未來城市智能低碳場景設計的導控體系構建

摘要面對未來城市智能分布式和去中心化的趨勢，提出“如何利用交互場景設計方法體系應對未來城市空間的發展需求”， 從“需求分析、診斷研判、場景創新”入手，通過整合“智能+”先進技術與“低碳+”智能方法，建立場景“設計+” 的方法體系，通過技術預見、推演強化、情景分析、全息場景、場景創新路徑，推進“理想之地”的場景設計過程，形成緊 湊混合街區、綠色智慧交通、開放友好環境、綠色低碳建筑、節能高效設施、普惠人文治理等6個場景，并提出創新導控體 系。在此基礎上，未來可以推動“理想之地”品牌推廣與“預見大都市未來”理論發展，持續推動多元場景的迭代升級。

AbstractInsposetoteligetsrteddealedtdsoffrecitstisddresstoow can interactive scenario design methodology meet theevolving spatial demandsoffutureurban environments？\" Starting from \"demandanalysis，agnosticvaluatio，andsenarioinovation\"，thisstudyintegratesadvanced\"ntellgene\"tcholgies and \"Low Carbon+\"smart approaches，stablishing a systematic \"Design+\"scenario methodology.Through pathways including technological forecasting，siulatioeancement，senarioanalysis，olgraphicsenarios，andiovatieenariopathays， this esearch advances the \"Nexus\" scene design process.Six distinct scenarios have been developed： compact mixed-use neighborhood，greeninteligenttransportation，openandfriendlyvironmentsreennerg-efientbudingsiet infrastructure facilities，and inclusive humanisticgovernance，alongsideaninnovativeguidanceandcontrolsystem.Building onthisrsearchfuture innovationinstituteswillcontinuouslypromotethe\"Nexus\"brandandfurtherdeveloptheteoretical frameworkof\"Foresee Metropolitan Future\"，thus facilitating ongoingiterativeenhancementofdiverseurban scenarios.

關鍵詞未來城市；理想之地;智慧街道；場景設計；導控體系 KeyWords future city;Nexus; smart street; scene design; GCS （guidance amp; control system）

文章編號1673-8985（2025）03-0086-08中圖分類號TU984文獻標志碼A

D0I 10.11982/j.supr.20250312

為應對未來城市空間分布去中心化的趨勢，如今城市更新和數字基建正進行智慧迭代①，街道空間的智能化探索需要更進一步強調“場景交互”的重要性。智能場景具有“技術賦能”與“空間載體”兩大特征，現有對空間場景的研究和實踐重在技術分析或產品展示，模塊聯系弱、數據難融合、試驗周期長同時建構運營環節缺失，造成長期研發的資源浪費[2]。本文整合智能技術與低碳設計方法理論，提出“設計 ^?+ 智能”的交互場景方法論，通過“需求分析一診斷研判一場景創新”

路徑，填補了現有研究中技術融合緩慢、建構與運營環節缺失的空白。實踐創新方面，基于“理想之地”項目，形成可復制的城市單元設計范式，強化了技術落地的可操作性與經濟性。導控體系構建方面，通過5條核心路徑和6大場景模塊，建立了從需求預判到動態優化的導控體系，為城市治理提供系統性解決方案3。未來，研究團隊計劃通過“理想之地”品牌推廣與理論研究，整合多領域全周期智能平臺，推動街道空間的動態升級，并加強跨學科合作（見表1）。

1研究問題：場景交互平臺如何整合技術需求進行迭代？

當下城市空間各模塊聯系弱且整合周期長，難以應對未來需求進行前瞻性技術升級4，應促進“智能+”與“低碳+”相互交融，建立街道空間的導控體系。場景具有設計研發、應用整合的含義，包括具體的時空環境、行為心理構成、環境氛圍和感覺范圍，在確定場景界限中應將信息環境和自然環境納入關鍵因素?；诮换鼍埃╥nteractive scene）融合平臺，“設計+”的工作方式將構建數據基礎及適應技術發展的場景，“智能+”技術將探索城市生命特征及規律，還可通過自主學習和預測推演完成街道方案的智能生成與完善。

