歷史要素、建設要素等進行綜合考慮，探明地下地質體情況，確定評價指標包括地質條件、水文條件、工程技術條件、經濟效益、環境影響等，構建城市地下空間開發利用適宜性評價模型，計算地下空間的開發潛力，降低后續施工風險和成本。考慮到未來城市擴張和人口增長的需求，對地下人、車流量進行模擬分析，預留足夠的空間容量，優化內部布局和功能，提升地下空間資源的利用效率和經濟效益。

利用手機信令和互聯網位置服務等數據對城市空間進行實時監測、挖掘歷史數據，有助于城市規劃資源配置優化，動態提高規劃合理性。手機信令數據能夠識別用戶的工作地、居住地等信息，進而獲取各個片區的職住分布情況，包括職住聯系總量、職住比、外出通勤率、外來通勤率、居住密度、就業密度、職住平衡等，結合歷年人口變化，提出人口疏解、產業轉型升級、活力提升的政策建議，為城市總體規劃及各項單元專題規劃提供參考，同時也是后續評估規劃合理性以及規劃實施的重要依據。

4.2.2 采用仿真模擬技術，優化方案設計合理性

面向存量空間規劃對象復雜多樣、不確定性強的特點，需要提高規劃編制的預見性和合理性。利用仿真模擬技術，對城市進行高精度、全空間的數字化建模并細致地模擬規劃設計方案，為規劃編制提供科學決策依據，推動城市形態、項目選址等方案設計更加符合可持續、高質量發展方向。

通過將二維圖則上的形態管控要求轉換為三維管控盒子，精準把控城市形態，支撐方案設計優化。在過去的存量空間規劃中，形態管控主要依賴于二維圖則，表達形式較為平面化，難以全面反映城市空間的三維特性。通過建立三維管控盒子以及城市軸線、觀景點等關鍵模擬觀察場景，實現立體化管控。在此基礎上利用人視點模擬、視廊模擬分析、沿街立面模擬、天際輪廓線分析、街廓比計算、開敞度分析等三維空間分析手段，把握城市空間的整體風貌，提高城市形態方案優化的精準性。

以三維虛擬篩查和綜合評估為手段逐步優化存量空間選址方案。首先，利用仿真模擬技術，依據用地性質、地塊面積、容積率等具體需求，在三維空間模型中初步篩查符合各項條件的地塊。其次，基于初篩結果，對周邊的公共服務、市政配套等重大設施進行綜合量化評估，通過智能計算進一步縮小選擇范圍，生成更具潛力的設計方案。再次，輸入存量空間拆遷補償標準，進行土地一級開發拆遷過程模擬及成本預測，得到具備經濟可行性的項目選址強排方案，為規劃編制高效決策提供支撐。最后，在后續落地過程中，以空間網格為單元對項目進行精確跟蹤與反饋，持續性優化指標，提高方案設計能力和決策執行效果。

4.2.3 打造智能計算工具，促進“多規”高效率編制

存量空間規劃強調多專業、多層次規劃對城市的整體調控，從本質上解決城市布局紊亂、交通擁堵嚴重及公共設施利用效率低下等問題。因此，面向不同專業、不同規劃層級之間的信息高效傳導、安全共享是當前存量空間規劃迫切轉型的重點之一。

利用分層、分級、分項矩陣授權，支撐規劃編制多方信息安全有效傳導。基于數字孿生底板的共享服務，通過數據授權、功能授權、平臺使用標準和管理規定等多級維護不同規劃編制人員的協同工作基準，將用戶的身份信息與預設的空間數據使用配置信息進行匹配，預設的配置信息包含身份信息及其對應的空間數據使用權限信息，確保數據安全前提下的分類共享，精細化管理主體權限和明確數據傳遞范圍，確保信息高效傳導。

