programmable什么意思(programmes是什么)

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最近终于下定决心开个专栏，写一些自己觉得有趣、有趣的东西。

想来想去，我决定以城市规划与计算机的交叉点作为专栏的主题。但话虽如此，这个结合点可能偏向城市规划或偏向计算机。如何选择合适的平衡点还是有点困扰我：毕竟我也写过比较多的技术文章，也收到了1个赞。请随意写下你的想法，否则仅仅因为聪明就得到数百个赞是一种尴尬的经历。

写这个专栏的主要目的是传播我对城市规划的长期思考，并聚集一些志同道合的研究人员和开发人员。如果没有人读什么东西，就会违背初衷。

因此，从定位上来说，我希望在专栏中写一些这样的文章：有城乡规划背景的读者可以详细了解计算机科学和软件工程思维如何参与城市研究和实践，同时具有计算机背景的读者可以了解计算机思维和特定技术在特定领域的可能性。

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2014年我刚开始城乡规划研究生学习时，“城市规划大数据”相关的研究还比较小众，相关工作主要是GIS领域的学者做的和交通规划。毕竟，这两个领域自然比城市规划有更多的数据积累，对数学和计算机的应用也更深入。

但城市规划的优势在于它可以从更全面的层面思考整个城市的方方面面。该学科在长期的发展过程中，形成了易于吸收学科外知识为己用的构成。下面的涂鸦表达了我所认为的跨学科层次结构：

这张跨学科层次的图，其实很意识流，很草率，但是应该足以传达思想了。从上到下粗略的解释是：

目标：将计算机科学引入城市规划

对此没有太多可解释的。应该是因为它相当顶级，甚至类似于宣传。至少在这个层面上，根本没有多少绝对理性。然而，目前城市规划的理论发展趋于停滞，我们可能需要提高脑力（借用计算机科学领域的帮助）。当然，我一直相信数学会发挥更重要的作用，但由于我在数学方面的积累太薄弱，暂时还没有能够培养出敏锐的触觉。如果你是数学专业的，对城市问题感兴趣，欢迎留言联系我。对了，我在这里做个预测：如果规划院未来十年继续盈利，说不定会招数学系的人。能不能录用又是另外一回事了。

这么说可能会得罪人，但我确实觉得城市规划作为一门学科，其学者的平均智力活动密度比计算机科学还低，更不用说数学了。丑陋的事实有时最好只是承认而不把它放在心上。之前有句话叫“跨专业的能级”，那么计算机科学应该比城市规划处于更高的能级，因为它包含了更微妙的智力活动。——我觉得这个应该没有争议。不过，令人欣慰的是，这三年来，我看到越来越多的人走跨学科方向。另外，我国的国情与美国的国情更为相反。普通建筑专业的学生在高考智力过滤器面前的平均表现其实比同级别计算机专业的学生要略好一些（至少在我参加高考的那个时代），所以如果你想转行，我认为你不需要有什么心理障碍：你需要的只是继续学习的时间。我跑题了，我们继续：

接下来我们看一下图中的三个蓝色方块：

应用研究研究方法应用和研究不需要太多解释。目前主要成果都集中在这里，大约70%是应用，30%是研究。我主要想谈谈我对研究方法论的理解以及它们之间的关系。

学科交叉的四个象限首先，横坐标代表交叉的深度，即越接近计算机科学方向，交叉专业的程度越深；纵轴代表难度，即越往下，需要的智力活动越密集，越具有挑战性。大的。

表面的应用是最简单的，目前规划界所谓的“大数据”应用基本上都停留在这里。

研究需要更深入。大多数研究主要是应用现有模型和方法的实证研究，或者是对现有模型的修改。此外，这些研究的共同特点是，这些研究的研究者在计算机科学/数学领域的造诣远不如在城市规划领域的造诣，而且大多处于缺乏经验或初学者的水平。

至于研究方法论，我认为应该是未来的一个研究热点，也是最具挑战性的方向。因为这需要研究人员在两个专业领域都具备中级以上的认知水平，这样才能催化出新的想法。就像比较文学或者翻译一样，你必须对两种语言和文化都有足够深的造诣，才能够创作出好的作品。分工合作可以高效地解决已经有解决方案的问题，但未解决的问题必须依靠有足够能力的个人。

接下来解释一下箭头的含义。绿色箭头反映了难度的逐层增加，而红色箭头则代表了对上一层更深层次的交叉反馈。当前周期主要处于第一个区间。从长远来看，这个周期必须跨越到第四个区间。

最后解释一下四个区间以及交集ram'tabindex='0'style='font-size:100%;display:内联块；相对位置：color:绿色；'data-mathml='(x0,y0)'角色='演示'(x0,y0)(x_0,y_0)是什么意思。这是我认为城市规划学者开展第四范围研究活动（MoR）所必需的一个关键点。

