城市规划设计与设计：人工智能与未来城市

人工智能与未来城市 城市规划设计与设计 阿鲁普2025年2月 AI未来城市系列 人工智能的快速发展基于提升效率、速度和创新的承诺。但这对于城市意味着什么：对于城市的规划、设计、建设和管理方式有什么影响？有哪些机会和风险？在炒作和猜测之中，我们如何确保这些技术支持我们在创造对人类和地球更好的城市这一共同目标上取得成功？ 由Arup的前瞻团队汇编，人工智能在城市未来中的应用与影响：一系列关键的反思和专家洞察，涵盖了城市各个方面的人工智能运用及影响。从规划到运营，从基础设施到资源流动。这将为您提供一个丰富的理解，了解人工智能目前在城市环境中的运作方式，明天塑造其使用的趋势，以及对长期可能性的明智推测。 这是关于未来城市的AI系列研究报告的第一期。接下来发布的作品将聚焦于这些主题。 目录 本系列第一期聚焦于城市规划与设计. 生成式人工智能模型如何改变从业者和决策者的工作以及所需技能？一个被人工智能塑造的城市是什么样子？我们如何确保人工智能始终是我们明智使用的工具？ 人工智能在未来城市中的应用 01：城市规划与设计 前瞻视角：什么不可预见的后果人工智能将对设计师和规划师产生？ 为了推动可持续城市的发展，我们可能会使用人工智能来实现更加迭代和参与式的方法，使城市成为一个协作且不断演变的游乐场；重新设计和适应不断变化的需求。 实时适应环境条件和用户偏好。规划过程快速进行，得益于生成式AI，市民可以看到他们所在的地方在设计中的样子，这为他们提供了参与的意义。 城市规划师多年来一直在寻求将数字技术整合到他们的实践中。如今，在规划和设计、交付方面的效率压力比以往任何时候都要大。从不断增长的城镇化、公共部门支出挑战以及增加的竞争等一系列重叠因素，都在推动设计实践者用更少的资源完成更多的工作。 我们可以想象整个城市变得更加快速的可重构；在我们眼前演变、变化和发展，因为人工智能将语境数据流与共同需求相连接，并推动细致入微的适应性和再设计。 人工智能在此背景下显现为一种福音。该行业正着眼于生成式AI模型，以使规划师和设计师能够更快、更有效地应对城市挑战和构思解决方案。将这些生成式AI模型与实时数据的日益可用性相结合，使得从业者能够发现基于当地背景的新颖见解。 想象一个AI完全融入设计生命周期的城市。AI增强的数字孪生使规划者能够预测并响应气候事件和人口结构的变化。互联的基础设施系统创造更加灵敏和集成的城市。AI打破了建筑服务之间的壁垒，使结构能够进行适应。 等等，慢一点。人工智能和数据渴求并非毫无问题。对计算能力的激 增需求给能源电网带来了压力，并要求数据中心迁移到城市，而此时城市空间已经十分紧张。有必要建立新的基础设施，这种基础设施不仅嵌入城市结构，还能为社区带来积极的社会价值。 数据质量及其使用方式同样存在问题。规划者必须批判性地思考偏见、隐私和问责制，尤其是在人工智能模型背后的流程被隐藏的情况下。我们如何平衡科技进步与人工监督？如何确保由人工智能驱动的城市规划和设计公平且包容？为了防止偏见和保护隐私，我们需要哪些安全措施？未来的规划者需要哪些新技能和责任来为今天做准备？ 人工智能在未来城市中的应用 01：城市规划与设计 远见扫描证据：塑造规划与设计未来的人工智能趋势 这是一个关于目前（现在→）、观察到的趋势（近→）以及基于变化信号所做出的关于长期可能性的有见地推测（下一→）的关键数据的小样本选择，我们正在跟踪AI在城市环境中的运行情况。 请联系我们，以探索我们不断扩大的趋势数据库，涵盖所有问题。人工智能与未来城市系列 联合国贸易和发展会议，2024现在 人工智能在未来城市中的应用 01：城市规划与设计 2035年的城市：人工智能将如何塑造城市，以及将出现哪些新的现实？ 人工智能在未来城市中的应用 01：城市规划与设计 我们如何在设计和规划中审慎地使用人工智能？ 从生成式AI工具到数字孪生，人工智能在设计规划领域的应用具有变革性。