利用众包视觉感知促进公众视角的城市设计决策

【目的】本研究旨在分析基于街景的众包视觉感知技术如何推动公众视角融入城市设计决策。【方法】采用案例分析法，系统评估众包视觉感知在场地信息获取及方案构建与选择阶段的应用潜力与局限性。【结果】研究发现，在场地信息获取阶段，通过训练视觉感知推理模型来实现街景感知得分的自动推理，提供低成本、广覆盖的针对城市细颗粒空间特征的公众视角洞察。在方案构建与选择阶段，统计分析方法揭示了建成环境与公众感知的数理关联，为设计优化提供了定量依据，但其结果依赖设计师主观经验转化，且缺乏动态反馈；生成式人工智能与众包感知的融合能将公众需求转化为可视化方案，增强了空间层面的直观性与设计响应性，但其“黑箱”特性削弱了透明度。【结论】研究揭示了基于街景的众包视觉感知在城市设计决策中融入公众视角的路径与潜力，推动了设计决策的科学化、透明化和包容性，但其应用仍面临数据质量、动态体验捕捉及算法透明度等挑战。