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超越90%城市規(guī)劃師！清華、MIT等提出人機協(xié)作新范式 | Nature子刊

發(fā)布時間：2025-09-14 來源：出淺入深網(wǎng)作者：半個橘子2

新智元報道

編輯：LRST

【新智元導(dǎo)讀】清華大學(xué)聯(lián)手MIT等機構(gòu)提出了一個「大語言模型+規(guī)劃師」新框架，AI像助手一樣全程陪跑，從聊需求、畫藍圖到用虛擬居民預(yù)演效果，讓城市規(guī)劃又快又科學(xué)。實驗顯示，AI已能考過九成人類規(guī)劃師，未來人機將各展所長，一起把城市設(shè)計得更宜居、更公平。

面對日益復(fù)雜的城市系統(tǒng)和多元化的社會需求，傳統(tǒng)城市規(guī)劃方法正遭遇瓶頸。

如今，人工智能（AI）正為這個古老而重要的領(lǐng)域帶來顛覆性的革新。

近日，由清華大學(xué)電子工程系城市科學(xué)與計算研究中心、建筑學(xué)院與麻省理工學(xué)院（MIT）感知城市實驗室、美國東北大學(xué)等頂尖機構(gòu)的學(xué)者組成的跨學(xué)科團隊，在國際前沿期刊《自然·計算科學(xué)》上發(fā)表觀點文章，首次系統(tǒng)性地提出了一個由大語言模型（LLM）驅(qū)動的智能城市規(guī)劃框架。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s43588-025-00846-1

該框架將AI的強大計算、推理與生成能力，同人類規(guī)劃師的專業(yè)經(jīng)驗與創(chuàng)造力深度融合，旨在將AI打造為人類的「智能規(guī)劃助手」，共同應(yīng)對現(xiàn)代城市規(guī)劃中的復(fù)雜挑戰(zhàn)，為實現(xiàn)更高效、創(chuàng)新和響應(yīng)迅速的城市設(shè)計流程，開啟了人機協(xié)同的新范式。

該論文第一作者為清華大學(xué)電子工程系博士生鄭瑜，通信作者為清華大學(xué)電子工程系李勇教授、清華大學(xué)建筑學(xué)院林雨銘助理教授以及美國東北大學(xué)環(huán)境工程系Qi R. Wang副教授。

合作者包括清華大學(xué)電子系的徐豐力助理教授，以及MIT感知城市實驗室的Paolo Santi研究員和Carlo Ratti教授。

城市規(guī)劃的演進與瓶頸

城市規(guī)劃的理論與實踐在不斷發(fā)展，從早期側(cè)重物理空間和美學(xué)形態(tài)的「藝術(shù)設(shè)計」，演變?yōu)槎?zhàn)后將其視為復(fù)雜系統(tǒng)，并采用科學(xué)模型分析的「科學(xué)規(guī)劃」。

然而，這些方法在今天面臨著新的挑戰(zhàn)：

一方面，規(guī)劃過程仍以規(guī)劃師為中心，公眾參與的廣度和深度有限；

另一方面，規(guī)劃方案的評估往往是定性、主觀且滯后的，難以進行科學(xué)的量化決策和快速迭代。

近年來，以生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和強化學(xué)習（RL）為代表的傳統(tǒng)AI模型開始應(yīng)用于城市規(guī)劃，在生成街道網(wǎng)絡(luò)、功能分區(qū)等方面展現(xiàn)了潛力。

但這些模型通常是為特定任務(wù)設(shè)計的，知識面狹窄，難以應(yīng)對現(xiàn)代城市規(guī)劃與日俱增的跨學(xué)科復(fù)雜性。

大語言模型（LLM）的出現(xiàn)，以其強大的知識整合、邏輯推理和多模態(tài)生成能力，為突破這一瓶頸帶來了歷史性機遇。

LLM驅(qū)動的城市規(guī)劃新流程

針對傳統(tǒng)方法的不足，研究團隊創(chuàng)新性地提出了一個包含概念設(shè)計（Conceptualization）、方案生成（Generation）和效果評估（Evaluation）三個核心階段的閉環(huán)框架。

該框架由大語言模型、視覺大模型（VLM）和大模型智能體（LLM Agent）協(xié)同驅(qū)動，為人類規(guī)劃師提供全流程的智能輔助。

圖1：提出的大語言模型驅(qū)動的城市規(guī)劃框架。該框架整合LLM、VLM和LLM智能體，形成「概念-生成-評估」的協(xié)同工作流

概念設(shè)計：LLM成為擁有跨學(xué)科知識的「規(guī)劃顧問」

在規(guī)劃初期，規(guī)劃師輸入需求、約束和指導(dǎo)方針等文本信息。

經(jīng)過海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的LLM，能夠深度整合地理、社會、經(jīng)濟等多領(lǐng)域知識，與規(guī)劃師進行多輪「對話」。

