不管城市多大,你的通勤距离不会变

Carlo Ratti(卡尔洛·拉蒂),意大利建筑师、工程师、发明家和教育家。

他身上有许多高大上名号:“你需要知道的名字”之一(福布斯)、“将改变建筑与设计的25人”之一(Blueprint杂志)、“美国最具影响力的50位设计师”之一(Fast Company)、“将改变世界的50人”之一(Wired杂志)、“60位将塑造创造性未来的发明家”之一(Thames&Hudson)等等。

作为MIT Senseable City Lab(MIT感知城市实验室)负责人,他们围绕“城市”进行了许多有价值、且具前瞻性的研究,也为城市发展提供了不少先锋提案,比如“散是运输工具,聚是过河浮桥”的自动驾驶船,还有早在“拼车”这一概念商业化之前,就率先在曼哈顿进行了共享交通的研究并提出了解决方案。

打开他们的官网,我本能的第一反应是:这是我能理解的东西吗?

城市议题总是给人一种很宏大的感觉,而他们致力于以先进的科技来探索城市,又似乎将这个课题拉升到了更难理解的维度。

但是,别急着退出。城市,说到底不过你我居住的地方,并不生涩。今天,我们打算换一种方式来介绍Carlo Ratti和他的实验室,讲讲那些他们研究出来的城市“冷知识”。

 

冷知识1、不管城市多大,通勤距离不会变

这是他们去年完成的一个项目,名字也很有趣(且我没搞懂为啥这么命名),叫“Potato Project(土豆计划)”。这是一项以中国234座城市为样本研究出来的“城市通勤距离规律”。

他们收集整理了北京、上海、杭州、广州、哈尔滨等两百余个城市中超过5000万居民的手机位置数据,最后得出两个显著的城市通勤规律。

首先,城市层面的通勤距离和城市规模无关。这多少有点反常识。因为我们习惯性觉得,规模越大的城市,通勤距离肯定越长。但他们的研究却指出,不管城市规模多大,平均通勤距离是很相似,大约为5英里(约8公里)

比如,上海和大庆,前者的城市人口是后者的十倍,但他们的平均通勤距离非常相似,上海为8.82公里,大庆为8.64公里。

上海市中心向外扩展图,蓝色的代表短途通勤,粉色代表长途通勤。© MIT Senseable City Lab

当然,考虑到大城市可能存在更严重的交通拥堵问题,大城市的通勤时长可能会超过小城市。

另外,他们还推导出一个“吸引力定律”,即城市中心对居民的就业吸引力有一个上限,当城市发展到一定规模,居民到市中心的通勤距离增加到一定程度时,中心区的就业吸引力就会减弱,那些居住得更远的人会转而到“副中心”寻找工作机会。

在研究的几十个城市中,城市中心的“就业吸引力”上限在6至9英里(约9.6-14.5公里)之间,其中上海为7英里(11.3公里),成都为6英里(9.7公里)

© MIT Senseable City Lab

实际上,这个研究也从通勤距离的角度,揭示了城市发展的规律,即当城市规模扩大到一定程度时,原本的“单中心”就会转向“多中心”模式。换言之,某种程度上来说,是“通勤上限”倒逼城市发展出多个中心区。

 

冷知识2:被偷的自行车哪儿也没去

“我们以为那些自行车会被转卖到境外,但实际上,它们从未离开。”MIT Senseable City Lab首席研究科学家Fabio Duarte如此介绍他们这一研究的初衷。

阿姆斯特丹是世界上最自行车友好的城市之一,这同时意味着,这里是自行车小偷们的“天堂”。每年,超过85万辆自行车失窃(实际数量可能更高)。不过,被偷走只是失窃自行车的起点,研究人员好奇:它们,最后都去哪儿了?

先说结论:大部分被盗自行车并没有离开阿姆斯特丹,甚至,它们都没怎么离开过市中心。

实验中投放的100辆自行车,70辆被偷,其中50辆频繁到访市中心区。© MIT Senseable City Lab

这大概是一个并不太令人意外的结果,他们的研究指出,大部分被偷自行车很快就会被转手,也就是说,在阿姆斯特丹,许多市民骑着的,可能就是一辆被偷来的自行车。

虽然这个研究看上去没有啥“实用性”,又不具备特别的“高度”,甚至没有用于追查打击偷盗组织,但研究小组指出,它为阿姆斯特丹自行车盗窃问题提供了本质的信息,用非常简单的技术,捕捉到了被盗自行车的“销赃模式”。

