当街道装上“大脑”，未来社区竟可以这么便利
注：本文为删减版，不可直接引用。原中英文全文刊发于《景观设计学（中英文）》（Landscape Architecture Frontiers）2024年第12卷第2期。获取全文免费下载链接请点击；参考引用格式见文内。
导 读 面对城市街道智能体的分布去中心化的未来发展趋势，本文提出“如何利用创新方法来应对未来街道场景的更新发展需求”的问题，整合“智能建构”与“场景运营”形成新的路径。其创新之处在于将智能技术融入城市设计、街道更新与场景运营过程，“城市感知－空间研判－‘智能建构+场景运营’－干预工具选择－路径验证”等环节。本文基于上海市万科未来城市（理想之地）项目进行实证研究——在该项目中，“智能建构+场景运营”路径主要贯穿了“交通智行、生活便利、普惠安全、环境治理”四大场景，成为了上海新城战略的生产、生态、生活融合样板，获得积极社会影响——验证了这一建设路径有助于提高未来城市街道空间的设计、建设及运营品质，将为中国未来的智慧街道建设提供借鉴。 关键词 智慧街道；城市更新；智能建构；场景运营；未来城市；智能技术；街道设计 The Pathway of “Intelligent Construction + Scenario Operation” for Smart Neighborhoods of Future City面向未来城市智慧街道的
“智能建构+场景运营”路径
郑迪1,2,3,4，王剑新2,4
1 浙江农林大学风景园林与建筑学院 2 上海城建职业学院未来城市运营更新实验室 3 长三角城市群智能规划省部共建协同创新中心 4 上海市产业技术创新促进会
本文引用格式 / PLEASE CITE THIS ARTICLE AS Zheng, D., & Wang, J. (2024). The pathway of “intelligent construction + scenario operation” for smart neighborhoods of future city. Landscape Architecture Frontiers, 12(2), 74‒84. https://doi.org/10.15302/J-LAF-1-030052
01 未来城市和智慧街道
当前，全球未来城市发展呈现竞争加剧的趋势，疫情、战争等“黑天鹅”事件和社会经济危机层出不穷。虽然未来城市发展伴随着社会、经济及环境因素的复杂不确定性，但智能技术的不断进步是重要的确定性影响因素，随之将涌现出一系列创新性智能服务、产品、技术和应用项目，未来城市也将进行智能进化迭代。
在未来城市高速扩张的同时，城市街道也在利用信息化和技术创新，在有效提升空间承载力的同时进行网络布局与空间重构。未来城市的格局将由网络化治理单元构成，城市服务也将依托智慧社区网络来布局。就行政区划范畴而言，街道比社区更大，而在空间设计层面则比社区涉及更多具体要素。
为应对当下城市更新、基础设施升级的融合需求，城市街道的智能化探索需要更进一步强调“场景运营”的重要性。但现有相关场景研究重点仅限于技术分析或产品展示，街道场景多要素空间与城市多系统协同机制难以协调，尚未形成针对智能场景设计的系统理论与运营技术体系。
本文面向未来城市街道的生活、交通、安全及生态建设需求，以“如何利用创新方法应对未来街道场景的更新发展需求”为研究议题，探讨传统城市建设如何从未来学及人工智能当中汲取养分，通过“智能建构+场景运营”的路径，探索城市未来的模拟推演技术架构。
02 智慧街道建设的 “智能建构+场景运营”路径
虽然智能技术将是未来城市乃至社会整体发展进步的重要推动力，但未来城市研究不应过分强调技术因素对未来发展的影响，而应加强技术与文化、生态和人性需求的融合，即加强关于未来城市的整体建构和场景探讨。智慧街道不仅仅涉及街道的线性空间设计，更涵盖社区的整体建设和运营，因此需要将“智能建构”的分析决策方法与以“场景运营”为导向的策略相结合。
智能建构的分析决策方法来源于“智慧街道服务平台”概念。智慧街道服务平台整合了城市建设、产品服务和公众参与，形成开放协作机制，以“城市形流”为基础，将智能技术融入社会经济预测、人居环境提升、空间形态优化等方面，介入街道从设计、建设至运营的全工作流程。 未来城市智慧街道方案生成过程示例 © Foster + Partners
本文提出的智慧街道建设路径，创新之处在于将智能技术融入城市设计、街道更新与场景运营过程，包括“城市感知－空间研判－‘智能建构+场景运营’－干预工具选择－路径验证”等环节。其中，感知和研判的作用在于能够实时分析城市数据，识别未来发展趋势，从而提高街道场景的运营效能；建构和运营的作用在于将复杂的街道空间演绎过程系统化，其中“智能建构”衔接产品应用和空间塑造，“场景运营”覆盖功能组织和项目实施。 “智能建构+场景运营”路径 © Vanke 2049 Future City Laboratory
路径中的干预工具选择包含“智能建构技术字典”和“场景运营可拔插体系”两大工具。前者以改善居民生活、保障经济和运营可持续性为前提，为项目实施的各个阶段提供校核基准，保证应用效果。内容包括空间落位、方案说明、提资清单和实施要点，可供后续项目在技术选择与决策时参考查阅。后者作为未来城市数字化转型技术应用与场景示范高地，与企业合作充分论证技术价值、应用场景、成本与效益等内容，其重点是在交通智行、生活便利、安全普惠、环境治理场景中引入试验性模块，在场景端口可灵活插拔使用产品，预留试验平台与迭代空间。
03 路径验证： 以上海市万科未来城市（理想之地）项目为例
