城市公共服务设施绩效评估的智能化手段与技术体系研究

张 赫 张梦晓 黄雅哲 亚 萌

（天津大学建筑学院，天津 300072）

作为社会公共服务的重要载体，城市公共服务设施是城市基本功能的重要体现。公共服务设施的评估是城市规划编制的重要组成部分，其空间布局、组织模式、供需平衡对城市的运营至关重要[1]。当前对城市公共服务设施评估的研究聚焦于空间分布的公平性、可达性以及服务绩效和居民满意度，评估测度方法主要为密度分析、可达性分析、聚类分析[2]。受限于技术手段，现有设施评估多是静态式的物质空间结果评估，缺乏对实施前评估、动态评估、环境评估和使用者多样化需求的研究。

物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等智能技术的发展为城市公共服务设施的科学研究提供了支撑。智能技术不仅可以对城市中的人群、设施、环境等各要素的当前状态进行动态监测，还可以根据城市发展规律对城市的未来状态进行仿真模拟[3]。智能技术为公共服务设施绩效评估提供了新的智能化手段和思路方法，在动态监测设施运行状态、探索人的实际使用需求、贯彻可持续发展理念、提高公共资源利用率等方面都将产生积极作用，促进公共服务设施评估体系的科学化、规范化、系统化发展。

1 传统城市公共服务设施评估问题审视

1.1 关注社会效益，缺乏对环境效益的评价

传统对城市公共服务设施的评估主要集中在空间布局评价和服务效果评价两个方面，其中对设施空间布局的评价主要是对设施的可达性、均衡性、覆盖范围等指标的定量研究，体现了社会公共资源配置公平性的价值导向。对设施服务效果的评价主要通过对使用者的满意度调查，对供需是否平衡的研究、对设施使用频率的统计以及对设施的承载力测度实现，体现了对公共设施服务的人性化、效率化等原则的追求。以上评价均是以实现公共服务设施的社会效益为目标，缺少对设施建设运营带来的能源消耗、二氧化碳排放等环境影响的评价，没有体现可持续发展和绿色生态等发展理念。传统城市公共服务设施评估框架如图1所示。

图1 传统城市公共服务设施评估框架

1.2 所用数据信息有限，评估的系统性和准确性不强

传统对城市公共服务设施评估所用的主要数据包括城市统计年鉴、公开的规划图纸及文本数据、路网数据、居民调查问卷等[4]。这些数据包含的信息量少、精度不高，难以全面反映公共服务设施的建设成效。城市统计年鉴数据多是以人为统计的方式为主，统计口径和统计标准不同都将影响数据的准确性，且存在设施类别、数目、空间点位等信息涵盖不全等问题；居民调查问卷数据仅能反映小尺度区域内的少部分人的使用需求，难以实现对大尺度区域内的不同群体的使用需求的反馈；此外，由于设施使用者信息难以获取，传统对于服务设施覆盖率的评估主要通过空间距离测算，但现实中使用者对设施的选择受到多方面因素的影响，分析结果会与现实情况有所出入。受限于数据的获取，传统评估难以对公共服务设施进行全方位和精准化评估。

1.3 侧重静态式的结果评判，缺乏对发展状态的动态评估

现有对城市公共服务设施的评估多是对现状建设结果的评判，采用的截面数据反映的是特定时间下公共服务设施的实施效果，无法进行时间序列的研究，缺乏对人群流动、设施运行状态等动态变化过程的分析和作用机制的挖掘，评估结果存在一定的滞后性。没有考虑未来经济社会的发展以及人需求的变化对公共服务设施布局的影响，评估缺乏前瞻性。根据评估结果对规划方案进行修改和对设施建设进行调整的过程中，人们对设施的使用需求可能发生较大的变化，此时评估结果已失去了对规划的指导意义。传统评估的灵活性和对规划修编的指导作用有待加强[5]。

1.4 注重实施效果评估，缺乏对实施前的预评估

传统对公共服务设施的评估以对规划实施过程和实施效果的评价为主，目的是通过对规划的实施落实情况进行评价，发现设施建设存在的问题，再对规划方案进行调整。规划实施后的评估能够对规划方案以及实施过程中的不合理地方的弥补和纠正，而对已建成设施的调整常伴随较高的经济成本，造成社会公共资源的浪费，还可能对周边空间、居民和环境造成消极影响。传统评估缺乏对实施过程中可能产生问题的预判和对未来设施的发展状态的预测，评估对实际建设的指导意义有待提升。