當下城市空間呈現智能分布和去中心化的趨勢，“以數明律，以流定形”的數據融合設計范式正在逐步形成。智慧城市是由多系統組成的復雜體系，需要從信息深度滲透城市空間系統、供需信息精準匹配、保障人類幸福生活等角度推演智慧城市發展路徑、方法系統和技術架構。在城市街區復興和城市A的變革趨勢下，街道空間呈現智能化、分布式和去中心化的趨勢，“智能+”趨勢推動研究從系統角度研究街道空間的關聯性，并從信息滲透、數字化系統、供需匹配等角度推演發展路徑。隨著人工智能技術的迅猛發展，智慧城市將逐步具有韌性自愈與分布式特性，其包含的網絡化治理單元構成智慧城市體系，智慧服務依托街道網絡進行布局，以定量城市分析為驅動進行數據增強設計（dataaugmenteddesign）。智能街道探討了將物理基礎設施與數字技術相結合，以創建交互自適應的城市環境。

城市空間的“低碳 + 設計”涵蓋數據感知、分析方法、建構運營等層面，前期規劃的各因素影響街道后續運營的活力和便利度。利用多源城市數據的系統方法可量化測度街道質量、活力數值，這些因素應以人本為導向。建筑密度、土地混合使用、綠化程度、生活便利性可被量化并提升街道設計的精準度，人與建筑環境背景、環境成分、氣候變化也會影響公共開放空間行為，其中人群特征可通過訪客畫像進一步識別，通過行為活動、空間感知分析了解空間被使用方式，以進行建成環境審計[8]。傳統的城市設計和綠道規劃設計可以結合多源城市數據和機器學習算法，以改進高密度建成環境質量，而新城市數據和機器算法揭示了街道綠地環境的經濟效益[。同時低碳設計的評估尤其重要，在街道空間設計從宏觀轉向微觀過程中，同步進行數字化低碳轉型，需對碳評估工具進行整合[1]（見圖1）。

2需求分析：“未來城市”交互場景需匹配智能低碳設計范式

未形成理論體系，需要進行系統設計改革，未來場景需融合“智能+低碳”的新方法，例如數據應用、智能計算、分布式計算等方面。根據“完整社區”和“15分鐘生活圈”的指導意見，未來城市需要面向人民美好生活，進行系統設計改革；未來街道場景對于數據應用、智能計算、分布式計算的多式聯運組織將催生跨專業場景創新；街道空間場景需致力于建設智慧生活服務圈，整合社區到家服務，鏈接社區周邊服務業資源②。人工智能技術可通過數據挖掘處理助力發現街道空間生命特征和規律，新設計分析方法將通過大模型、大數據、物聯網、全息的智能技術手段，加強自主學習能力和預城市空間場景的“智能設計+”方法尚

表1智能設計方法步驟Tab.1 Intelligent design method steps

測推演能力。智能技術將推動空間設計跨界創新，體現在其將計算性城市設計應用于城市空間品質測度與評價、人的空間行為活動特征分析等[11]。目前數字孿生實時動態、數字分析自動智能、智慧城市硬件建設等方面能力不足，現有設計研究存在數據挖掘不足、研究設計脫節、本體研究不足等問題，面向未來的技術創新已成為智慧城市設計建設的重要因素，未來城市空間場景建設需要進一步形成“智能+低碳”融合的技術體系。