第二个范围我认为可以指从事城市规划应用的软件开发工程师和基于纯计算机科学理论（如城市计算等）进行城市问题研究的计算机科学家，而第三个范围则指传统城市研究的科研工作。规划者和规划者，但更接近rame'tabindex='0'style='font-size:100%；display:内联块；相对位置：color:绿色；'data-mathml='x0'role='presentation'x0x_0那么他们越愿意采用计算机科学方法，但主要是通过借用和应用它们。

还记得第一张图吗？第一张图中，Layer1和Layer2被划分。这个划分就是划分难度。L2的难度比L1大，但是L1的工程量可能比L2大很多，因为应用主要在这一层，与人们的生活最直接相关。

本专栏可能主要关注L2。

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标题中还有一个关键词叫ProgrammableCity，中文应该叫“可编程城市”。这是我自己选的一个术语，但光看名字就知道这是属于第四个范围的东西。

程序员都知道，当今的互联网是建立在很多协议之上的，而这些协议实际上就是程序。这些程序决定了互联网的基本行为。如果网络管理员想要调整网络负载，他可以选择在物理层面重新连接，也可以选择运行其他协议来改变路由器的行为，例如响应广播风暴。

城市也应该能够这样做。

不幸的是，城市可能是人类创造中最大、最复杂、最混乱的：因为它们从文明和技术的最早时代就已经出现了。此外，除了近代建成的城市外，大多数世界级城市都背负着沉重的历史包袱，因为城市的迭代更新都是在原有场地的基础上进行的。如今，随着历史建筑保护运动愈演愈烈、拆除成本不断增加，通过物理层面改造城市来提高城市运行效率的期望面临越来越多的制约。

这个时候，或许我们可以借鉴计算机科学的思维方法。

我们都知道，在相同的计算资源下，有些算法可能永远无法给出结果，但改变一个算法可能会立即给出答案。那么，在给定的物理空间环境下，能否改变“算法”，为衰落的老城带来新的活力呢？这只是其中一种可能，还有很大的想象空间。

那么，可编程城市（以下简称P.C.）到底应该定义什么呢？让我们从一个部分示例开始：可编程流量。

如果把城市中的道路路口看成路由器，把汽车看成数据包，那么就可以通过协议的方式来控制整个城市的交通流量控制。这其实已经是科幻电影中的老生常谈了。

通过控制交通信号灯的行为来控制交通流量需要与车辆的导航系统相结合。它本质上是一个分布式计算问题。从宏观上看，城市的物质成分可以用OOP的方法抽象为对象，而每个对象都有自己的属性，这些属性会随着与外部环境（物质和非物质，如经济、文化、政策等），这些交互可以抽象为协议。这些协议不仅包括运行机制的变化，还可以体现为物理物理空间的变化，并据此推演对整个城市体系的影响。这就像试图准确预测如果你向池塘扔一块石头会激起什么样的涟漪。

从结果来看，城市拥有一份数据副本，在0到1之间复制了日常生活中真实的城市活动，不仅可以实现对城市运行的实时掌握和控制，还具有推演能力未来。

糟糕的计划不再需要等到实施才显现出负面后果。你只需要在系统中以协议的形式激活计划，你就可以立即看到一系列的连锁反应。在预估系统复杂度的前提下，城市的更新才能真正实现迭代。这就是城市大数据的真实形态：预测系统。

SibylSystem这也是为什么我一开始就给这个专栏取了一个很中产的名字：Sibyl。后来想了想，还是想写点正经的内容，就改成了现在的名字：可编程城市。

在这个想象的体系下，未来所有的城市规划师都在编写各种协议，即从UrbanPlanner到UrbanProgrammer的转变。

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也许这个想法太科幻了。

毕竟，慕课是在电磁感应现象被发现之前就已经构思出来的。太遥远的想象就等于痴心妄想。愿景可以天马行空，但做事必须一步一步、脚踏实地。

这也是开办本专栏的目的。这篇文章可以看作是一份宣言。

说到这里，我们来解释一下标志的一些内涵。

这是一个矢量化的抽象泊松点。它已向右下角移动了一点，表明它正在接近第四个区间。

我记得去年在一篇论文中读到过这句话。我不太记得原文了。总体思路是：

.没有人敢如此傲慢和无知地声称所有城市互动和行为都可以通过一个简单的方程来预测.即使在被雅各布斯踢屁股之后，规划者社区仍然设法维持着一种骨子里的傲气。就像晚清的洋务派向洋人学习，用自己的本领来控制他们一样。他们认为自己落后的原因是工具不够好。还是用中国的方法和西方的方法比较好。我不这么认为。

每个上过高中的人都熟悉泊松斑的故事。

我希望在我有生之年，可编程城市的思想能够成为城市规划领域的泊松亮点。