2 智能技术驱动城市公共服务设施绩效评估转型

2.1 关注对环境的影响评估

智能技术为实现二氧化碳排放量和能源消耗量的数字化和可视化带来了机遇，可用于设施的资源环境影响评估。手机智能程序可实时记录居民出行状态，根据碳排放计算模型生成碳足迹量化分析图，及时反馈服务设施带来的居民出行行为对环境造成的影响。建筑中的能耗监测平台可以对能源消耗状态进行自动化智能数据分析，实时反馈公共服务设施的能耗状态[6]。

2.2 注重全方位的精准评估

利用智能技术可实现对公共服务设施的多角度、全方位的监测，提升评估数据的多样性、直接性和有效性。智能技术不仅可以从遥感影像、电子地图、线上服务平台、监测设备等媒介中获取设施的规模、布局、服务范围、能耗等信息，从物质空间环境的角度对设施进行评估，还可以通过摄像监控设备记录大量使用者的使用状态，利用机器学习提取使用者的行为特征，以人本视角直接反映设施的使用情况。智能技术的应用使规划师获取海量的有效数据成为可能，促进了对公共服务设施实际服务绩效的全面精准评估。

2.3 强调实时动态评估

多种智能设备和智能技术的结合为动态采集、分析和反馈公共服务设施的相关信息提供了可能。通过智能穿戴设备、智能感应设备、摄像头、传感器等设备实时采集设施的运行数据，利用人工智能对图像、语音等数据的处理技术，可以智能识别设施使用者的性别、年龄等属性信息，实时记录使用者的使用时间、使用频率、使用过程中的行为活动以及设施在不同时间段、不同日期以及不同季节的人流量等信息。规划师可以利用这些数据信息对公共服务设施的主要服务人群、服务质量、服务承载力等方面进行实时评估，掌握公共服务设施的动态状况，发挥提升评估的时效性和对规划的指导作用。

2.4 重视实施前的预评估

智能技术可以实现未来城市状态的科学推演与可视化展示。利用人工智能对城市历史数据和现实数据的学习，归纳各要素的发展规律和相互作用机制，再通过虚拟现实技术对设施规划方案进行模拟推演，实现规划实施前的预评估。如预测设施在不同建设时序下对周边空间、居民、环境等多个相关利益主体产生的影响，不同规划方案下设施建设运营成本和能源消耗，设施对不同年龄段人群的吸引力以及在不同时间的人流量等。

根据预评估结果对规划方案中的不合理处进行调整，可以有效规避实际建设运营中可能遇到的问题，避免不必要的公共资源浪费，提高规划的科学性和合理性。

3 基于智能技术的城市公共服务设施绩效评估技术体系

本文从设施实施前预评估、实施过程评估、实施效果评估三方面构建了城市公共服务设施绩效评估的技术体系。实施前的预评估主要是对规划方案进行推演，预测设施建成后的吸引力、可达性以及对建成环境的影响，通过预评估发现规划方案中的问题并进行优化调整。实施过程评估是对设施实际建设过程对规划方案完成度的评估，主要包括设施建成率和点位一致度，用以指导建设项目的动态建设。实施效果评估是对设施建成后的服务能力、服务水平、服务效率、环境影响等方面的评价，通过综合各方面的评估结果得到整体反馈，分析并归纳各方面评估的个性问题和共性问题，以指导后续规划编制和未来设施建设的主要方向[7]。基于智能技术的城市公共服务设施绩效评估技术框架如图2所示。

图2 基于智能技术的城市公共服务设施绩效评估技术框架

3.1 实施前预评估

（1）吸引力。

设施吸引力是设施吸引潜在用户使用该设施的能力，对设施吸引力的预评估主要通过预测设施建成后的人流量实现。通过分析影响设施人流量的因素，如居民的收入水平、消费能力、兴趣爱好、年龄结构、日常行为、出行习惯、周边设施的服务能力以及该设施的功能、位置与规模等，建立设施人流量预测模型。利用人工智能的自然语言处理技术和图像解译技术对社交网站、点评网站中的文本信息以及公共摄像头记录的影像信息进行特征提取，从中提取各项影响因素的相关数据信息[8]。将各项数据输入人流预测模型，实现对设施建成后的高峰人流量、平均人流量、主要使用人群等方面的科学预测。通过比较分析规划的设施承载力和预测的设施吸引力是否与相符，对规划方案中设施的功能、布局以及规模等方面进行调整。

