导读

党和国家历来十分重视规划工作，城乡规划学和规划工作不仅是我国现代化建设和可持续发展的重要组成，也事关亿万城乡居民的日常生活。学会组织梳理规划领域重大问题难题，是推进规划工作进一步朝着科学化方向发展的需要，也是学会的基础工作之一。

在2022/2023中国城市规划年会的全体大会上发布了学会组织研制的2022/2023规划领域重大问题难题清单，希望以此为有关决策部门研判规划科技未来发展趋势、前瞻谋划和布局科研方向提供支撑，引导规划编制单位、科研机构、高校和规划科技工作者加强相关问题研究，强化科技协同攻关和成果转化应用，推动提高城市规划、建设、治理水平。本文为2022规划领域重大问题难题。

问题类型：工程技术难题

推荐者：江苏省规划设计集团有限公司

作  者：陈军，江苏省规划设计集团有限公司

关键词：数字孪生；拓扑网络；人工智能；城市发展演绎

问题描述

城乡规划在最近10年开始较大规模地利用拓扑网络进行城乡发展的现状评估与演绎分析。当前，数字孪生技术使得城市各层次可视化程度进一步提高，而拓扑学祛除了问题的冗余部分，更加便于多因子算法应用。若实现两者更好地有机结合，对未来的城乡规划建设及城市复杂巨系统发展问题研究有重大意义。

然而，在实际运用中，城市数据抽取并利用回归分析进行拟合预测仍然是主流的技术方法，利用拓扑网络针对特定场景的现状还原及演绎尚有缺失。要将拓扑网络所具有的优势与数字孪生技术结合，仍有数个技术鸿沟需要跨越。

此问题分两个部分且相互关联，第一部分为利用点集拓扑、代数拓扑分析、三维几何拓扑等具备分析城乡规划场景化问题的理论方法，完善对特定场景或情景政策的演绎分析。第二部分则是将第一部分成果映射到数字孪生所产生的虚拟现实及模型之中，让拓扑分析所形成的现状评估和演绎结果纳入各地的数字孪生建设中，以直观地反馈拓扑分析的成效，让各类人群都能对结果提出有效建议。

问题背景

拓扑即Topology，直译为地志学，最早指研究地形、地貌的有关学科。后续产生的几何拓扑学虽然在数学范畴中，实质也在地理学、城乡规划学中多有运用，运用的主要方面是提取出地理形态、城乡多层次结构的拓扑网络，将需要分析的多元数据附着在网络的节点及线路中，在抽象还原城市现状的基础上，降低了复杂问题的分析难度，并能够直接提取多元影响因子进行模拟干涉试验等场景化演绎。

数字孪生则是一种数字映射系统，其充分利用物理建模、传感器回收数据实时更新、历史数据等多元数据采集手段，在虚拟过程中完成了对现实的模拟，并可以进行深度交互。数字孪生着重于复杂巨系统的数字可视化，在辅助决策上已展示出其巨大的潜力。

然而，在对城乡发展的推演这类问题中，收集特定数据并对其做回归分析进行预测仍然是现下研究的主要手段，处于科研前列的研究团队则已开始尝试利用神经网络模型及人工智能框架对城乡发展的特定场景进行推演及预测，并针对城乡发展中可能存在的问题给出以模拟预测结果为基底的解决方案。但此类模拟的底层逻辑仍然是对城乡复杂巨系统中特定层级及特定方向进行数据的提取，运用成熟算法及网络进行分析。虽然已有在人工智能架构中利用拓扑结构搭载神经网络模型进行分析的案例，但与已存在的数字孪生技术接驳，仍存在着技术断层。

这同样也是现有数字孪生技术的痛点，因其注重于现状展示，或根据需求搭建未来场景的具象，只能满足数字可视化和多元数据融合运算的需求，但对其场景发展的智能演绎仍然缺失。其场景中的多项干涉等科学和工程问题同样难以进行有效分析。

所以，此问题的提出有助于完善城乡发展演变的拓扑网络智能分析，并利用数字孪生技术将其映射到虚拟现实及模型之中，为新时期国土空间治理和城乡规划品质建设提供更可靠的意见，对“城市病”等问题做出更精准、更真实推演。

最新进展

目前城乡拓扑分析主要集中于提取交通路网，对路网进行聚类分析，自2020-2022年间，国内对此类问题的研究仍停滞在：利用基础几何拓扑原理下的关键节点分析，或空间数据集的拓扑关系建模。较为新颖的技术观点是利用拓扑路径法对城市地标进行评估，但仍未脱离基础路径聚类方法。

数字孪生方面，前沿的技术研究团队已在尝试将智能分析演绎融入特定场景化命题或情景政策中，往往是针对城市固有问题的某些方面，如交通拥堵分析，生态绿化等。其分析方法是在现状数据展示基础上，根据城市实时动态监测的历史数据进行预测，智能化程度尚停留在较小尺度上，且多元干扰因子的结合演绎因缺失底层拓扑结构的方法导致研究成效处于一定程度上的停滞状态。

未来面临的关键难点与挑战，包括以下三点：

第一点，当前利用复杂几何拓扑网络的方法对城市进行解构，实现空间数据附着，并通过聚类方法进行评估时，往往忽视了拓扑网络搭载智能模型进行演绎的可能性，故而要在拓扑学基础上，解决城乡规划现状展示中智能模型演绎功能不完备的问题。

第二点，基于解构的现状分析结果，如何在拓扑网络上融合人工智能框架，利用神经网络、深度学习等方法形成的训练模型，以实现城乡发展的智能演绎分析，并结合数字孪生技术，从而获得更精准切实和易于人理解的推演结果。

第三点，将已成体系的演绎方法通过拓扑本身所具有的节点、网络与数字孪生技术拟合，此时城市在可视化的基础上内在具有了真正的“骨架”，其内在的拓扑结构能够对各类分析做强有力的支撑，多元数据分析也有了更好的凭依。场景化不必再反复构建，而是直接从拓扑结构中储存的数据进行可视化和底层架构的多方位提取，从而直接构建场景。然而，城乡规划发展具有多尺度空间效应特征，那么演绎中如何更加自适应地构建出具有多尺度和跨尺度的智能拓扑分析模型，并使得模型分析结果能快速地反馈到数字孪生建设成果中是未来重大技术难点之一。

重要意义

此问题的解决会使数字孪生技术针对复杂巨系统的演绎分析能力大大增强，有利于智慧城市建设，对城乡规划各类场景的现状分析、发展演绎都具有重大意义，相关方法研发能成为“十四五”时期中城乡发展规划和智慧城市建设的重要技术支撑力量。