2.1“街道數據庫”預判需求

交互場景設計需要預判需求，匹配智能分析感知方法。未來城市以“人民需求”及發展預期為本，順應智能分布式和去中心化趨勢，以“城市形流”③為基礎，借助人工智能技術、發現規律、支撐街道空間設計編制。智能技術方法介入街道全工作流程，建立了從選址、投資、設計、建設以及運營的“智能平臺”，提出空間導引、方法框架和管理機制，以應對城市更新的現實需求12]。場景建設需能符合規劃管理部門的要求，探索符合各個利益相關方訴求，利用空間設計、大數據、物聯網平臺建立多維度評價體系，促使需求、技術、空間及時間相互整合，圍繞活力、低碳、智慧核心理念將環境、生活、學習、工作、娛樂、出行6大場景融為一體，打造人與自然親密共生的“理想之地”。

2.2“未來城市”預見價值

未來導向的規劃組織需要公私合營共建，使交互場景設計與上海市區政府共同構建“未來城市”解決方案。理想之地”項目以智慧街道網絡體系來滿足 80% 的生活需求，打破社區圍墻分隔和功能切塊，鼓勵人與人交流，從而提升公共價值和城市活力。交互場景以“城市形流”為基礎，架構借助智能技術、發現規律、支撐街區設計編制的邏輯模式。智能技術介入街道全工作流程，建立了從選址、投資、設計、建設到運營的“多方案模擬平臺”，未來將進入城市治理業務邏輯中，并完善保安監控、環衛保潔、商業服務及管理服務等功能，提升場景運營質量和資產價值，為生態合作伙伴打造一體化的管理運營模式[13]。

2.3\"理想之地”預構模型

“理想之地”項目順應智能化趨勢，建構多級場景模型，從“城市級一單元級一場景級”的系統邏輯構建了未來城市方案。城市級方案結合數字、交通、能源、水資源、廢棄物、藍綠網絡等6類未來技術的系統升級，探索未來基礎設施建設路徑；單元級方案以10min步行活動范圍為單元，構建各有特色、高度復合、獨立又相互聯系的未來城市治理單元；場景級方案構建居住、商業、辦公、生態等多元場景復合的“迷你城市”，探索如何將人的日常生活場景與技術創新相結合。理想之地”多級場景依托多層級的街道網絡，協同考慮街道空間多要素與城市多系統。

2.4“導控體系”探索范式

基于交互場景所形成的智慧街道創新平臺，就特定專題展開持續的跟蹤研究設計和反饋，優化設計分析方法和城市產品[14]。探索未來城市街道空間可復制、可推廣的理想模式，將各方利益用信息系統方式進行協調，采用適度超前的技術形成“蝶變城創”④的機制，在前期分析（大數據、人工智能輔助）、方案生成（生成式算法、邊緣計算）、設計評估（視覺表達模型）等環節實現聯通，以支持街道空間升級和設計方法完善。

3診斷研判

診斷研判作為設計分析的核心路徑，包含技術預見、強化推演、情景分析、全息場景、場景創新等環節。

3.1知識圖譜引導技術預見

技術創新是未來城市發展的動力，其時間跨度可能在5一30年之間，預測由用戶、設計者和政策制定者之間相互咨詢、相互交流所形成。例如，過去10年智能交通工具發展迅猛，如共享單車、智能汽車以及無人駕駛技術等，人工智能正在重塑交通乃至城市格局。智慧街道作為生態系統15，以改善城市生活、保障經濟和運營可持續性為前提，始終基于項目實施進行需求調研、成本核算、資源整合和創新運營，形成下一代街道場景模型。該模型包括空間落位、技術架構、產品清單和實施要點，形成導控體系，后續項目可在技術選擇與決策時使用，為前期技術決策提供參考，為技術應用提供方案模型，并為項目落地運營設立空間基礎，在驗證導控體系有效性的同時也可指引未來城市產品升級。

