ACTIVITY REVIEW

张恩嘉：空间干预、场所营造与数字创新

第四次工业革命对城市的影响

城市的发展离不开科技的进步，第四次工业革命正以一系列颠覆性技术如人工智能、大数据、移动互联网、混合实境、自动化系统等改变着我们的城市。第四次工业革命对城市影响的三个路径包括城市实验室、城市变革和未来城市。第一，在方法层面增强了城市认知，新兴的多元数据刻画了城市和社会的现状及其运行，研究数据由传统低频数据变为新兴高频数据，研究范式由观察、总结、模拟转变为数据探索。基于各类传感器的大范围、低成本、人本尺度的主动城市感知，例如基于GoPro Hero9及iPhone+DJI Osmo 4进行鹤岗市街景的自采集，成本低，覆盖广，易操作，在节省2/3人力资源的基础上，半年时间内的数据覆盖范围拓展了5倍。

第二，通过城市改变更新城市认知。在面对未来的规划设计和城市研究中也需要考虑在更根本的程度上对于城市生活的改变，去年我们实验室和腾讯研究院也共同发布了未来城市空间报告，系统梳理了过去十年和未来十年城市空间正在发生的变化。比如居住层面出现多功能混合、共享生活模式和智能化管理；就业场景呈现空间扁平化分布、空间碎片化和第三空间的商业化与专业化；购物场景发生区位转变、线上线下融合和线下商业转型；休闲娱乐场景提供个性化互动体验，运营管理进一步智能化；交通场景共享交通与共享服务，触发新的分级街道系统；传统基础设施走向数字化，数字设施基础设施化。第三，在前两点的基础上，实践层面促进面向未来的创造。从全球智慧城市梳理中看出它们有一定的共同点，都有基于互联网架构的孪生城市，倡导通过科技引导智慧生活，也倡导在空间中植入更多信息通讯设施来加强城市的运营管理。在此基础上，我们提出通空间干预、场所营造和数字创新的概念。

背景

以往我们规划设计“重建筑，轻空间”或“有空间，缺塑造，欠维护”的室外空间情况与城市高质量发展的要求存在矛盾。线上活动极大程度的丰富了人们的生活后，人对实体空间的关注度及感知，城市空间对人们的吸引力下降。人们对城市空间自然绿色、运动健身、人际交往功能等不变的需求要求更高，同时新衍生的虚拟现实、场地互动的需求对城市空间提出新的考验。传统空间干预无法完全满足新的需求，未来科技会更为深刻的参与到规划设计的过程，解决现有城市空间存在的问题、适应需求转变和提升公共生活。在这样的背景下，我们开展了之后的研究内容。

基本内涵及应用场景

空间干预、场所营造与数字创新是指通过利用各种智慧化手段及智能设施，结合传统的空间干预和场所营造设计手法，将城市空间打造为智慧城市的空间投影和载体，以更好地满足当下人们的活动需求，并达到自适应和节能的功能，提升空间的使用及管理效率，提高空间活力。

数字创新如何参与到面向未来的空间设计有三个路径。第一，以实体形式植入到物理空间中，进行空间干预；第二，以虚拟形式实现场所营造；第三，对现实空间的数字孪生、再现，实现虚拟场景构建。

对于空间干预场所营造和数字创新具体的应用场景，我将结合现有的案例进行讲解，结合以往的空间干预，即空间规划设计手段。一方面，是公共空间的智慧化，公共空间人工硬质界面，可以通过数字创新的手段，实现界面的软化，有更好的界面系统的引导。比如说Sidewalk可以通过一些地面路灯的方式，让空间有弹性使用的功能，或者通过地面一些小的路灯设计，能够有更好的路线引导。另外一方面，对于自然景观界面，可以通过传感器的植入，收集比如土壤的信息，空间中的温度、湿度信息，实现自动的园丁管理，进一步节约资源和能源，减少城市的热岛效应。通过外立面的智慧化更新改造，一方面有更多变化的可能性，另外一方面也在减少消极空间。

