本报告是百度地图慧眼技术架构师阚长城在年中国城市规划信息化年会“数字国土空间规划”分论坛上所作的报告。城市规划是一个动态过程，主要包括现状调查、规划决策、规划实施和监测反馈四个环节；人工智能大数据如何助力规划呢？一方面人工智能可以极大提升规划的效率，在规划的每一个环节都有相应的模型来支撑规划决策；规划前，大数据可以帮助我们更全面、动态的理解客观事实；规划中，大数据可以提供动态量化的决策支持；规划后，大数据可以提供全面可量化的监测评估；另一方面人工智能大数据可以增强规划的动态性和科学性，将规划中很多定性的分析转化成定量分析，提升规划的量化分析能力。国土空间规划的核心目标是满足人们对美好生活的需求和自然资源保护并重。首先，基于自然资源和人类活动数据对各类自然资源的承载力和适应性进行评价，随后在评价的基础上开展生态、农业、城镇三类空间的保护线划定和空间规划。其中，时空大数据及所反映的社会经济规律可以发挥巨大的价值。
一、百度地图时空大数据能力介绍
百度地图索引了真实世界，背后有海量的行业领先的时空数据。地图开放平台开放定位、地图、导航、路径规划等七大能力，为数百万的开发者提供服务，开发者使用服务的同时也会贡献数据，每天响应全球位置服务请求超过亿次，目前已成为全国最大的智能化位置服务平台。百度地图POI全球覆盖超过1.5亿，道路覆盖已达万公里，日均轨迹里程达20亿公里，全景图像存储超过13亿张。这些数据记录着城市发展变迁，城市功能空间结构的演化，进一步辅助规划决策。基于海量的轨迹数据，事件数据，利用AI技术挖掘得到全国的路况拥堵数据来感知城市的交通运行态势，交通路况，支持从宏观城市、行*区到微观的道路分析不同区域拥堵指数、拥堵历程和速度等，慧眼存储历史五年的交通数据，现状和历史的交通拥堵对比，可以为城市的精细化的治理提供决策支持。基于位置服务、POI等基础数据可以挖掘全国的人口、出行数据，研究人口规模、结构、分布以及人口的流动，对应全国层面的跨城迁徙，区域层面的出行OD，城市层面的职住通行；挖掘用户居住、工作、休闲、娱乐等常访地，基于常访地进一步去挖掘常住人口、就业人口、实际管理服务人口，迁徙的方式、目的，分析不同区域的通行距离、时间和方式的差异。人口及出行活动数据，在宏观层面，真实的反映城市在区域网络中的等级地位，在微观层面反映了人们对物质空间的需求。职住通勤是城市中重要的话题，它影响着整个城市的运营效率，基于用户的居住地、工作地，出行目的进一步挖掘用户的通勤距离、通勤时间和通勤方式。国土空间规划一个重要的目标是满足人民对美好生活的需求，现在超大城市的平均通行距离在50分钟左右，长时间、长距离的通勤极大影响人们的幸福感，反过来想，每个人的通勤距离、时间成本是城市的空间结构、教育、医疗等公共服务设施共同作用的结果。地图时空大数据的优势，覆盖广、精度高，覆盖全国各级行*规划。基于高精度的定位可以测算写字楼的工作人口，公园等公共服务设施的使用情况；数据类型全面，百度地图时空大数据全域全要素覆盖，有人、地、路、事件等全路型大时空数据，全面支撑国土空间人地关系刻画；数据挖掘算法先进，综合多维度全方位特征要素挖掘人口、人地关系属性，同时联合高校、规划院持续的完善优化算法。百度地图有测绘资质，地图时空数据基于地图自产、UGC、PGC三种采集模式，社会化大生产降低了数据的生产和更新的成本。
二、时空大数据在国土空间规划中的应用
国土空间是人类活动的载体，国土空间规划是以人的需求为导向的，所以准确把握人们的需求是至关重要的。百度时空大数据在城镇空间规划中的应用，基于双评价的结果结合百度搜索、迁徙、百度指数、出行OD等动态数据，分析区域联系、区域
