数十年来，英国的场所营造一直受判断力和方法论的支配。实践者们谈论的是 “特色”、“活力 ”和难以捉摸的街景 “感觉”；这些特质是通过经验、人类使用和专业直觉而非形式化的衡量标准提炼出来的。有成就的实践者往往是见过足够多地方的人，即使在部分因果机制仍然无形的情况下，他们也能认识到什么是有效的。.

从这个意义上说，场所营造长期以来一直类似于建筑本身：是艺术、社会科学、经济学和规章制度的综合体，通过专业判断而非确定性规则进行调解。然而，设计和提供场所的条件已经发生了根本性的变化。.

大流行后的工作模式颠覆了长期以来对通勤、零售需求和办公可行性的假设。生物多样性净收益要求规定了可量化的生态义务。净零承诺将责任延伸至整个资产生命周期。与此同时，长期的住房短缺要求在交付时既要加速又要精确，即使资本变得更加规避风险，规划过程也更加充满争议。.

在这种环境下，没有证据支持的直觉的空间急剧缩小。正在出现的不是专业判断的替代，而是一种新的证据范式：地方科学。.
人工智能不仅不会消除人类的洞察力，反而会增强人类的洞察力，将场所营造从一门以经验为基础的学科转变为一门以行为 data、环境建模和预测分析为基础的学科，其规模之大前所未有。.

场所营造的长期演变：从几何学到行为学

要理解这一转变的意义，就必须将其置于城市形态的深层历史中。.

场所营造一直在两种城市概念之间徘徊：一种是工程系统，另一种是活的有机体。.

古代定居点主要由防御、贸易路线和地形塑造而成。罗马城市化通过网格、论坛和基础设施强加了更严格的几何秩序；这是皇权的体现，而非有机增长。中世纪城镇的发展更为有机，早在这些因素被编纂成法典之前，就已经对手工业经济、步行能力和当地地理环境做出了反应。.

工业革命打破了这种平衡。快速城市化带来了过度拥挤、污染和公共健康危机，引发了强调卫生、使用限制和市政基础设施的改革运动。由埃比尼泽-霍华德（Ebenezer Howard）领导的英国自己的花园城市运动代表了将效率与福祉相协调的早期尝试，是当代可持续发展论述的概念先驱。.

二十世纪的规划出现了巨大的分歧。在私家车普及的推动下，现代主义推崇理性、功能分离和大规模干预。英国的战后重建工作采用了系统化的住房、干道网络和土地使用框架，旨在最大限度地提高吞吐量和经济增长。许多计划在规模上提供了住房，但却难以促进社会凝聚力或地方认同感。到 20 世纪末，人们开始形成一种共识：物质形式本身并不能决定成功与否，人的行为才是决定因素。这一认识为现代场所营造奠定了思想基础，也为继续影响场所营造的辩论奠定了基础。.

摩西与雅各布斯：街道争夺战

"(《世界人权宣言》) 二十世纪中期罗伯特-摩西和简-雅各布斯之间的斗争 仍然是城市规划的决定性寓言。.

摩西是技术官僚现代主义的代表。他从高空俯瞰城市，将其视为一个需要优化移动和效率的物流系统。高速公路、大规模住房计划和基础设施巨型项目反映了一种信念，即专家主导的规划可以通过合理的设计来推动进步。.

简-雅各布斯提出了一个根本不同的观点。她从街道层面观察城市，认为活力源于密度、多样性和非正式互动；源于日常生活的 “人行道芭蕾”。安全、经济活动和社会凝聚力并不是宏伟设计的产物，而是错综复杂的地方生态系统的产物，不能简单化。雅各布斯并不反对规划，她反对的是简化主义。.

在英国，她的观点影响了几十年的政策言论。当代的规划框架强调适宜步行、混合使用、公共领域和社区参与。然而，实施机制往往仍然受制于可以量化的东西。交通模型可以精确测量车辆流量。成本效益分析将基础设施投资货币化。但社交性、归属感或宜人的公共空间的价值历来难以用合理的经济术语来表达。.

因此，决策往往倾向于可衡量的东西，而不是有意义的东西。人工智能改变了这种平衡。现在，规模化的行为 data 使规划者能够量化移动模式、停留时间、环境舒适度和社交互动，为过去主要是定性的见解提供实证支持。.

