提   要   中国进入存量规划与城市更新提质阶段，精准识别城市更新潜力空间成为超大城市治理的重要议题。基于空间基因理论，基于人工智能构建以建筑形态特征“外显性状”为核心的空间基因识别与更新潜力预测框架。以上海为例，利用建筑屋顶遥感数据提取形态指标，并用高斯混合模型识别七类空间基因类型。将由“老旧城区型”向“中心城市型”演化的地块界定为更新区域，采用随机森林模型引入建筑形态、区位与社会经济等14项变量预测。结果表明，更新空间集中于郊环和外环，重心由北向西南转移，中心城区、市域西部及郊区中心老城区潜力较高。建筑面积总和、周长均值、建成年代、至市中心距离及房价是关键因素。研究深化了对上海空间基因类型与演化的理解，可用于监测形态变化、辅助更新策略，并为“数字孪生”与“量子城市”背景下的空间识别提供方法借鉴。