導(dǎo)讀

2025年10月17日，2025年中國(guó)城市規(guī)劃學(xué)會(huì)住房與社區(qū)規(guī)劃專業(yè)委員會(huì)年會(huì)在深圳大學(xué)召開(kāi)。中國(guó)城市規(guī)劃學(xué)會(huì)城市規(guī)劃新技術(shù)應(yīng)用專業(yè)委員會(huì)委員、城市象限科技創(chuàng)始人CEO、北京社區(qū)研究中心主任茅明睿作題為《社區(qū)體檢到更新的AI場(chǎng)景創(chuàng)新》的主旨報(bào)告。

本文字?jǐn)?shù)：3268字

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茅明睿

中國(guó)城市規(guī)劃學(xué)會(huì)城市規(guī)劃新技術(shù)應(yīng)用專業(yè)委員會(huì)委員，城市象限科技創(chuàng)始人CEO，北京社區(qū)研究中心主任

我主要圍繞三個(gè)層面，分享我們?cè)谌斯ぶ悄鼙尘跋?，探索?shù)字化工具如何賦能社區(qū)規(guī)劃與城市更新工作的思考與實(shí)踐。

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在人工智能背景下，數(shù)字化工具如何幫助我們?cè)谏鐓^(qū)做好城市體檢服務(wù)

自2019年住建部在全國(guó)范圍內(nèi)推動(dòng)城市體檢試點(diǎn)工作以來(lái)，已形成了體系化的工作架構(gòu)。該體系明確定義了住房、小區(qū)（社區(qū)）、街區(qū)、城區(qū)（城市）4個(gè)層次的體檢，并建立了規(guī)范的成果輸出要求，如住房尺度的“一表一單一臺(tái)賬”、小區(qū)與街區(qū)尺度的“一表一單”等，這些均與住房及社區(qū)規(guī)劃密切相關(guān)。

在此背景下，微觀尺度城市體檢的數(shù)字化賦能：能做什么？解決什么？如何提效？

2023年有幸配合中規(guī)院和中科院地理所參與了住建部全國(guó)城市體檢調(diào)查工作，主要用到兩類工具：一是全國(guó)居民問(wèn)卷調(diào)查，累計(jì)獲取了超過(guò)100萬(wàn)份高質(zhì)量居民滿意度問(wèn)卷，覆蓋2023年全國(guó)61個(gè)試點(diǎn)和樣本城市；二是基于云雀象限的市民提案征集，我們通過(guò)互式地圖采集居民空間化訴求，累計(jì)獲取6萬(wàn)余條有效數(shù)據(jù)。

除了抽樣調(diào)查和公眾參與，城市體檢還有針對(duì)街區(qū)、社區(qū)、住房三個(gè)尺度的線下調(diào)查采集要求，在全國(guó)所有城市建成區(qū)，逐步建立小區(qū)、樓棟與單元級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化臺(tái)賬表。理論上，這一體系若能全面落實(shí)，即可逐年掌握每個(gè)小區(qū)每棟建筑的狀況、精準(zhǔn)定位問(wèn)題所在，并關(guān)聯(lián)相應(yīng)的現(xiàn)場(chǎng)影像。未來(lái)3—5年內(nèi)有望實(shí)現(xiàn)全國(guó)297個(gè)地級(jí)以上和397個(gè)縣級(jí)以上城市小區(qū)和樓棟臺(tái)賬的全覆蓋。這將成為未來(lái)住房與社區(qū)更新規(guī)劃的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

為響應(yīng)住建部對(duì)住房-小區(qū)-街區(qū)尺度的線下調(diào)查要求，我們專項(xiàng)研發(fā)了配套的數(shù)字化體檢工具。該工具已成功應(yīng)用于多個(gè)省市近年來(lái)的年度調(diào)查工作。在用戶反饋的驅(qū)動(dòng)下不斷迭代，目前該工具已能高效地為每一個(gè)小區(qū)、樓棟和街區(qū)，自動(dòng)化生成符合標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查臺(tái)賬、統(tǒng)計(jì)表格、問(wèn)題清單和問(wèn)題地圖，并正在實(shí)現(xiàn)體檢報(bào)告的大部分章節(jié)自動(dòng)生成。

