清华大学清华团队合作提出大语言模型与智能体驱动的城市规划新范式

近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心、建筑学院与国外学者组成跨学科团队，首次系统性地提出了一个由大语言模型（LLM）驱动的智能城市规划框架，该框架将AI的强大计算、推理与生成能力，同人类规划师的专业经验与创造力深度融合，旨在将AI打造为人类的“智能规划助手”，共同应对现代城市规划中的复杂挑战，为实现更高效、创新和响应迅速的城市设计流程，开启了人机协同的新范式。

城市规划的理论与实践在不断发展，从早期侧重物理空间和美学形态的“艺术设计”，演变为二战后被视为复杂系统，并采用科学模型分析的“科学规划”。然而，这些方法在今天面临着新的挑战：一方面，规划过程仍以规划师为中心，公众参与的广度和深度有限；另一方面，规划方案的评估往往是定性、主观且滞后的，难以进行科学的量化决策和快速迭代。

针对传统方法的不足，研究团队创新性地提出了一个包含概念设计（Conceptualization）、方案生成（Generation）和效果评估（Evaluation）三个核心阶段的闭环框架。该框架由大语言模型、视觉大模型（VLM）和大模型智能体（LLM Agent）协同驱动，为人类规划师提供全流程的智能辅助。

图1.提出的大语言模型驱动的城市规划框架。该框架整合LLM、VLM和LLM智能体，形成“概念-生成-评估”的协同工作流

规划初期，规划师输入需求、约束和指导方针等文本信息。经过海量数据预训练的LLM，能够深度整合地理、社会、经济等多领域知识，与规划师进行多轮“对话”。它不仅能提出创新性的概念想法，还能根据复杂的上下文进行推理，生成详细的规划描述文本和初步的空间构想草图，极大地提升了概念设计阶段的效率和深度。

图2.基于LLM的城市概念设计流程图

该框架利用视觉大模型（VLM）将抽象的文本概念转化为具体的、可视化的城市设计方案。规划师可以通过文本指令（Prompt）精确描述规划概念和约束条件，经过城市设计数据微调的VLM能够生成精细的视觉输出，如土地利用布局、建筑轮廓，甚至是逼真的三维城市场景，同时还能确保设计符合地理等现实约束。

图3.城市方案生成示意图

为了对规划方案进行科学评估，框架引入了LLM智能体进行城市动态模拟。研究团队为智能体设定不同的人口统计学特征（如年龄、职业），让它们在生成的虚拟城市中模拟居民的日常出行、设施使用等活动。通过分析这些模拟行为，可以得到关于交通距离、设施使用率、碳排放、社会公平性等多维度的量化评估指标，为规划方案的迭代优化提供科学、前瞻性的反馈。

图4.基于LLM&VLM智能体的城市规划效果评估方案

为验证该框架核心能力的可行性，清华大学电子系城市科学与计算研究中心持续发布CityGPT、CityBench、 UrbanLLaVA等系列语言视觉跨模态城市大模型及UrbanWord、EmbodiedCity、AgentSociety等城市具身仿真平台与社会模拟系统，为大模型时代的城市规划与社会治理奠定了技术基础。针对LLM时代的城市规划，研究团队进行了一系列概念验证实验。在一项测试中，研究团队让LLM回答城市规划师专业资格考试的题目，结果显示，最大规模的LLM在回答复杂规划概念问题上的表现，超过了排名前10%的人类规划师，证明了其在概念设计阶段的巨大潜力。

在评估阶段的模拟测试中，团队利用LLM智能体在美国纽约和芝加哥的两个社区中模拟居民的设施访问行为。模拟结果显示，智能体访问的热点区域与真实的居民流动数据高度吻合，证明了LLM智能体在预测规划方案实际影响方面的准确性和有效性。

图5.LLM生成城市规划效果示意图

该工作建立了一种人机协同的新工作流，在这种模式下，规划师可以从繁琐的数据处理和绘图工作中解放出来，更专注于创新、伦理考量以及与各方利益相关者的沟通，而AI则负责高效地完成概念整合、方案生成和模拟评估。同时，文章也指出了该技术路线面临的挑战，包括高质量城市设计数据的稀缺性、巨大的计算资源需求，以及模型中潜在的地理和社会偏见等。未来的研究需要建立开放的数据平台，开发更高效的专用模型，并设计公平性算法，确保AI技术能够公平、包容地服务于所有城市环境。

研究成果以“大语言模型时代的城市规划”（Urban planning in the era of large language models）为题，于9月8日发表于《自然·计算科学》（Nature Computational Science）。

清华大学电子系2019级博士生郑瑜为论文第一作者，清华大学电子系教授李勇、建筑学院助理教授林雨铭以及美国东北大学环境工程系副教授王琦（Qi R. Wang）为论文通讯作者。论文共同合作者包括清华大学电子系助理教授徐丰力，以及麻省理工学院（MIT）感知城市实验室研究员保罗·桑蒂（Paolo Santi）和教授卡洛·拉蒂（Carlo Ratti）。研究得到国家重点研发计划的支持。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s43588-025-00846-1

供稿：电子系

编辑：李华山

审核：郭玲