除了公共空间智慧化以外，城市家具中有智慧化的趋势。第一，对于过去基本需求的满足，比如过去有的信息设施、照明设施等，对它们进行多功能智慧化的改造。第二，满足新兴需求。第三，创造性地引导新的活动，有更多的互动设施或创新性表达区位空间的设计。结合案例来讲，在基础设施方面，可以看出对于过去的基本需求，不管是信息公告还是座椅，或是城市空间景观中，都植入了更多的功能，比如有信息服务功能、通电或wifi功能等。在城市娱乐设施方面，有更多的高档设计师事务所开始关注、创造能够引导新活动和公共参与的数字设施的内容设计，增强人们与空间的互动。

也可以通过一些更加虚拟的手段，来实现场所的营造，增强场所的氛围，比如通过一些AR、VR的手段，或者二维、三维的投影，甚至我们手机各类的应用，让空间有更好的氛围，这些事务所的案例中也可以看到，不仅有对于视听装置的创造，也有通过手机软件的设计，让空间呈现出更多的意象性来。

实体空间的虚拟场景构建在疫情期间，大家也可以看到有很多的展览或者游览馆就是通过线上云游览的方式打造，这也是相当于从远程来实现了空间场景的体验和互动。去年清华大学建筑学院也与腾讯游戏进行合作，能够将这种建筑设计与游戏景观相结合，也让人们在游戏或者线上活动中，体验到城市空间或者传统建筑的魅力。

在这个过程中，我们倡导的是以后不仅有规划师、设计师、房地产商在整个规划设计实践中参与进来，同时也会有更多的科技公司、社区管理人员参与其中。空间干预、场所营造和数字创新的特点，就是希望能够让人与空间或者线上与线下有更多的交互，能够增强人对空间的安全性、舒适性的感受，取代过去较硬的边界或是老旧设施，供应人们新产生的需求的新设施，活化空间，让城市空间的使用和功能更加多样化。我们近期与华为有一个空间智能体的合作项目，也希望通过之后的工作，能够有更多的实践。同时我们也做了一些传感器或者是空间设计的案例，将和城市象限和甲板科技有更深入的合作，在城市空间有一个实践落地。

之后其实还有很多问题需要我们更多的思考，比如数字创新模式，它的盈利模式的可持续性，另外就是线上线下，我们自上而下的规划设计和自下而上的参与合作如何结合，以及在设计过程中公共利益和公共安全的考量，还有比如小城市、收缩城市或者资源枯竭型城市，如何来运用这一套智慧化的手段，或者他们是不是有应用的必要。

周青峰：智慧城市下的精细空间管理的仿真技术

城市仿真与智慧城市

仿真就是利用模型复现实际系统中发生的本质过程，通过对系统模型的实践，来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。仿真是一种重要的分析方法，能够安全、有效的解决真实世界中的问题。仿真应用的范围非常广泛，覆盖市场竞争、社会系统、生态系统、健康经济学、供应链、交通运输等。

城市仿真是基于人口、交通、环境、经济等学科的基础理论，分析城市的实际问题，预测城市的发展，如预测城市人口的变化以及人口在城市中的分布，预测城市交通流量的变化和新交通设施的使用效果，预测各种灾难和意外突发事件并提出应急预案，从而为城市规划、管理、防灾减灾等提供科学依据的一种手段。

智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。城市仿真是助力城市建设的强劲动力，国内一些城市启动了城市仿真实验室的研究和建设工作，企业也积极开发相关平台软件，拟通过数据驱动模拟城市系统，感知城市体征，监测城市活动，预测城市未来，最终构建智慧化的城市治理决策平台。在大数据时代，需要推动空间智慧经济管理，将各种信息和数据纳入空间规划与决策中来。通过城市仿真，可以实现城市问题诊断解决方案、辅助设计、方案验证、城市未来预测，从而为城市善治提供数据、决策支持。

智能体仿真技术

智能体是指能够自主活动的软件或硬件实体，在人工智能领域，中国科学界把其译为“智能体”。智能体是一个处于环境之中，并且作为这个环境一部分的系统，它随时可以感测环境，并执行相应的动作，同时逐渐建立自己的活动规则，以应付未来可能感测的环境变化。在基于智能体的仿真中，活动实体被称为智能体，需要对它们的行为进行定义，任何独立的能够思想并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体，它们可以是与系统相关的人、家庭、车辆或设备，甚至是产品或公司，通过建立它们之间的连接，设置环境变量并进行仿真。智能体建模的机制是建立有自主分析和决策能力的智能体，通过这一智能体的行为互动，来模拟真实世界的运行。智能体的模型具有自主性，交互性，反应性和自动性。

