茅明睿：城市大模型为城市更新运营注入“新质生产力”

住建部社区建设专委会委员、北京城市象限科技有限公司创始人兼CEO、北京社区研究中心主任茅明睿

中房报记者 李叶丨北京报道

新质生产力如何重塑城市发展逻辑？城市更新与运营如何跳出“经验依赖”，实现从“粗放推进”到“精准赋能”的跨越？ 11月5日，以 “智慧空间重塑” 为主题的 “2025 第二届新质生产力赋能未来人居发展论坛” 在北京举办，为这些行业核心议题提供了深度解答。

会上，住建部社区建设专委会委员、北京城市象限科技有限公司创始人兼CEO、北京社区研究中心主任茅明睿发表了名为《城市大模型赋能城市更新与运营》的演讲，从城市体检、城市更新案例图谱、社会感知城市活力运营三个核心维度，系统阐释了城市大模型如何通过激活数据要素，为城市更新与运营注入新质生产力，构建未来人居的全新范式。

作为从北京市规划院孵化的科技企业，北京城市象限科技有限公司成立 9 年来始终深耕城市大数据与城市人工智能场景领域，凭借技术积累与实践经验，成为推动城市更新数字化转型的重要力量。

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城市体检：

数据驱动更新项目精准落地

茅明睿表示，所谓“城市体检”，本质上是利用数据要素研判城市需求、寻找更新要点，最终驱动项目落地。今年7月，住房和城乡建设部（以下简称“住建部”）发布的《城市更新规划编制导则》不仅划定了城市更新 “专项规划、片区策划、项目实施方案” 的三个层级框架，更明确了三个层级的 “先体检后更新”的要求，将“数据要素”推到了行业转型的核心位置。

城市体检有一套综合的技术体系，同时还有专项体检要求，自然资源部也在推进国土空间规划城市体检评估工作，在此背景下，为解决多部门体检标准系统、数据与更新行动脱节的问题，茅明睿团队自去年起就与北京规划部门合作，整合了八大类标准，构建了一套全新的城市更新的指标集合。通过为每个指标打上价值观、空间尺度、功能类型等标签，并与庞大的政策库关联，绘制出一张清晰的“城市体检与更新评估指标图谱”，使得任何数据都能快速定位其在城市更新中的价值与应用场景。

这一图谱的实践价值，在北京标志性的“回天超大社区”项目更新评估中得到了验证。团队依托“图谱”实现政策高效解读、指标快速筛选、数据支撑摸底与指标计算支持，最终生成的深度评估报告，针对评估结果，明确了每个街镇当前面临的问题、投资的效益，并指出下一阶段城市更新计划的重点发力领域。

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全国案例图谱：

提炼可复制的更新 “成功密码”

完成城市体检与评估后，“怎么干” 成为城市更新推进过程中的又一核心问题。“中国的城市更新需要‘可复制的经验’，但文本不是数据，只有把案例结构化，才能变成行业的新质生产力。” 茅明睿说。

茅明睿介绍，住建部已连续多年征集全国城市更新的优秀案例，发布了三批“实施城市更新行动可复制经验做法清单”，共115个案例。但这些案例多以PDF文本形式呈现，描述缺乏结构化信息。为此，茅明睿及其团队配合住建部科技司、国家发改委城市中心，启动了 “全国城市更新案例图谱”项目，对全国各省征集的600多个城市更新优质案例、数千份文档进行结构化解析，最终构建了覆盖九大类城市更新项目的知识图谱，共形成20项图谱。

“以城镇老旧小区改造类为例，通过节点重要性分析（PageRank 算法）和社区发现分析（聚类相似案例），对典型案例、入围案例进行对比分析。比如老旧小区类项目的典型案例在投融资主体、融资模式、运营方式/内容、收益来源等方面具有更好的市场参与性。”他进一步讲解单个案例，如成都市金牛区工人村片区老旧小区改造项目（二期）通过政策性开发性金融工具、专项债券、企业自筹、政策补贴、居民补偿缴费、政府财政资金等，多元化的资金渠道助力破解改造资金平衡问题；南充市顺庆区三公街片区老旧小区改造项目通过公共空间开发、LED大屏幕广告运营、街区外摆摊位开发运营、公共停车位收费管理、租赁闲置房屋开办民宿等方式，2023年所得收益52万元。

茅明睿分析，这些项目的 “成功密码” 可通过大模型实现智能匹配——输入新项目条件，即可快速推荐相似案例的投融资、运营、政策创新等关键路径，提炼可复制的经验做法。

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社会感知Agent：

激活城市活力的 “数字引擎”

“城市更新不止是‘改房子、建设施’，更要‘运营好活力’。让居民愿意来、留得住、过得好。” 茅明睿在演讲中强调，城市活力的核心数据要素藏在四个地方：历史文脉的文化沉淀、活力场所的营造、活力事件的组织、城市品牌的营销，但这些数据多为非结构化信息。

“比如城市里的各类活动信息只在社交媒体文章里；某座历史建筑的活化利用情况，散落在新闻报道中，传统技术根本无法整合。” 为此，茅明睿团队研发了“社会感知Agent” 技术，构建 “社会感知-数据资产建构-活力运营” 的闭环，让城市活力从 “被动观察”变为“主动激活”。

茅明睿直言，针对北京4600余个历史文化保护对象（含文保单位、历史建筑等），AI Agent 会周期性扫描互联网信息——包括政府公告、社交媒体帖子、新闻报道等，自动生成场所的 “动态画像”。智能挖掘历史文化保护对象的历史价值、建筑价值、文化价值、保护与利用情况。

对于正在改造的场所，AI Agent 还能跟踪进度——比如白塔寺地区的福绥境大楼（1958年北京首栋带电梯居民楼），系统记录了 “2024年3月启动保护性改造，定位保障性租赁住房，2025年3月进入施工准备阶段” 的全流程信息，为政府监管与运营规划提供依据。

在活力事件监测方面，AI Agent 覆盖了多个网络平台，跟踪社交媒体发布的市集、展览、演出、快闪店等信息。“我们用多模态模型提取文章中的关键信息：活动主题、时间、地点、参与方等，再进行数据清洗——剔除重复信息、修正地址误差，形成‘城市活力事件地图’。”

不仅如此，从活力事件中，AI Agent 还能提取 “主办方、品牌方、主理人” 信息，构建 “城市活力主理人品牌库”。目前库中已收录3000余个品牌，涵盖二次元、市集运营、宠物社群等类型。

“最终，我们为城市构建了两大产品：活力资产数据库与智能运营系统。”茅明睿总结道，我们认为，将空间资产与内容资产打通，让数据要素真正服务于招商运营、趋势发现乃至市民游客的精准导览，最终能够推动城市活力与价值的持续增长。

本次论坛由中国房地产报社主办，中国城市与区域治理研究院、京东集团、36氪研究院提供学术支持。

值班编委：苏志勇

责任编辑：马琳 温红妹

审读：戴士潮

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