3、新技术

从新的技术手段角度看，大数据技术是一个综合概念，它不是特指的某种技术，而是数据的采集，传输，存储，处理和应用等多个层次的技术集合。大数据产业的主要构成者是与这些技术层次对应的厂商，比如设备制造商、接入服务商、在线运营服务商、网络运营商、云计算解决方案和服务提供商、数据服务供应商、数据交易平台商、数据挖掘及解决方案供应商等。

表 1  大数据技术、产业结构与规划行业的关系

从上表可以看出，规划行业的技术研究和应用主要集中在大数据技术体系的两端，采集端规划行业需要研究城市感知和数据获取能力，应用端需要研究规划领域的知识图谱、数据挖掘、可视化以及面向新数据的城市数据分析能力。在采集端，《多源社会数据的智能获取与规划应用》课题的开展使北规院具备了一定的基于爬虫和基于 API的数据采集能力，除了针对开放地理数据的获取，龙瀛等还利用新浪微博 API采集了大量带有位置信息的微博数据，茅明睿则根据微博上的人脉关系利用聚类规则抓取了 16000名微博上的规划圈成员（主体为规划师）的 ID信息及社交关系。在应用端，北规院通过《规划知识管理与协同工作研究》建立了国内第一个城市规划知识本体，探讨了与城市规划有关的自然语言处理技术，并通过对大量结构化、非结构化信息的建库和管理，尝试建立北规院内部的规划知识图谱，这奠定了北规院继续开展规划语义挖掘等研究的基础；龙瀛等提出了“大模型”概念，在兼顾尺度和粒度的情况下开展了多项面向全国所有大中小城市的大模型研究，如地块尺度的全国城市扩张模拟、城市建成区识别、地块边界与开发类型和强度重建模型、中国城市间交通网络分析与模拟模型、中国城镇格局时空演化分析模型等；茅明睿通过聚类分析和新的可视化技术实现了对微博上规划圈的人脉全貌、影响力、规划群体的空间分布和增长趋势等特征的分析和人脉图谱可视化，并对不同规划设计单位、规划人的微博内容进行了语义挖掘；针对北京市政公交一卡通刷卡数据，北规院正在开发 Oracle和 Hadoop两个数据处理和计算平台，针对公交一卡通数据设计了诸如“通勤分析、职住分析、人的行为分析、人的识别、重大事件影响分析、规划项目实施评估分析”等若干个计算与可视化服务，并形成功能服务菜单，规划设计人员可以通过菜单选择所需服务，并定制分析范围、分析时间段和分析对象。

所以规划人从事大数据的有关技术研究并非意味着城市规划行业或者规划院要成为大数据上游产业链条的一环，而是要成为大数据产业服务的对象，是让城市规划的行业数据与大数据产生化学反应，来解决传统问题和新问题，开展城市新科学的研究，并实现规划行业的技术革新。这个行业数据与大数据的化学反应过程，英特尔中国研究院院长吴甘沙将其称为“大数据 X”（数据间的化学作用：行业 X 大数据）， X意味着乘法效应和外部效应。规划人利用大数据的有关技术所开展的城市研究正是对这个“化学反应”方程的探索。

图 4  北京市政公交一卡通数据分析

图 5  城市规划知识本体

图 6  基于开放地理数据的全国用地现状和建成区识别

图 7  基于新浪微博数据的规划行业人脉示意图