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E06 当AI主动感知建筑、理解街道，如何设计更宜居的城市？从威尼斯双年展聊起
本集介绍什么是Urban AI城市人工智能。
在2025年威尼斯双年展开幕之际，我们把目光投向“Urban AI”——一个乍看冷峻、实则温情的技术领域。随着人工智能技术的渗透，AI也改变着建筑图纸的线条、街道交通的红绿灯、城市皮肤的温度波动，甚至人群的步态。
本期节目中，我们邀请到了剑桥大学Urban AI青年学者孙茂然，与我们一起进入城市的觉醒时刻。他用人工智能分析城市能耗、预测建筑脆弱性、记录街道行为变化，也用城市实验回应技术理想背后的社会现实。
我们从威尼斯建筑双年展谈起，聊到伦敦住宅、巴黎街景，也谈到底特律的重生。技术的肌理在建筑以及城市的持续下进一步变得具象，它不仅关乎我们能不能安心地坐在街角喝一杯咖啡，也关乎我们如何理性、冷静地看待越来越多的自动驾驶进入日常生活。
城市的形状，就是我们集体选择的生活方式。这是一次从数据科学维度切入城市之感的旅程，也是一场关于“我们将住在怎样的城市里”的未来沉思。
📘
本期主播 （Fungimind小红书@Fungimind_AI治理蘑菇）Zhuoran：智幻时刻主播，AI治理研究者，重点关注科技法和STS领域
Neal ： 智幻时刻主播，前财新资深记者
📘
本期嘉宾孙茂然：剑桥大学Urban AI研究者、数据科学家，前MIT城市感知实验室研究者。孙茂然拥有哈佛大学设计研究与城市设计硕士学位以及东南大学城市规划学士学位。他的研究兴趣在于环境正义、建筑节能和城市研究，并将地理空间数据科学与深度学习相结合。
📘
你将听到：00:13 开场与嘉宾介绍
03:40 什么是Urban AI？城市如何作为感知系统被重新建构？
06:12 小米的自动驾驶事故为何也是一个城市议题？
08:21 一场空调的声明：威尼斯双年展用真实空调室外机构造热浪展厅，背后是怎样的策展意图？
12:31 建筑师的进化：从手稿到计算
15:41 伦敦的天空之眼：如何通过AI与卫星图像监测建筑的温度分布？
17:46 更准确的灾前预警：用AI为建筑打“健康标签”，预测风险等级
20:33 无需入户的能效评级：谷歌街景与遥感图像如何揭示能耗等级？
27:55 用户习惯与技术模型之间的错位：AI能否识别一个“开着暖气又忘了关窗”的屋主？
33:42 从报告到政策：技术影响治理的缓慢路径
36:45 巴黎街道研究：在GDPR的严格限制下进行的公共行为观察
40:46 机器学习误判的启示：用阿姆斯特丹模型是否会误读斯德哥尔摩街景？
44:55 公共空间变形记：越来越短的逗留，越来越快的步伐，现代城市在排斥“停留”吗？
51:41 监控之城：从传感器装置到公众情绪，城市中的隐私政治与技术伦理
57:50 我们是否要在技术下过一种更精密的生活？欧洲的3/30/300原则与算法理想
01:04:00 国内外城市规划的差异
01:06:55 底特律的个案：富豪的理想主义之手——私人资本如何重建一座废墟？
01:09:07 建筑是一种宣言：从上海到港珠澳
01:10:04 回到运河咖啡馆：用污水泡一杯咖啡
📘
本期涉及的研究聚焦于建筑能效、空间数据与脱碳难题
- Identifying Hard-to-Decarbonize Houses from Multi-source Data in Cambridge, UK
这项研究建立了一个深度学习模型，可精准识别英国家庭中最难脱碳的建筑（HtD housing），准确率高达90%。
链接 → Cambridge 官方报道 - Understanding Architecture Age and Style through Deep Learning
与MIT团队合作，该研究利用深度学习模型识别建筑年代与风格，建立城市“视觉历史档案”的方法论雏形。 - Understanding Building Energy Efficiency with Administrative and Emerging Urban Big Data
在格拉斯哥的案例中，研究结合城市大数据与政府数据源，通过深度学习提升能效评估的效率与空间精度。 - 4.Sustainable Cities and Society, 2024年版，发表于可持续城市研究的权威期刊
- An AI-based Analysis of Zoning Reforms in American Cities — Arianna Salazar-Miranda & Emily Talen
