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需求背景

重庆是典型的山地城市，其城市规划设计方案与平原城市有所不同、较平原城市更加复杂，AI深度学习所需要的案例数据库也应以山地城市为主，因而面临坡地建筑等空间数字化描述难、深度学习难度高的问题。当下我国对城市规划方案的AI深度学习尚处于探索起步阶段，相关研究工作还不够系统完善，空间大数据背景下的人工智能山地城市规划设计还存在海量数据获取难、数据标准不统一、山地城市规划方案数字化表达难、深度学习模型因地制宜技术难等发展瓶颈。

需解决的主要技术难题

在空间大数据背景下的人工智能城市规划设计中，需要解决以下关键技术和主要技术难题：

1. 空间大数据处理和分析：处理和分析大规模的空间数据，包括地理信息系统（GIS）数据、遥感数据、传感器数据等，以获取城市的空间特征和变化趋势。

2. 城市建模和仿真：基于空间大数据，利用人工智能技术建立城市的动态模型，模拟城市的发展和变化过程，预测城市未来的发展趋势。

3. 城市智能交通：利用空间大数据和人工智能技术优化城市交通系统，包括交通流量预测、交通信号优化、路径规划等，提高城市交通效率和减少交通拥堵。

4. 城市环境监测和管理：利用空间大数据和人工智能技术监测和管理城市的环境质量，包括空气质量、噪音污染、水质监测等，提供决策支持和环境保护措施。

5. 城市资源管理和优化：利用空间大数据和人工智能技术优化城市资源的配置和利用，包括能源管理、水资源管理、土地利用规划等，提高资源利用效率和可持续发展。

6. 城市风险评估和应急管理：利用空间大数据和人工智能技术评估城市的风险状况，包括自然灾害风险、交通事故风险等，提供风险预警和应急管理措施。

7. 城市智能决策支持：利用空间大数据和人工智能技术为城市规划和管理提供决策支持，包括城市规划设计、土地利用规划、交通规划等，提高决策的科学性和准确性。

在实践中，需要解决以下主要技术难题：

1. 数据质量和隐私保护：空间大数据的质量和隐私问题是人工智能城市规划设计的重要挑战，需要确保数据的准确性和安全性，同时保护个人隐私。

2. 多源数据融合和集成：空间大数据来自多个来源，包括传感器、卫星遥感、社交媒体等，需要解决多源数据的融合和集成问题，以获取全面和一致的城市信息。

3. 建模和仿真的精度和可靠性：城市建模和仿真需要考虑多个因素和不确定性，需要提高建模和仿真的精度和可靠性，以支持准确的决策和规划。

4. 智能交通和资源管理的实时性：城市交通和资源管理需要实时的数据和决策支持，需要解决实时性和响应性的问题，以应对城市快速变化的需求。

5. 决策支持系统的可用性和可视化：为了实现智能决策支持，需要设计和开发易于使用和理解的决策支持系统，提供直观的可视化界面和交互功能。

6. 城市规划和管理的可持续性：人工智能城市规划设计需要考虑城市的可持续发展，包括环境保护、资源利用和社会公平等方面的问题，需要解决可持续性的技术和管理挑战。

期望实现的主要技术目标

（1）预期应用场景：形成《空间大数据背景下的人工智能城市规划设计关键技术及实践》研究成果1份；开发智能推演分析算法模型1套；撰写学术论文1篇；申请专利或软件著作权1项。

（2）通过突破该重大核心关键（共性）技术对产业转型升级发展的贡献：通过突破基于人工智能的机器学习建立城市规划智能推演分析算法模型的核心关键技术，促进城市规划由传统的基于美学修养和经验主义的感性判断，向基于大数据、人工智能深度学习、云计算的理性判断方向发展，推动城市规划和设计行业向数字化、智能化、科学化、理性化转型升级。

（3）能解决行业发展中存在的重大问题：通过AI深度学习的分析与模拟，大大缩短案例摄取、场地分析等前期工作的耗时，降低了个人对知识的理解偏差。解放传统城市规划和设计行业在前期分析工作中的大量劳动力，帮助设计师在短时间内充分探究解决问题的可能范围，从中获取优选方案，以便进一步推进，使得设计师的创造更加自由，其根本是为了设计能够更加回归本质。

（4）经济社会生态效益：本项目打破传统规划设计方式，解决部分自主可控技术问题，针对不同项目因地制宜构建智能推演分析模型，能够在规划设计工作中推广应用，提升规划设计、分析、决策效率，节约大量人力物力成本，带动部分行业就业，增加行业产值。

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