7月14日，由中国人民大学主办，公共管理学院、国土规划与国家治理研究院、教育部数字政府与国家治理实验室承办的“数智赋能与空间治理：人工智能驱动城市规划创新”研讨会在求是楼举行。来自海内外十余所高校的专家学者围绕AI时代的规划教育转型与空间治理创新展开研讨。

▎开幕致辞

公共管理学院院长、教育部数字政府与国家治理实验室主任严金明教授在致辞中指出，AI大模型、时空大数据、数字孪生等技术正深刻重塑空间认知、规划编制与风险预判。围绕本次研讨会主题，他提出三项关键命题：一是如何借助AI重构规划教育，培养适应时代需求的人才；二是如何运用智能技术提升国土空间决策的科学化与精细化水平；三是如何平衡技术效率与空间公平，回应AI应用中涉及的伦理与数据安全等问题。最后，严院长对各位专家学者的到来表示了热烈的欢迎，并期盼大家在研讨中深入交流、碰撞智慧、凝聚共识。

国际中国规划学会（IACP）前主席、清华大学刘志林教授代表IACP致辞，回顾了学会与学院的长期合作，介绍了青年学者培养的品牌活动，并期待与会者围绕数字孪生、智能决策、空间公平等议题深入交流。开幕环节由仲浩天副教授主持。

▎专题一 · 人工智能赋能规划教育与城市规划创新

主持人：公共管理学院副院长张友浪教授

纽约大学布法罗分校尹力教授梳理了美国规划院校的两类AI课程模式——聚焦技术教学的“方法论型”与嵌入各门专业课的“融入型”，指出面向规划专业的专门AI课程仍极为稀缺。她强调，教学的核心不是让学生只会用工具，而是理解工具的局限。

北京大学刘伦长聘副教授基于北京与伦敦的比较研究发现，两地AI应用均远低于预期，共同面临问责压力、高质量数据匮乏与资源制约三大瓶颈。她认为，规划AI并非纯粹的技术扩散，而是被既有制度路径吸收与重塑。

中佛罗里达大学李梅磬助理教授分享了“AI for All”教学理念的三个层次：培养AI素养、提升人机协作能力、设置“AI摩擦”。她观察到，AI普及后学生作业的格式规范性提升，但独立思考内容显著减少。

▎专题二 · 大语言模型与空间治理创新

（主持人：公共管理学院仲浩天副教授）

上海交通大学潘浩之教授利用大语言模型处理全球多语言新闻数据，还原高温事件的真实分布，发现全球高温报道存在显著空间不平等——欧美过度报道，欠发达地区大量漏报，直接导致气候治理低估了这些地区的健康与经济损失。

公共管理学院张大鹏副教授基于全国各级政府新能源汽车政策文本，通过大模型精调从五个维度进行分类编码，发现中央与地方政策呈现“方向集中、手段分化”的特征。他认为，大模型将文本分析从词频统计升级为语义理解。

清华大学梁月冰助理教授构建了融合图神经网络的深度强化学习框架，将地铁网络TOD优化转化为序列决策问题。北京、上海的实证显示，AI优化方案综合绩效提升超过20%，在公平性指标上优势尤为显著。

▎圆桌对话 · 机遇与挑战

（主持人：国家发展与战略研究院肖超伟副教授）

圆桌环节，学者们从技术应用回归到规划的本质与价值。周麟副教授以雄安、海淀的实践为例，提出AI赋能治理不能脱离实体空间；密歇根州立大学陈思助理教授指出多模态模型输出不稳定的问题仍待解决；厦门大学陈野夫助理教授反思，定量模型支撑下公众协商反而容易被压缩；杨琳教授从数据视角强调地理时空大数据是AI赋能规划的重要基础。

伦敦大学学院汪轶溟副教授追问“人工智能里的人究竟是谁”——当前AI多在模拟规划者，却很少模拟居民与市场主体；香港大学朱金助理教授分析了住房更新领域数据质量差、决策逻辑复杂、项目碎片化三重张力；中国政法大学韩柯子副教授强调，技术越发展，越需要坚守公共管理的价值底色；郑敏睿副教授则提醒警惕“数据至上”对人的遮蔽。

城市规划与管理系主任张磊教授在总结中指出，AI浪潮已深刻影响学科发展，但行业内部的AI应用鸿沟可能进一步放大空间治理的不公平。他强调，规划本质是政治过程，技术只是工具，脱离对真实人的观察，AI分析可能扭曲对现实需求的判断。

▎结语

在自由讨论中，与会师生围绕公共利益与个体诉求、大模型的价值中立性等问题继续交流。大家一致认为，追求绝对中立既不现实也无必要，关键是保持价值透明，以人的需求为最终标尺。

会议最后，仲浩天副教授向与会嘉宾、师生及志愿者致谢。未来，学院将继续聚焦学科前沿，推动跨学科交叉融合，探索AI时代规划教育与治理创新的中国路径。