“智能建构+场景运营”路径的合理性需要借助前瞻性项目的全工作流程来验证。本文以上海市万科未来城市（理想之地）项目（简称“未来城市项目”）为例进行论证。项目位于嘉定新城核心区域，占地面积近15hm2，总建筑面积57.8万平方米。作为构成未来城市的最小空间单元，项目旨在在10分钟步行范围内打造生活、工作、学习、娱乐、生态高度复合的城市空间。项目于2019年启动，由万科2049未来城市实验室全程跟踪研究。经过上海市政府的前期谋划与企业的联合技术论证，项目逐步建立了“城市级－单元级－场景级”的分级技术模块体系。城市级技术模块以数字孪生为基础，整合并升级交通、能源、水资源、废弃物、蓝绿网络等现有基础设施；单元级技术模块以“10分钟生活圈”为基础，建设各具特色、高度复合的网络化治理单元。在未来城市项目中，“智能建构+场景运营”路径主要涵盖交通智行、生活便利、普惠安全、环境治理四大场景，让技术创新真正融入居民的日常生活场景。
交通智行场景 在交通智行场景建构中，市民将按出行需求配置交通方式。交通管控平台与车联网全面联通，使交通调控的依据从浮动数据调整为全时空实时交通数据。智慧街道路段根据智能载具的产品渗透率和工程实施要求确定智能设备覆盖方式；路侧感知设备配合边缘计算设备、通信设施和云服务平台，能对车辆运行状况进行识别和定位，并开展交通智能管理，辅助车辆自动驾驶，保障交通安全。车行绿波道路系统可以使车辆在拥堵、事故、施工等事件发生时接收到主动管控措施，提升道路通行效率；智慧道口可以通过实时监测车流数据、推荐车辆路径及提供行人警示，做到路、车、人协同。同时，道路可根据使用场景需求将机动车道切换为人行道，信息发布系统通过与周边服务设施结合，向附近车辆下发信息公告（车位、卫生间、充电桩信息和道路情况等），从而实现交通供需联动。智能合杆等设备主动检测过马路的行人体态数据，预判出行人过马路所需时间并实时修正绿灯时间。 交通智行场景：智慧道口示意图 © Rui Guan, Future City Laboratory
场景运营还应灵活可变，促使道路空间应对多元需求。空间设计上充分进行曲线化处理，沿街建筑退缩空间，退缩的道路用地可人车混合使用并进行分时管理——以人行道为主、自行车道为辅，确保行人可沿期望线路行进。促进连续开放、功能复合界面的形成，结合地面步行空间、二层连廊及慢行道路打造慢行网络。
生活便利场景 在此场景建构中，居民需求引导创新并激发产业机遇。在5G通讯技术与物联网的助力下，家居空间可以按需创造定制化体验产品；共享经济促进办公空间灵活使用，促使公司、家庭、咖啡厅等共享办公空间相互转化。场景运营以“10分钟生活圈”为目标，每个组团共享“邻里客厅”，可开展社交、办公、健身等活动。针对上海市社区呈现出老龄化的特点，营造了老幼友好的社群生活场景，全面评估基础设施及各类社区服务及相关运营成本，积极寻求市场主导的运作模式，开拓“微养老模式－居家养老服务”，责任划分清晰并实现多方盈利。
生活便利场景：可变住宅示意图 © Rui Guan, Vanke 2049 Future City Laboratory
生活便利场景：养老服务之一——时间银行示意图。时间银行是指社区成员利用自己的时间帮助他人，并将提供的服务时间以虚拟货币的形式存储起来；当这些成员自己需要养老服务时，可从中支取“已存储时间”以换取其他社区成员的帮助 © Rui Guan, Vanke 2049 Future City Laboratory
普惠安全场景 在此场景建构中，居民日常服务保障涵盖街道的全域全龄全周期。街道环境以健康安全为主导，通过除菌仓、绿植新风墙等新式健康产品形成有效卫生屏障；利用安防叠加智能视频分析技术，实现主动事件提取、主动防御警告，全天候响应处理事件；重点打通居民、社区与城市信息服务系统，实现“老幼零监护、社区无死角”；项目内的服务团队与政府运营中心联动，搭建城市信息模型（CIM）基础平台，通过物业城市对项目红线内外进行统一管理和服务。通过与相关政府部门协作，在城市智慧服务响应的基础上，打通居民健康档案与城市公共卫生系统，链接远程医疗资源，为居民提供健康管理服务。 普惠安全场景：除菌仓和绿植新风墙 © Rui Guan Vanke 2049 Future City Laboratory 普惠安全场景：智能视频分析系统示意图 © Rui Guan, Vanke 2049 Future City Laboratory
环境治理场景 在环境治理场景建构中，绿色微能源网络将提供更具韧性的能源基础设施，智能光伏及电池存储解决方案让微能源网络变得可负担；韧性水环境、海绵城市建设、科学高效的雨洪管理措施将加强街道抵御风险的能力；“智慧阳伞”“云雾森林”等智能技术的运用将有助于实时环境管理和生态效益提升；优先采用被动式节能运营，辅以节能机电和新能源技术，尽可能减少对电气设备的依赖。
环境治理场景：海绵城市与雨水花园示意图。利用数字系统和感知设备增强对雨水的监测，可促进场地的雨水吸纳、蓄渗、回收利用能力 © Rui Guan, Vanke 2049 Future City Laboratory
环境治理场景：智慧阳伞和云雾森林示意图。智慧阳伞和云雾森林可根据日夜光照、温度、湿度差异，自主动打开或关闭，调节微气候，保障居民舒适度 © Rui Guan, Vanke 2049 Future City Laboratory
要实现低碳，不仅仅需要升级建造技术和设备，更需倡导可持续的生活方式。环境治理场景运营以“全域达低碳（降碳排40%）、局部近零碳（降碳排20%）”为目标，在能源、水资源、废弃物等方面进行成熟技术集成与前沿技术试点并行，实现项目全周期、多维度的减碳。
04 绩效评述与未来展望
