编者按：

2015年5月23日至24日，由中国城市规划学会承办的中国科协年会分会场“大数据与城乡治理”研讨会于广州举行。上海数慧系统技术有限公司数据洞察产品线经理程洋作了题为《规划大数据应用的技术架构》的报告。程洋经理针对当前多元数据不断膨胀的现状，提出数据融合的迫切需求，重点介绍了3个典型案例。他指出要实现从“规画”到“规划”的重要转变，打破GIS空间数据的藩篱、构建大数据平台，让数据说话，实现规划师、规划局、专家与公众之间的协同。

一、规划大数据的应用的思考

1.数据无处不在

2015年，中国第一高楼上海中心就要交付使用了，工程的图纸超过15万张，如果用传统的角尺加图纸的方式可能很难想象，这是一个巨大的挑战，当你编制成一张完整的数字模型，让一切在电脑上先去呈现和计算，数据洞察在这里面就省时省力和省心。这是一个统计数据，不管我们是否相信，从2010年到2015年整个的业务的数据也好，数字化音频、社交网络各种数据在不断地膨胀。用IBM大中华区董事长的话来说，没有洞察的数据只是一种静态数据，只能实现一种描述性的帮助，只有发现数据之间的规矩，形成数据洞察之后，我们的一些描述才能更加接近事实的真相。因此无论一个行业多么庞大、多么规范、多么成熟，不能掌握信息的规划，就有一个不确定性，因此在这样一个时代，我们所做的任何一项工作都需要有数据洞察。

2.技术驱动创新

在过去的几年全世界有90%的数据创建于过去的两年之间，2013年在云上的业务增长了4倍，包括阿里也好，中兴也好，各个大的运营商都在推进云的架构，到2017年100%的应用可能会构建移动平台，2020年可能750亿的设备就连接到互联网，因此新技术的迅猛增长必然带来规划信息化的变革。

3.国家新型城镇化对规划的政策要求

从国家政策来说，2014年3月印发的《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》提出要提高规划编制的科学化和民主化水平，包括推动总规、城市规划和多规合一的研究。在一张蓝图的基础上加强规划实施全过程的监督，加强事前、事中、事后的监管，应用信息化的手段加强对城市规划管控的技术支撑。因此我们从信息化的角度来解释，新型规划更加强调抓头和尾，首先从规划编制来说更加科学化和民主化，同时对整个规划实施做了规划评估，同时可以反馈到整个规划编制的过程，同时规划实施的全过程中实现规划的全过程的管控。

4.新一代技术架构的三大趋势

正是基于这样的一些思考，我们觉得新一代的技术架构应该有三大趋势，一是前端的驱动创新，越来越的前端应用可能会创造不断的新的业务场景；二是洞察驱动决策，非传统数据，包括大数据、内容数据或者是一些互联网数据，正在为决策行为提供一个更加精准的数据；三是数据驱动业务，业务解决方案的构建更加仰仗于一个更广泛的数字生态体系。

因此，引入大数据是一个最佳的解决之道，最左边是所有的原始数据包括流媒体、图片、社交网络的数据；在中间有一个信息管制区，包括数据的获取、存档、实时分析，数据仓库和数据提示等一体化的应用都在这里实现；最右边要解释进行数据洞察正在发生什么，为什么会发生，有可能发生什么，我们应该采取什么行动，最终服务于城乡规划管理和城乡规划编制。

二、典型案例

我们正在进行的三个典型的案例，跟大家做一个分享。第一个案例里有三个城市，第一个是C市的交通规划研究院，正在做的就是一个规划大数据的平台，第二个就是S城市正在考虑整个城乡规划的数据云的建设，还有就是G城市村庄规划，基于村庄规划的理念，可能有规划数据一体化的应用平台的建设。

