物联网 大数据时代的智慧城市规划：国际经验

　　3.2 讨论

　　大数据背景下，智慧城市规划建设在理论与实践层面都面临着一系列挑战。在规划理论层面，智慧城市的系统性规划理论目前尚处于孕育之中，但关于智慧城市子系统的理论研究则已经逐步展开。例如伦敦大学学院（UCL）高级空间分析中心（CASA）基于地铁刷卡数据的伦敦市民地铁出行行为研究，新加坡-麻省理工学院技术研究联合体（Singapore-MIT Alliance for Research and Technology）基于手机数据的新加坡市民24小时出行可视化与大数据分析等。

　　不可否认，目前这些研究主要集中在ICT使用密集且已经较为深入渗透的城市子系统（例如交通系统、土地利用系统等），而对于智慧管理、智慧生活等子系统的研究还非常有限。这一方面在于这类数据的结构更加复杂，相关数据的捕捉获取技术也有待发展；另一方面在于相关研究所需的数据开放与整合面临着多个政府部门之间行政权力的分割阻碍，这一问题在我国尤为明显。因此，目前智慧城市的规划与建设实践大多表现为城市局部子系统的实践。

　　此外，大数据与智慧城市的出现也为传统城市规划理论提出了新的挑战。在过去半个多世纪，城市规划理论经历了早期的蓝图式规划到理性主义，再到后来的有限理性（bounded rationality）、渐进主义（incrementalism）以及沟通式规划（communicative planning）的发展历程，而发端于自然科学领域的复杂性科学思想（complexity thinking）虽然受到了部分城市规划学者的关注，但到目前为止仍处于城市规划思想的边缘。

　　然而城市本身以及城市规划过程的复杂性，使得当今城市规划实践面临着种种困境，进而导致了所谓的城市规划“第三次理论危机”[39]。随着大数据相关技术的发展与智慧城市规划建设实践的兴起，大数据所体现的城市系统复杂性以及智慧城市规划建设所需处理的各种新、旧问题的复杂性，使得城市规划理论越加趋向于向复杂性理论转变。

　　在规划实践层面，智慧城市建设除了需要解决大数据的存储、组织、管理处理这一系列ICT领域技术问题外，其规划所面临的如下问题也有待深入探索。第一，如何规划布局传感器以及相关数据捕捉的软、硬件设施，这将影响到最终获得的大数据是否能够全面、有效地描述整个城市系统。第二，如何能够以经济、可持续的方式实现各类基础设施升级，也即智慧城市所需的新型基础设施建设与传统基础设施之间的更新换代与对接问题。

　　第三，由于大数据的来源往往分属于不同政府职能部门管理（如交通部门与市政部门），如何能促使各职能部门相互合作，真正实现数据开放与有效整合。第四，在有效建立统一的数据系统后，政府将如何有效分析挖掘数据以促进规划管理，同时数据的管理、维护和使用权责又将如何划分，这也是智慧城市规划在行政领域的顶层设计问题。第五，是在智慧城市新趋势的影响下，传统的规划法律、法规、规章、规范以及实施标准与细则，需要进行怎样的调整，相应的规划方法又需要进行怎样的转变的问题。

　　虽然智慧城市和大数据在经历发展热潮的同时也面临着“炒作”、“泡沫”等质疑，但可以肯定的是，随着ICT的技术进步和应用渗透，以及市民生产生活方式的转变，城市规划建设的理论与实践也将获得相应扩充与调整，探索新的规划方法并产生新的规划思想，现在还只是开始。