看亿级数据如何辅助智慧城市决策

七月初，在同济大学举办的“建筑智能”的大派对上，我们主导了第八组感知、模拟、预测：亿级数据如何辅助智慧城市决策的教学工作，下面是一些成果分享。

首先是我们可爱的小伙伴：

此次活动，我们为大家带来三个主题的内容：

第一组：主动多元感知城市脉搏

人口、商业、环境等信息的深度发掘，对于城市的规划与建设具有指导意义。我们运用树莓派自主搭建了一套软硬件环境信息感知装置，采集到静安区七个地铁站早高峰、非高峰时段，地铁站内外的温度、湿度、噪声、PM2.5等理化

运用Datamap大数据分析平台，人口潮汐、POI、地铁进出站人流等数据，分析并呈现出环境信息、人口密度、POI分布等随时空变化的趋势，并进行了变量的关联性分析。对数据的深入挖掘与展现，将带领我们揭开城市的秘密，共同创建更美好的城市。

第二组：智能规划决策

城市规划是一门历史悠久、包罗万象的复杂科学，近年来其与人工智能呈现出互动相长的趋势，一方面，城市规划方法正经历由传统的基于美学修养和经验知识的感性判断，向由大数据、人工智能技术支撑的理性规划转变；另一方面城市研究与城市规划的实践为人工智能研发提供了巨大的应用平台和发展思路。

在本产品中，我们设计了智能生成城市规划方案的对抗神经网络模型“UrbanGAN”，实现了根据目标地区城市规划特征在指定地块生成适应性方案，并且可以适应不同语境下的城市更新，模型中还考虑了非地理因素如人口变动和就业情况的影响，此外通过结合BicycleGAN保证了生成方案的多样性，能够满足规划师灵活的需求。

第三组：城市空间价值预测

通过对大量上海地区固定资产数据的数学模型建立，完成了一套完整的价格查询、预测和对比的工具矩阵，旨在从真实而客观的数据视角，透视区域固定资产价格及商业潜力，并以可视化的界面向用户传递有效信息。

在前端界面，基于datamap集成系统，我们通过echarts代码进行数据输入和展示，以数据可视化的形式向用户反馈上海城市地区任意位置的固定资产预测值，以及其周围500米到1公里范围内交通、教育、医疗等信息的综合评价结果。