PP电子的官方网站PP电子 游戏第七届“城垣杯”规划决策支持模型设计大赛已圆满落幕，终评会场上，评审专家听取了各位入围选手的成果汇报后，各抒己见，从规划决策支持模型的选题方向、技术方法、数据使用、应用实践等方面提出了中肯的建议和期望。本期为大家带来各位专家的精彩观点集锦。

　　城垣杯大赛作品在选题意义、数据方法使用和创新性上都越来越好，也有很多值得进一步深入的工作，希望未来大家能进一步的加强创新，永无止境。

　　建议选手要重视在研究中保持严谨的态度。虽然可能因时间投入的有限，不能将研究做得全面、细致且绝对正确，但需要建立明确的研究框架和边界，明确辨析和界定提出的概念，知道概念的边界范畴和构成，这样就算当前的工作只是其中的一部分，也可以为未来更加深入和细致的工作提供指引。

　　本届城垣杯大赛的选题多样性很好，也很专业。选题方面有几大特点：首先是以人为本，关注个体、及群体内的需求和短板；二是关注建成环境这个行业的重要关注点；三是在大数据的支撑下，关注了更细时间颗粒度和更微观空间尺度的活动；四是关注行业热点，用数据和信息化的方法，开展了旧城改造、生态、健康城市以及品质提升等方面的工作；五是结合了国家高质量发展、数字化等战略开展工作；六是关注问题导向，将数据和信息技术相结合变成了决策依据，提升了数据的价值，在行业内有更强说服力。

　　模型大赛是一个促进研究方向创新、找到思路和突破点的平台，希望各位选手可以通过模型大赛，将创新的想法进行尝试，并找到调整、优化和深入的方向，也希望高校能够重视模型大赛的作用，将模型大赛与规划人才培养有机结合。

　　我们正在进入数字化、智慧化的时代，如何最大限度的发挥数据的潜力和价值，是我们需要面临和应对的一个重大挑战。通过城垣杯大赛这个平台，年轻参赛选手都表现出了很好的创新意识和创新能力，让我们对数字化、智慧化国土空间规划的未来更加充满信心。

　　希望参赛选手和年轻同志在今后的学习和工作中，能够进一步把握技术发展的方向，立足实际，以问题为导向，以目标为导向，把多源数据感知、人工智能、大模型等最新信息技术与规划领域密切结合，选题上更加聚焦，形成更多的创新成果。在此也希望，国土空间规划领域的数据管理单位、相关企业能够为城垣杯大赛参赛选手提供更加丰富的研究实验数据和基础工具软件。

　　城垣杯大赛的参赛作品与地理信息、遥感测绘技术的结合度，以及整体的模型水平都在逐年提高。对于未来大赛我有几点建议：

　　首先是建议主办方考虑到国家对于地理信息软件国产化的要求，在大赛中强调使用国产化软件。

　　二是建议选手注重模型的验证性和数据来源的多样性。模型不是应用技术、做了数据之后就是对的，还需要通过专家、实际场景等多方验证。

　　三是建议选手能够准确的提出题目和使用名词。当前一个很大的通病是题目太大而内容不能支撑。另外现在技术发展很快，经常会有新技术名词出现，需要注意名词使用的准确性，不随意创造新的名词。

　　最后希望选手能专注于专长的领域，明确自己所需要做的工作边界，有些非专业、非擅长的部分，可以直接用专业部门的成果，把精力更多放在自己擅长的领域，深入研究。

　　城垣杯大赛这个平台对整个行业、对我们学科、对我们的科研教学都起到了正向的推动作用。参赛作品开始从重数据重算法走向真正的模型，开始研究应对某种现实需求的通用性或可复用性的方法体系，而不再仅是一个实证研究。

　　做模型需要针对现实问题。希望选手能关心规划行业的实际需求，目前主要是两方面：一是国土空间规划体系中智能化、数字化方法和工具的需要，比如部里正在推进的国土空间规划实施监测网络（CSPON）里的技术难点和技术要点，都值得我们用智能工具去推进，这也是智慧规划建立的需求；二是高质量发展的空间治理的需求，空间治理是我们国家一个重要的需求导向，会有很多需求在传统规划编制转向空间治理的过程中出现。多看看行业需求、现实需求，对高校的同学们以后走上职场，走上自己的行业会有更大的帮助。

　　本届大赛终评选题都很精彩，紧扣当下城市发展、规划建设过程中存在的一些前沿科学问题。未来需要进一步研究清楚模型到底要解决什么问题，决策什么支持什么，要明确研究问题在哪里，要解决的方法在哪里，技术怎么去突破，怎么去创新，期待未来大家能够在这些方面有新的进展。同时也期待能将大赛的成果转化，能够有更多产品化的东西，让规划不那么“软”，变得更加科学，更加“硬”。

　　2023年国家科技部专门推进了AI驱动的科学研究，我们的规划设计进入到了AI驱动的时代，期待明年决策支持模型大赛能够有更多的AI新技术和方法，更好支撑我们的规划决策，不断向前进步。

　　本届大赛的选手们都已经具备了研究的基本方法范式，我有三点建议，与各位共勉：

　　首先，研究过于综合不一定是好的，做得专一，才能做得细致、才能有创新；其次，除了研究的方法范式，更重要的是要关注模型的实用性、要回答真的问题，而不是“游戏”；最后，从规划的学科背景上来说，模型需要做得更“硬”一些，而不能完全是“软”的研究。

　　机器学习、深度学习和大模型等计算机模型，本质上是关于三个问题：一是事物和现象的本质是什么，是否可以转化为模型；二是可以转化为模型的现象，哪些y和x变量是可以获取的，这些变量又多大程度反映了现象的真实性；三是硬件是否能够支撑对xy变量关系的测量和模拟。我们在做模型时，需要从事物本质出发评判模型的必要性，如果不能够用xy变量去衡量而非要做模型，则会导致远离了事物的本质和真相。