3.2AI強化場景推演

推演強化從優化專業配置、集成關鍵信息、生成式設計、多元評價判斷、智能技術融合等方面開展。推演過程將處理人力、時間、資本等多種信息，提供豐富的可視化分析手段，展示智能設計及其各參數變化過程，并與設計流程相結合，涵蓋“社會經濟預測、人居環境提升、空間形態優化”等領域。前期分析判別用戶需求，方案基于AI生成式算法建立設計模型，設計評估采用計算機推演的特征表達模型。未來，智能體（AIAgent）將學習大量優質設計數據，形成規律性的演進邏輯，提供智能預判輔助設計師準確高效決策，并及時解決難點問題（見圖2）。

3.3 多元情景分析

情景分析預先將后端實施評估指標作為空間方案中的約束條件，采用BIM分析模擬、空間句法分析等方法，建立智能運算規則，從而預判不同方案下產生的碳匯、能耗、交通量、建設成本等相關指標，可以幫助城市規劃者預測和評估各種可能的結果。情景分析有助于識別在“智能 + 低碳”技術應用中可能出現的關鍵風險，如技術失效、數據隱私和基礎設施脆弱性，從而形成應對不同風險情景的應急預案以提高城市的應變能力，確定最佳分配方式確保資源的高效利用。情景分析可幫助決策者選擇最優方案，形成更具彈性和適應性的法規以應對未來的不確定性，在不同情景下評估各種技術的可行性和適用性，最大限度地發揮“智能+低碳”技術的潛力。以交通智慧場景為例，通過對不同時段交通流量與承載力的情景分析，提出提升智慧慢行道路規劃方案，引導形成“接駁公交 + 軌道”的交通出行方案（見圖3）。

3.4全息場景

全息場景模型通過數字地圖實現了場地物理環境與空間形態的高度耦合，提供豐富的可視化分析手段，全面展示智能設計及其各參數的變化過程和實時狀態，可輔助管理者全面掌握街道運行狀態，有效提升監控力度和組織效率[1。在方案創作與推敲階段，可以將全息場景模型與VR技術鏈接，使設計師能夠進入虛擬現實場景中體驗設計，從而進行針對性調整和方案驗證。全息平臺可以將設計的街道場景進行VR渲染，構建一個涵蓋物理空間全要素的三維動態時空信息模型，支持交流、決策等多領域的智能設計應用。智能推演將加強評價的客觀性，設計研判模型基于多元數據平臺進行創新升級，智慧街道創新平臺承擔研究互動的角色，通過數據比對、數據模擬與層次分析將未來項目的評價標準拆解為安全、可達、景觀、商業、休閑與便民6大指數，經過多輪專家討論、數據擬合為各個指數設定權重，基于數據分析來優化空間方案。

4場景創新：智能設計與技術引導

場景創新設計是一個復雜過程，例如“歐洲綠色首都”瑞典斯德哥爾摩哈馬碧湖城，旨在打造“TwiceasGood”高循環、低能耗、生態宜居的濱水新城，為有效整合投資建設環境友好的住宅和高品質生活環境，準確設定了總體環境目標、實施監管過程及生態循環模式。在確定前瞻性目標時，需要推動空間技術的創新整合，包括能源利用、交通運輸、資源流轉、給水排水、建筑材料、土地使用等通用性目標和土壤治理、湖水治理、排放控制等特定性自標。在自標的引領下，哈馬碧在土壤修復、城市形態、交通、綠色建筑、能源、固體廢棄物管理、用水效率等方面設定9大路徑。實施監管階段創建環境負荷工具，進行全周期評估，允許監測并提出對有關建設環境績效的反饋?？偨Y哈馬碧湖城開發經驗，“理想之地”項目提出將利用技術創新提高人的生活質量，使各種技術整合到現有的城市基礎設施中；未來項目需要形成公私合營主體，使當地政府的各相關部門、私營企業和學術機構都深入地參與到項目開發過程中；創新土地開發模式，利用經濟手段減少個人對環境的影響;最后在項目決策時，進行全生命周期項目的投資回報周期計算，以此來獲得高設計標準的價值。綜上所述，“理想之地”項目把場景創新、空間技術、運營設計整合為一體，有助于未來社區的場景建設（見圖4）。