案例介绍

我要介绍的案例是深圳市福田中心区二层连廊及配套设施的工程，福田区的会展中心周边有很多独立的商业大楼，福田建筑公共署就提出一个设想，通过建立二层连廊，将福田中区会展中心周边的各个大楼连接起来，通过公共系统的构建，完善全方位立体慢行系统，衔接各商圈与公共空间，凝聚中心活力，提高中心区影响力。方案设计阶段要考虑实施之后的实际使用效果，设计究竟好不好用，但是缺乏一种有效的评估，这时候就采用行人仿真对这个设计方案进行模拟，看这个方案实施之后，行人的使用状况和空间状况。

利用智能体行人仿真，主要有六项工作。第一，对环境的建模，包括现状步行空间尺度和设计方案空间尺度、步行空间比例的形态、步行服务设施、交通设施进行提取和分析；第二，设置行人的参数，包括行人的步行速度、尺寸、步行者构成、步行者的分配；第三，确定人的行为特征，通过实地调研、绘制研究区域的行人流程图，将行动流程绘制成仿真平台的逻辑语言，并对行人的数量、尺寸、速度等相关参数进行设置；第四，仿真结果的输出，包括行人仿真结果的评价与分析和仿真行人通过时速等参数；第五，通过行人仿真对连廊设计要素做控制和指引，包括对连廊系统的通行能力评价，以及对优化方案进行仿真检验；第六，项目展示与城市仿真平台的对接。

在对这个连廊设计首先解读的时候，主要包括步行空间要素，首先要确定这些仿真的物理环境要素参数解读，包括对连廊的高度，连廊的宽度、连廊的长度、步行阶梯的位置、自动扶梯及垂直电梯的位置，还有扶梯的参数、高度、宽度以及扶梯速度等。还要确定行人的主要集散点，确定集散点间行人的行走路径，设置行人仿真参数。最后还有一个评价标准，比如我们要评估人流密度，然后采集一些标准，看看这个人流密度达到哪些程度的时候，是一个比较拥挤的程度。

解读完这个设计方案之后，就要在专业软件里面对这个物理环境进行搭建，大家可以看到对连廊宽度、位置，包括阶梯的位置、宽度，都会在这个模型里，按照它的设计尺寸进行搭建。

最后对评估场景设置，设置不同情景，对行人对连廊的使用情况进行一个仿真分析。在某种情境下，设立行人密度、速度，看看行人在连廊上行走的过程，以及这个连廊整体的使用状况、行人的速度以及集散区域等。最后对这些评估结果进行汇总，比如这是原始的连廊的方案，主要评估了连廊的行人密度，如果连廊的宽度设计不足或没有很好的跟行人交通相匹配的话，就会造成连廊拥挤。也可以精细到任何一个细节，如关注的是某个阶梯，某个扶梯的话，也可以单独对某个阶梯或扶梯的结果进行提取和分析。

未来应用展望

智能体在城市规划中已经有很多应用了，国外有专门的机构已经做到对城市的动态仿真模型的构建，比如说关于城市人口、企业、房屋、交通设施情况的模型，模拟人口、经济、居住和交通之间的关系。通过智能体也可以模拟流行病通过交通方式传播，就是把经典的传染病模型结合现实的技术空间和交通方式，来模拟传染病、流行病通过交通方式在空间的传播状况。

吴纳维：数字化催生的规划设计创新实践与思考

我们中心作为国内规划院里第一家成立大数据部门的机构，经过这些年，包括跟规划设计创新的结合，以及其它不同层面的实践，也产生了一些思考，跟大家分享一下。

数字化背景

2020年10月份，《求是》上刊登了习近平总书记《关于国家中长期的经济社会发展战略的若干重大问题》的文章，有非常多的点把数字化和智能化提到了国家目前中长期在整个经济社会发展方面的重要的战略关键点。在我们解读来看，跟规划相关的是两方面：第一，数字经济本身的作用正在日益明显，尤其从这次疫情上可以看到线上线下的经济已经进行了深度的交融，也推动了各个领域在数字化方面整体的转型升级；第二，数字城市也在探索更新或者更加颠覆性的转型路径，在数字赋能的情况之下，希望给城市增加新的发展动力，来促进城市综合服务水平的提高也好，或者我们说供给和匹配相关的关系也好。

