10月23日，在广东省城乡规划设计研究院、广东省城市规划协会联合承办的2019中国城市规划年会之学术对话二十四：“都市圈的问题、趋势和对策”上，百度地图慧眼技术架构师阚长城以《百度时空大数据在都市圈规划中的应用》为题进行了分享。
此次分享中，他从都市圈的划定和评价两方面出发，结合多个案例，深入浅出地讲解了百度地图慧眼如何利用时空大数据助力都市圈规划，从而为城市规划提供科学的参考依据。
百度地图慧眼时空大数据 辅助都市圈划定及评价
近年来，百度地图慧眼在都市圈的划定和评价方面做了深入研究，都市圈划定方面：百度慧眼的人口、跨城职住、跨城迁徙、交通设施、路网等数据可以更好地辅助都市圈的划定。以都市圈中心城市、外围区域、联系强度三方面为例，人口总量、人口密度、城镇化率可以用来识别都市圈中心城市；通勤率、通勤量、交通便利性可以识别都市圈外围区域；通勤和交通可达性指标可以衡量都市圈联系强度。
都市圈评价方面：都市圈的评价一般从整个都市圈的发展水平、中心城市贡献度、中心城市和外围区域的协调、联系强度几个方面评估。百度慧眼人口大数据、地理大数据、交通大数据可以很好的辅助都市圈的评价。
都市圈的规划研究离不开海量大数据和强大技术的支撑，百度地图时空大数据包括定位、地理、画像和交通路况等大数据。其定位数据来源于百度地图开放平台众多数据源，具有较强的时空特性。截止到目前，百度地图开放平台日均位置服务请求次数已经超过1200亿次，月活硬件设备数达到11亿，涵盖全国主要省、市、区县级行政区划。
百度地图慧眼通过人工智能技术挖掘得到如常住人口、工作人口、流动人口、人口画像、空间结构、职住通勤和出行OD等面向行业的数据（注：数据处理各环节均匿名化，各环节及输出均不涉及个体隐私），这些行业数据已被应用到规划行业领域，从而助力城市更好发展。
百度地图慧眼的常住人口与出行通勤挖掘技术常被应用到都市圈的研究中，通过利用多源定位、POI和地图数据，产出对一个城市常住人口的精准估计，且相比人口普查的传统模式而言，定位精度更高、覆盖范围更广、更新速度更快。人口推算的典型流程通常可分为数据接入、数据清洗、聚簇、特征提取、模型分类、结果输出等多个环节。人口挖掘的典型特征包括定位属性、时间分布、用户属性、位置属性、WiFi属性等多个维度。以青岛和天津为例，将百度人口与普查人口相拟合，两者的人口数据误差率在5%以内。
时空大数据应用案例——都市圈研究分析
在都市圈规划应用方面，慧眼基于百度时空大数据，在城市中心性评价、全国都市圈识别、重点都市圈广佛肇清、都市圈中心城市深圳等方面做了深入探索。
案例分享▼案例1：同济大学X百度地图慧眼 | 百度迁徙中的中国城市城市体系识别
案例2：中国城市规划设计研究院X百度地图慧眼 | 全国城市中心性评价
案例3：中国城市规划设计研究院X百度地图慧眼 | 全国城市群识别
案例4：中国城市规划设计研究院X百度地图慧眼 | 全国都市圈研究
案例5：广东省城乡规划设计研究院X百度地图慧眼 | 广佛肇清都市圈研究
案例6：深圳市城市规划设计研究院X百度地图慧眼 | 深圳就业中心识别
案例7：深圳市城市规划设计研究院X百度地图慧眼 | 深圳中心通勤特征
来源 | 广东省城乡规划设计研究院