圖2未來城市政企合作平臺 Fig.2Futurecity public-privatecollaborative governance platform

圖3“理想之地”交通流量承載力情景分析 Fig.3\"Nexus\" scenario-based analysis of traffic flowcapacity

資料來源：。

場景創新的街道空間構建路徑落實在“街區緊湊混合、交通綠色智慧、環境開放友好、建筑綠色節能、設施高效節能、管理普惠人文”6個方面，在智能設計導向與智慧產品把控方面建成一個高循環、低能耗、生態宜居的新型城市（見表2）。基于國內外實踐探索、國家與地方政策，針對傳統社區功能單一、交通擁堵、能耗高等痛點提出解決思路，以“雙碳目標、健康社區等愿景設定量化指標，選擇成熟且可推廣的技術確保落地性，在緊湊開發與生態保護、效率與人性化之間尋求最優解。

4.1緊湊混合街區

街區緊湊混合場景中，保障每個地塊混合不同功能，包含居住、社交辦公、便利設施等；建筑以圍合形式布局，低區商業配合中高區住宅；內部形成半私密活動場所，外部形成社區生活商業界面，將公司、家庭和咖啡廳等共享辦公空間相互融合；所有住宅單位到組團出口為2—3min步行距離；所有住宅單位都應在建筑入口的300m之內設置藥店、便利店、餐飲小食、生鮮店、健身房、銀行自助機、面包店、咖啡店等設施；同時每個地塊布局1處鄰里客廳，以10min社區生活服務可享為目標，成為老幼友好、小型聚餐、公益活動、個人展覽等的理想場所；優化建筑布局，降低室外人行區、室外休息區、兒童活動區的風速（見圖5）。

4.2綠色智慧交通

綠色智慧出行場景中，在項目的中軸路打造靈活可變街道，平日保障慢行空間與沿街外擺空間一體化設計，寬度占總體道路斷面寬度一半以上;預先規劃連接組團內部跑道、代建道路慢行空間與城市濱水綠化空間，打造3km 跑步道；爭取公交線路和站點在項目周邊的一體化設計；通過能量環、地下車庫連通、共享單車布點等方式，實現所有樓棟到公交站點和地鐵站點的10min可達?！袄硐胫亍睆娀粯屑~與通道的步行接駁，引導多元綠色的交通出行模式，進一步提升城市級“理想之地”的集約化出行比例。駕駛自動化通過人工智能、人性交互以及高等級（L4—L5）的自動駕駛技術，給使用者提供便捷的出行體驗；出行服務化（MaaS）將交通工具轉變為服務，智能平臺與車聯網全面打通，使智能平臺從調控模型浮動數據提升為全時空實時數據。將智慧場景和空間線性進行靈活曲線化處理，以應對空間的靈活多元需求，可供人車混合使用；面向未來智能化交通需求，綠波道路可根據使用場景需求將機動車道切換為人行慢道1；流量監控系統通過實時獲取監控錄像分析各路段車流量和擁堵情況，高精度地圖可賦能信息發布與引導管理等應用場景。

表2街道空間構建路徑

資料來源：。

4.3開放友好環境

環境開放友好場景中，戶外空間任意點步行百來即可達公園、廣場或運動場地。戶外活動空間使用功能應綜合多樣化，并保證一定規模能夠在冬至日接受充足光照；通過布局彈性綠地網絡擴大戶外空間，并體現地域和時令特征，鼓勵可食用植物與生境配置方式；智慧養護方面倡導低養護的綠化管理方式，通過低養護植物配置、智能滴灌系統、智慧養護系統降低植物管養成本；采用菌倉及綠植新風墻等新式健康產品將有效地形成衛生屏障。