与此同时，数字经济也是目前实现国家“双循环”新格局的重要支撑力量。具体可以从三方面理解：第一，打通了供给和需求之间的信息渠道；第二，畅通了国内整个大循环的体系；第三，技术的变革本身也催生了一些新的供给和需求的整体的形式。这是我们这次来探讨的一个大的背景。

城市问题日趋复杂与规划设计的局限性

在当前的发展阶段里，城市面临了空前的规模体量和密度。不管是中国还是世界，之前几千年都是农业人口比城市人口更多的时期，现在从全球来讲，城市已经成为新的培育经济或者产生动力的载体，在规模体量和密度都达到空前的状态下，城市出现的问题就更加的复杂。在这个地方，有三个近年来讨论比较多的问题。

第一，城市的问题高频且多样。比如出现了的高密度或者大规模引发的新问题。第二，各地的财政逐步收紧，政府在做决策判断时会更加注重经营性的思维。第三，在中国过去几十年的城镇化过程里，土地资源的城镇化是远远要快于人的城镇化，这个问题引发了尤其是超大城市的土地价值和绩效应该得到重新的评估，来看哪些区域更具有高的空间价值。

作为回应城市问题的主要手段，规划设计显示出一定的局限性。我举三个典型方面来看，第一，从反馈的效率角度上讲，原来规划编制的周期是比较长，总体规划类通常要管到15年左右，它很难回应特别高频出现的城市问题。第二，在应对的策略方面，规划设计原来是以空间要素作为核心解决问题的载体，会比较关注美学和工程设计的基础，对于比如像政策措施、资金等等方面更综合性的维度，相对来讲考虑是不足的。第三，解决路径或思维惯性的问题，原先咱们做规划的时候，很可能是以新城类型或新的开发区为主要对象的，在增量的逻辑上，大家讨论的是怎么把蛋糕做大，每个人都可以分到自己的那一片；但是现在要应对的是，在更偏存量的逻辑之下，利益怎么去分配或者怎样设计重新分配的机制。在这样的情况之下，到底怎么去把不同方案做得效率更高，这个过程中还需要更多应对能力的提升空间。

规划设计的新使命

结合了规划设计的新使命和现存问题，从解决问题的角度出发，我们需要做四个方面的改变。第一，对于问题的响应速度应该更快。第二，更关注人本身的多元化诉求。第三，需要更精细化的价值评估。第四，用一些更灵活的服务方式来支持另外前三个问题的解决。最终要实现的目标有两点：一是关于资源配置的市场化和公平化，它们对应开篇提到的数字经济的问题，怎么让供给和需求更好的去匹配，让资源更好的做市场化和公平化。二是真正地实现以人为本的社会治理现代化，也就是数字社会可以赋能的重要落脚点。

从规划设计整体的角度上来讲，要实现新的使命，需要运用三种能力来加强整个数字技术或者数字化在城市发展、运行、管理和深度应用。第一个是数据能力，能够通过各类城市数据资源的统筹以及数据的运用，来刻画城市系统的真实情况。第二，分析能力，通过研究把真实的城市问题或者诉求反馈为用数据和模型，把问题转译成技术语言。第三，工具能力，对应到刚才说到的更灵活的服务方式，希望能通过不同于原先的规划服务方式，能够更快速的去响应规划的新期待或新诉求。在这个基础之上，也可以延展到更多城市问题的领域，包括现在这些年普遍关注度比较高的产业发展、城市治理等。

规划设计的四个层面创新

新的技术手段。在不同的技术阶段怎么感知数据、展示数据、分析数据，都不断在涌现新的、原生的技术手段在服务整个行业的创新业务实现。

两种情况新的规划类型。第一种，我们将它归纳为不是变革性的创新，而是原来规划的附加要素变成了决定性要素。以我们之前做的长三角地区某产业园区的评估为例，当时该产业园区已经有大量存量用地，因此在规划过程中，现状评估的工作被放到一个很重要的点上。我们基于各类数据把现状情况评估清楚之后，它后面的规划方案也就能够更顺理成章地出现。在传统的规划过程中，评估的精细度现在越来越多地决定了方案的走向

