1、6|城市设计 2022 5吕克威尔逊（KPF公司Urban Interface团队）Luc Wilson,KFP Urban Interface Team艾瑞克彼得拉什凯维奇（KPF公司Urban Interface团队）Eric Pietraszkiewicz,KFP Urban Interface Team 理查德周（KPF公司Urban Interface团队）Richard Chou,KFP Urban Interface Team参考文献引用格式：理查德周,艾瑞克彼得拉什凯维奇,吕克威尔逊.未来由数据驱动的城市设计J.城市设计,2022(5):6-21.Chou R,Pietrasz
2、kiewicz E,Wilson L.The future of urban design is driven by data J.Urban Design,2022(5):6-21.通讯作者：Richard Chou；E-mail:。未来由数据驱动的城市设计The Future of Urban Design Is Driven by Data来 源 译 Translated by Yuan Lai 理查德周 艾瑞克彼得拉什凯维奇 吕克威尔逊Richard Chou,Eric Pietraszkiewicz,Luc Wilson译者来 源（助理教授,清华大学建筑学院）Translator Y
3、uan Lai,Assistant Professor,School of Architecture,Tsinghua University1 实现智慧城市的全新途径随着一千立方米的热水注入两层楼高的储水箱，水箱弧形镀锌壁板发出了低沉的嗡鸣声。水箱的隔热效果很好，因为水需要在这里储存几个小时，一直到太阳落山，温度下降，附近工厂的工人们不得不打开室内温度调节器。水箱里的水是白天加热的，这里白天的电力需求很低，但附近风力涡轮机的产能却很高。这种简单而有效的“削减”能耗峰值的方法只是 Nordhavn 智能电网部署的众多策略之一。Nordhavn 是一座新建的实验性智能城市，位于哥本哈根市中心以北的
4、老码头区（图 1）。Nordhavn 的智能电网是整合良好的智能城市技术的典型案例，主要针对特定建筑系统（电气）。该系统已被证明既高效又经济，最近已被推广到包括哥本哈根邻近地区在内的 7,000 个住宅单位。然而，令人遗憾的是，目前许多智慧城市摘 要许多智慧城市项目，尤其是缺乏城市或设计专业知识的技术公司的方案，往往过于依赖技术创新的对象，并且在很大程度上忽视了以建筑和基础设施建成形式作为媒介的探究。“智能”城市技术的引入并不会自动促成城市环境提升，亦不会免除规划者和政府培育和管理宜居、公平和可持续城市的责任。通过数据驱动设计，我们可以将智能直接嵌入到城市的建筑结构中，而不像许多智能城市方案随
5、意地将技术嫁接到现有城市环境中。以数据为主导的设计师能够从根本上改变我们塑造未来城市的方式。通过采用一种综合数据计算和分析的设计方法，设计师可以重新获得如何构思、规划和编程智能城市的权能。AbstractMany smart city initiatives rely too heavily on the objects of technological innovation(usually under the purview of technology companies with scant urban or design expertise)and largely ignore the
6、built form of buildings and infra-structure as a medium for inquiry.Furthermore,the introduction of“smart”urban technology doesnt automatically precipitate better urban environments or absolve planners and governments of their responsibilities to foster and man-age enjoyable,equitable,and sustainabl
7、e cities.By designing with data,we can embed intelligence directly into the built fabric of the city,unlike many smart city technologies which are grafted(often haphazardly)onto the existing city.Designers leading with data are in the position to fundamentally change how we shape the cities of the f
8、uture.By embracing an approach to design that is rich in analytics and computation,designers can regain agency over how smart cities are conceived,planned,and programmed.关键词：智慧城市；计算性设计；城市分析；城市科技；城市规划Keywords：Smart city;Computational design;Urban analytics;Urban technology;Urban planning特邀GUEST COLUM