今年7月17日，住建部發(fā)布《城市更新規(guī)劃編制導(dǎo)則》，明確“無(wú)體檢不更新、先體檢后更新”原則，并建立起“專項(xiàng)規(guī)劃—片區(qū)策劃—項(xiàng)目實(shí)施策劃”三級(jí)體系，每一級(jí)均遵循“先體檢后規(guī)劃”邏輯。

在這一框架下，片區(qū)體檢成為銜接學(xué)術(shù)探索與標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐的關(guān)鍵切入點(diǎn)。我們一直探索通過(guò)物聯(lián)感知設(shè)備自動(dòng)化采集微觀建成環(huán)境數(shù)據(jù)，以支持空間更新與設(shè)計(jì)。此前因缺乏規(guī)范依據(jù)，該研究主要依托高校合作推進(jìn)，成果難以轉(zhuǎn)化。如今，片區(qū)策劃要求為其提供了落地場(chǎng)景。通過(guò)搭載多類傳感器的穿戴設(shè)備與電動(dòng)輪椅，我們可在社區(qū)調(diào)研中自動(dòng)采集全景影像、坡度、噪聲、空氣質(zhì)量等多維度數(shù)據(jù)，快速構(gòu)建高維數(shù)據(jù)集，為片區(qū)更新提供扎實(shí)依據(jù)。

在此基礎(chǔ)上，后臺(tái)系統(tǒng)能自動(dòng)生成空氣質(zhì)量、噪聲、設(shè)施分布等各類專題地圖，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)識(shí)別出路面不平整、建筑立面破損、無(wú)障礙設(shè)施缺失等問(wèn)題，并將問(wèn)題精準(zhǔn)定位在空間地圖上。采集的街景影像支持人工補(bǔ)充標(biāo)注，并與地圖聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的可視化及多人在線協(xié)作。更進(jìn)一步，針對(duì)算法識(shí)別出的負(fù)面空間點(diǎn)位，我們集成了AI生圖能力，能自動(dòng)調(diào)用算法生成改造方案的示意效果圖。這項(xiàng)技術(shù)從在建設(shè)部大院的首次實(shí)驗(yàn)至今，經(jīng)過(guò)兩年迭代已趨成熟。

然而，我們必須認(rèn)識(shí)到，單次的空間環(huán)境體檢往往只能捕捉靜態(tài)的“表象”。一個(gè)社區(qū)的深層問(wèn)題需要持續(xù)的“陪伴”與洞察，但這在廣闊的中國(guó)城市化區(qū)域里成本極高。無(wú)論是年度滿意度調(diào)查還是線上工作坊，都難以持續(xù)、全面地關(guān)照大規(guī)模群體的動(dòng)態(tài)訴求。

因此，當(dāng)前中國(guó)最有價(jià)值的數(shù)據(jù)規(guī)劃資產(chǎn)之一是12345市民熱線數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾卧谏鐓^(qū)規(guī)劃當(dāng)中有效地利用12345數(shù)據(jù)變成了比較有意義的事情。2025年，我們主動(dòng)開(kāi)展了兩項(xiàng)關(guān)鍵工作：一是團(tuán)隊(duì)參與北京市市民熱線中心的常態(tài)化數(shù)據(jù)治理與挖掘工作；二是開(kāi)展12345專項(xiàng)算法模型的開(kāi)發(fā)建設(shè)。

我們的工作分為兩個(gè)核心層次：

首先，是梳理熱線問(wèn)題分類與城市更新的關(guān)系。北京12345熱線有超過(guò)2500個(gè)細(xì)分類別，并非都與城市更新直接相關(guān)。我們從中篩選出與城市更新（如老舊小區(qū)改造、公共服務(wù)設(shè)施）等緊密相關(guān)的訴求類別，建立了映射關(guān)系。

其次，是對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行深度智能解析。簡(jiǎn)單的工單派發(fā)分類遠(yuǎn)不能滿足分析需求。我們利用大模型技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)化打標(biāo)簽系統(tǒng)，從市民描述的文本中，智能提取并標(biāo)準(zhǔn)化“人、事、地、物、時(shí)間、組織”等實(shí)體。例如，識(shí)別工單是否涉及老年人、兒童等特定人群；關(guān)聯(lián)到具體哪個(gè)小區(qū)，并自動(dòng)匹配該小區(qū)的屬性（如是否商品房、有無(wú)電梯、建筑年代等）；同時(shí)，對(duì)反映的問(wèn)題進(jìn)行極細(xì)顆粒度打標(biāo)，例如“老舊小區(qū)-單元門-損壞”、“社區(qū)公園-照明-不足”等。