構建數據使用者同時也是數據貢獻者的數據動態更新模式，實現基于數據共享使用和上報反饋的城市數據雙向更新與高頻迭代。在智慧化技術支持下，以“項目”為單位，為規劃編制單位和審查單位搭建統一的工作平臺，將人口信息、建筑信息附加在現狀底圖的矢量要素上，規劃編制人員和規劃管理人員通過工作流程協同提出解決意見，經過多次迭代完成規劃編制動態工作。工作平臺具備規劃編制條件一鍵打包輸出、報審項目規范性預審、技術審查輔助等一系列功能，支撐相關部門實現業務和技術工作信息資源的共建共享，實現“多規”高效率編制。

4.2.4 實證應用

北京城市副中心老城區城市雙修與更新項目綜合運用了智慧化技術優化規劃設計方案。針對老城區近60 km2的復雜現狀，進行“要素”級別的信息展示，對現狀全部2 626個地塊和1 554個路段進行統一編號，建立“地塊檔案”。同時，構建仿真模擬模型，進行空間圖層疊加、計算、分析，將職住平衡、街道活力、公共服務設施服務能力等實際問題可視化，通過橫向與縱向數據對比分析，推導出老城區生活性服務業設施服務盲點及服務品質需要提升的區域，以更好地指導缺口的補充及布局的優化。

圖5 三維空間分析優化城市形態設計

海淀區在規劃管理過程中，為街鎮責任規劃師，以及分局實施科、市政科、審批科、保護科、執法隊、規劃科、北部辦等的工作人員開通了相關系統使用權限，利用分層、分級、分項矩陣授權，按照“數據使用者即更新者”開展規劃數據管理工作，提高了規劃設計的綜合決策能力，促進了規劃切實落地。

4.3 智能協同決策，推動現代化空間治理

4.3.1 構建規劃知識圖譜，提高空間治理精細化水平

通過機器學習、知識圖譜等人工智能技術，在實時監控要素數據的基礎上，精細化分析空間變化原因，實現動態調整和響應，幫助城市規劃和管理人員打破以經驗為主的管理模式，通過定性、定量相結合的方式，深度解讀人與空間的關系，提供科學、精細的治理決策。

構建城市數據知識圖譜和管控知識圖譜，對空間進行標準化、知識化管理，支撐復雜城市問題的智能識別，提高空間治理的精準度。城市數據知識圖譜以人的需求為中心建立關系，整合城市規劃設計、建設、管理、運行、服務等業務領域，按照知識模型進行語義定義和實例化，支撐城市知識計算和時空分析。管控知識圖譜通過梳理存量空間規劃成果，建立從地塊、街區、組團層層傳導的管控要求邏輯關系，形成一個剛性控制、彈性落實的多級管控體系，應用于規劃成果檢索、方案自動審查、自動計算對比等方面。在空間治理的過程中，伴隨著數據動態更新，數據、管控知識圖譜能夠實時監測知識圖譜中“節點”與“邊”的動態變化，捕捉異常信號，及時、精準、自動地判斷城市運行過程中的問題和潛在風險，從而提前預警和干預。

4.3.2 搭建協同信息平臺，強化條塊聯動共治能力

針對存量空間規劃涉及利益主體多元這一特點，需要充分聯動發揮政府主管部門、市場主體、社會公眾、責任規劃師等各種主體的積極性，改變傳統線性、分散的存量空間規劃工作模式，形成多專業網絡化協同聯動的共治能力，支撐空間可持續運營。通過建立信息共享、數據多方更新、任務統一協作的協同信息平臺，以智慧化技術推動多元主體深度、高效、協同治理。

通過角色管理、版本管理、數據安全管控等技術手段，實現多元主體基于統一協作平臺的業務聯合處理。首先，在動態更新的基礎空間數據底圖上開放面向更新屬地主體的數據上傳接口，保障人口信息、建筑信息等現狀核查要素與空間底圖矢量要素的精準掛接和實時更新。在底圖定期更新的前提下，結合屬地主體和規劃技術人員的日常工作，構建多主體即時統一“對話”渠道，促進規劃實施、運營管理從傳統單項傳遞到雙向反饋的轉變。建立協同信息平臺，來自政府和市場的業務人員、責任規劃師等主體可以實現線上聯合辦公，共享城市現狀場景、解讀規劃成果、分享項目實施進展、進行設施校核分析等，推動上下游信息即時互通，實現多元主體在存量空間治理業務上的高效協同。