9、NDOI:10.16513/j.urbandesign.2022.05.0057 特邀|项目并没有很好地实现整合，而是过于依赖技术创新本身（通常是由缺乏城市或设计专业知识的技术公司所主导），在很大程度上忽视了建筑物和基础设施的建成形式，没有把它们作为研究的媒介。目前流行的“智能城市”概念并没有挑战城市设计的基本性质。无人驾驶汽车、自动机送货、城市物联网等对城市的创新发展非常重要，但如果仅仅从科技公司主导的技术对象来考虑智能城市，会忽略传统的城市考量因素，大部分的规划和设计内容也会被忽视。“智慧”城市技术的引入并不意味着城市环境会自动变得更好，也不意味着，规划设计师和政府部门无须承担建造舒适、公
10、平、可持续绿色城市的职责。尽管无人驾驶汽车的潜在优势和诱人形象已被广泛吹捧，但许多人也在担忧，这项技术将延长通勤时间，从而引发新一轮的城市扩张。同样，城市技术是解决城市问题的手段，而不是目的。一个创新的产品，无论它是多么新颖或令人兴奋，如果不能充分解决问题，就不是一个有“智慧”的解决方案。大多数致力于最后一英里无人机交付技术的原型开发和规模应用的初创企业接连停止运营或转移业务，而与此同时，DoorDash、Uber Eats 等公司在研究通过单车快递实现最后一英里的递送，这一策略虽然看起来不那么富有魅力但却更实用，而这些公司也因此都取得了巨大的增长。通过使用数据进行设计，我们可以将智能直接嵌入
11、到城市的建筑结构中，而不像许多智慧城市技术那样（往往是随意地）嫁接到现有的城市中。以数据为主导的设计师能够从根本上改变我们塑造未来城市的方式。通过采用富有分析和计算的设计方法，设计师可以重新掌控智慧城市的构思、规划和具体设计。什么是数据驱动的城市设计？根本而言，它通过量化设计选项的性能，并使用该数据作出更加明智的决策，从而产生可量化地满足利益相关者目标的结果，例如步行性、住房质量和环境韧性。换言之，使用数据生成表现更好的城市，并对其充满信心。使用计算工具来量化设计选项的性能还允许应用其他计算方法来实现更智能的设计过程，特别是基于看似不可调和的条件生成和测试数百或数千个选项的能力，有助于降低决策
12、风险并确定最终解决 方案。这种方法有许多优点：能更快地制订决 策，能找到满足看似矛盾的多方利益主体目标的解决方案，能获得更好的城市效能表现。然而，最大的好处是能够适应前所未有的和必要的城市密集化进行设计。只有优先考虑这些目标，我们才能公平地和可持续地应对人口增长并适应气候变化。本 文 将 介 绍 Kohn Pedersen Fox Architects（KPF）中一个专注于计算和城市创新的专业小组KPF Urban Interface（KPFui）的相关系列工作。通过实践应用，KPFui 示范了如何在 3 个城市设计项目中使用数据来推动设计和决策，最后概述了如何使用绩效数据来调整城市规划法规。
13、图1/Figure 1全区域综合供暖系统是Nordhavn智能电网的一部分/District-wide integrated heating systems are a part of the Smart Grid at Nordhavn来源/Source:theindexproject.org8|城市设计 2022 52 利用数据协商设计场地冲突在日益密集的中国城市中，开发商和规划者面临着一系列越来越困难的挑战，在追求满足日照法规、建筑分隔和紧急车辆通道的同时，还要满足更高的密度目标（图 2）。一开始，所有这些法规都有很好的目标。例如，日光规定要求在冬至日，即 12 月 21 日，每个公寓至
14、少有一个房间达到不低于一小时的日照时间。尽管该条例的出发点是好的，因为没有人反对增加日照，但该条例对城市再开发建设工作提出了挑战。受限于周围环境对日照的严苛要求，当地可允许的密度似乎无法实现，从而导致宝贵的城市土地资源开发受到损失。例如在上海的一个新的混合用途高层住宅开发项目中，规划政策和建设密度之间的矛盾使项目的设计工作进入了僵局，而数据驱动的设计成为这项看似不可能完成的任务的唯一解决方案。最初，客户希望设计方案能最大限度地开发允许的建筑面积。然而，随着 1 小时日照采光规定的实施，开发商必须确保拟建设的塔楼设计不会对现有周边住宅单元形成日照遮蔽（图 3）。此前，开发商雇佣的多位建筑师都在努
15、力寻找一个既能满足允许面积又能满足日照规定的设计方案，其中某方案甚至提议将整个场地下挖两层以达到建筑面积目标，然而这个想法很快就被客户拒绝了。达到密度目标、确保日照采光合规性以及保持设计美观的多种需求使设计师陷入了两难的境地。为了应对这一挑战，Urban Interface 团队提出了一个集成的计算设计流程。KPFui 与设计团队合作，创建了一个“计算设计空间”一个参数化几何生成工作流程，其中根据不同的塔楼位置、高度变化和天际线方案来创建生成不同的设计方案变化。当为计算机定义了明确的性能标准后例如“最大化建筑面积”和“保持日光合规性”，就可以通过分析数千种设计选项以确定其中几个最佳性能选项（图
16、4）。然后，我们使用了一个自定义工具来实时评估是否符合建筑物分隔间距和日照采光要求，从而使设计人员能够进行基于分析驱动的设计方案调整。最终，团队能够实现的设计不仅满足了客户对额外 20%建筑面积的要求，而且将其日光影响减少了 60%以上，不仅满足了当地的规划要求，而且保证了充满活力的空间整体设计。这个项目的工作过程说明了最佳性能的设计方案是通过人工智能和设计洞察力之间的无缝合作来实现的。该项目没有部署任何新颖的智能城市设备。我们的团队只是简单地设计了一种方法来生产高密度的建筑，同时满足阳光的要求，这种智能的结果是传统设计实践通常不能做到的。随着城市环境中需要越来越复杂的监管框架来应对更多的居民、更多的建筑与更少的空间，与数据结合的设计能允许建筑师参与并理解这些复杂的场地情况（图 5图 6）。3 数据与建筑体验 上海的项目展示了如何使用数据来修改建图2/Figure 2城市规划法规使目标建筑面积几乎无法实现/The city planning regulations that made the target GFA almost impossible to achieve(a)明确指标