（2）可达性。

设施可达性指居民为达到相应服务设施需要承担的距离或时间成本，是一种表征公共服务设施在空间上是否合理配置的指标[9]。传统对设施可达性的评估多集中于对空间关系的研究，缺乏对居民选择多样性带来的理想空间不可达现象的思考。智能时代规划师不仅可以利用可达性模型从空间上分析设施的易接近性，还可通过对公交刷卡数据、共享单车轨迹数据、汽车导航数据、手机信令数据等的分析挖掘居民出行规律，利用智能算法依据居民出行习惯和主要的活动范围预测居民对设施的选择情况，实现从空间距离和居民选择的双重角度分析设施的可达性。通过对设施可达性的预评估，可及时发现规划方案中设施选址布局存在的问题并进行调整。

（3）实施影响。

设施实施后的影响评估指预测设施建成后将对基地周边原有建成环境带来的影响。人工智能可以通过传统的城市人口、社会经济、土地利用、问卷调查等结构化数据以及监控视频、遥感、社交网络、街景、手机信令等非结构化数据，全面分析城市运行规律和各系统要素的相互影响关系[10]。利用虚拟现实技术对规划方案的场景进行模仿，实现对设施建成后周边居民的行为变化、交通的流量变化、规划设施与已建成设施的协调关系、设施建设运营对区域二氧化碳排放量的影响等方面的预测分析。根据不同规划方案的预测结果选择最优方案并根据模拟结果中存在的问题提出规划方案的调整意见，降低设施实际建设和运营过程中对城市带来的消极影响。

3.2 实施过程评估

（1）设施建成率。

实施过程中的设施建成率主要通过比对现状建成设施的数量、规模与规划方案的一致性进行评估反馈。可以利用实时遥感、监控影像、无人机等技术设备对设施的建设状态进行实时监测，定期对设施建成率进行评估。通过对设施建设率的实时评估，可及时发现公共设施在具体建设中的问题，以对设施的建设时序、原则、目标等进行及时调整。

（2）点位一致度。

设施点位一致度主要是评估设施实际建设位置与规划方案是否相符。可将载有位置信息的实时遥感数据载入地理信息系统，将设施实际的空间坐标与规划坐标进行比对，找出空间上存在的偏差。针对规划方案和实际建设过程的差异提出具体的改善和解决措施，以规范并指导设施的后续建设行为。

3.3 实施效果评估

（1）服务能力评估。

设施的服务能力指设施实际运营中表现的为使用者提供公共服务的能力，可通过服务范围覆盖率、日均服务人次定量反映。在服务范围覆盖率测算方面，传统计算方式以空间距离为主要测量指标，缺乏对人的主观能动性和对设施线上、线下综合服务范围的考虑。智能技术可弥补传统方式的缺陷，实现对服务范围的准确测算。对于区级公共服务设施线下服务范围的测算，可在居住区附近公共空间设置标识明显的智能摄像头对经常出现在相应区域的个体进行无身份特征提取，并赋予相应的区域属性信息[11]。将相关信息通过区域物联网传送到公共服务设施的智能监测设备中，通过特征识别从中提取使用者的区域信息并以空间点或空间面的数据形式储存进云监测平台，储存和可视化过程中都不涉及任何使用者的个人特征信息，实现从使用者的角度出发直接得出区级设施的线下实际服务范围。对于城市级公共服务设施线下服务范围的统计，可通过手机信令数据中包含的位置信息数据，提取空间起止点为目标设施的人流主要分布，判断城市级设施的辐射范围[12]。对于线上服务范围的划定可以通过提取美团、饿了么等线上服务平台中目标设施对应的所有配送目的地的点位信息，得出设施的线上服务范围。线上和线下服务范围的合集即设施的实际服务范围。

在日均服务人次计量方面，人工智能可以模拟人类的感知系统处理图像和视频，实现在无人干预的情况下对设施的人流量进行监测及实时记录。如通过样本训练计算机对运动的物体的识别能力，通过服务设施中的摄像头对人脸进行抓拍，并采用无身份特征提取的方法对使用者进行监测，统计设施的使用人数[13]。智能技术可以代替传统的效率低、误差大的人工计数方式，有效提高统计效率和计数结果的准确度。