4.3.3 實證應用

存量空間精細化、協同化治理的典型案例是國家體育場（鳥巢）智能化改造和北京城市副中心老城區城市雙修與更新實施項目。

國家體育場（鳥巢）智能化改造采用跨專業的知識圖譜分析，研發建筑及周邊區域運行狀態的實時跟蹤和模擬推演智能工具，將空間展示、數據分析、優化控制等功能實時標定在數字孿生模型上，實現交通組織智能優化、用能精準分配、停車資源共享等科學決策，進行風險預警管理，提高運行效率。在2022年冬奧會期間，實現了風險預警精準率高于95%，節約了場館60%以上的人力巡檢、調節的工作量。

圖6國家體育場（鳥巢）數字孿生操作系統

在北京城市副中心老城區城市雙修與更新實施項目中，借助信息平臺的應用，多主體協作模式有力推動了重點示范項目的建設落地，包括西海子公園改擴建、“三廟一塔”保護修繕、新華大街改造提升及中倉家園中心改造等。這些項目的成功實施，使北京城市副中心老城區的生態環境、歷史文化氛圍、基礎設施及公共服務設施均得到了顯著改善[11]。同時，還完成了20處重點路口的堵亂點治理工作，使公園綠地500 m服務半徑覆蓋率由80%提升至91.46%。

結 束 語

以多源數據融合與智慧化技術集成為核心的創新規劃思路和方法，已經為復雜存量空間的精準認知、規劃的高效編制及智慧綜合治理等多方面應用提供了堅實的基礎。然而，隨著存量空間實踐對象的不斷拓展以及相關數據資源的爆炸式增長和多樣化積累，仍需持續迭代適應未來存量空間理論發展需求的智慧輔助工具，積極推進這些集成應用在實際場景中的落地實踐，通過精準施策和智慧賦能，針對性解決存量空間規劃中的難點問題和治理瓶頸，從而實現存量空間資源的優化配置和可持續利用。

當前，生成式人工智能正從數字虛擬領域向真實物理世界邁進，以大模型為核心驅動力，引領人機交互的協同化，將開啟城市規劃、城市治理的新紀元。面向智慧化技術快速地創新迭代，城市規劃中資源配置模式逐步轉向“以用戶需求為導向”的動態匹配，人的每一個細微需求與偏好都將成為城市發展的核心，未來城市也將如同智能體一般靈活多變，城市的治理能夠即時調整以精準響應公眾的多元化需求。

未來，人們將見證一個更加高效、智能的自然資源利用體系，城市治理將與“以人為本”的理念深度融合，智慧化技術作為存量空間規劃與治理的超級工具，不僅僅輔助城市遵循內在發展規律，更以前瞻性的視角，為城市高質量發展鋪設基石。這不僅僅是一場技術革命，更是對未來城市生活的深刻重塑，一個充滿無限可能、科技與人文核心共生的新時期即將到來。

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清華同衡智慧城市研究所

智慧城市研究所是清華同衡智慧城市領域的核心業務部門之一，秉承“行穩致遠、家國天下”的核心價值觀和“專注、引領、創新、實踐”的職業精神，以“創新城市智慧，創造美好生活”為愿景，全面承擔“智慧城市”核心業務領域的規劃設計和咨詢任務，竭誠為各級政府部門和城市運營機構提供全過程、多方位的智慧城市規劃設計和跟蹤咨詢服務。

自2012年成立以來，智慧城市研究所緊跟國家政策導向，積極投身于國家智慧城市建設主戰場，深耕于智慧城市的標準編制、規劃設計、發展評估、建設落地等各大環節，先后承擔了直轄市/國家級新區、地市級、區縣級智慧城市規劃、研究、建設及平臺研發等項目100余項，參與編制國際/國內智慧城市標準40余項，具有豐富的智慧城市相關項目經驗。

編輯/排版｜王淑蕓

封面圖/圖片｜圖蟲網

供稿｜清華同衡 總智慧城市研究所