另一个案例是我们做的一片滨溪地区的规划设计方案。方案的推进过程，从早期比较理想的开发形态设计，到后来由于各种限制条件的增加和经营性政府的思考方式，最后为了满足特定的资金测算结果，技术方案本身的变化余地变得非常有限。也是因为资金和方案本身的联动换算太过于频繁，我们后来直接研发了一个联动测算方案，即改了这个方案后，马上能够自动化生成资金测算，从而更多地去满足经营性政府思考的路径，同时减少编制和方案生成过程中工作的反复。上述两个案例都在说明，一些原本的附加性的要素都正在变成现在规划设计中的决定性要素。不管是大数据的知识还是信息化的工具方法，能够让整个项目不但可以落地，更有可能让过程更加高效。

第二种情况，产生了新的规划类型。目前这些新的规划类型大多以专题或专项规划的形式出现的。比如，我们在一个城市的体检项目里通过多源数据的运用，把城市活力的专题进行了非常深入的研究。我们运用了手机信令数据去解析了人口的活力，也通过企业级的大数据，去描述了民营经济占比等方面的经济活力。再比如，在智慧城市专项规划中，可以看到，近年来智慧城市的规划经历了从被硬件商或者集成商主导的状态，一定程度上回归到更由城市问题专家、城市规划专家来建立真正场景的驱动方式。

新的工具产品。我们提炼了共性的需求，从工具、产品的角度，在规划本身的业务基础上，也做了新的尝试。相关领域的市场化其实也在不断完善，许多企业、高校及科研院所以及个人都在进行许多有益的探索和创新。工具产品分为两种类型，第一种是辅助规划师进行规划设计的，为了让工作更加高效，我这边举了不同环节的例子，我们自己做了工具的开发或封装，主要涉及评估类、模拟类，还有市场上著名的公司小库，做的工具产品去设计或者辅助规划师做一些新的方案的生成。

第二种工具产品是为了实现规划设计对于城市问题反馈速度不足的问题，辅助业主方去更快速的反映运行中的问题，为它提供决策上的支撑，一定程度上也是一种新的服务方式。比如我们有一个智慧用地产品，它核心解决的是土地供给和匹配的问题，同时也有基于多维度特征指标对城市进行的体检，以及“领导驾驶舱”来看规划和自然资源体系里，不同任务指标的实施和完成情况。

新的组织方式。新的组织方式是比刚才提高的三点更高维度的“新”，分为两个方面。第一，通过数据的感知，用户被动参与到规划设计过程中。比如，我们在北京中关村生命科学园附近做的一个分析，对这个片区之前的就业人口的通勤以及周边能提供的正规和非正规的住房的租金等信息的数据分析，发现生命科学园地铁站是北京每天早高峰最挤的几个站之一，核心的问题在于它的通勤非常不平衡。原来周边的大量非正规住宅，缓解了一部分非常极端的住房供给与需求不平衡问题。如果更新项目要完全去除掉这些非正规住宅而不提供一定量的可支付住房的话，更新改造可能会加剧这个片区系统的运行问题。虽然职住的人并没有参与到规划的过程中，但是数据识别到了他们真实的生活状态和行为，所以他们的需求被感知到了，他们也被动参与到了规划设计中。

此外，我们还做了另一些比较有意思的探索，探讨多方怎么主动参与到规划和治理的过程中。今年疫情在家办公期间，我们开发了《北京社区疫情抵抗力地图》。这个在线地图获得了中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会及阿里云主办的疫情数据可视化公益行动的银奖。我们以大数据为核心，建立了防范和抵抗两大维度的若干指标，包括了人、医疗设施和社区治理服务的情况，对北京所有的小区进行了抵抗力体检。    根据评价结果重点提出需要重点防范的小区，以及它可能会遇到的核心问题，比如它周边有非常密集的场所，或者它离规定的隔离设施比较远。这个过程中，我们也让公众主动参与进来，看看他们认为这些指标对抵抗力重不重要，因为它会影响小区风险度结果权重的判断，我们最后的权重也是根据公众对不同因素重要性的判断来确定的。

