隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，如今的城市已經(jīng)步入了一個“大智移云”（大數(shù)據(jù)、智能化、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算）的時代，各種技術(shù)緊密結(jié)合在一起，不僅大大改變著城市居民的傳統(tǒng)生活方式，而且有望掀起新一輪產(chǎn)業(yè)變革。 當(dāng)前，結(jié)合數(shù)字化的相關(guān)技術(shù)，城市設(shè)計方法呈現(xiàn)出了不同于以往發(fā)展階段的新特點。智能化使得城市的數(shù)據(jù)庫與多源大數(shù)據(jù)挖掘緊密結(jié)合，進一步支撐和發(fā)展了人工智能在城市設(shè)計中的方法運用與技術(shù)創(chuàng)新。通過物聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)的緊密結(jié)合，產(chǎn)生了更多的城市大數(shù)據(jù)。 在城市設(shè)計過程中深入分析、挖掘多源大數(shù)據(jù)，可幫助城市設(shè)計者更好地分析判斷城市發(fā)展問題，指導(dǎo)城市設(shè)計。 通過人工智能技術(shù)與城市設(shè)計技術(shù)的結(jié)合，能夠更加高效迅速地模擬并計算不同城市設(shè)計方案可能產(chǎn)生的經(jīng)濟效益、社會效益和生態(tài)效益。以往的城市效益優(yōu)化分析，往往需要設(shè)計者構(gòu)建模型，并根據(jù)反饋結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化方案。通過人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)構(gòu)建，能夠?qū)⑿б娣治雠c設(shè)計優(yōu)化一體化，大大提高設(shè)計的高效性。 人工智能技術(shù)的運用現(xiàn)已廣泛涉及空間、生態(tài)、交通、公共管理等多個方面。在城市空間方面，目前的研究在結(jié)合計算機視覺技術(shù)的城市影像方面成果較為成熟，通過圖像學(xué)習(xí)生成各類建筑、城市街景乃至更大尺度的城市形態(tài)平面方案。 1980年代初，國外相關(guān)研究嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于建筑設(shè)計領(lǐng)域，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院ETH教授施密特Gerhard Schmitt提出將“計算機創(chuàng)造力”與“用戶交互”相結(jié)合，在建筑尺度層面引發(fā)了“數(shù)字鏈”建筑生成等眾多理論與技術(shù)探索，為人工智能在城市設(shè)計領(lǐng)域的研究探索提供了思路和基礎(chǔ)。此外，關(guān)于城市形象智能算法、大規(guī)模程序化自動建模等計算機領(lǐng)域的技術(shù)方法的突破創(chuàng)新，也為人工智能與城市設(shè)計結(jié)合提供了技術(shù)支撐。 在人工智能與設(shè)計領(lǐng)域結(jié)合的第二次機會的時代背景下，人工智能在街區(qū)尺度的城市設(shè)計領(lǐng)域已有一定研究，目前主要包括以下四個方向： 1.針對功能單一街區(qū)基本規(guī)范的方案強排設(shè)計。目前大部分既有研究集中在居住區(qū)為主的生成式設(shè)計，依托住區(qū)設(shè)計中體系化的規(guī)則參數(shù)生成強排方案，并結(jié)合日照、消防等指標(biāo)予以優(yōu)化評價。此外，該類方法在規(guī)則約束明確的高層建筑群生成中也有一定研究。 2.針對模數(shù)明確的歷史街區(qū)肌理設(shè)計。依托傳統(tǒng)建筑聚落及街巷肌理特色模數(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)建立數(shù)字化生成設(shè)計工具，生成歷史街區(qū)形態(tài)肌理。 3.基于案例庫學(xué)習(xí)的住區(qū)建筑群落形態(tài)設(shè)計。通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的搜索技術(shù)，找到可適當(dāng)變形的案例模型，以實現(xiàn)自動生成符合各項專業(yè)要求的高層居住街坊。 4.基于鄰近街區(qū)特征識別的機器輔助設(shè)計。通過附近街區(qū)建筑和社會經(jīng)濟特征來識別特定類型的城市環(huán)境及主要街道，從而指導(dǎo)城市設(shè)計。 隨著人工智能技術(shù)逐步被應(yīng)用于城市設(shè)計領(lǐng)域，實現(xiàn)了從確定抽象開發(fā)量指標(biāo)到自動生成具象三維建筑群體體量，但仍存在以下問題： 1.現(xiàn)有圖像學(xué)習(xí)等方法在城市設(shè)計領(lǐng)域應(yīng)用不足。雖然來自人工智能領(lǐng)域的計算機視覺技術(shù)經(jīng)過40余年的發(fā)展取得了長足的進展，但由于現(xiàn)有圖像學(xué)習(xí)等智能生成手段的不可控性不易解釋，單純的圖像學(xué)習(xí)方法難以實現(xiàn)非居住類用地的街區(qū)形態(tài)與建筑尺度的內(nèi)在機理學(xué)習(xí)，導(dǎo)致人工智能生成方案僅適用于空間規(guī)劃較為簡單的居住用地，而難以滿足不同用地性質(zhì)混合情況下對空間組合的特定要求。 2.街區(qū)層面設(shè)計思維邏輯難以體現(xiàn)多尺度城市設(shè)計決策要求。從建筑出發(fā)的“自下而上”的設(shè)計思維適用于小尺度、功能單一的地段，而城市設(shè)計更注重對城市空間形態(tài)和風(fēng)貌的整體控制，需要強調(diào)不同街區(qū)間的功能、空間、景觀、交通、步行等聯(lián)系，也需要采取“自上而下”的設(shè)計思路，但目前存在對應(yīng)不同尺度的設(shè)計方案信息難以傳遞的問題。 3.應(yīng)對不同功能地塊的街區(qū)尺度城市設(shè)計方法缺失。目前街區(qū)尺度的人工智能城市設(shè)計主要面向功能單一的居住區(qū)、歷史街區(qū)等，而不同功能街區(qū)的建筑排列組合的設(shè)計思路，與居住區(qū)、歷史街區(qū)等生成方法不盡相同，在設(shè)計規(guī)范方面也存在較多差異，因此需要尋找一種更加共融的智能設(shè)計思路。 4.“黑箱”整體生成模式缺少逐級交互優(yōu)化機制。圖片學(xué)習(xí)生成住區(qū)強排方案等方法更多的是采取對抗網(wǎng)絡(luò)直接生成方案，并采取基本規(guī)則規(guī)范進行校驗，但不同街區(qū)的功能并不像住區(qū)在道路及步行體系上偏向自洽封閉的設(shè)計思路，傳統(tǒng)的設(shè)計流程會綜合不同街區(qū)的道路、步行路徑乃至建筑進行多輪方案設(shè)計，而目前“黑箱”這種整體生成的方式阻隔了設(shè)計師逐級交互優(yōu)化的機會。