2026年6月18日，春季数智空间设计复合型创新人才实验班的计算性城市设计Studio课程《基于数智技术的上海火车站机务段片区更新设计：城市裂痕的缝合与中心区价值重塑》开展了终期评图。23级数智空间设计实验班19位同学（本科三年级）围绕本学期8周课程训练形成的设计成果进行了汇报。

值得一提的是，参与本次课程的学生班级是该实验班的首届班级。同济大学建筑与城市规划学院以数智化、融合化、绿色化的建筑类学科发展为导向，于2024年11月启动建规景全专业“数智空间设计复合型创新人才实验班”，探索面向人工智能时代的空间设计教学体系。

课程介绍丨Studio Introduction

人工智能正在重塑城市设计的知识体系、方法逻辑与表达方式。过去，城市设计更多依赖设计者的经验判断、图面推敲和静态汇报；随着多源城市数据、视觉语言模型、生成式人工智能、空间网络分析和环境模拟工具的发展，设计过程开始从“经验主导”走向“数据支撑”，并进一步迈向“数智赋能”。AI不再只是后期出图或提高效率的工具，而是可以深度参与感知量化、逻辑推演、方案生成、性能反馈和成果表达的协作伙伴。

本课程以上海火车站机务段片区为研究对象，以“城市裂痕的缝合与中心区价值重塑”为核心命题。基地所在地区长期受到铁路、高架和机务段用地的切割，面临南北联系不畅、存量用地利用低效、站城融合不足、公共空间活力薄弱等复合问题。课程要求学生在真实中心城区更新语境中，重新思考铁路用地及其周边空间的潜力，并探索在数智技术驱动下，如何以城市设计统筹交通组织、功能更新、环境品质与公共活力，推动中心区价值重塑。

课程以“人脑定义价值，AI辅助演绎”作为核心教学理念。在这一新范式下，课程围绕“经典城市设计层面”（基于理论与经验的价值取舍和空间判断）与“数智技术赋能层面”（大数据等成熟数字化方法与新兴人工智能技术）两条线索展开，形成双轨融合驱动的教学路径。

一方面，课程基于经典城市设计的思维方法，延续城市设计基本训练，引导学生达到以下目标：1）了解经典城市设计的常规设计过程，熟悉以问题为导向的设计推演方式，掌握“现状调研—问题发现—目标设置—愿景导向—策略提出—总体设计—节点深化—成果形成”的标准流程；2）掌握站城融合的类型设计逻辑，理解高密度站域环境下的复杂空间关系，掌握“缝合裂痕”与“立体城市”的典型空间操作手法；3）提升复杂系统问题的解决能力，学习如何在多重约束（交通、结构、政策、环境等）下进行价值判断与决策。

另一方面，课程基于数智化技术的设计方法，拓展AI赋能下的训练新范式，鼓励学生达到以下目标：1）确立数智化协作价值观，理解AI并非替代设计判断，而是辅助演绎的协作伙伴，将设计者自身角色从传统绘图者转向数智时代的设计决策者；2）掌握全周期数智增强工作流，在智能化研判、生成式探索与逻辑化反馈等环节合理介入多源数据、AIGC、环境模拟和智能体推演等工具，形成“诊断—定位—生成—迭代—验证—表达”的设计闭环；3）提升面向问题的技术整合能力，根据不同阶段的设计需求选择合适技术路径，并将数据分析、算法推演与模拟结果转化为空间策略、设计判断和可解释的成果表达，避免单纯堆砌工具。

在具体教学过程中，课程将该双轨教学路径拆解为五个递进环节：

1）在案例研究与基地诊断阶段，通过案例研读、现场踏勘与问题图解识别铁路割裂、站城衔接、公共空间与人群需求等关键矛盾，并引入POI、路网与出行路径分析、街景图像、社交媒体语义、空间句法及VLM辅助分析，形成基于多源数据的场地认知与问题判断。

2）在愿景定位与整体策略阶段，课程引导学生提出发展愿景、功能定位与总体策略，并借助LLM辅助策划、AIGC意向发散与智能体推演，拓展策略生成路径。

3）在总体设计与布局优化阶段，围绕用地、交通、公共空间、景观与建筑体量等系统展开综合设计，并结合空间网络分析、机器学习聚类、路径生成、环境性能模拟与AIGC方案比选，对路网选线、空间结构、功能布局和场景组织进行迭代优化。

4）在典型节点深化阶段，进一步聚焦核心节点的公共空间、界面、剖面与场景营造，通过参数化建模与形态控制、空间性能评估与人流仿真等方法，辅助完成从概念意向到空间形态的细化转译。