1.规划大数据平台

C市这个城市的这个平台是整个这个城市一级平台，需要做这样一些规划，它的手机信息数据、公交IC卡的数据等等的数据全部都要接入进来，当然这个城市的条件非常好，电信运营商、手机运营商几乎是每5分钟就会把这些数据推到这个平台上去，我们在做数据处理的时候很显然需要用大数据的平台做数据的实时处理。右边是正在跟这个城市研究的大数据管理平台，这可能是目前规划行业唯一能够走通的数据仓库的一个大数据的管理和分析平台；最左边上面是一个静态的数据，包括人口、法人、地理空间和基础的一些数据，下面动态的数据，包括电信运营商和交通运营商的数据；在中间的环节有了数据的整合区，其中应用到Spark等这些大数据处理技术，用这种技术把一些数据实时传入进来，进来之后是不落地的，进行处理，然后把数据处理完之后放到中心的数据仓库，右边是数据分析，有GIS数据，有一些数据分析的手段进行数据分析，最终数据可视化仿真。这就是交通大数据的整个决策。

2.规划数据云服务

第二个案例也是另外一个城市关于规划数据云的，我们一直提到数字城市更多是数据共享，其实就是把已有的数据通过数据服务的方式发布出来，给大家进行使用。这种发布从管理的角度来说可能数据安全不高，同时海量数据管理的分享可能存在一些瓶颈。对于这种用户来说，大家都理解，因为最终的数据不在我的手上，我拿到这个数据之后去应用和做分析是不够的。第二是面向应用数据产品，需要一种数数据的时候，往往要花很大的代价做数据的分析和生产，同时计算机是依赖于本地的应用和环境的。基于这样的一些思考，要分享的第二个案例是关于规划数据云的。这个右边是整个数据云的基础架构，在这里我们讲云是一种服务的能力，大家可以看到最下面是数据的安全防护，在这个层面，我们对所有的云上的数据库进行了不间断的监控，我需要不断地把各种各样数据放在云的空间，在数据仓库之上，我能够根据各个不同的需求，把数据产品生产出来，最后就是规划数据云，在这个云环境下进行使用。一个很简单的场景，在后面有一个设想，以后如果有用户或者是规划师去做规划的话，可能会提供一个虚拟的环境，在这个环境下你需要什么规划，需要什么数据，你的要求提出来之后可以虚拟出一个工作平台，这个工作平台有硬件、软件，包括一些基本的数据，在这个规划平台上进行规划的编制，编制完之后这样的工作就完成了。这种模式一定是一个转变，第一种转变是一种数据发现的防护，这是最基础的。第二就是基于数据产品的数据预警，后台一定是跟淘宝商城一样，淘宝商城有实体化的产品，我们掌握了大量数据资源之后数据也一定是一种产品，我们可以根据不同的需要快速地生产出各种各样的数据产品来服务于城乡规划管理和服务。最后就是数据计算服务，在这样一个数据云的平台上进行各种各样的计算模型计算，在这里可以形成一个数据云的计算的服务。

3.规划数据一体化应用平台

第三个案例讲的是规划数据一体化应用平台。从一个实际的村庄规划的案例可以看到，村庄有自己的特性，第一必须要尊重每个村庄的特性，第二强调村民的参与，第三需要协调城规和土规，需要做到一个多规协同。这些特性需要规划数据一体化的应用平台，首先它能够实现多规融合，可以协调土规、城规，可以提供一些信息化的平台，可以帮助大家协调这样一些矛盾，能够落实村庄规划的管理。同时业务协同，在这样一个规划的过程中涉及到市、区、镇、村四级，同时涉及到规划、国土和建设等等部门，我们需要做到多地联省和并联审批。同时由于行政权力的下放，乡村规划许可可能下放到镇村，在这个环节，市局如何做到监管，我们可能需要用到一些遥感的手段，用到一些数据复制的手段实时地进行数据监控，比如镇街把这个项目规划许可发了之后，在数据库可以同步进行数据的监控，同时通过一些数据可以发现一些可疑的图斑，进行城市规划实施的监控。当数据收集完之后，对整个现状做一个评估分析，整个的村庄的现状是什么，未来有哪些发展方向，需要构建一些分析的模型进行建设。另外在规划的过程中不能忘记公共参与，需要有一个村民互动的平台，保证整个规划能够实现的阳光规划。