通過(guò)構(gòu)建這樣一個(gè)龐大的標(biāo)簽體系，我們能夠?qū)γ吭律习偃f(wàn)條的訴求工單進(jìn)行系統(tǒng)化挖掘。比如它能夠穿透數(shù)據(jù)，宏觀上分析哪些開(kāi)發(fā)商、物業(yè)公司投訴集中，哪些小區(qū)是“問(wèn)題爆點(diǎn)”，并洞察其深層原因。在某原拆原建自主更新項(xiàng)目中，我們系統(tǒng)分析了該片區(qū)歷年的所有熱線訴求，將結(jié)構(gòu)化分析結(jié)論應(yīng)用于規(guī)劃方案優(yōu)化和群眾工作策劃。

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體檢并不是在設(shè)計(jì)規(guī)劃當(dāng)中的全部工作，還要考慮怎么做好更新方案

在更新模式的知識(shí)萃取與推薦方面，我們與國(guó)家發(fā)展改革委城市中心合作，協(xié)助住建部科技司對(duì)全國(guó)數(shù)百個(gè)城市更新案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析。我們利用大模型（QWEN、DeepSeek-R1蒸餾模型）對(duì)數(shù)千個(gè)文檔（包括方案成果、總結(jié)報(bào)告、新聞報(bào)道）進(jìn)行智能解析，抽取項(xiàng)目尺度、更新類型、產(chǎn)權(quán)模式、投融資路徑、運(yùn)營(yíng)方式等35類關(guān)鍵實(shí)體，構(gòu)建了覆蓋全國(guó)項(xiàng)目的“城市更新案例知識(shí)圖譜”。

通過(guò)圖譜分析，我們可以清晰地對(duì)比和總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)。例如，分析發(fā)現(xiàn)“典型案例”的項(xiàng)目，在老舊小區(qū)改造中，其投融資模式更傾向于以社會(huì)資本為主，運(yùn)營(yíng)方式多為政企合作，收益來(lái)源多元；而僅“入圍”的項(xiàng)目則更多地依賴政府財(cái)政資金和主導(dǎo)?；谠搱D譜未來(lái)規(guī)劃師有可能只需輸入基地現(xiàn)狀與核心痛點(diǎn)，系統(tǒng)就能智能推薦最適配的參考案例與更新模式，并能在地圖上可視化展示所有類似項(xiàng)目的位置。

在設(shè)計(jì)方案的高效生成與公眾參與方面，AI生圖技術(shù)正在快速普及。例如，蕾奧規(guī)劃自主研發(fā)的LeiAI工具，支持上傳線稿、SketchUp體塊模型或現(xiàn)狀照片，快速生成建筑、景觀及社區(qū)空間的多元更新效果圖，極大提升了方案構(gòu)思和表達(dá)的效率。

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在推動(dòng)社區(qū)參與和共創(chuàng)上，我們也進(jìn)行了有趣的嘗試

城市象限與蕾奧規(guī)劃、國(guó)匠城聯(lián)合開(kāi)發(fā)了“社繪AI”小程序，與常見(jiàn)征集文字意見(jiàn)的方式不同，我們鼓勵(lì)居民直接拍攝社區(qū)問(wèn)題照片上傳。AI會(huì)自動(dòng)識(shí)別照片中的環(huán)境要素與潛在問(wèn)題，并生成初步的改造建議和可視化方案。居民可以修改建議，所有生成方案都會(huì)標(biāo)注在社區(qū)共創(chuàng)地圖上，供其他居民瀏覽、評(píng)論。這種方式降低了參與門檻，旨在激發(fā)更廣泛的社區(qū)互動(dòng)和創(chuàng)意。希望借助這次會(huì)議的場(chǎng)合有更多人用這個(gè)工具，能夠組建更多的工作坊，讓更多的居民做社區(qū)生圖的工作。

本文來(lái)源：住房與社區(qū)規(guī)劃專委會(huì)

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