4.4綠色節能建筑

圖4未來城市治理單元應用模型 Fig.4Smart citygovernancecell application framework（SC-GCAF）

建筑綠色節能場景中，核心市集通過被動式手法盡可能多地實現自然通風、自然采光，應用光儲直柔、濕垃圾本地化處理和循環利用系統等，集成應用先進技術，通過與新興技術部門合作，促進行業技術革命、前沿技術探索及企業實踐，充分論證技術價值、應用場景、成本與效益等內容18。住宅社區和住宅單體采用主、被動手法結合的方式，實現節能 50% 以上；辦公空間采用窗墻體系，通過分朝向優化保溫和遮陽、自然通風和空調運行的組合策略；商業空間利用通風系統實現分季節的室內溫度微調節；建筑材料使用高強度材料，混凝土結構中高強度鋼筋用量比例 gt;85% ；工業化建造提高建筑裝配率、縮短交房周期，裝配式混凝土建筑結構預制率 ≥40% 或裝配率 ≥60% ；市集主體結構采用鋼結構或木結構設計，施工及運營全生命周期采用建筑信息化模型技術，建立智能運算規則，優化建設運營效益。低碳社區建立CIM智能平臺，建設運營引入試驗性模塊，例如遠程診療、智能交通、智慧能源、全域安全、低碳建造等功能，利用AI賦能城市治理場景升級（見圖6）。

4.5低碳共性技術

低碳共性技術場景以“全域達低碳（降碳排 20% ），局部近零碳（降碳排 40% ）”為目標，在能源、用水、垃圾、數據等領域進行成熟技術集成與前沿技術試點并行。微電網架構、智能化光伏和電池存儲解決方案讓微能源網絡變得可負擔，同時可再生能源利用比重得到大幅度提高。公共建筑及中高層屋頂安裝光伏面積比例不低于 40% ，智能微電網管理系統采用高級量測體系（AMI）與快速轉換開關，實現項目用電的預測、優化與協同調度。固廢資源利用方面倡導生活垃圾減量，推廣健康智能垃圾房，改善社區環境體驗；通過打造韌性水環境、海綿城市建設、科學高效的雨洪管理強化城市水環境[19。智慧街道跨越建造與運營兩個階段實現項目全周期減碳，建造階段以耐用、可回收和健康為出發點選擇建筑材料，減少隱含碳排放，超低能耗、近零能耗等節能建筑的建設可以有效地提升資源利用效率；運營方案匹配被動式節能設計，輔以節能機電和新能源技術，實現超低能耗建筑和近零能耗建筑的建設目標。共性技術工具包以智慧街道項目為基礎進行空間融合與系統升級，以改善城市生活、保障經濟和運營可持續性為前提，逐步應用能源、飲用水、垃圾、食物、數據、高速網絡等技術模塊 （見圖7）。

圖6綠色節能建筑市集（“理想之地”項目） Fig.6 Green energy-efficient building ecosystem hub （GEB-Hub，Nexus） 資料來源：筆者自攝

4.6普惠人文治理

普惠人文治理場景中，全域全齡居民簽署低碳環保合約，社區服務設施整合民政系統，“智慧健康管理”系統打通居民健康檔案與公共衛生系統，鏈接遠程醫療資源提供健康管理服務。理想之地”項目未來將以市集為中心進行低碳理念與技術展示宣傳，定期舉行社區培訓與低碳主題活動；借助智能平臺積分體系，倡導綠色低碳消費與生活方式。未來項目打造的“數字家園”將以“普惠、高效、安全”為目標，重點打通居民、社區與城市信息服務系統，實現有限資源下的城市服務、社區治理高效覆蓋、高密度融合，在傳統物業響應的基礎上，通過CIM數字信息智能平臺的搭建（見圖8），物業城市服務將紅線內外進行統一管理。未來，上海市社區將呈現出深度老齡化、人口流動大和街區管理難的特點，因此針對老齡化社區，公共服務應盡量做到“生活便利產品服務要好用”[20]。構建普惠人文場景時要全面評估基礎設施、數據服務運維成本，開拓微養老模式一居家養老服務，明確責任劃分，實現多方盈利。

