从2022到2023年，新一代人工智能得到了全球范围的关注。随着多个千万级数据量的预训练大模型问世，训练数据集的体量和质量有了飞跃性的提升，带来生成内容的快速进步。原有的人工智能更多的是针对当下的认知判断，相比较之下，人工智能生成内容（AIGC）不再止步于模仿有限的训练内容，而是可以达到甚至在某些方面超越人类的创造力。在城市规划领域，可以支持城市数据和信息的转换、方案的自动生成、模型的快速创建等，AIGC对城市规划领域的影响，在我看来主要反映在方法论和本体论这两个层面上。

首先是在方法论层面上，AIGC作为全新的支持工具，势必改变传统的规划学科工作方式。由于城市规划学科的复杂性，过去已有大量研究关注各类辅助规划的系统开发，例如规划支持系统、空间决策支持系统等^[10-12]，旨在支持规划方案的制定。新兴的AIGC如以ChatGPT为代表的语言大模型、以CLIP为内核的StableDiffusion等图像生成模型，更进一步地能够实现一系列复杂任务，包括规划需求的理解和转换、空间布局方案的生成、效果图的生成等。通过分析平面图，甚至能够从中提取密度、路网类型、风格等信息，生成特定风格的新方案，这是过去的机器学习所难以达到的。这种能力犹如设计师的创造力，但用时却极短，显著提升了生产力。除图像内容外，还能够生成文字报告、3D模型等内容。

这些变革预计将产生深远的影响，不仅仅是表面的人力节约，而是在根本上改变了设计师创作的方式。AIGC提供了一种全新的支持工具和方法：一方面能够更高效地制定方案、生成设计图纸，其极高的生成效率既可以生成多设计方案进行比选，帮助规划师选取最优解；另一方面可以在设计前期多方向同步推进，帮助规划师发散思维，从中探索多种可能性。更长远来看，AIGC甚至可以帮助规划师回应一些长久存在的质疑，例如在城市模型中被忽视的非量化要素、文化、制度、历史等，将会导致城市模拟的偏差。由于生成式AI的原理是深度学习直接从海量数据中生成大模型，它的生成方式是基于数据的，而非基于规则的，这些非量化要素有望得以保留，这无疑是一个革命性的变化，它重新定义了设计过程，为创新和创造性的发展提供了新的可能性。

另一方面是本体层面，AIGC的发展对人们工作生活的影响会更加显著，新一代的人工智能让很多传统人工工作转变为自动化，不再需要人工劳动力。过去在硬件方面，制造技术的发展使得工业机器人、自动化控制系统以更高效和准确的工作方式取代人工工作流程，实现无人工厂、无人物流等。类比当下，信息产业中，人工智能的作业成为可能，从软件方面，AIGC将在未来对信息行业的很多人工工作实现代替，相关职位不再需要大量的人工劳动。这一系列变化将在不同程度上颠覆城市本身，而规划学科正是以城市为研究、规划和设计的对象，为此需要重新审视既有的城市理论并开展前瞻性的研究工作。

如同其他新技术一样，在开始阶段都会有这样那样的问题，如当年经常听到用汽车导航开到河里的新闻，后来也绝迹了。科技进步势不可当，需要未雨绸缪，趋利避害，将其为我所用。具体到行动上，需要从专业角度出发，考虑可以利用AIGC替代、优化的工作，也要重点审视被“颠覆”的城市本身。