伦敦国王十字区的改造说明了这种转变的重要性。该地区的成功不仅源于建筑，还源于精心设计的公共空间，旨在鼓励人们在此逗留、互动和反复使用。格兰纳里广场就像一个市民剧场：游乐场、活动空间、午餐时间的避难所和夜晚的目的地。它的活力恰恰反映了雅各布斯所倡导的多功能复杂性。现在，人工智能工具可以在施工前模拟这种行为动态，让开发商和管理机构能够测试所提议的空间是否能够在不同时间和季节维持不同的使用模式。.

有机机器：赖特、盖尔和以人为本的城市

在摩西的机械现代主义和雅各布斯的人文主义批判之间，存在着第三种传统：试图调和技术进步与有机城市生活。弗兰克-劳埃德-赖特（Frank Lloyd Wright）的 ’布罗德克拉克城’（Broadacre City）设想了与景观融为一体的分散式社区，这些社区由技术推动，而不是由技术主导。赖特相信，机器可以将个人从工业化城市的束缚中解放出来，促进更人性化的空间秩序。.

尽管这一愿景在很大程度上是理论性的，但在当代英国却引起了共鸣。远程工作、数字连接和分布式服务已经在重塑居住模式，模糊了城市和郊区生活的界限。后来，扬-盖尔（Jan Gehl）将这种以人为本的理念转化为可操作的原则，重点关注以步行速度移动的行人所体验到的 “视平线城市”。他的研究表明，小规模的设计决策、立面衔接、座椅、照明和通透性都会对行人的行为产生深远影响。.

现在，人工智能提供了将这些见解大规模付诸实施的分析能力。智能系统不是从上而下地强加秩序，而是从下而上地模拟新出现的行为，模拟人们如何实际居住在空间中。.

以遗产为主导的改造计划，如巴特西发电站（Battersea Power Station），就体现了这种方法的前景和复杂性。保留下来的工业地标将该项目与集体记忆紧密联系在一起，而新的公共空间则旨在打造一个充满活力的城市街区。然而，该项目也揭示了目的地打造与日常宜居性之间的矛盾，人工智能建模可以通过优化人流、零售组合、交通需求和环境舒适度来帮助调和这种矛盾，从而使这些地方发挥社区功能，而不仅仅是景点。.

盖尔测试：量化 “不可测量 ”的东西”

从历史上看，评估人性化尺度的质量需要艰苦的观察。团队需要人工统计行人数量、绘制欲望线图，并记录不同时期公共空间的使用情况。计算机视觉技术改变了这一过程。.

现在，传感器和闭路电视可以分析不同季节和时段的人流量、逗留和过境模式、社会集聚和非正式聚集点、座椅和遮阳等设施的使用情况，以及影响不同用户群体的无障碍限制。.

盖尔本人的研究远不止于运动计数。通过在哥本哈根和其他欧洲城市进行系统的实地实验，他研究了所谓视觉污染的累积效应：过多的标志牌、杂乱的街道、交通工程人工制品、协调不佳的照明以及使行人体验支离破碎的竞争性视觉刺激。他的研究结果表明，这些因素不仅影响美观，而且会在实质上降低人们的舒适感、可读性和逗留意愿。相反，具有连贯的视线、有节制的标识和活跃的正面的环境则会鼓励人们放慢脚步、进行社交互动并增强地方感。.

盖尔还对二十世纪的正统理论提出了挑战，即严格的功能分隔，将街道划分为车辆、自行车和行人的独立区域，将街区划分为单一用途的飞地。他在共享空间原则方面的研究认为，精心设计的模糊性可以提高安全性和社交性，鼓励使用者通过眼神交流和行为暗示来协商空间，而不是仅仅依赖信号灯和障碍物。伦敦展览路的重新设计提供了一个突出的英国范例：通过取消路缘石、传统的交通标识和严格的隔离，该方案创造了一个统一的路面，让行人、骑自行车的人和车辆在一个更慢、更专注的环境中通行。虽然不无争议，但它展示了微妙的设计干预如何在不采取强硬执法措施的情况下重新调整行为。.

现在，人工智能可以对这些定性见解进行定量测试。计算机视觉可以评估人们如何在共享环境中穿梭，在哪些地方会犹豫不决，视觉杂乱会如何影响行动模式，以及重新设计的街道是否能真正延长停留时间或促进更安全的互动。实际上，人工智能使规划者能够从传闻证据转向可衡量的行为结果。.