5結語

未來城市“理想之地”項目已于2022年通過上海市規劃和自然資源局審批，智慧街道的建設運營被納入控制性詳細規劃文件的編制中，利用人工智能進行城市治理并建立了上海首個由企業主導的社區級CIM智能平臺，持續探索并融合大都市預測、全息構建、人工智能、綠色低碳、生態環保、健康宜居、智慧普惠等領域（見圖9）。理想之地”項目建立了跨界整合街道空間的多領域、全周期智能平臺，并探索了智能技術推動的設計方法，將立足于本土城市更新、社區治理、街道單元的建設實踐提供智能產品或解決方案，并采用主動知識推送、客戶交互、生成式設計、知識圖譜更新等服務，為特定設計需求提供智能化的專家推薦服務和知識響應交互。

“理想之地”項目作為上海新城發展戰略的示范點，承接社區功能高度混合、便捷的公共服務及一體化設計開發的需求，建立智慧家園、低碳社區、近零碳社區的示范場景。在項目研究探索中，團隊不斷尋求多源數據，實現有效數據融合和數據治理，并進行新空間規劃設計理論的實踐應用，通過集約化智能化技術，構建感知、互聯、智能的街道運營體系，提高街道人性化品質。后續“理想之地”將進一步探索存量城市更新的可持續模式，以“韌性、活力、智慧”為關鍵詞引領行業轉型發展，并將持續推動場景驅動型設計方法，將人工智能算法與傳統設計流程相結合，在需求識別、診斷研判、場景創新等環節實現聯通，推動未來城市多元場景的系統升級（見圖10）。

圖7未來城市共性技術工具包 Fig.7Future city common technology toolkit（FCTTK）

圖9“理想之地”建成效果圖Fig.9 \"Nexus\" post-implementation effect picture資料來源：。

圖10“理想之地”品牌理論模型 Fig.10\"Nexus\"brand theorymodel

（感謝中國城市科學研究會數字城市工程研究中心常務副主任單峰，萬科未來城市實驗室規劃設計與技術研發合伙人康利富、譚宗能、房靜坤為本文的研究框架、觀點思路提供了指導。）

參考文獻References

[1]吳志強，何睿，陳澤胤，等.智能場景：全球246項案例的概念探討與城市規劃實踐[J].城市規劃學刊，2024（5）：12-17.WU Zhiqiang，HE Rui，CHEN Zeyin，et al.iSpace： conceptual exploration and urban planningpracticesfrom246 global cases[J]. Urban PlanningForum，2024（5）：12-17.

[2]吳志強，王堅，李德仁，等.智慧城市熱潮下的“冷”思考學術筆談[J].城市規劃學刊，2022（2）：1-11.WU Zhiqiang，WANG Jian，LI Deren， etal.Symposium of calm thinking amid the smart cityfervor[J]. Urban PlanningForum，2022（2）：1-11.

[3]鄭迪，吳志強.預見大都市未來：破解不確定性的戰略預測方法論[J].城市規劃，2022，46（12）： 16-27. ZHENGDi，WU Zhiqiang.Foreseeing the future of metropolises： strategic forecasting methodology to address the uncertainty[J]. City Planning Review，2022，46（12）：16-27.

[4]鄭迪，吳志強.大都市戰略制定中的情景分析方 法[J].國際城市規劃，2021，37（4）：92-102. ZHENG Di，WU Zhiqiang.Scenario analysis methodinmetropolitan strategydevelopment[J] UrbanPlanning International，2021，37（4）：92-102.

[5]MEYROWITZ J.No sense of place： the impact of electronic media on social behavior[M]. Oxford： Oxford UniversityPress，1986.

[6] 鄭迪，孫慧，蔣琦，等.智慧街道空間導引及創新 平臺[J].上海城市規劃，2016（6）：75-83. ZHENGDi，SUNHui，JIANGQi，etal.Space guideand innovation platform of smart street[J]. Shanghai Urban Planning Review，20l6（6）：75-83.