未来城市项目作为上海新城战略的生产、生态、生活融合样板，承接社区功能高度混合、便捷的公共服务及一体化运营开发的需求，在绿色低碳、生态环保、健康宜居、智慧普惠等领域充分预留技术冗余度，立足于城市更新、社区治理、街道单元建设实践，涉及前期谋划、实质开发、运营管理的全过程。而智慧街道作为“新资源、新场景、新技术”的高度复杂集成，决定了其运营管理的复杂性显著高于开发建设本身，因此项目具有推动行业发展的应用示范价值。项目已于2022年通过上海市规划和自然资源局审批，智慧街道的建设运营也已被纳入控制性详细规划文件的编制中，成为上海首个由企业主导的社区级CIM平台，这也是光储直柔系统在由中国企业主导的街道项目中的首次运用。 智能场景总体展示图。通过对接城市运营系统，该智慧街道项目实现了智慧物流、生活服务、数字孪生等运营场景 © Foster + Partners & Vanke 2049 Future City Laboratory
智慧街道示范段建设现状（拍摄于2024年5月） © Kai Hu, Future City Project 未来城市项目规划愿景 © Kai Hu, Future City Project
随着未来城市的建设运营及相关行业的变革，本文提出的“智能建构+场景运营”路径将支持未来智慧街道建设与运营模式的迭代升级，提高未来城市的设计、建设及运营品质。研究团队也将对于实践项目的绩效进行持续追踪，为相关理论与实践研究积累实证经验。
参考文献 [1] Wu, Z., & Zheng, D. (2023). Foresee Metropolitan Future: Strategic Prediction Methodology to Explain Uncertainty. Shanghai SDX Joint Publishing Company. [2] Zheng, D., Sun, H., Jiang, Q., & Jiang, Y. (2016). Space guide and innovation platform of smart street. Shanghai Urban Planning Review, (6), 75–83. [3] Long, Y., Li, W., Zhang, E., Yan, T., Chen, J., Li, P., & Tong, C. (2023). The spatial prototype and realization path for future city. Journal of Urban and Regional Planning, 15(1), 1–17. [4] Wang, X. (2020). Grassroots social governance: From grid management to network governance. Theoretical Exploration, (2), 76–80. [5] Wu, Z., Wang, J., Ding, L., Dang, A., Zhen, F., Yang, T., Liu, H., Yang, J., Long, Y., Niu, Q., Zhao, M., Pan, H., Wang, D., & Wang, G. (2022). Calmly thinking of smart city boom. Urban Planning Forum, (2), 1–11. [6] Meng, F., & Wu, X. (2022). Revisiting “Smart City”: Three basic research questions—Based on a systematic review of English literature. Public Administration and Policy Review, 11(2), 148–168. [7] Ye, Y., Zhang, G., & Han, Y. (2022). Built environment auditing based on multi-source data and embodied evidence-based technology: A case study of Dishui Lake Station Square in Shanghai. Landscape Architecture, 29(9), 55–61. [8] Long, Y., & Shen, Y. (2015). Data augmented design: Urban planning and design in the new data environment. Shanghai Urban Planning Review, (2), 81–87. [9] Deng, J. (1983). Gray system theory and econometrics of futurology. Future and Development, (3), 20–23. [10] Li, M., Wang, W., Hua, Y., & Yang, T. (2022). Smart city planning and design based on space and technology application scenarios. Intelligent Building & Smart City. (3), 59–63. [11] Zheng, D. (2021). The strategic implementation path of smart streets. Regional Governance, (4), 35–36, 49. [12] Wu, Z. (2023, October 26). Empowering the future of cities through intelligent planning [Conference presentation]. 