5）在导则制定与成果表达阶段，完成城市设计导则、管控图则、设计文本和成果图纸，并整合AI辅助叙事、AIGC场景生成、视频漫游与网页端交互系统，使评图从“看最终图”进一步转向“看过程、看证据、看推演、看交互”的新型成果表达方式。

课程旨在引导学生在真实复杂城市问题中，将城市设计的价值判断、系统整合能力与AI辅助的分析、生成、验证和表达方法结合起来，培养其在数智时代提出兼具空间品质、技术逻辑与公共价值的城市设计方案的综合能力。

 成果展示丨Design Works

本次学生成果展示将从“经典城市设计成果”与“数智技术赋能层面”两个维度展开：前者侧重呈现城市设计的价值取舍、空间判断与形态组织，包括片区空间结构、功能与业态布局、交通与慢行系统、公共空间网络、建筑体量与界面组织、典型节点设计、城市设计导则及场景效果表达等内容；后者侧重展示AI和数据如何参与问题识别、策略生成、方案推演、模拟评估与交互表达，包括数据诊断方法、AI生成与方案迭代过程、算法记录，以及网页端交互界面等内容。

本次课程特别强调成果表达方式的转变。与传统以静态图纸和PPT为主的城市设计汇报方式不同，课程将“AI赋能”嵌入从问题诊断、设计生成、方案验证到成果表达的全过程，并注重对设计过程与推演依据的记录与呈现。同学们不仅完成了总平面、城市剖面、节点深化、导则和效果图等传统城市设计成果，也尝试通过网页端交互界面组织数据、图层、过程动画、成本测算和三维信息，使设计方案从静态展示转向动态、可验证、可交互的数智化表达。

这种变化并不只是“换一种排版软件”，而是对汇报范式的更新尝试：从“展示完成了什么”，进一步转向“让观者进入方案的信息结构中理解、验证和体验”。在网页端展示中，观者可以在同一底图中切换图层、播放算法过程、查看热点标注、展开图纸细节，甚至通过拖动参数等操作方式，对成本测算或空间评估等模块进行参与式体验。对于城市设计这种涉及多源数据、多尺度空间、多主体需求和多阶段推演的课程而言，交互式表达能够降低图纸堆叠带来的理解成本，提高设计逻辑的透明度，也让评委和读者更容易理解方案如何生成、依据是什么，以及如何被进一步调整优化。

此处提供部分小组的网页端展示平台及工具在线网址，以供体验：

小组1：

汇报网页（含测算平台工具）：

https://cross-the-lin.netlify.app/

自主开发智能体Urban Cognition Agent，用于政策解读：

https://urbanplanning-agent.netlify.app/

自主开发流线体验平台：

https://spatial-mapping-xinyaolyu.netlify.app/

小组2：

汇报网页（含体验模块）：

https://fransiozhang1.github.io/myweb/ 

小组5：

汇报网页（含体验模块）：

https://cliff-canyon-field.netlify.app

* 以下按汇报顺序展示，排名不分先后

CROSS THE LINE丨从疏离到相遇，重构空间与人群的关系

吕欣遥、王佳璐、朱婧杉、王煦天与

本方案以上海站周边城市更新片区为载体，以“Cross the Line”为核心设计理念，聚焦铁路与高架形成的空间阻隔、人群缺乏交集互动、功能业态错配、绿地与文化资源碎片化等核心痛点，通过立体织补的全域空间更新策略，串联交通、商业、绿地、文化四大系统，落地叠境立体街区、绿脊商业谷、同一屋檐下居旅街区、文脉叠痕文化区四大特色节点，打造交通畅达、活力复合、全人群共享的北上海站城融合门户枢纽。

方案构建“场地诊断—人群画像—策略推导—节点深化—效益验证”的完整数字化设计链路：通过社媒语义分析与实地调研识别居民、通勤、商务、旅游四类核心人群，构建人群关系拓扑网络，以权重传播机制逆向推导功能用地配比；以FDEB力导向算法生成空中连廊核心骨架，并通过Dijkstra算法验证步行绕行效率，结合经济测算与开发规模推演，支撑方案的科学性与落地性。