然而，其发展和使用也伴随着重大风险。我们必须批判性地反思如何智能地塑造和使用它。 无法理解其输出的含义，这些输出可能是不准确或矛盾的。人工智能的输出不能盲目依赖。 AI在建筑领域的领军人物尼尔·利奇声称，“AI既令人难以置信，又令人恐惧”。1的确，人工智能技术正在改变建筑环境的 设计，凭借其学习和自主操作的能力，带来了一个范式转变。它们已经在数据分析、图像生成、设计优化和性能模拟等方面支持设计师和规划师。尽管目前还局限于特定任务，但人工智能工具正在快速发展，具有极大的潜力来提升设计流程并解决复杂的城市问题。它们将提高生产力和以证据为基础的设计。它们将激发创造力并拓宽非专业人士的参与渠道，可能扩大公众对城市决策过程的参与。 垃圾输入，垃圾输出：人工智能系统处理大量数据，但其输出取决于它们训练时所使用的数据和可以访问的数据。这可能会加剧偏见、刻板印象和不等。 人工智能的黑盒特性：人工智能模型的复杂性使得人们无法理解它们是如何以及为什么得出特定解决方案的。这给关于设计/规划解决方案的理性透明辩论、决策中的问责制以及对于建设成果的责任问题产生了重大影响。 人工智能并非万能药。 站点是地点：AI系统可以处理关于某一地区的视觉和空间数据，但在理解特定地点以及场所和社区的空间、社会和文化特质方面存在限制。场地分析也具有价值负载性，不能完全外包给AI。 人工智能存在局限性，如果我们想要明智地使用它，就必须对其进行审查和理解。 人工智能工具并非有意识的实体，无法理解它们的行为。例如，ChatGPT做... Dr. 朱莉安娜·马丁斯巴特莱特规划学院，伦敦大学学院 将对于更可靠地使用人工智能至关重要。环境建设专业人士应参与收集数据集和模型训练。城市人工智能，如自动驾驶汽车、机器人和城市软件代理，本身也为城市带来了新的挑战，设计师需要解决这些问题。更广泛地，人工智能必须在私有/公有所有权、可访问性、数据公平性和隐私、知识产权以及更广泛的环境和劳工问题上进行监管。 混乱的”。2设计者所关注问题的形成本身是开放且有争议的，而解决方案的评估则因评判者不同而各异。设计涉及面对这些不同、通常相互矛盾的利益和多元化的利益相关者所持的立场。 进一步的关于伦理、对环境和人权的影响问题也非常关键。例如，数据收集的增加引发了隐私和知识产权的关注。 设计与规划是政治性的。优化限制： 人工智能将通过基于性能的设计工具增强设计能力。虽然优化可能承诺最佳解决方案，但仍需做出选择。针对多个标准的解决方案可能相互矛盾。例如，为了优化被动环境设计而进行的优化可能会削弱基于街道的都市主义。最终，最佳解决方案取决于不同的优先级，并从设计师必须达到的平衡中产生。 实施也面临着政治复杂性，如阴谋论所示。在多元社会中，可能的解决方案可能在算法的客观世界中表现不佳。 人工智能是，并且应该继续作为设计过程的助手。设计师应该保留他们在理解地方复杂性和设计问题中的关键角色，平衡各种利益（包括客户）以及作为决策者。随着在导航人工智能复杂运作和过滤其输出以适应城市过程方面的责任，他们的角色可能会变得更加重要。 人工智能可以是善的力量。 人工智能将是持续存在的。技术发展将继续，工具将具备更强大的能力和可靠性，并在个人和专业活动中变得更加普遍。但是，人工智能帮助我们设计更美好城市的能力将取决于我们对它发展的塑造及如何使用它。 邪恶问题：许多建筑环境问题被称作“棘手”问题，这是一个由Horst Rittel和Melvin Webber提出的术语，用来描述诸如交通等问题——这些问题“表述不清，信息混乱，涉及众多持有不同价值观的客户和决策者，以及整个系统中的影响深远。 最后，人工智能只是一个工具——即使它非常强大——但并非解决方案。为了使城市更具韧性、公平和包容性，我们必须作为一个社会共同寻求这一点。这些目标并非人人共享，且受到争议的政治辩论的影响。 展望未来，我们需要进一步加深公众和专业人士对人工智能工作原理的理解，增加训练数据和算法的透明度，以及构建更多包容性的数据集。