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杨超:AI时代城市交通规划面临的挑战

2024-11-07 10:10 来源:中国城市规划网

导读

9月9日上午,2024中国城市规划年会之专题会议“AI时代城市交通规划应对”在合肥召开。城市交通规划专委会副主任委员、同济大学城市交通研究院杨超院长作题为《AI时代城市交通规划面临的挑战》的特邀主题报告。

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杨  超  城市交通规划专委会副主任委员、同济大学城市交通研究院院长

在当今人工智能(AI)快速发展的背景下,城市交通规划面临着前所未有的机遇与挑战。随着社会经济结构的深刻变革,AI技术逐步渗透到各个领域,交通系统作为城市运行的关键组成部分也不可避免地受到了影响。报告从背景、城市规划目标的转变、价值取向、AI对城市交通规划技术的影响几个方面,探讨AI时代下城市交通规划面临的新挑战及应对策略。

1 背景

随着AI技术快速发展,城市交通规划正在经历深刻变革。AI的应用不仅改变了传统的产业模式,还深刻影响了城市人口流动、空间布局以及交通需求的特征。以下将从居住模式、新质生产力、产业与就业、空间利用以及交通模式转变等几个方面阐明AI时代下城市交通规划变革。

(1)居住模式的转变

工业化时期,人口围绕产业集聚,城市布局以工业区为核心,形成功能单一的城市分区。然而,随着互联网信息技术的发展,尤其是远程办公普及,人们的工作模式发生了根本性变化。研究表明,在发达经济体中,超过20%的劳动力可以每周远程办公3~5天,这种新型工作方式改变了人们的生活和居住需求。进入AI时代,知识密集型产业的兴起进一步推动了创新人才的集聚,传统的城市居住模式向功能复合的方向发展。这种居住模式的变化对交通需求提出了新挑战,特别是在如何平衡居住、工作和休闲出行需求方面,城市交通系统需作出相应的调整。

(2)新质生产力的兴起

AI技术的广泛应用带来了新质生产力的发展。所谓“新质生产力”是指依托于新制造、新服务、新业态等领域的生产力变革。新能源、新材料、新医药、新装备以及新信息技术的发展推动了制造业的智能化转型。与此同时,服务贸易的全球化和产业数字化进一步加剧了全球生产与消费的联系,产业互联网的发展让企业得以通过跨区域的协作实现生产性服务的扩展。这一系列新质生产力的兴起不仅提升了城市交通需求的复杂性,还引发了对交通系统灵活性和适应性的更高要求。

(3)产业与就业模式的重构

随着AI及机器人技术的广泛应用,传统制造业中的大量岗位正逐渐被自动化技术取代,造成了制造业劳动需求的萎缩。与此同时,服务业在互联网的推动下实现了跨区域的服务提供,使就业不再局限于某一特定的地理空间。这种产业与就业模式的重构直接影响了城市交通需求的地理分布。

(4)空间利用方式的多样化

传统的城市空间布局通常强调功能分区,例如《雅典宪章》中明确划分的居住、工作、休闲和其他功能区。然而,随着社会发展,城市功能正趋向于混合化,居住、工作、休闲等活动开始在同一区域内共存。AI时代下虚拟空间的崛起进一步加剧了这一趋势,越来越多的活动可以在不同空间中完成,例如远程办公、在线教育和虚拟娱乐等。这一变化对交通规划提出了新挑战,如何合理配置空间资源,优化交通网络以应对虚拟与物理空间的融合,成为未来城市交通规划的重要任务。

(5)交通模式的转变

AI时代的交通模式正经历前所未有的变革。首先,人口老龄化和少子化趋势对交通需求产生了深远的影响。老龄化社会中,老年人的出行需求和方式需要特别关注,少子化则导致家庭结构变化,进而影响交通出行需求。其次,随着人们生活水平的提高,出行目的逐渐多样化,休闲娱乐出行占据越来越大的比重。最后,个性化、共享化和自动化交通方式的崛起,特别是自动驾驶技术的发展,对传统交通系统提出了新要求。自动驾驶、网约车等新型交通方式不仅提升了出行效率,还极大改变了人们的出行习惯。未来的交通系统必须适应这些变化,提供更加智能、灵活和个性化的出行解决方案。