（2）服务水平评估。

设施的服务水平指设施对人需求的满足程度，对设施服务水平的评估可通过使用者满意程度和使用者行为与设施功能的匹配程度体现。目前网络评分数据能够反映使用者对设施的满意程度，但无法反映大量未进行点评的使用者的满意度。智能感知技术所具有的感知、记忆与学习能力，为实现依托不同环境情景识别出人的行为与动机等相关信息提供了可能。利用公共监控设备实时传输的画面和声音，通过人工智能的图像识别和语音识别技术，可以对大量使用者的面部表情、肢体动作、谈话语气进行识别分析，并按照预设的标准自动生成使用者对设施的满意度分数，实现对人群满意度调查的全覆盖。

还可通过人工智能对大量设施监控影像数据中使用者的主要行为进行识别分类，评估设施的功能是否能满足使用者的实际使用需求。例如评估一个体育运动主题公园是否被有效利用时，可利用机器对监控影像中包含的行为信息进行自动识别统计，若人工智能统计的使用者的主要行为是散步、看书、拍照，运动行为较少，则表明相关的体育设备资源没有得到充分利用。通过智能技术判别设施的功能与使用者的实际需求是否相符，对设施的功能定位和主要场地设备进行调整。

（3）服务效率评估。

设施的服务效率指设施为使用者提供服务所占用的公共资源量和能够提供的公共服务量的相对关系以及使用者使用设施的便利程度，关注设施提供服务的集约性和时效性，可通过服务设施规模与日均服务人次的比值和使用者人均出行时间反映。可利用遥感影像、电子地图等对设施规模进行精准测算，通过监控设备对人流量进行监测统计，从投入产出角度评价设施的投入产出量化评估。

对于人均出行时间的统计，可以利用手机传感器调查技术借助手机定位功能、加速度计、WiFi、运动传感器等多种感知单元，实时获取丰富的时间、空间等信息，描绘个体出行过程[14]。利用大数据处理技术从中筛选空间起止点为目标设施的信息，提取相关出行信息的出行时间并计算出平均值，从使用者享受服务便捷度的角度评价设施服务效率。

（4）环境影响评估。

设施的环境影响指使用者基于对设施的使用目的而产生的行为对环境造成的负担、设施在建设运营中的能源消耗，可以通过使用者的人均出行碳排放量和设施的人均运营能耗量量化。对于人均出行碳排放量的测算，智能技术可以将居民碳足迹可视化，更直接方便获取碳排放数据，如手机智能App可帮助记录人们每次出行使用的交通工具和出行距离，并计算出相应的碳排放量[15]。利用大数据处理技术从中筛选出目的地是目标设施的出行碳排放记录，通过计算使用者为了使用该设施产生的碳排放的平均值，实现对设施的温室效应影响评估。

在人均运营能耗量的计算方面，可以利用传感器、云服务器等对设施的能耗情况进行实时监测反馈。如设施中的智能电网、智能管网等智能设备可对各项耗能设备的电、热、水、煤等能耗数据进行实时提取、分项计量、传输和监控。通过计算能耗总量与服务人群数量的比值，实现对设施的人均能耗的精准评估。

4 结语

智能技术不仅为城市公共设施绩效评估提供了新的数据获取和处理的技术手段，还可以促进设施评估思路与方法的创新。本文研究了城市公共服务设施绩效评估的智能化手段和技术体系，认为利用智能技术可以在方案实施前推演设施的未来状态。在实施过程中实时监测建设进度，在实施后对设施的运行状态和使用者的使用行为规律以及环境效益进行全面动态监测。相比于传统手段，运用智能化手段可以获取实时的居民出行起止点、出行时间、二氧化碳排放、设施空间点位、线上线下服务范围、服务人次、能源消耗等数据，扩展了评估的深度和广度，实现从居民、环境、时间、空间等多维视角的全方位综合评估，有助于推动评估的客观化、精准化、系统化，提升评估结果对规划方案和规划建设的指导意义，推动设施评估思路与方法的变革和评估体系的完善。本文提出的评估体系需要建立在对个人隐私的严格保护之下，应用智能化手段提升评估科学性的同时建立完善的保护个人隐私的法律体系，防止智能技术的滥用造成个人隐私泄露。