　　同时希望选手在研究中明确表达出研究的意义，比如是否解决了行业或专业的难点问题、痛点问题、争议点或空白点，明确为什么要做这个研究。

　　最后在数据使用方面，大小数据、开放数据和闭源数据需要相结合，需要开展实地现场的调研，而不能是完全依靠机器和编程，坐在室内开展所有研究。

　　城垣杯大赛是一个以赛会友的平台，希望选手之间可以加强联系，成为合作伙伴并建立友谊。本次大赛的选手表现都很优秀，十分欣慰看到了未来国土空间规划领域的希望，在此尤其要鼓励各位年轻选手，规划界会有很多让你们展示能力的机会和舞台。

　　希望各位选手在题目选题中，注意聚焦准确，避免产生歧义；同时以问题为导向，以实用为出发点，能够更加关注当下的现实需求、应用成效和成果转化；另外还要重点关注国土空间规划实施监测网络（CSPON）建设的新思路、新探索和新实践。

　　城垣杯大赛参赛选手的题目越来越广泛，很多研究都围绕人民群众对美好生活的需求开展，所应用方法综合性强，将规划编制、新技术方法和人文视角进行了很好的结合。

　　建议未来选手们可以不拘泥模型本身，而是更多从解决问题的方法和思路出发，结合自身的爱好、结合解决实际问题的目标，对现有模型进行持续优化；同时可更多引入传统数据、大数据和调查数据，多种数据源和方法相结合，让结论更聚焦、更可靠。

　　城垣杯大赛的作品体现了模型的多样化，今年的作品更多是在传统模型基础上结合机器学习、多源大数据进行的建模。希望选手们未来在做模型时，不是为了模型而模型，而是能从解决宏观、中观、微观各个层级实际问题出发，确定合适的建模方式、选取和模型尺度相匹配的数据；正视模型由于数据的来源、时间、研究对象等各方面的问题存在的缺陷，结合现实生活评价模型合理性；并且能深耕某一领域，吸收相关知识，支撑模型技术发展，将城市模型发扬光大。

　　近几届城垣杯大赛中不乏一些中长期、动态持续跟踪的研究选题，比如对物流交通、职住平衡、碳排放等的分析、推算和优化的模型，是非常必要和有实际意义的。同时，参赛团队涉及的专业也很丰富，多专业的融合对于开辟新的选题研究方向，提升研究的专业性、深度和广度方面能有更好的把握。

　　当前规划设计越来越注重数据化、空间化、知识化、智能化，一些新概念、小微尺度的规划设计模型都很有创意也很有特色。未来希望能够将研究进一步与实际结合，一方面，可以通过与应用部门合作，获得权威官方数据，通过精准的数据分析支撑精细化管理决策；另一方面，能够从目标与问题导向出发，结合管理与应用的实际需求，促进落地实施，更好发挥研究成果的应用价值。

　　当前我们城市已经进入到面向人民美好生活的发展阶段，城市也不是过去扩张的城市，在新的时期需要我们用新的城市科学，新的城市数据，新的研究方法，来支撑城市规划建设和治理的整体内在学科内核。本次大赛的作品将新技术应用与人文精神很好的结合，如全龄友好、生态绿色、微观环境等选题，反映了从传统的关注空间结构形态向更有价值观、更关注人的具体生活的价值取向转变。

　　城市规划和建设，不仅仅需要总结过去规律，更需要对我们当前环境进行监测和评估，对未来走向进行仿真模拟，希望大家不仅是开展基于数据驱动的分析，还能够关注对城市系统科学的研究，和未来更深层次的智能推演，也希望跟大家一起在新的方向上努力。

　　城市问题都是非常复杂综合的，构建规划决策支持模型，首先要发现一个真问题，同时要选择合适的模型来解决问题，关注模型的建构和模型本身的训练是不是能够更加适应我们研究的问题，关注结果的形成和可行性的验证。在方法创新的同时，也需要思考是否可以通过传统的规划研究的方法更加简洁直观的解决。

　　在数据方面，今年选手们在数据可获取性上的努力，特别是在中微观层面一些数据采集方法来弥补开放数据不足，是非常值得鼓励的，希望将来能够有更多的开源数据、可比较的数据，让我们更加科学的认识城市。

　　未来希望选手在城市规划、国土空间规划的研究问题和概念界定上，能够更加的精准，不要为了“时髦”而带来歧义；同时也希望在创新性上除了技术问题，还能更多考虑社会人文方面的内容。

　　本届大赛的各位选手都是复合型人才，选题都非常好，非常新颖。参赛作品因为数据基础和来源的有限性的原因，分析结论可能会被质疑，但更重要的是要有恰当的方法、思路、视角和正确的技术路线，这样可以在未来获得更优质数据来源时，继续深化研究，得到更加合理的结论。

　　随着学科的发展，越来越多的人应用大数据的方法做城市规划。规划作为社会属性比较强的学科，和人与社会活动的关联性很强，大数据是自下而上反映这些内容和问题的很好渠道。但大数据不一定是大范围，可以用大数据的方法和视角去做一些特别具体的小范围的研究，把问题研究透、研究深，会更加有助于理解工作思路，也可为大范围研究的开展打好的基础。同时，大数据的方法和传统的规划方法要适当的结合，比如结合现场的踏勘，实地的走访，会对问题结论的认识会更有帮助，结论就会更加有效。

　　*以上内容根据第七届“城垣杯”规划决策支持模型设计大赛终评大会的专家点评发言整理而成。

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