该论文使用AI工具系统性分析美国各城市近年来的分区改革，对城市治理与城市设计之间的张力进行了模型化研究。 - Urban Activity Analysis with Mobile & Street-level Data — Salazar-Miranda et al., NBER Working Paper 33185
跨机构团队运用街景数据与手机数据，研究城市中人群活动模式与空间分布，揭示不同类型城市活动与城市形态的耦合关系。
- Edward Glaeser
哈佛大学经济学教授，著有《城市的胜利》，主张城市密度、集聚与知识溢出是现代经济增长的核心力量。其理论深刻影响了全球城市更新策略。 - Carlo Ratti
MIT建筑与感知城市实验室主任、2025威尼斯建筑双年展策展人。他主张智慧城市并非自动化城市，而是回应性城市，推动建筑师重新思考建筑与数据的关系。 - William H. Whyte
- 美国城市社会学家、规划顾问与作家，曾在《财富》杂志担任编辑，并于1956年出版畅销书《组织人》。20世纪70年代起，他将关注焦点转向城市公共空间，创立“街头生活项目”，通过摄影与实地观察研究城市中人的行为模式。他在1980年拍摄并出版了纪录片《小型城市空间的社会生活》（The Social Life of Small Urban Spaces），系统记录了纽约城市广场中的人群如何停留、交谈、移动，至今被认为是城市设计研究的经典之作。
📘
BGM：片头： Strings For A Queen (Original Mix) - ELYZA,Xan
插曲：Cafe Lounge Groove - Park Slope Sounds
片尾：Lonely Man - Alex Hamlin
- 小宇宙：智幻时刻Fungimind
- Apple Podcasts：智幻时刻Fungimind
- QQ音乐：智幻时刻Fungimind
- Spotify：智幻时刻Fungimind
- Email: [email protected]
- 小红书：Fungimind_AI治理蘑菇
更多长文字信息，欢迎关注公众号：智幻时刻Fungimind （fungimind）
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By 智幻时刻Fungimind本集介绍什么是Urban AI城市人工智能。
在2025年威尼斯双年展开幕之际，我们把目光投向“Urban AI”——一个乍看冷峻、实则温情的技术领域。随着人工智能技术的渗透，AI也改变着建筑图纸的线条、街道交通的红绿灯、城市皮肤的温度波动，甚至人群的步态。
本期节目中，我们邀请到了剑桥大学Urban AI青年学者孙茂然，与我们一起进入城市的觉醒时刻。他用人工智能分析城市能耗、预测建筑脆弱性、记录街道行为变化，也用城市实验回应技术理想背后的社会现实。
我们从威尼斯建筑双年展谈起，聊到伦敦住宅、巴黎街景，也谈到底特律的重生。技术的肌理在建筑以及城市的持续下进一步变得具象，它不仅关乎我们能不能安心地坐在街角喝一杯咖啡，也关乎我们如何理性、冷静地看待越来越多的自动驾驶进入日常生活。
城市的形状，就是我们集体选择的生活方式。这是一次从数据科学维度切入城市之感的旅程，也是一场关于“我们将住在怎样的城市里”的未来沉思。
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本期主播 （Fungimind小红书@Fungimind_AI治理蘑菇）Zhuoran：智幻时刻主播，AI治理研究者，重点关注科技法和STS领域
Neal ： 智幻时刻主播，前财新资深记者
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本期嘉宾孙茂然：剑桥大学Urban AI研究者、数据科学家，前MIT城市感知实验室研究者。孙茂然拥有哈佛大学设计研究与城市设计硕士学位以及东南大学城市规划学士学位。他的研究兴趣在于环境正义、建筑节能和城市研究，并将地理空间数据科学与深度学习相结合。
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你将听到：00:13 开场与嘉宾介绍
03:40 什么是Urban AI？城市如何作为感知系统被重新建构？
06:12 小米的自动驾驶事故为何也是一个城市议题？
08:21 一场空调的声明：威尼斯双年展用真实空调室外机构造热浪展厅，背后是怎样的策展意图？
12:31 建筑师的进化：从手稿到计算
15:41 伦敦的天空之眼：如何通过AI与卫星图像监测建筑的温度分布？