目前,这些数据和信息已共享给市政机构,以帮助他们解决这一问题。

另外,还有一个有趣的“正面结论”,那就是,虽然每年有那么多自行车被偷,但显然,它们都很快被重新使用了,证明这件事对阿姆斯特丹的自行车交通没有带来什么影响(严肃脸)

 

冷知识3、北京和旧金山长得最像

又一个看上去“无用却有趣”的研究——[In]distinct Cities。

它非常简单:基于200多万张社交媒体图片,他们开发了一个模型,从全球18个城市相关的照片中,提取并量化了这些城市的独特景观,并分析它们的视觉相似性。该研究最后的成果,是一张地图,你可以在上面任意选择一个城市,然后就能看到该城市独特的视觉形象,以及和它最相像的城市。

地图上圆点代表城市特殊性的分数,和其他城市间连线的粗细,则代表它们之间的相似性程度。
此图可见,北京和旧金山间的连线是最粗的。
© MIT Senseable City Lab
© MIT Senseable City Lab
和香港最像的,是新加坡。© MIT Senseable City Lab

你也许会好奇这到底“有什么意义”。

实际上,结论并不是这个研究最重要的,或者说唯一重要的内容。它开发出了一套方法,以一种更量化和视觉化的方式来分析和解读城市景观,搭建了一个图像数据驱动的框架,并使用了机器学习的方式来理解城市的发展和形成。

它不仅让我们看到除了地标建筑外,城市街景在表现地方特色中的重要价值,甚至一些不寻常的自然景观也会被最终确定为具地方信息的视觉元素。另外,他们还发现,在车辆方面,出租车、警车和救护车是最具地点特性的对象。

此外,图片全部取自社交媒体上的城市图片,某种意义上,也能够作为一种社交媒体观察的研究素材。

可以说,这项工作的结果对很多领域都有启发作用,为大规模地理标记数据在理解地点形式化和城市设计方面所能取得的成就提供很有价值的参考。

 

 

不知道看到此处,你还记不记得本文一开头介绍的Carlo Ratti那些亮闪闪的title。作为一个“将改变世界的人”,他的研究及他领导的实验室当然并不只是为了给我们提供这些城市“冷知识”。

他非常擅长以最新的技术介入城市研究与设计提案。

再举个“小栗子”,开篇提过,早在拼车服务出台之前,他们就以纽约的出租车为对象,研究了城市的“共享力”问题(这个项目名为“HubCab”,成果发表于2014年),通过对上亿数据的收集和整理,在社会共享议题上给出了具实质性进步的解决方案,以解决交通拥堵、环境污染等问题,同时缩减相关机构的运营费用。

HubCab的截图,显示了纽约市一年内1.7亿次出租车出行的上下车情况。黄色代表上车点,蓝色代表落客点。© MIT Senseable City Lab

另外,他们在2021年,利用3D扫描技术,对巴西最大的贫民窟Rocinha进行了全面的形态测量分析,捕捉到了这个地方最细致、巧妙的建筑实践,同时也揭示了当地可怕的基础设施匮乏情况,以前所未有的精度展示了Rocinha的构建逻辑。

这一项目,将贫民窟这种非正式,但又很重要的城市空间,纳入了数字城市研究之中,是智慧城市研究中非常重要的一步。

站在纯纯外行的角度来看,MIT Senseable City Lab的研究确实有理解门槛,当中许多会显得过分“超前”,或者“不知道有什么用”。

不过,这并不妨碍它们是有趣、有意义,且具启发性的。

用今天比较流行的一个词汇笼统概括他们的工作,那就是“智慧城市”,以先进的科技手段,围绕“城市”进行量化的、可视化的研究,并通过各种技术提案和设计方案,改善城市生活。不过,我更喜欢Carlo Ratti对他们自己的定义——感知城市。

他认为,“智慧城市”的主角是技术,而“感知城市”则更够聚焦于人,人的体验、人的感受、人的过去与未来……站在这个角度再去看他们的研究和项目,会很容易将自己代入其中,跟随他们的视角和思考,去感知城市的呼吸和生长。

今年的MINDPARK创意大会,Carlo Ratti将作为“技术驱动”版块的演讲嘉宾,分享他们在城市设计、技术整合和解决当前和未来城市挑战方面的丰富经验和专业知识。

技术并不仅仅是技术,它在改变我们生活方式的同时,也会塑造我们的思维模式。因此,面对技术,我们要思考的不仅仅是如何运用,或许更重要的是,在现有的技术基础,以及未来可能出现的更先进技术上,我们可以用怎样的视角去看待和切入城市议题,我们的设计又将如何实现兼容?

我相信,在这个问题上,Carlo Ratti能够给你带来非常多的灵感和启迪。

 

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