2023 High-level Talent Training Program “Pujiang Academy” of Shanghai Urban Planning & Design Research Institute, Shanghai, China. [13] Meyrowitz, J. (1985). No Sense of Place: The Impact of Electronic Media on Social Behavior. Oxford University Press. [14] Liu, Q. (2021). Smart community classification and integrated development from the perspective of product application. Urban Planning International, 36(6), 71–78. [15] Salazar-Miranda, A., Zhang, F., Sun, M., Leoni, P., Duarte, F., & Ratti, C. (2023). Smart curbs: Measuring street activities in real-time using computer vision. Landscape and Urban Planning, (234), 104715. [16] Lees, S., Jang, K. M., Kang, N., Kim, J., Oh, M., & Kim, Y. (2022). Redesigning urban elements and structures considering autonomous vehicles: Preparing design strategies for wide implementation in cities. Cities, (123), 103595. [17] Yang, Z., Jia, P., & Zuo, Z. (2006). Optimization of road route and alignment based on road engineering and transport planning. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 23(2), 56–60. [18] Editorial Department of China Journal of Highway and Transport. (2016). Review on China’s traffic engineering research progress: 2016. China Journal of Highway and Transport, 29(6), 1–161. [19] Akindipe, D., Olawale, O. W., & Bujko, R. (2022). Techno-economic and social aspects of smart street lighting for small cities—A case study. Sustainable Cities and Society, (84), 103989. [20] Ding, Z. (2023). New media and transformation of the life style of the aged people in Shanghai [Doctoral dissertation]. Shanghai University. [21] Liu, Q., Chen, Y., Huang, D., Li, Y., & Qian, Z. (2023). Modular urban design method for integrated cyber-physical-social scenarios in smart cities: The case of conceptual design of Huaqiangbei future street. Urban Planning Forum, (2), 110–118. [22] Wang, Z., Zheng, Z., Zhou, B., & Zhao, Y. (2019). Analysis of experience and prospects of smart city development. Artificial Intelligence VIEW, (6), 16–30. [23] Dou, Y. (2022, September 11). Shenzhen is building a “Property City” and exploring new modern management paths for megacities. Shenzhen Special Zone Daily. [24] Yang, S. (2022). Multi-energy cooperative operation optimization and benefit allocation model for new energy microgrid [Doctoral dissertation]. North China Electric Power University.
编辑 | 田乐，王颖 制作 | 杜俊轩
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