数智推演：解锁未来城市治理新模式

数智化转型已成为我国经济和社会发展的战略方向，广州作为超大城市，其国土空间规划实施和城市治理需要抓住大模型、超算力融合发展的契机。近期，广州市规划和自然资源局创新采用具有我国自主知识产权的“多模融合”“数智化”推演技术，依托国产化算力平台，开发以广州市国土空间发展为场景的CitySPS（simulating & planning system）智慧化推演原型系统，着眼于提前发现城市运行问题并提出治理建议，探索全程“决策数智化”的新模式，助力推动国土空间规划管理和城市精准精细治理迈上新台阶。

突破核心技术，自主研发“数智融合”推演体系

广州国土空间总体规划推演评估采用的CitySPS城市系统模型，突破“数据孤岛”与模型壁垒，首创“多模融合”推演技术。

自主算法模型

基于20多项基础理论及30多种城市运行规律，整合元胞自动机、动态仿真等机理模型与人工智能算法，搭建覆盖人口、土地、交通、公服等专题的城市复杂系统引擎，融合城市机理模型，实现城市运行的“可解释预判”。

国产化算力支撑

系统依托国产化算力平台，完成城市计算模型全流程国产化适配，实现万亿级空间数据的实时推演效率，破解国外同类工具“卡脖子”问题。

动态数据集成

归集人口手机信令、土地利用等10余类数据源，构建全域时空数据库，支撑多维度关联分析。

“多模融合”推演技术

创新评估机制，打造“四预”标准化动态闭环

广州国土空间总体规划推演评估构建“预测—预警—预演—预判”标准化全流程机制。

全面评估城市人口、土地和交通等子系统的现状，利用CitySPS平台收集和分析数据。

结合复杂系统理论和大数据技术，动态预测规划相关指标和空间发展未来趋势。

基于预测结果，建立“动态指标预警”与“静态指标预警”双轨阈值体系，及时发现潜在问题。

通过模拟不同政策干预情景进行预演，为决策有效性提供精准预判，推动规划从“蓝图式管控”向“过程式治理”转型，为超大城市国土空间全生命周期管理提供“广州范式”。

“预测—预警—预演—预判”标准化全流程机制

打造应用场景，探索全流程决策支撑

结合国土空间规划实施评估，广州瞄准“规划未动、问题先诊”的“未病先治”目标，率先开展全系统、多层次、多要素的综合推演，打造“人口智估”“通勤智评”“土地智治”等应用场景，赋能规划从被动响应转向主动干预。

人口智估

基于多源时空大数据与AI模型，模拟中心城区疏解与外围城区集聚的动态过程，同时监测人口高密度地区，适应性补充公服设施；结合产业中心培育和教育医疗设施供给精准落点，提升人口吸引力。

通勤智评

通过交通流量分配模型与职住平衡推演，预警拥堵地段，模拟匹配区域职住规模的用地配置和设施供给，全市平均通勤时间成本预计降低5%-10%，高峰期拥堵指数预计降低5%-25%。有效缓解交通压力。

土地智治

建立长期土地利用变化模拟反馈机制，动态监测和预演开发强度与用地结构变化趋势，并提出“存量提质+增量控速”具体策略，指导优化土地利用计划、政府投资计划、重点项目建设时序等资源要素配置手段。

广州市国土空间总体规划实施监测系统人口智估场景

来源：广州市规划和自然资源局