特别有价值的是确定微型活动节点，即那些尽管在规划图上看起来不起眼，但却始终吸引着人们的地点。这些节点往往是商业成功和社会活力的基础。对于开发商来说，这可以使投资与已证明的需求保持一致，从而减少不确定性。对地方政府而言，这也为有针对性地改善公共环境提供了更多理由。场所营造从为假设的用户设计发展到从真实行为中学习。.

伊丽莎白女王奥林匹克公园的不断发展强调了这种能力的重要性。奥林匹克公园在设计之初就具有长期遗产的雄心，但随着实际使用模式与最初的预测出现偏差，该区域也在不断调整。人工智能驱动的使用后分析可支持持续的重新调整，将场所营造从一次性干预转变为适应性迭代过程，以应对不断变化的人口、生活方式和气候条件。.

全球教训：借用辉煌

国际先例表明了 data-driven 方法如何能够实现政治上雄心勃勃的城市干预，但同时也揭示了城市建设理念之间日益增长的分歧。.

新加坡的数字孪生系统对微气候进行建模，使规划者能够在施工前缓解热岛和风洞问题，这在高密度的热带环境中是至关重要的，因为环境舒适度直接决定了街道的可行性。巴塞罗那的 "超级街区 "依靠精密的交通建模证明，将道路空间重新分配给行人不会造成系统性拥堵，从而使决策者能够满怀信心地推行以人为本的战略。在欧洲大陆的大部分地区，类似的举措反映了一种更广泛的转变，即从以汽车为主导的规划转向以公共领域、混合使用和日常宜居性为优先的紧凑型步行城市化。.

这一轨迹在一定程度上代表了对二十世纪中后期自上而下的大规模干预的反动。许多欧洲城市在尝试现代主义巨型建筑、高架道路系统和功能分区之后，逐渐重新发现了细粒度城市结构、建筑连续性和人性化街道的经济和社会价值。如今，巴黎、哥本哈根和维也纳等城市的政策框架越来越多地强调 15 分钟街区、主动交通、适应性再利用和社区基础设施，这些方法与雅各布斯-盖尔的传统密切相关。.

相比之下，海湾地区的部分国家，包括阿联酋和沙特阿拉伯，则继续奉行更为集中的城市发展模式。迪拜、阿布扎比和利雅得的项目通常以大都市甚至国家的规模来构思，由国家主导投资，通过自上而下的总体规划来执行，优先考虑气势宏伟的建筑、全球知名度和快速交付。圣建筑师们受委托建造标志着雄心和现代性的地标性建筑，而整个地区则在欧洲规划系统很少能实现的压缩时限内交付。.

此类开发项目可以实现非凡的连贯性和基础设施一体化，但也存在自上而下的地方建设风险：有限的有机演变、不确定的长期社区形成以及设计意图与日常使用之间的潜在错位。海湾地区的许多项目都采用了最先进的建模、数字双胞胎和环境工程技术，但面临的挑战并不是技术能力，而是行为校准。纪念碑式的规模和建筑奇观并不能自动转化为街道上的活力。.

人工智能最终可能成为这些模式之间的桥梁。在快速建设的环境中，人工智能驱动的入住后分析可以揭示居民和游客如何实际居住在新建的区域，从而随着时间的推移调整规划、交通、公共空间和土地使用。在成熟的欧洲城市，同样的工具可以支持渐进式改造，而不会牺牲遗产或连续性。.

对于越来越多地处于这些方法中间地带的英国来说，教训是不要全盘模仿任何单一模式，而是要将战略雄心与对人类尺度的敏感性结合起来。英国历史悠久的城市结构、复杂的治理结构以及公众的期望都有利于进化而非革命性的变革。然而，未来几十年所需的住房需求规模和基础设施更新将需要更多的协调行动，而非传统的渐进主义所能实现。.

就近而言，新出现的倡议表明，人们正谨慎地向这种综合方法迈进。大曼彻斯特地区将交通分析、数字基础设施和 data 共享整合在一起，是在区域范围内应用系统思维的最先进尝试之一。通过模拟流动性、就业分布和住房供给之间的关系，城市地区可以将投资引向社会和经济回报最大的地方，同时保留宜居的特质。.

在这种情况下，人工智能并不规定单一的城市未来。相反，它使决策者有能力根据可衡量的结果来测试各种相互竞争的愿景，从高密度的旗舰开发项目到细粒度的街区改造。未来几十年最成功的城市很可能是那些兼顾战略规模与人类经验、技术先进性与文化延续性、雄心壮志与适应性的城市。.