贺彪：GIS的高逼真渲染演进之路

我是学地理信息系统专业出身，所以我今天主要还是想讲一下GIS领域的高逼真渲染目前的发展现状。

高逼真渲染与UE4

UE是Unreal Engine的缩写，目前出了版本4，2021年或2022年可能会推出5，中文名翻译为虚幻，厂商是美国的EPIC公司。它本身是游戏引擎，主要用来做三维游戏使用，开放源代码，在一定程度上免费，但也有收费的策略。

做建筑设计或者城市设计的同事可能看到下面这些软件比较熟悉，比如建模类的SkecthUp、Rhino（犀牛）、Autodesk 3ds Max、Maya、BIM、Revit。渲染类软件比如VRay，实际上是一个插件，不是一个独立的产品存在，有很多比如for 3ds Max、Maya、Sketchup、Rhino的插件。同样跟VRay所类似的还有很多软件，比如Renderman、Mental Ray、Arnold、KeyShot，这些都称为渲染类的插件。最后修图会用到Adobe Photoshop等修图类软件。这三大类也是基本遵循建筑做效果图的流程，比如对一个房间内部场景，我要先建出它的三维模型，它的物理形态怎么样，赋予各种材质，这个我们称之为它的模型。最终我们提供给甲方的是一张图片，从模型到图片的过程我们称为渲染。

大家可以见到建筑设计领域有很多这样的软件，我刚才提到的UE又是另外一种，它到底区别和差异在哪里，为什么没有一起来用？

高逼真渲染的基本原理

高逼真渲染技术是比较复杂的，但计算机对三维的渲染，主要是两个过程。比如这个牛的模型形态是由很多个三角网构成的，我抽象出其中一个三角形，显示在屏幕上可能是一堆像素，我们把它称为栅格化，最后我们把像素填颜色，填完颜色之后就得到这样一张图片，就显示到显示器上面去了。我们传统渲染的效果不是很好，基于物理的渲染效果比较好，那么差异在哪里？核心的差异是在给这个格子上色的过程，其它基本都是一样的。

上色的过程，我们传统的叫纹理贴图或纹理映射。一个球体，我们先有它的几何形态，再有一张纹理图片，把一张图片贴到这个球上去，就形成三维看到的效果。更复杂一点，比如一个茶壶贴不同的图片时我们称为纹理，所以传统的渲染，栅格的颜色就是从图片上找到一个像素贴上去，就称为纹理贴图和纹理映射的过程。

传统的GIS、数字城市的模型都是这样先通过激光雷达扫描整个城市的高低起伏的形态，然后通过遥感的影像或者相机拍现实世界的照片，再把这个照片贴到高低起伏的地表上，就形成了最后的效果，包括现在的流行的倾斜摄影，数据成果的本质是一样的。传统的渲染只是由几何加上最简单的纹理贴上去，但现实世界中的物质有不同的材质、粗糙度和光照的效果。材质和光照的相互作用是高逼真渲染的核心，目前高逼真渲染的基础理论叫基于物理的渲染，是模拟人怎么看到这个现实世界中的物体。基于物理的渲染，主要是对上面的这整个过程的计算机模拟。实现方面的主要问题是当你做完一个设计图之后，把模型做好，烘焙出一个图片的过程是特别慢的，可能3-5分钟甚至更长，取决于需要达到的效果，如果能把这个过程缩减到1/60秒的话，基本就可以做成实时的了。

在图形渲染的发展历程中，一直有两个分支——离线渲染和实时渲染。离线渲染就是我们提到的建筑设计领域的渲染器，主要应用场景是建筑设计和影视制作，它的特点是效果特别好。实时渲染也在在线渲染，除了应用在游戏领域，也应用到了数字城市、智慧城市中，比如我们做的一些数字城市展示平台。实时渲染近几年的高速发展主要得益于两个方向，一个是硬件性的提升，最近10年计算机显卡的性能得到大幅度提升，第二是软件算法的优化，出现了大量的优化算法，不用那么大的计算量，却能做出来和离线渲染差不多的效果，主要策略是一些近似的表达。

