在人工智能技术的影响下，我们对城市环境的理解和分析方式正在经历一场革命性的变化。城市视觉智能，作为这一变革的前沿领域，融合了先进的AI技术和丰富的街景影像数据，为我们提供了一种全新的视角来观察和量化城市的物质特征、社会经济状况以及人的行为模式。通过自动识别城市特征、预测社会经济状况、量化分析城市视觉环境，以及构建多尺度的城市分析框架，城市视觉智能不仅增强了我们对城市复杂性的认识，而且为城市规划、治理和可持续发展提供了新的工具和方法。本期文章将探讨城市视觉智能的核心概念、技术挑战，旨在揭示这一跨学科领域如何重塑我们对城市研究的认知，并推动城市科学向更深层次的发展。


近日，备受瞩目的学术期刊《美国地理学会会刊》（Annals of AAG）在线发布了一篇重要论文，题为“Urban Visual Intelligence: Studying Cities with Artificial Intelligence and Street-level Imagery”。该论文深入探讨了“城市视觉智能”的理论框架，系统地揭示了街道尺度的图像数据和人工智能技术在城市空间感知以及人地关系理解中的核心作用，并全面剖析了当前面临的挑战以及未来可能的发展机遇。

此项研究由北京大学张帆博士领衔，他不仅是论文的第一作者，还担任了通讯作者的角色。此外，研究团队还汇聚了包括麻省理工学院的Lawrence Value、Gary Hack、Carlo Ratti，北京大学的刘瑜，以及伦敦大学学院的Micheal Batty等在内的国内外知名学者，共同为城市视觉智能的研究贡献智慧。



01 内容导读/ABSTRACT

从19世纪末至20世纪中期，卡米洛·西特（Camillo Sitte）、凯文·林奇（Kevin Lynch）、鲁道夫·阿恩海姆（Rudolf Arnheim）和简·雅各布斯（Jane Jacobs）等杰出学者率先对城市的视觉维度进行了开创性的探索，奠定了这一城市研究领域的基石。随着时间的推移，尤其是进入大数据和人工智能的时代，人类的行为、感知以及与城市的互动方式正经历着前所未有的变革。

本文回顾了城市视觉空间研究的历程，并在此基础上提出了“城市视觉智能”的理论框架。该框架系统地探讨了图像数据和人工智能技术如何革新城市研究者对城市感知和量化的方法，使我们能够在多个尺度上深入剖析城市物质环境与人类活动、社会经济环境之间的复杂关系。



这些新兴方法不仅促使我们重新审视和反思传统的城市理论和研究领域，更在当今这个以人工智能和数据驱动为研究主流的时代，为我们提供了创造更符合人类行为模式和需求的城市空间的有力工具。通过这一框架，我们有望构建出更加智能、宜居和可持续发展的城市环境。



简介/

02 简介/INTRODUCTION