FILL IN THE BLANK

张炜煜、董梓霖、刘幸彤、刘优赜

本方案以“Fill In The Blank”为主题，聚焦上海站片区长期存在的铁路割裂、高架阻隔、步行绕行和城市界面消极化等问题，试图通过城市织补的方式重新激活被交通设施切割后的中心区空间。方案首先从上海站的历史演变、区位关系、城市肌理和交通结构出发，识别铁路走廊周边的空间断点与活力缺口，并以“织补”作为总体策略，将断裂的城市空间重新组织为连续、可达、可停留的公共网络。

方案结合路网、POI、OD路径和绕行指数等数据分析判断最需要介入的节点位置；并通过Monte Carlo随机模拟、空间指标量化模型、基于羊毛算法的路网生成等方式，形成“随机模拟—指标计算—路网生成—诊断推导—反馈优化”的闭环逻辑。后续方案进一步联动 Rhino、Web 浏览器与本地服务器，借助 Vibe Modeling / Vibe Coding、MapLibre地图可视化和实时效益测算平台，将空间策略、功能分区、经济与生态效益反馈转化为可交互、可迭代的数智化设计过程。

WAIT A MINUTE丨基于快慢分行的铁路边界连接与公共空间重构

刘一鸣、叶森涛、石欣然、成子欢

本方案以“WAIT A MINUTE”为主题，聚焦上海火车站机务段片区铁路割裂、换乘低效、社区绕行与停留空间不足等问题，以“Move Better, Stay Better”为核心理念，从“时间冗余”视角重新组织通行、停留与城市生活的关系。方案提出“一云串四区”的整体结构，通过一条南北贯穿、全程遮雨、行李友好的上盖步行廊道，串联“速驿、宜里、连坊、聚汇”四个功能板块，回应快速进站、枢纽服务、社区缝合与全城辐射等不同时间尺度的使用需求。通过交通分流、绿色上盖、口袋公园、分时设施与“WAIT认证”停留点等策略，方案将9.5公顷被遗忘的铁路后院转化为一座“车站之上的城市客厅”。

方案围绕“行”与“停”两类问题展开诊断，综合使用空间句法、人流模拟、绕路分析、等时圈分析、慢行阻断点分析、街景分析、界面分析、POI分析与公共服务设施缺口分析等方法，将居民、旅客与经过者的体验问题转译为空间指标和设计依据。在方案生成阶段，团队以分时段供给、垂直分层、功能划分和流线组织为基础，结合羊毛算法生成道路网络，并通过功能落位与轴线分析推导上盖廊道、快慢流线和四个时间分区。同时，技术路径进一步引入ArcGIS、街景语义分割、Vibe Coding多维指标计算与可视化、MCP接入Rhino辅助建模、AI生图辅助设计等环节，使方案从问题识别、策略生成到效益反馈形成较完整的数智化推演链路。

复合代谢丨铁路两侧空间、交通与公共生活的协同再生

黄文钰、高星烨、冯云起、张弥月

本方案以 “复合代谢” 为核心概念，聚焦上海火车站机务段片区铁路后场、交通枢纽、高密居住、商业办公与公共空间交织叠合的复杂更新问题，提出“骨架输入，界面代谢”的总体命题。方案通过复合人群活力通行轴、立体交通系统、生态绿带与景观环线导入人流、公共活动和景观资源，再由商业立面、建筑底层、铁路上盖、桥下空间与公园边界吸收并转化为消费、停留、展示、运动和日常服务。整体结构上，方案形成“复合人群活力通行轴、代谢商业价值引流区、垒叠文化功能运行区、生态体育社区生活带”四个片区，以交通缝合、商业引流、铁路文化叠置和生态社区串联为主要路径。通过道路系统、容积率、高度、车行、骑行与步行流线等导则控制，方案将原本封闭、低效的铁路场地，转化为承接枢纽人流、城市消费、文化展示和社区生活的开放型站城复合节点。

方案使用机动车、非机动车和人行整合度分析、感知可达性分析、南北绕行与断点强度分析、街景数据采集、街道绿视率与开敞度分析等方式，将场地中的交通压力、空间破碎、界面低效和公共空间不足转译为可比较的空间指标。在生成阶段，方案引入算法以支撑分区逻辑，并通过黏菌算法，以上海站、地铁换乘点、商业办公、文化功能、社区服务和开放空间作为“营养源”，以铁路、高架和封闭边界作为阻力条件，推导最具连接潜力的通行骨架，并进一步指导路网重组、复合通行轴选址、地块边界划分和功能节点落位。同时，方案还结合参数化建筑生成、数字化人流推演与业态推演、日照分析和经济测算，形成“数据诊断—算法生成—环境推演—空间深化—效益校核”的数智化设计链路。