2 城市规划目标的转变

随着AI技术的迅速发展,城市规划目标正在发生转变。过去以扩张和建设为核心的增量模式,逐渐转向以资源优化和高效运营为重点的存量模式。在此过程中新型城镇化战略也成为未来城市发展的重要推动力。

(1)从增量到存量,从建设到运营

过去的城市规划主要以应对快速人口增长和城市扩张为核心,城市基础设施建设、道路网络扩展等增量规划是重点。然而,随着城镇化进程逐渐进入成熟期,单纯依赖扩张已无法持续。城市面临的资源有限性、环境问题以及现有系统的低效运作,促使规划的重心转向对现有资源的优化利用。

进入AI时代,城市交通系统不再只是新建或扩展道路,而是通过技术手段提高现有交通网络的运行效率。例如,AI技术能够通过实时监控和数据分析优化交通信号控制、公共交通调度等,以实现交通系统的智能化运营。这种由“建设”转向“运营”的模式,标志着城市规划从增量扩张走向存量优化的本质转变。

(2) 新型城镇化战略

在中国新型城镇化战略框架下,城乡一体化和公共服务均等化成为城市规划的核心目标之一。该战略强调通过合理的城市规划将公共服务资源更加均匀地分布在城乡之间,缩小城乡差距。AI技术的发展为实现这一目标提供了技术支持,例如远程医疗、在线教育和智能交通等服务通过数字化手段覆盖到更多偏远地区,推动城乡融合发展。与此同时,逆城镇化现象逐渐显现。越来越多的人选择居住在城市外围或乡村地区,这对城市交通提出了新的挑战和机会。新型城镇化要求交通规划不仅服务于城市核心区,还要连接周边区域,形成更加协调的区域交通网络,以支持城乡间的双向流动。

3 价值取向

AI时代随着技术的不断进步,城市交通规划不仅面临效率提升的技术挑战,还涉及如何看待技术产物或结果带来的社会影响。这种影响不仅局限于交通系统本身,还延伸至更广泛的社会经济领域。我们需要重新思考,如何看待AI技术对城市交通及相关行业的深刻变革,并应对其带来的伦理和价值考量。

(1)AI技术的社会影响:自动驾驶与工作替代

以自动驾驶技术为例,百度推出的无人驾驶商业化出行服务“萝卜快跑”一时兴起,将会逐步取代传统的出租汽车和网约车。这项技术虽然提高了出行效率,减少了人工驾驶的需求,但同时也引发了社会对就业问题的担忧。随着无人驾驶技术的推广,许多传统的驾驶员工作可能会被自动驾驶系统替代,这意味着大量从事出行服务的劳动者将面临失业的风险。此外,AI技术在其他领域的应用同样带来了工作替代的问题。例如,OpenAI的CEO Sam Altman发起了一项实验,验证每月给低收入群体发放1 000美元(约合7 011元人民币)的基本收入,探讨工作替代后社会收入保障的可行性。实验结果显示,尽管短期内这项补助减轻了受试者的压力,但并未显著改善其长期收入和健康状况。这引发了一个更深层次的问题:当AI替代了人类的工作后,如何确保失业群体的经济保障,保持社会的稳定和公平?

(2)工具理性与价值理性的冲突与平衡

上述案例不仅揭示了AI技术带来的实际挑战,还凸显了工具理性与价值理性之间的冲突。工具理性强调如何通过技术手段实现效率和效益的最大化,而价值理性则更关注技术应用背后的社会伦理和公平问题。在城市交通规划中,AI技术的应用明显提高了系统的运行效率,例如自动驾驶能够优化出行方案、减少交通拥堵。然而,过度依赖工具理性,忽视了技术对社会结构的潜在影响,可能会导致社会不平等的加剧。出租汽车司机、网约车司机等低技能工种的失业问题,以及AI技术可能引发的其他社会伦理问题,都需要规划者深入思考并制定相应的应对策略。在价值理性框架下,技术的进步不仅应服务于效率提升,还应确保其不会对社会造成负面影响。规划者需要在工具理性和价值理性之间取得平衡,在推动技术发展的同时,关注弱势群体的权益保障,确保AI技术能够真正服务于社会的整体利益。因此,在AI技术应用于城市交通规划时,不仅要考虑如何最大化技术的效益,还必须确保技术应用的公平性与包容性。例如,在引入自动驾驶技术时,除了提升交通效率,还需要设计相应的政策来保障受影响群体的就业和收入稳定,以维护社会的公平。

