市政厅城市的信息空间意味着什么？
首先要祝贺深规院成立二十五周年，非常感谢司马院长的邀请。主办方给我的题目是《未来·空间》。从历史来看，人类社会空间分两个部分——城和市，城是地理空间，市是人文空间，我们历来都在研究两元空间。而
第一，信息空间覆盖了最活跃的人群——2014年中国网民6.49亿，从年龄结构看，是社会中坚力量。有人说信息空间把一些人群遗忘了，其实这是个进步的过程，总有一些人会被遗忘。因为，无论互联网存在多少年，总会有人不上网。
第二，信息空间的资源越来越多，资源再也不是虚拟的，而是实实在在的。一个U盘大概16G，相当于5亿汉字量。一个电脑硬盘1000GB，可以有多少信息？有研究机构做了一个计算，人类所有的书籍信息量，加起来大概48万GB。把人类历史上讲过的线年，全球互联网数据量是44000亿GB，而且还在每两年翻一番。
第三，信息空间延伸和拓展了地理空间，而不是消灭地理空间。去年中国互联网络信息中心有一个统计，中国网民平均每周上网 26.1小时，91%的人在家里上网。只要上网，总体上人是静止不动的，这意味着，网络帮地理空间分流了很多人，老百姓对网络的依赖度越来越高。有一个研究这样讲：Google用户每个月提交超过1000亿次搜索请求，其中15%的请求内容是Google从未见过的。这说明，大家希望从网络空间得到的东西越来越多。
第四，信息空间改变了人文空间的形态，比如社会形态、人际关系，产业调整……我们可以想想，这些年出了多少新的产业，又有多少夕阳产业没有了。柯达公司在十年时间内股票从89美元跌到0.89美元。面临这样一个来势汹汹的互联网信息化浪潮，前年大学教授有一个研究结论：以美国为例，大概在十到二十年时间，47%的岗位会被计算机冲击甚至取代。在中国可能被取代的还会更多一点，因为我们的产业相对美国要更低端一些，智能化的要求更低一些，更容易被计算机取代。
在医疗领域，已经有医生利用IBM的WATSON人工智能电脑做癌症诊断，它的分析结果可能比一般的医生还要好一点。
在法律领域，律师事务所现在经常使用一款由Symantec公司出品的Clearwell软件系统来帮助律师做研究。它使用语言分析的方法识别文件中的一般概念，并以图表的形式表现出来。这个系统可以在两天的时间内整理超过57万份材料。
在教育领域，当下大型式在线课程慕课（MOOCs）收集了大量的学生交流讨论、完成作业、阅读文献和最终成绩等方面的数据。有了这些数据，机器学习算法将像一个老师一样，根据每个学生的不同需求进行教学，甚至可以判断一个学生是否应该进一步深造。比如，在回答问题过程中，学习者的一些特征、经常犯的一些错误，包括哪些应该讲，哪些没有楚，会被慕课系统自动记载下来，从而教师的教学，调整教师的教学大纲。一个大项选择题，如果一万个学生中，选D的人太少，说明应该换一个选项。
在软件编程领域，在不久的将来，程序员的工作就会很大程度上被人工智能取代。先进的机器学习算法系统将会把程序员从复杂的参数和设计抉择中解放出来，还会在程序中自动寻找错误。如果说，现在的硬件是流水线，软件还是人工的，那么，软件在下一步也很可能会智能化。
在汽车驾驶领域，更加先进的器和器让机器开始胜任非程序性的体力劳动。自动驾驶已经开始成为可能，这不仅把人从驾驶任务中出来，日趋成熟的技术会使自动驾驶比人类驾驶更加安全可靠。
在产品检验领域，西班牙生产的EI Dulze机器人通过传感器来检验产品的密度，可以从生产线上挑出不合格的水果蔬菜。
在产品生产领域，过去的十年里，机器人的价格以每年10%的速度降低。在富士康公司，随着人力成本的提高，越来越多的体力劳动者被机器人取代。前段时间我看到马云去买机器人，这是一个很明显的趋势。