[7]YE X， DU J， YE Y. MasterplanGAN： facilitating thesmart renderingofurbanmasterplansvia generative adversarial networks[J].Environment and Planning B： Urban Analytics and City Science， 2021，49（3）： 794-814.

[8]HAN S，YEY，SONG Y， et al.A systematic review of objective factors influencing behavior in public open spaces[J].Frontiers inPublic Health，2022（10）： 898136.

[9]YEY，XIEH，FANGJ，et al.Daily accessedstreet greenery and housing price：measuring economic performanceof human-scale streetscapes via new urban data[J].Sustainability，2019，11（6）：1741.

[10]葉宇，黃鎔，張靈珠.多源數據與深度學習支持 下的人本城市設計：以上海河兩岸城市綠道規 劃研究為例[J].風景園林，2021（4）：39-45. YE Yu，HUANG Rong， ZHANG Lingzhu. Humanoriented urban design with support of multi-source αata ana aeep iearning：a case stuay on urban greenway planning of Suzhou Creek， Shanghai[J]. Landscape Architecture，2021（4）：39-45.

[11]葉宇，張壞，韓.基于多源數據與具身循證技 術的建成環境審計——以上海臨港新城滴水湖 站點廣場為例[J].風景園林，2022，29（9）： 55-61. YE Yu， ZHANG Gong，HAN Yun. Based on multi-source data and embodied evidence based technology：a case study of Dishui Lake Station Square in Shanghai Lingang New City[J]. Landscape Architecture，2022，29（9）：55-61.

[12]吳志強，鄭迪，鄧弘.大都市戰略空間制勝要素 的迭代[J].城市規劃學刊，2020（5）：9-17. WU Zhiqiang，ZHENG Di， DENG Hong. Iteration of winning elements in the metropolitan strategic space[J]. Urban Planning Forum，2020（5）：9-17.

[13]鄭迪，王劍新.面向未來城市智慧街道的“智能 建構+場景運營”路徑[J].景觀設計學，2024， 12 （2） ：74-84. ZHENG Di，WANG Jianxin. The pathway of \"intelligent construction + scenario operation\" for smart neighborhoods of future city[J].Landscape ArchitectureFrontiers，2024，12（2）：74-84.

[14] LYNN T，WOOD C. Smart streets as a cyber-physical social platform：a conceptual framework[J].Sensors，2023，23：1399.

[15]劉泉.技術產品應用視角下智慧社區分類及綜 合發展[J].國際城市規劃，2021，36（6）：71- 78. LIUQuan. Smart community classification and integrated development from the perspective of product application[J]. Urban Planning International，2021，36（6）： 71-78.

[16]YILMABA，PANETTOH，NAUDETY. Systemic formalisationofCyber-Physical-Social System （CPSS）： a systematic literature review[J]. Computers inIndustry，2021，129：103458.

[17]AKINDIPE D， OLAWALE O W， BUJKO R. Techno-economic and social aspects of smart street lighting for small cities：a case study[J]. Sustainable Cities and Society，2022，84：103989.

[18]SALAZARMA.Building sustainableand inclusive cities： analyzing the impact of planning paradigms intheUS[M].Cambridge，Massachusetts： Massachusetts InstituteofTechnology，2023.

[19] XU M， ZHONG Y，YE Y. Towards digitalized urban planningand design of low-carbon cities： evolution and applicationreview of assessment tools[J].Landscape Architecture Frontiers，2024， 12（2）： 9-21.

[20]葉宇，黃鎔，張靈珠.量化城市形態學：涌現、概念 及城市設計響應[J].時代建筑，2021（1）：34-43. YE Yu，HUANG Rong，ZHANG Lingzhu. Quantitative urban morphology：emergence， conceptualization and urban design's response[J]. Time + Architecture，2021（1）：34-43.