英国的交付挑战：分散和风险

尽管存在这些机遇，但结构性制约因素依然严峻。规划部门各自为政、data 标准不统一以及资源限制阻碍了这些技术的广泛应用。许多地方规划部门缺乏分析复杂建模输出结果的能力，这就造成了资源充足的私营机构与公共机构之间的不对称。.

此外，英国的自由裁量规划制度强调协商而非基于规则的确定性。虽然这种灵活性允许根据具体情况做出决定，但也带来了不可预测性，阻碍了创新。人工智能可以通过提供共享的证据框架来缓解这种不确定性，但前提是公私双方都必须开发出这种能力。.

然而，分散和资源限制掩盖了一个更根本的机会：规划过程本身的部分自动化。很大一部分规划申请：住户扩建、小规模改建、在既定参数范围内改变用途，都只涉及有限的物质影响，但却要与影响更大的方案一样，接受委员会的审议。其结果是，琐碎的决定耗费了过多的时间和资源，而重要的申请却排在后面。人工智能驱动的评估工具经过规划政策、环境data和先例方面的培训，可以比任何委员会以更高的一致性和更快的速度处理此类案件，从而使规划官员和民选成员能够专注于真正需要人工判断的决策。这种以证据为基础的自动化不会削弱民主问责制，反而会通过确保将审查保留给真正重要的时刻来加强民主问责制。.

也许阻碍开发的最顽固障碍不是技术可行性，而是信任。社区往往对咨询活动持怀疑态度，而开发人员则担心反对意见可能反映的是少数人的声音，而不是具有代表性的情绪。自然语言处理为弥合这一差距提供了一种机制。通过分析大量的咨询回复，人工智能可以识别出共同的主题、优先事项和关注点，确保决策者参与集体的声音，而不是孤立的极端声音。社区还可以从与自然语言模型（聊天机器人）的互动中获益，与目前的结构化访谈相比，聊天机器人可以提出更中肯的问题，因为结构化访谈无法捕捉到细微差别或潜在思维。同样，人工智能驱动的阳光、噪音、交通和基础设施需求模拟可以将讨论从猜测性的恐惧转向基于证据的讨论。.

透明地使用这些工具可以加强而不是削弱民主合法性。在这种情况下，人工智能的功能不仅是分析支持，而且是决策的制度基础设施。.

绩效、问责和算法伦理

未来的场所营造将与环境绩效密不可分。人工智能可以优化朝向，提高日照和能源效率，建立生物多样性成果模型，预测洪水风险，动态管理城市生态系统。与传感器网络的整合可实现持续监测，而不是一次性的合规评估。对于受环境、社会和公司治理承诺约束的投资者来说，这些能力将可持续发展从叙述性的愿望转变为可操作的现实。然而，负责任地部署这些能力与开发这些能力同样重要。.

分析能力带来道德责任。算法偏差会带来真正的风险：根据历史 data 训练出来的系统可能会在无意中重现不平等现象，将更少的资源分配给历史上服务不足的地区。.

隐私方面的考虑同样重要。监控公共空间绝不能演变成监视。健全的管理框架、匿名化和透明度是必要的先决条件，而不是事后的想法。.

人类的监督仍然不可或缺。人工智能可以根据确定的参数生成优化的解决方案，但从根本上说，确定这些参数是一种社会选择。场所营造最终反映的是人类的价值观，而不仅仅是计算效率。.

迈向同理心时代

矛盾的是，artificial intelligence 的兴起可能会使城市更加以人为本。通过将从环境建模到交通预测的复杂技术自动化，专业人员可以更加关注遗产、身份、美学和社会凝聚力。使地方变得有意义的特质恰恰是那些最不适合算法优化的特质。.

扬-盖尔（Jan Gehl）的比喻经久不衰：一个成功的城市就像一个成功的派对，人们留下来是因为他们想留下来，而不是因为他们必须留下来。地方科学并没有消除城市的魔力，而是让它少了一些偶然，多了一些深思熟虑。.

对于英国房地产行业来说，其影响是深远的。人工智能提供了一种手段，可以协调规模与灵敏度、增长与宜居性、经济要求与社会价值之间的关系。决定性的问题不再是人工智能是否会塑造英国的城镇，而是如何塑造以及由谁管理。.

谁能掌握这种整合，谁就能塑造下一代场所。反之，则可能会发现自己的设计是在为已经消逝的过去服务。.