在不动产估价领域，现在都是估价师估。房价其实就那么几个因素，第一是区位，第二是景观，第三是噪音，第四是日照，第五是污染情况，第六是配套，第七是交通……等等。所有的因素，在虚拟地理里面都可以用计算机进行模拟和量化计算。现在，不同的估价师估出来不一样，而计算机完全可能比人做得更好，速度更快，也更精确，还可重复。
在BIM（建筑信息模型）领域，建筑行业全面转型，设计、施工、运行、垂直整合，并可能向上下游继续整合，供应链、智能制造、城市规划当然也可能被整合。建筑的很多部件都可以量化，一个项目出来以后，BIM系统马上就可以统计出来，要多少水管、多少地线、多少门窗、什么牌子，一个定单马上就解决了。可能直接涉及供应链管理，也可能涉及智能制造。订单下到相关供应链，是个性化，也是快速生产。
BIM往上走可能会影响城市规划，往下走可能会影响城市发展，这个领域很可能在第一轮就被整合，就看谁动作快。
总结起来，人类社会已经经过了三次工业，现在正处在第四次工业。计算机正在对人类的体力劳动和脑力劳动产生全面挑战，产业也在全面重塑。
第二次工业：电气化，19世纪后期至20 世纪初期，技能工人和白领取代非技能工人。
第三次工业：计算机化，20世纪中期起，极高和极低技能的劳动力需求量大，中等技能工人被取代。
第四次工业：智能化，正在发生，计算机对人类劳动力产生了全面挑战，包括体力劳动、脑力劳动，产业也在全面地重塑。
大数据、高速传输和高性能计算将逻辑计算能力发挥到极致，只要是“讲道理”的任务，人类一律溃败于计算机，案例不胜枚举。最遗憾的是，城市规划是讲道理的，所以说，它面临的冲击是不可避免的。
城市规划，庙堂很高，门槛很低。很多人不是城市规划师，也可以进行计算，搞得规划师没话说。他问一个问题，比如容积率为什么是5不是6，规划师就回答不出来。
事实上，规划本身还有很大的优化空间，规划体系的内在协调性还非常有待提高。例如，有一个区要做加油站，专项规划做出来是九个加油站，图则做出来才一个加油站。不同层次规划之间指标有差异，总规和控规的指标就不一样，它们存在冲突；不同片区规划之间也存在冲突；不同类型规划也有差异。多规合一就是要面对这样的问题。
规划做出来合不合理，容积率为什么是5不是6，规划师要能说得清楚。深圳国土委信息中心做了一个简单的分析，深圳市综合医院的区域分析，把量化到每一栋建筑的深圳市人口跟医院的分布做一个比较，做一个很简单的距离分析，家离医院小于1公里的有510万人，1到2公里是530万人，2到4公里是390万人，6到8公里是140万人……以此来说明规划是否合理。我们如果要增加两个医院，放进去以后，它就会打破这个格局，我们应该做新的分析，就有一个规划的合的评价、调整和优化问题。目前的规划还没有做到这一步。
第一，工作模式问题。现在的城市规划是一个相对的规划编制过程。城市是一个系统，面临的规划项目很多，各家、各团队分割来做，相当于一篇文章，分成几十个人写，写完以后把它凑在一起，这样出来的一定不是一篇好文章。这种相对的工作模式是有问题的。
第二，数据支撑问题。规划师现在很大的工作量是搜集数据，数据的完整性、现实性都存在问题，不足以支撑城市规划从而使它更合理。
城市规划学科（技术）的进步经历了人工绘图到CAD再到GIS的历程。虽然用CAD提高了规划编制效率，GIS提高了数据分析处理的精确性、可靠性，但这些还只是规划业务相关环节的技术进步，是生产力的局部进步，根本没有触及城市规划的生产关系。
城市规划需要数字化转型，需要在线协同，需要式大数据支撑，需要定量化的分析，需要全过程动态、持续更新。
目前的城市规划几年修订一次。如果我们把一个城市相关的数据，包括它的模型全部系列化到计算机上，做成城市动态模拟系统，就可以对它进行各种各样的实时改进、动态分析，并及时优化调整。它会全面改变城市规划，取代周期性的规划评估调整。我老是打一个比方，就像给一个成长中的小孩做衣服，小孩子永远没有合身的衣服，城市规划也是这样。周期性的规划调整和评估方法不能匹配城市的动态发展，尤其是快速发展。