4.从“规画”到“规划”的重要转变

这三个案例，这些案例会带来什么转变，我们正在跟大家一起去探索，可能是大数据支撑下的规划编制的转变。这种转变首先就是打破GIS空间数据的藩篱，把大量社交媒体的网络数据，与一些先行的数据进行融合，涉及到大数据管理平台、数据仓库平台、搜索门户等一系列的技术，打破数据的藩篱，引入全新的大数据平台和应用程序框架。

第二个转变就是构建大数据平台，让数据说话。这是一个案例，从宏观、中观到微观建立一套管理模型，在宏观对整个城市管理，对区域单元指标平衡，在地块级别，对整个地块的生命周期的影响进行一些分析，让数据说话，让规划各阶段指标衔接更加科学。另外一个案例是借鉴了交通规划层面的思想，也是建立宏观、中观和微观的交通模型，对于整个城市为交通规划提供决策，构建一个大数据的平台，让数据可以说话，可以辅于规划编制和管理。

第三个特征就是实现规划师、规划局、专家与公众之间协同。我们需要提供一个在线的平台，它只是让规划更加合理和科学，并不能取代规划师的劳动。以往的做法是每个地方规划局下发一个数据规整的版本，规划师按照这个把数据提交上来，现在可能会提供类似于一个规划云服务，为规划提供一个计算服务。比如在这个平台上有各种数据模板，每个城市总规和控规的模板，就可以规整成规划管理部门需要的数据。

三、规划大数据应用的运营能力

1.数据整合需求

大数据技术框架支撑并不能满足我们的要求，必须让数据可以持续地产生价值。我们一直做规划信息化，以前研究的就是规划编制成果、规划审批成果、基础地理数据等等的规划专业数据，现在是新媒体数据包括一些社交媒体的数据、互联网数据，整个城市里产生的数据都应该纳入到规划编制的范畴。当我们把这些数据全部纳入到范畴之后，发现种类繁多的传统数据：从基础数据到区域规划，到镇村规划，到总体规划……当把这些数据汇集在一起的时候，这些数据怎么处理是我们需要考虑的。其次是越来越多的占比85%的非结构化数据，包括图片和文本，这里面含有巨大的价值，我们需要一些手段把这些价值挖掘出来。还有大数据，比如每天200G的数据增长，这些数据怎么去考虑，尤其是在横向和纵向两个方面，在纵向上省、市、县的这些数据怎么打通。在横向上规划、国土和发改委等部门间，尤其是规划系统里的规划局和下属事业单位之间，一些远郊区县间如何打通数据链，这也是我们必须要考虑的核心问题。

2.解决方案

从整个运营的角度来说，从原始数据到数据整合到数据运营，再到最终的数据洞察，会形成一个完整的数据运营体系。从以往的数据共享到数据云，实现基于数据产品的数据服务，同时实现数据计算的服务。

这样一个解决方案有几个关键技术的能力，第一就是数据资源规划的能力，我们的数据多，有多少，我们数据缺，缺多少，整个数据的脉络是怎样的情况，我们需要从各个维度去衡量数据，为数据去建模。第二是数据建模的能力，从业务模型到领域模型，通过逻辑模型再到物理模型，最终到数据提示以及大数据分析的数据仓库，这个维度怎么去建。最后形成整个数据仓库全生命周期的理念，这个怎么去做。还有就是数据整合框架，数据工程的能力，包括数据的组织、数据调研的流程，整个一系列的过程都需要一步一步非常细地去做到数据生产流程，才能完成。

四、展望

1.大数据分析定能助力国家新型城镇化规划与建设

基于规划大数据分析的规划信息化解决方案，将为国家新型城镇化的规划、建设与运营带来更精准的评估、分析与决策，增强规划编制的科学性，提高城市建设的项目审批和监管水平，提升城市管理和运营能力，减少失误，是“智慧规划”乃至“智慧城市”的重要抓手和基点。

2.最终走向大规划

最后我们希望基于规划大数据分析的规划信息化解决方案，实现多规融合、业务协同、省市联动、市县联动全国的规划管理工作者和规划设计工作者可以连成一张网，走向大规划，我汇报到这里结束，谢谢大家。

（根据速记整理，未经专家审阅）