近日，同济大学建筑与城市规划学院叶宇教授、刘超副教授团队联合国际人工智能领域专家学者，在中国工程院院刊、工程科学综合期刊《Engineering》在线发表题为Generative AI for Urban Planning and Design: Progress Review and Future Perspectives（中文翻译：生成式AI在城市规划与设计中的应用：进展回顾与未来展望）的综述论文。

该研究围绕生成式人工智能（generative artificial intelligence，以下简称GenAI）在城市规划与城市设计全过程中的应用进展、方法潜力与未来趋势开展系统性梳理，总结了基于理论认知、空间分析、方案生成以及评估等四个关键阶段的重要应用技术与工作流。

作者团队

论文由同济大学建筑与城市规划学院叶宇教授、刘超副教授团队与国际人工智能领域专家学者合作完成。合作者包括德国国家工程院院士、中国工程院外籍院士Otthein Herzog教授，德国比勒费尔德大学技术学院、神经信息学组Helge Ritter教授。

主要内容

研究采用结构化综述方法，对GenAI在城市规划与设计领域中的交叉应用进展进行了系统梳理与分析。通过Boolean search strings在 Web of Science 核心合集、Scopus和Google Scholar等数据库中检索、筛选并分析相关文献964篇（截至2025年3月10日）。从中提取GenAI在城市规划与设计领域中交叉应用的关键技术类型、应用场景、研究方法、主要发现，以及局限性。在此基础上，论文从城市规划与设计的工程逻辑出发，总结了基于理论认知、空间分析、方案生成以及评估四个关键阶段的重要应用技术与工作流。

围绕“理论认知、空间分析、规划与设计方案生成、规划与设计方评估”四个关键阶段，系统梳理了从传统深度学习方法到多模态大语言模型在城市规划与设计领域的关键应用，总结了不同技术在文本分析与生成、图像分析与生成、空间分析与方案评估等环节中的功能定位与协同关系。

GenAI在城市规划与设计中的应用现状

城市规划过程通常包括理论基础构建、城市背景分析、规划编制、规划方案评价与实施评估等环节。在实践中，规划工作往往受到协调周期长、制度机制碎片化，以及重复性密集劳动的影响。GenAI在多模态数据处理、长文本分析与生成，以及智能体模拟等方面的出色能力，使其对城市规划以下四个阶段展现关键应用潜力，有望在一定程度上提升工作效率：

（1）GenAI赋能城市规划理论认知

（2）GenAI赋能复杂城市系统分析

（3）GenAI赋能规划方案生成与参与式规划

（4）GenAI赋能规划方案评估与验证

作为融合理性分析与创意表达的学科，城市设计通常依赖专家经验与定性判断，而以大数据与深度学习为特征的新城市科学在一定程度上提升了分析效率与可靠性。相比之下，GenAI凭借少样本甚至零样本学习能力，多模态知识整合、解析与生成能力，有望更好地协调定量性能优化与审美价值诉求，并以端到端方式支持从场地分析，到方案生成与成果评估的城市设计全过程。

（1）GenAI赋能城市设计理论认知

（2）GenAI赋能城市设计场地分析

（3）GenAI赋能城市设计生成

（4）GenAI赋能城市设计评估

总体而言，GenAI在城市规划与设计中的应用仍处于探索与试点阶段，但已在知识体系整合、案例本底分析、方案快速生成以及评估等方面展现出显著潜力。其发展有望推动城市规划与设计研究和实践由经验导向向更加数据驱动与工程导向转型，加速计算性城市科学的形成，提升城市分析的系统性与决策的科学性。同时，GenAI在促进低成本、大样本的公众参与，以及多主体协同方面亦具有重要应用前景。

然而，当前GenAI在空间认知、复杂规则理解、创造性表达，以及文化适配等方面仍存在明显局限，过度依赖可能削弱专业性判断与真实的公共参与。因此，未来GenAI在城市规划与设计研究中需重点关注提升模型跨尺度空间理解与推理能力，加强垂域知识深度融合，完善模型稳定性、可解释性与伦理规范，并构建系统化评价框架，以推动GenAI在城市规划与设计中的应用可靠性。

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