定制化人工智能 2. 布坎南，R. (1992). 设计思维中的棘手问题。设计问题，8(2)，5-21。 我们如何为未来的设计师准备以应对明天的需求？ 效率与人文关怀 快速原型设计 著名建筑师西德尼克·普莱斯50多年前提出了这个挑战：“如果科技是答案，那么问题是什么？”3这仍然在今天同样重要。现在提出正确的问题将帮助我们理解人工智能应用中的重大风险和机遇。 人工智能工具能够快速生成图像和文本，这使得我们可以测试多个设计方案，并且它们常常带给我们意想不到的结果。更重要的是，它们使得客户和公众能够参与到“现场”的方案选择中来：在研讨会环境中对想法和概念进行快速迭代。客户现在期待这种方式的使用，因为它有助于他们更好地体验和理解他们的选择。 人工智能可以优化系统、工作流程和方法，使设计过程更高效。随着应用超越加速技术生产、检查和审查，设计师将能够指导人工智能自主解决复杂挑战：如同其他任何智能团队成员，人工智能可以独立处理技术任务，并启用新的实验、迭代和协作规模。 然而，仅依靠现有数据，AI工具缺乏直觉、情商以及可靠地把握设计师所需交付高质量工作所需复杂、模糊情境的能力。在技术层面上，这赋予了设计师一个主动的角色：他们对于初始输入、条件和情境基线的整理将指导AI。更重要的是，这需要设计师技能的重新平衡。他们对场所、情境和多样性的主观经验和理解将变得更加重要。他们的责任将是确保由AI创造的效率推动他们的实践，而不是阻碍他们自身技术技能的进步。 然而，我们必须谨慎地依赖这些快速生产的视觉图像，而不是经过深思熟虑和批判性设计实践。存在一种危险，即人工智能的能力可能会促使设计师在概念阶段优先考虑大胆的审美，而不是可实现的提案。未来的设计师仍然需要磨练这些技能，以便可视化并应用他们的直觉和情境叙事。 阿鲁普凯瑟琳·费斯主任 - 城市、规划和设计 郝文·林高级设计师 - 城市、规划和设计 Arup 裴钦霖设计师 - 城市、规划与设计 阿鲁普 3. 价格C. “技术是答案，但问题是什么？”（1979年），pidgeondigital.com 我们历史数据和知识库来加强我们的跨学科创造性和批判性实践，产生独特和激进的创新。随着时间的推移，我们的AI可以构建一个学科记忆，将过去经验与当前项目挑战联系起来，提供预测性的见解，并构建一个实时、自我改进的知识系统，从而提高创造力。重要的一步是确保高质量和一致的数据卫生，消除历史数据中的偏见。 未来的设计师：创造力×批判性思维 拓展我们对……的理解 虽然解决问题将始终是设计师工作的核心，但今天的设计学学生必须培养自己的批判性思维和创造力，以有效地与人工智能合作。设计不仅仅是提示人工智能生成图像或布局，也不是一个由人工智能生成的产品就永远是一个成品。它依赖于优秀设计的反思性、批判性思维和创造性实践，以使愿景更加稳健、可持续，并敏感于城市及其社区的生活体验。如果伴随着思维方式的转变，即使用人工智能来强化设计的以人为本的元素，这些令人兴奋的发展将带来最大的效益。那么，人工智能增强的设计实践将为社会解锁新的机遇。 在未来，人工智能可能允许将不同的大规模数据集集成到实时模拟中，以测试设计决策对可持续性、能源使用或社会公平的影响。这可以通过使用更可靠的证据，并通过更加强调弹性和适应性来彻底改变城市治理方式。 有一天，人工智能甚至可能使我们能够更好地将其他类型的数据，如健康指标，整合到城市设计过程中。我们可以想象由人工智能驱动的城市系统，这些系统能够积极适应居民的生理和心理健康——管理噪音、空气质量、绿地和社交互动。这样的“健康城市”不仅能够提高能源和材料效率，还能通过监测生态系统数据来提升生态福祉，并帮助创造更加可持续、生物多样化的城市环境。 设计依赖于卓越设计的反射性、批判性和创造性思维，以使愿景更加坚韧、可持续并敏感于城市及其社区的生活体验。 AI能够从大量数据集中处理、参考和综合