17:46 更准确的灾前预警：用AI为建筑打“健康标签”，预测风险等级
20:33 无需入户的能效评级：谷歌街景与遥感图像如何揭示能耗等级？
27:55 用户习惯与技术模型之间的错位：AI能否识别一个“开着暖气又忘了关窗”的屋主？
33:42 从报告到政策：技术影响治理的缓慢路径
36:45 巴黎街道研究：在GDPR的严格限制下进行的公共行为观察
40:46 机器学习误判的启示：用阿姆斯特丹模型是否会误读斯德哥尔摩街景？
44:55 公共空间变形记：越来越短的逗留，越来越快的步伐，现代城市在排斥“停留”吗？
51:41 监控之城：从传感器装置到公众情绪，城市中的隐私政治与技术伦理
57:50 我们是否要在技术下过一种更精密的生活？欧洲的3/30/300原则与算法理想
01:04:00 国内外城市规划的差异
01:06:55 底特律的个案：富豪的理想主义之手——私人资本如何重建一座废墟？
01:09:07 建筑是一种宣言：从上海到港珠澳
01:10:04 回到运河咖啡馆：用污水泡一杯咖啡
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本期涉及的研究聚焦于建筑能效、空间数据与脱碳难题
- Identifying Hard-to-Decarbonize Houses from Multi-source Data in Cambridge, UK
这项研究建立了一个深度学习模型，可精准识别英国家庭中最难脱碳的建筑（HtD housing），准确率高达90%。
链接 → Cambridge 官方报道 - Understanding Architecture Age and Style through Deep Learning
与MIT团队合作，该研究利用深度学习模型识别建筑年代与风格，建立城市“视觉历史档案”的方法论雏形。 - Understanding Building Energy Efficiency with Administrative and Emerging Urban Big Data
在格拉斯哥的案例中，研究结合城市大数据与政府数据源，通过深度学习提升能效评估的效率与空间精度。 - 4.Sustainable Cities and Society, 2024年版，发表于可持续城市研究的权威期刊
- An AI-based Analysis of Zoning Reforms in American Cities — Arianna Salazar-Miranda & Emily Talen
该论文使用AI工具系统性分析美国各城市近年来的分区改革，对城市治理与城市设计之间的张力进行了模型化研究。 - Urban Activity Analysis with Mobile & Street-level Data — Salazar-Miranda et al., NBER Working Paper 33185
跨机构团队运用街景数据与手机数据，研究城市中人群活动模式与空间分布，揭示不同类型城市活动与城市形态的耦合关系。
- Edward Glaeser
哈佛大学经济学教授，著有《城市的胜利》，主张城市密度、集聚与知识溢出是现代经济增长的核心力量。其理论深刻影响了全球城市更新策略。 - Carlo Ratti
MIT建筑与感知城市实验室主任、2025威尼斯建筑双年展策展人。他主张智慧城市并非自动化城市，而是回应性城市，推动建筑师重新思考建筑与数据的关系。 - William H. Whyte
- 美国城市社会学家、规划顾问与作家，曾在《财富》杂志担任编辑，并于1956年出版畅销书《组织人》。20世纪70年代起，他将关注焦点转向城市公共空间，创立“街头生活项目”，通过摄影与实地观察研究城市中人的行为模式。他在1980年拍摄并出版了纪录片《小型城市空间的社会生活》（The Social Life of Small Urban Spaces），系统记录了纽约城市广场中的人群如何停留、交谈、移动，至今被认为是城市设计研究的经典之作。
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BGM：片头： Strings For A Queen (Original Mix) - ELYZA,Xan
插曲：Cafe Lounge Groove - Park Slope Sounds
片尾：Lonely Man - Alex Hamlin
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