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利用AI感知城市“风貌”和“意象”,城室科技助力城市规划和大数据应用的创新
新闻来源: 泰伯网    发布时间:2018-08-24

2017年6月成立于上海的城市大数据服务提供商城室科技,致力于利用AI技术,解决城市规划治理和空间大数据应用方面的问题。
       

 城室科技的核心团队主要来自于麻省理工学院(MIT)、哈佛大学、同济大学、西安建筑科技大学、香港中文大学的城市规划、人工智能和地理信息的相关专业。其中,接受泰伯网采访的创始人兼CEO刘浏先后完成同济大学和MIT的本、硕规划专业的学习,并在中国城市规划设计与研究院上海分院任职过专业研究员。

 

刘浏提到,城市规划行业中,有关政府单位和企业越来越积极的利用大数据手段,通过对数据的空间可视化和分析,提高对城市科学规划,以及城市问题综合治理、管理的水平。在刘浏看来,大数据对城市发展现象和规律的洞悉,正在将规划行业以往所面对的“问答题”转变为“选择题”来解答,即依托大数据,城市规划治理有了更多明确的方法可供选择。
         

在创立之初,基于团队在图像识别AI方面的核心技术,通过对城市街景、卫星和无人机遥感等影像中各要素的识别、提取、分类,为规划行业领域的用户提供围绕着大数据挖掘分析的咨询服务。随着业务的长期开展,在总结用户的共需并确认市场前景后,城室科技团队决定以API的方式提供有关空间分析的关键技术支持,并推出了API平台产品CITYFACE。


除了可以通过API来提高客户服务的效率,刘浏认为这些工具还将有助于展现人们与其所在空间的深层联系,因而其应用的想象空间巨大。


“城市风貌”与“城市意象”

      

       根据刘浏的介绍,“城市风貌分析”和“城市意象分析”,是目前CITYFACE平台上提供的两款主打API产品。
 
      

       城市风貌分析是指从积累或收集到的定量的、带有地理坐标属性的城市遥感数据和街景数据中,根据特定的标准,对城市中的不同要素进行标注和分类,并以此作为规划决策的主要的、基础数据层面的依据。常见的城市风貌分析主要通过建立城市的色谱体系,补充和完善现现有的总体规划方案,且从侧面反映城市的文化底蕴、综合活力与人文特色,并有助于规划师进行城市间的横向对比。



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刘浏表示,尽管城市风貌分析是规划师在进行方案设计前所务必实施的一个环节,但受限于过去几十年来获取数据的门槛,以及很难有一套行之有效的技术方法对大数据进行分析,这一必要且具有实际意义的工作,通常却被粗略的“一笔带过”。因而规划行业长期以来的需求痛点,是缺少有效的大数据分析手段的支持。

       

       近年来随着数据获取渠道的丰富,还有人工智能的赋能提高了对大数据的处理效率,规划行业对于城市风貌分析的重视程度和相关服务需求,也与日俱增。对此,城室科技提供的城市风貌分析API,主要将数据、相关的提取算法和计算资源作为开放接口提供给行业用户,这与以往的一对一服务模式相比,提高了效率。
      

         城市意象分析的概念,早期由MIT城市规划领域的专家提出。较之于城市规划及其治理一直以来都是由少数政府决策者、规划人员确立方向的“精英治理”思路,城市意象分析的主要目的,是希望能结合城市居民的主观感受即“意象”,确立一种“共同治理”的思路。




“城市意象”分析

     

       据刘浏的介绍,“城市意象”的采集,目前主要来自于城市居民利用相机、智能终端等设备拍摄的影像所记录到的各种事物。这些事物要素,例如从某棵绿植到一片树林,一幢建筑到城市街道,都可以从某种角度反映人们对这些要素的喜好或认可。如果承载这些要素的影像本身带有地理位置属性(例如Flickr上40%的图片有该属性),那么就可以作为城市意象分析的数据源,进而通过分析表达出人们对于某一要素兴趣、喜好或印象等感受的空间分布状况。

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上海、东京某片区居民针对绿化“意象”的对比


城室科技推出城市意象分析API的意义,正是在于政府和规划师开始注重从城市居民的审视视角,来验证此前的决策成果,或者基于此类分析,对新的规划方案进行优化和改善。例如在城室科技的内部实验中发现,在东京和上海某片面积相同且绿化率也近似的区域中,东京居民对于绿植的意象水平要高于上海居民,而原因正是在于东京在该区域的绿化布局更强调如何带给人们情感上的认同和享受,但上海则更偏向于提升绿化率本身,且大多数该区域的居民或流动人口可能甚至从未感受到这些绿植的存在;所以上海在该区的绿化,有必要从以人为本的角度,对绿化布局做出进一步调整。


巨大的想象空间

 


      除了城市风貌分析和城市意象分析的API,CITYFACE平台目前还提供了街道广告识别摊贩识别,以及街道环境感知的API;而团队所成立的研发中心,未来还计划推出更多的API产品和其他产品,支持不限于规划领域方向的二次开发,以及商业模式的创新。


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“慢行导航”引擎


在创新实践方面,例如城室科技基于街道环境感知API,在训练AI掌握人类对于“环境优美的街道”或者“适宜步行的街道”的选择喜好后,AI能够从城市街景影像数据库中挑选最适宜步行和游览的街道。据此,团队开发出面向城市旅行步行观景的导航引擎方案。刘浏提到,该方案目前还为某国际品牌车厂所采用,用于车辆导航线路的优化。此外,基于位置的广告服务商xAd,正在利用城室科技的街道广告识别API进行了相关的城市广告调研。


在现有的业务基础上,城室科技正在建立一个数据共享平台,行业用户可将自己采集的城市影像数据在该平台进行分享或者交易,让前期采集的数据产生额外商业价值,而未来该共享平台也不排除有专业航拍和街景服务商的加入。刘浏表示,数据共享平台、大数据分析API和对应的计算资源供给,将组成城室科技当前的产品矩阵,并形成行业服务的壁垒。

纵观市场趋势,大数据手段目前已在一二线城市的规划治理,以及更多的空间大数据应用中得到较为领先的应用,与此同时三四线城市也纷纷着手追赶和效仿先进的模式。刘浏认为,作为提供大数据分析手段和渠道的创企,市场需求的持续增长,将让团队迎来快速发展的机遇。