AI + Smart City / Planning & Digital Twin
城市规划与数字孪生
利用 GIS、CIM、BIM、时空分析和 AI 模拟城市方案，让规划从静态图纸走向可比较、可回放、可持续验证的决策过程。
Use Cases
六类规划应用
人口与需求预测
预测居住、就业和公共设施需求。
服务可达性
分析学校、医院、公园和交通覆盖。
土地利用优化
比较容积、混合用途和开发时序。
微气候模拟
评估风、热、日照、噪声和洪水影响。
城市更新模拟
比较翻新、拆建和分期方案。
规划政策助手
检索法规并给出带来源的初步指引。
Tutorial
案例：新社区公共设施配置
| 步骤 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 1. 建立人口情景 | 年龄、家庭结构、住宅供应与迁入速度 | 低、中、高三种人口预测 |
| 2. 绘制服务范围 | 道路、步行网络、公共交通与无障碍数据 | 实际出行时间而非直线半径 |
| 3. 计算容量缺口 | 学校、诊所、公园和养老设施容量 | 分年份、分人群的供需缺口 |
| 4. 生成备选方案 | 可用土地、成本、法规和建设周期 | 多个可比较的设施组合 |
| 5. 多目标评估 | 可达性、成本、碳排、公平和韧性 | 带权重与敏感性分析的排序 |
| 6. 建成后验证 | 实际人口、客流、预约和满意度 | 修正规划模型与后续投资 |
Twin Levels
数字孪生的四个成熟度
可视化模型
展示空间和资产位置，但没有实时数据。
实时状态
叠加传感器、交通、环境和设备状态。
分析与预测
识别异常、预测需求并进行情景模拟。
业务闭环
连接工单、调度和控制，执行后验证结果。
Risks
规划 AI 的边界
历史数据可能延续过去资源分配的不公平。
模型精度不能替代社区参与和公共价值判断。
生成式方案必须满足规划法规、工程和安全约束。
三维模型精度应服务决策，不应成为昂贵的展示工程。
规划建议需显示数据年份、假设条件和不确定性。