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城市信息学展望

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城市发展中不同城市部门、理论和技术的专业化及其在城市中的汇聚,极大地加快了城市信息学的发展.作为跨学科领域,城市信息学旨在通过新的信息技术来解读城市并推动城市发展.对于这一新兴领域的进展与前景虽已有一些讨论,但仍需进一步探索其研究计划,以推动城市信息学的进步,并对未来城市发展提供参考.为此,本文基于领域最新研究进展,提出了一系列城市信息学研究计划.这些研究计划涵盖三个层次:城市科学的未来;核心使能技术,包括地理空间人工智能、高精地图、量子计算、人工智能和物联网、数字孪生、可解释人工智能、分布式机器学习、保护隐私深度学习等;城市信息学的应用,涵盖城市设计和规划、交通、基于位置的服务和元宇宙等方面,以及关于算法和数据驱动方法的讨论.最后,本文展望了城市信息学未来的发展,尤其注重如何在日益增长的技术依赖与重要的社会问题之间取得平衡.
Perspective for Urban Informatics
The specialization of different urban sectors,theories,and technologies and their confluence in city development have led to a greatly accelerated growth in urban informatics,the transdisciplinary field for understanding and developing the city through new information technologies.While this young and highly promising field has attracted multiple reviews of its advances and outlook for its future,it would be instructive to probe further into the research initiatives of this rapidly evolving field,to provide reference to the development of not only urban informatics,but moreover the future of cities as a whole.This paper thus presents a collection of research initiatives for urban informatics,based on the reviews of the state of the art in this field.The initiatives cover three levels,namely the future of urban science;core enabling technologies including geospatial artificial intelligence,high-definition mapping,quantum computing,artificial intelligence and the internet of things(AIoT),digital twins,explainable artificial intelligence,distributed machine learning,privacy-preserving deep learning,and applications in urban design and planning,transport,location-based services,and the metaverse,together with a discussion of algorithmic and data-driven approaches.The paper concludes with hopes for the future development of urban informatics and focusses on the balance between our ever-increasing reliance on technology and important societal concerns.

Urban InformaticsUrban ScienceUrban ComputingUrban SensingSmart Cities

史文中、迈克尔·古特柴尔德、迈克尔·巴蒂、李清泉、刘信陶、张安舒、黄雨嫣、刘超

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香港理工大学潘乐陶智慧城市研究院

香港理工大学测绘及地理资讯学系

加利福尼亚大学圣巴巴拉分校

伦敦大学学院

伦敦大学学院高级空间分析中心

深圳大学、人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)

同济大学建筑与城市规划学院

同济大学建筑与城市规划学院智慧社区分中心

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城市信息学 城市科学 城市计算 城市感知 智慧城市

2024

国际城市规划
中国城市规划设计研究院

国际城市规划

CSTPCDCHSSCD北大核心
影响因子:1.135
ISSN:1673-9493
年,卷(期):2024.39(1)
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