4 AI对城市交通规划技术的影响

AI技术的迅速发展正全面重塑城市交通规划的技术路径,使交通规划流程更加智能化和自动化,并推动未来研究机构的组织形式的变革。

(1)交通规划流程再造

传统的交通规划流程依赖于历史数据和专家的经验,通过复杂的模拟和优化手段来预测交通需求和设计基础设施。然而,随着AI技术的引入,交通规划流程正被全面再造,使得流程更加智能、灵活和实时化。典型案例是Agent Hospital的仿真系统。这一系统模拟了医院的整个医疗周期,包括病人从分诊到治疗、康复的全过程,通过自主代理(AI agents)进行自我学习和进化,逐渐提高系统的效率和精度。这一模式同样可以应用于城市交通规划领域。通过类似的AI代理系统,城市交通的全周期活动(如出行需求的生成、路径选择、交通流量管理等)可以得到全面模拟与优化。交通规划者可以利用这种AI驱动的多代理系统,实时监测和调整交通系统的运行。通过引入Agent-based模型,AI能够动态模拟不同个体和群体的出行行为,精确预测交通需求,优化资源配置。例如,在面对突发事件或临时的交通拥堵时,AI代理系统可以模拟出行者的反应,自动生成最优的应对方案。这种基于AI代理的仿真系统不仅提高了规划的效率,还使得交通管理能够根据实时需求动态调整。

此外,AI技术还简化了交通规划的决策过程。例如,AI辅助决策系统能够在交通规划中提供更高效的方案评估和选择,通过大数据分析和深度学习模型,实时生成最优的规划策略,从而提高规划决策的效率和精准度。AI的应用不仅缩短了规划周期,还让交通系统能够更加敏捷地应对复杂多变的城市交通需求。

(2)未来交通规划研究机构的组织形式

AI技术的深度应用正在改变未来交通规划研究机构的组织形式。传统的研究机构通常由交通规划师和交通模型师主导,其依靠历史数据和模型进行交通预测和规划。然而,随着AI和数据科学的广泛应用,未来的交通规划将以数据为核心驱动力,研究机构的组织形式也将发生根本性转变。在未来的交通规划研究机构中,数据科学家和AI工程师将取代传统的交通模型师,成为规划团队的核心成员。其将通过AI模型和大数据分析,实时处理复杂的交通数据,动态调整规划策略。AI技术使得交通规划过程高度依赖实时数据,而不再局限于静态的历史数据和预测模型。这一转变将促使研究机构更加灵活和高效地应对交通系统的变化。此外,未来的交通规划研究机构将更加注重跨学科合作,AI技术需要与社会学、心理学和经济学等领域相结合,才能全面理解城市交通的复杂性与多样性。通过多学科的协作,规划者能够更加精准地识别交通需求变化,并提出多元化的规划方案,从而实现更加智能化和人性化的城市交通规划。

5 总结与展望

AI时代的到来为城市交通规划带来了新的机遇和挑战。在这一过程中,人口流动加剧、产业模式重构、空间利用方式多样化等变化,要求我们重新审视交通系统的运行和规划。同时,技术与伦理的平衡、工具理性与价值理性的冲突,也是我们必须面对的问题。面对这些挑战,城市交通规划必须在AI技术的支持下,实现规划流程的再造与创新。在确保技术效率最大化的同时,也要关注社会的公平和人文关怀,推动交通系统向更加智能、高效、公平的方向发展。

供稿单位:中国城市规划学会城市交通规划专业委员会

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