从技术派的视线出发，我们认为规划的本质，Planning，是在数据挖掘分析的基础上对国土空间的优化部署，对人口、环境、交通、产业、设施等各种资源的运筹配置什么是好的城市规划

　　从技术派的视线出发，我们认为规划的本质，Planning，是在数据挖掘分析的基础上对国土空间的优化部署，对人口、环境、交通、产业、设施等各种资源的运筹配置什么是好的城市规划。优化部署，意味着有一些目标要实现，譬如公共服务的均等化、各种设施的便利程度最大化、资源环境消耗最小化、就业产出效益最大化，等等。

　　智慧规划的计算引擎应能把人的思考实施到空间计算上。智慧规划平台，要集成海量数据和相关GeoAI技术，对国土空间进行认知、归纳、关联、预测，并进行运筹计算，辅助决策生态资源有哪些5个。位和一直在这个方向上努力。

　　位和GeoAI智慧规划云平台，获得了第十三届中国智慧城市大会颁发的优秀应用成果奖。位和平台服务于中规院、国家基础地理信息中心、江苏省地理信息中心、广州规划院、深圳规划院、重庆规划院等诸多国土空间规划行业的头部企事业单位。

　　我们通过分类来对国土空间产生认知。专题图是比较简单的分类，每个专题图通常只表达一个维度的信息。但是国土空间很复杂，有很多专题。通过一张一张的专题图来认识国土空间，然后在分析人员头脑中形成对空间的认识政府信息资源的类型，是比较传统的形式。不同的分析人员会形成不同的认知政府信息资源的类型，有的人可能认知比较全面什么是好的城市规划，有的人可能认知不那么全面，这取决于分析人员的经验和脑回路。稍微智慧一点，我们可以把信息整合在一起，把在分析人员头脑中形成的整合的认知描绘出来。这样专家不用那么辛苦什么是好的城市规划，小白也被武装了起来。这是位和分析产品的能力，它背后是神经网络非监督分类计算和一系列辅助解读的交互可视化技术，可以应用于规划分析中几乎所有的评价、评估、识别、画像等政府信息资源的类型，是位和GeoAI产品系列中应用最广泛的一个。

　　归纳是指从许多个别的事物中概括出一般性概念、原则或结论的思维方法，是比分类更进一步的思考。有的人归纳能力强，有的人归纳能力弱。对国土空间的认知，也需要归纳。当数据的尺度不同时政府信息资源的类型，认知的结果会有差异，有时甚至可能得出完全相反的结论。归纳帮助我们找到适当的认知单元来表达数据，产生正确的认知。各种规划政策的实施落地也都需要通过归纳分析来确认政策实施的边界在哪里，把空间划分成区域生态资源有哪些5个，分别实施不同的政策。位和通过计算的方式来实现对空间的归纳，并获得新的知识。

　　譬如下图，通过对中国地理国情数据中的一级地表覆盖数据以及气温和降水进行归纳什么是好的城市规划，计算中国的地理区划。一级地表覆盖数据包括种植土地、林草覆盖、房屋建筑、道路、构筑物、人工堆掘地、水、荒漠和裸露地表。当把中国归纳成两个区时，边界和胡焕庸线年提出的人口分布线多年基本不变。胡线%的面积上；胡线%的人口。总理曾问，跨越胡线是否可行？这里的数据和计算显示，胡焕庸线是地理原因造成的。跨越胡线，是一个非常艰巨的和大自然斗争的过程。

　　通过对2016年（左）和2018年（右）聚合到区县的POI数据进行空间归纳计算，可以很直观地观察到中国社会经济格局的形态及其变化。与地理格局沿胡焕庸线分割不同，中国社会经济格局是以三大城市群、青藏高原无人区生态资源有哪些5个、以及广大地区为架构。京津冀城市群只有京津没有冀。通过2016年和2018年数据的对比，我们发现长三角城市群长大了，城市群的增长边界清晰可见；强二线城市的增长有很大差异，有些地区，譬如西安周边，成片增长，但有些地区，譬如重庆，高速增长的只是若干区县节点，主城区以外的区跟周边区县差距减少。

　　预测方面，我们实现了基于多重回归和多层感知器神经网络模型的预测，并实现了基于AutoML的自动调参。在对武汉用地功能和业态分布的预测案例中，AutoML找到的网络由一个1层、一个2层、一个3层的3个子网络合成；训练集决定系数达到0.98，预测集的相关系数达到0.8生态资源有哪些5个，决定系数达到0.6，优于相同数据下人工调参的性能。

　　产业生产功能、道路交通服务功能、交通运输仓储和邮政业、建筑业，呈正相关。棕色分类主导的用地功能和业态分布在城市外围，并不断增长。

　　采矿业、制造业、公共管理和社会保障业、农林牧渔业、公共管理和公共服务功能什么是好的城市规划、公用设施功能、绿地与广场功能，这些业态和用地类型呈正相关。绿色分类代表的主导业态和用地分布在城市外围，且不断减少。

　　居住生活功能主导的区域政府信息资源的类型，批发和零售业占比高什么是好的城市规划、居民服务和修理服务业占比高、住宿和餐饮业占比高。