崖，谷，野丨上海站东侧的速度地形学

丰赫冉、王筠格、许依斐

本方案旨在对上海火车站东侧被铁路与高架深度割裂的地块进行城市更新。面对枢纽“快”（效率穿梭）与“慢”（停留体验）的核心矛盾，方案提出了“慢谷”这一设计概念。方案在城市高密度环境中重塑了一条立体地形带，将空间划分为五段：“崖”主导垂直高效接驳；“栈道”引导人群分流；“谷”打造下沉漫游的生态公园；“廊桥”跨越铁路线；“野”则延展为开阔的会展集散地。方案致力于将上海站从交通“过路点”转化为复合的城市“目的地”。

方案构建从“数据采集—人群识别—空间诊断—多场叠加—形态推导—行为模拟—AI辅助表达”的连续流程。前期通过地图POI、小红书UGC、街景图像、热力图和GIS数据识别场地周边的消费结构、用户画像与空间短板，并将人群归纳为效率型与体验型两类核心需求。中期使用街道绿视率、天空率、建筑率、步行空间、机动车密度等指标诊断场地的街道环境赤字，并通过GPT/Gemini辅助街景识别、t检验和热力图定位问题街段，提出“补绿、退距、还路于人”的设计导向。生成阶段，团队进一步建立了五层POI空间形态推导模型：Layer A 计算效率POI密度衰减，Layer B 识别体验型POI稀缺热力，Layer C 叠加路网断裂指数，Layer D 形成效率/体验比值梯度剖面，Layer E 自动生成“崖、谷、野”三分区边界。在具体形态生成上，方案将视域、人流、引力和标高差四项因子加权，映射为连廊的廊宽、开叉、节点、弯曲和开洞参数，使崖区连廊不只是造型结果，而是由数据驱动的可追溯空间投影。此外，方案还结合多业态重力势能场、环境拉力场、Agent行为模拟、公共建筑形态推导、投资回收测算和AI辅助图纸生成，形成了较完整的数智化城市设计闭环。

 成果评图丨Final Review

最终汇报评图阶段，同济大学建筑与城市规划学院城市设计梯队责任教授庄宇、上海市城市规划行业协会秘书长葛岩、日本设计城市设计部规划总监马雪，共同参与了最终成果点评，并与学生就AI时代下数智化技术赋能的城市设计方法与思路进行了互动探讨。

 学生感想丨Student Reflections

在短短8周的课程训练中，同学们以数智技术为辅助，持续回应铁路割裂、站城融合、公共活力重塑等复杂城市问题。以下节选各小组在成果提交时写下的课程感想，呈现他们在设计过程与团队协作中的收获与反思：

• “通过本次课程设计，团队完整掌握了数字化城市设计的技术方法，深化了对站城融合、以人为本的城市更新理念的理解；在跨成员分工协作中，也锻炼了从问题研判到方案落地的全链路设计能力，为后续专业实践积累了扎实经验。”

• “通过本次课程，我们对城市设计的理解从单纯的形态塑造转向“问题识别—数据分析—策略生成—空间表达”的完整过程。尤其是在面对上海站这种复杂的交通枢纽型场地时，设计不能只追求视觉效果，而需要回应真实的步行需求、功能断裂和公共生活缺失。数智工具帮助我们更清楚地发现问题，生成逻辑也让方案推演更加开放，但最终仍需要通过人的判断，将数据结果转化为有温度、有体验、有公共价值的城市空间。”

• “在本次课程设计中，我们最深刻的体会是数据理性与空间感性的深度融合。通过编写代码处理海量城市数据、运行机器学习模型，我们发掘了潜藏在复杂枢纽背后的真实痛点。但数据仅仅是底盘，真正打动人的是如何运用建筑学语言——如通过剖面的高差变化、连廊退台与人工峡谷的营造，将冷冰冰的分析转化为有温度、会呼吸的城市景观。前沿技术为我们提供了科学的决策依据，而设计的本质依然是缝合城市肌理。这次合作极大地拓宽了大家在处理复杂站城关系与立体城市构建上的专业认知。”

 任课教师丨Tutors

叶宇，晏龙旭

 助教丨Assistants

   汪宇宸，仲玥，刘雨轩

 学生丨Students 

吕欣遥，王佳璐，朱婧杉，王煦天与，

张炜煜，董梓霖，刘幸彤，刘优赜，

刘一鸣，叶森涛，石欣然，成子欢，

黄文钰，高星烨，冯云起，张弥月，

丰赫冉，王筠格，许依斐

-THE END-