它不僅能提出創(chuàng)新性的概念想法，還能根據(jù)復(fù)雜的上下文進行推理，生成詳細的規(guī)劃描述文本和初步的空間構(gòu)想草圖，極大地提升了概念設(shè)計階段的效率和深度。

圖2: 基于LLM的城市概念設(shè)計流程圖

方案生成：VLM化身「視覺設(shè)計師」，將文字轉(zhuǎn)化為藍圖

該框架利用視覺大模型（VLM）將抽象的文本概念轉(zhuǎn)化為具體的、可視化的城市設(shè)計方案。

規(guī)劃師可以通過文本指令（Prompt）精確描述規(guī)劃概念和約束條件，經(jīng)過城市設(shè)計數(shù)據(jù)微調(diào)的VLM能夠生成精細的視覺輸出，如土地利用布局、建筑輪廓，甚至是逼真的三維城市場景，同時還能確保設(shè)計符合地理等現(xiàn)實約束。

圖3：城市方案生成示意圖

效果評估：LLM智能體構(gòu)建「虛擬城市」，預(yù)演未來生活

為了對規(guī)劃方案進行科學(xué)評估，框架引入了LLM智能體進行城市動態(tài)模擬。

研究人員為智能體設(shè)定不同的人口統(tǒng)計學(xué)特征（如年齡、職業(yè)），讓它們在生成的虛擬城市中模擬居民的日常出行、設(shè)施使用等活動。

通過分析這些模擬行為，可以得到關(guān)于交通距離、設(shè)施使用率、碳排放、社會公平性等多維度的量化評估指標，為規(guī)劃方案的迭代優(yōu)化提供科學(xué)、前瞻性的反饋。

圖4：基于LLM&VLM智能體的城市規(guī)劃效果評估方案

初見成效

AI展現(xiàn)超越人類專家的潛力

為驗證該框架核心能力的可行性，清華大學(xué)電子系城市科學(xué)與計算研究中心持續(xù)發(fā)布CityGPT、CityBench、 UrbanLLaVA等系列語言視覺跨模態(tài)城市大模型及UrbanWord、EmbodiedCity、AgentSociety等城市具身仿真平臺與社會模擬系統(tǒng)，為大模型時代的城市規(guī)劃與社會治理奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

針對LLM時代的城市規(guī)劃，研究團隊進行了一系列概念驗證實驗。

在一項測試中，研究者讓LLM回答城市規(guī)劃師專業(yè)資格考試的題目，結(jié)果顯示，最大規(guī)模的LLM在回答復(fù)雜規(guī)劃概念問題上的表現(xiàn)，超過了排名前10%的人類規(guī)劃師，證明了其在概念化階段的巨大潛力。

在評估階段的模擬測試中，團隊利用LLM智能體在美國紐約和芝加哥的兩個社區(qū)中模擬居民的設(shè)施訪問行為。

模擬結(jié)果顯示，智能體訪問的熱點區(qū)域與真實的居民流動數(shù)據(jù)高度吻合，證明了LLM智能體在預(yù)測規(guī)劃方案實際影響方面的準確性和有效性。

圖5：LLM生成城市規(guī)劃效果示意圖

挑戰(zhàn)與展望

構(gòu)建人機協(xié)同的未來城市

研究團隊最后強調(diào)，這一框架并非要取代人類規(guī)劃師，而是旨在建立一種人機協(xié)同的新工作流。

在這種模式下，規(guī)劃師可以從繁瑣的數(shù)據(jù)處理和繪圖工作中解放出來，更專注于創(chuàng)新、倫理考量以及與各方利益相關(guān)者的溝通，而AI則負責高效地完成概念整合、方案生成和模擬評估。

同時，文章也指出了該技術(shù)路線面臨的挑戰(zhàn)，包括高質(zhì)量城市設(shè)計數(shù)據(jù)的稀缺性、巨大的計算資源需求，以及模型中潛在的地理和社會偏見等。

未來的研究需要建立開放的數(shù)據(jù)平臺，開發(fā)更高效的專用模型，并設(shè)計公平性算法，確保AI技術(shù)能夠公平、包容地服務(wù)于所有城市環(huán)境。

我們可以期待在不久的將來，城市規(guī)劃師借助強大的AI助手，能夠更快、更好地設(shè)計出高效宜居、可持續(xù)的城市，充分釋放人類的創(chuàng)造力來塑造我們共同的城市家園。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/s43588-025-00846-1