GIS领域的发展动态

GIS技术支撑了传统的三维数字城市，我们都做过三维的展示平台，早在10年前大家都是这样干的，用3d MAX手工去建模，把这个城市的模型建起来，给它配上对应的纹理，纹理图片有的是现场采集的，有的是从材质库里拿出来的。这样的东西看上去跟真实的并不一样，特别是这些树都贴得很规则。为了追求更逼真的效果、更准确的表达，传统的技术是朝一个方向在努力，更精准的几何和更真实的纹理。最近很火的倾斜摄影，它的第一的直观感受是更真实，跟我们现实世界更像，左边更像设计出来的城市。真实主要得益于两个方面，一个是它的几何更加准确，倾斜摄影算出来的坐标比手工模型更准，第二它纹理更逼真，拍出来的就是现实世界的照片贴在房子上，跟真实的房子是一模一样的，这是GIS领域追求真实表达的一个路径。但是这个路径还是沿用了传统的渲染模式，还是在几何上贴纹理的过程，它没有材质、光照，即使有，也是特别简单的材质光照模型。

最近这一年， GIS领域特别出名的公司基本都与UE有或多或少的合作。比如ESRI关注到了大家对可视化的要求越来越高,在2020年9月份发布了City Engine的插件，可以把City Engine的数据导入到UE4里去。

超图是国产占有率很高的GIS平台，在2020年6月份，它也发布了要和游戏引擎UE4进行了跨界的融合。浏览器上做三维的倾斜摄影的浏览、很多智慧城市的基础平台都是基于Cesium框架做的，Cesium也是在去年2020年6月份宣布和UE合作，他们直接很夸张的宣传说Cesium联手虚幻引擎，三维空间可视化是一场潜在的技术革命。51WORLD提了克隆地球的理念，它也是基于UE4打造，2020年的11月它在深圳开了发布会，宣传UE的三维还原是对传统GIS的“降维打击”。我们感受到GIS行业为了追求更逼真的可视化效果，都在往实时渲染的方向在走，当前来说都在选择UE引擎。

最后我想简单的说一下，深圳市规划和自然资源局主持了一个项目，叫深圳市可视化城市空间数字平台，于2020年的12月25日上线，这个平台是由深圳大学做总体设计，从2018年开始，我们就一直在宣传要基于计算机领域最新的三维图形图像技术集成。当时在平台的发布会上有这样一小段的展示，这就是我们深圳市数据加上UE的引擎做出来的效果。

Q：贺院长我请教一个问题，确实国内外GIS领域基本上比较出名的公司，都在往这个方向发展，但其实我们比较关注于对传统GIS的这种数据的兼容能力，比方说标准的OGC的数据服务这块儿，这方面您有所研究吗？

贺彪：我大概讲一下我们对这个事情的理解。目前来说往高逼真的这条路上走，我们讲驱动力的话主要还是智慧城市的应用，它希望做的更好看或者说更精准、更漂亮，特别是一些建筑设计和城市设计要展现它风貌的时候，我们传统朴素的展示是不能展示的那么好，所以有这个需求。但是GIS应不应该往这个方向走，现在看还是有很多问题的。目前GIS做不到高逼真的渲染是两方面，一个是刚才提到的平台，平台都是基于传统的很简单的可视化或者说简单的光照模型来做，第一要提升平台；第二就是刚才提到的，目前的数据的组织实际上是不足以支撑高逼真可视化的。我们想倾斜摄影本质上就是三角网加上对应的贴图，但只有三角网，只有贴图，实际上不足以支撑高逼真渲染里面需要的材质参数。而这些参数又是传统测绘不太去采集的，我们只是采集特定时间下在现实中光照的一个结果，而不是采集物体本身的材质。所以目前的这些数据本身还不能支撑高逼真展示的需要，还需要去补充一些东西。如果讲测绘的话，可能不太关心这个事情，但如果讲智慧城市的数据采集，我们认为它应该在测绘数据采集的基础上，要更进一步的去采集刚才提到的测绘所缺失的那些信息。我们自己是这样来做的，当数据支撑了，平台也提升了，那整个效果才会有系统性的提升。