“非光鲜区域”的新工业化路径发展——行动者、中介机构和乡村机会

New Industrial Path Development in “Less Glamorized Regions”: Actors, Agencies, and Rural Opportunities

• 源自：Journal of Economic Geography, 2025, 25(3): 407-425
• 作者：David Doloreux, Claudia De Fuentes, Jahan Ara Peerally, et al.
• 推荐：沈静，中山大学地理科学与规划学院。shenjing@mail.sysu.edu.cn

乡村地区产业发展路径成为近年来学术研究的热点问题。相比城市地区，乡村地区缺乏新产业发展的区域产业基础和知识储备，相关研究认为乡村地区产业发展路径具有结构性缺陷。这篇文章以加拿大新斯科舍省（Nova Scotia）葡萄酒产业为案例，通过访谈和调研，探讨农村地区新产业发展路径的必要条件为何，各行动主体如何创造这些必要条件。研究结果表明，即便缺乏有利条件，仍存在行动者通过试验创新、改良产品工艺、持续创新，并在不太可能的环境中经合作与竞争构建新产业。作者提出从主体能动性视角探索乡村这类“非光鲜区域”的产业发展路径，并形成三个重要观点：一是虽然乡村地区结构薄弱，但为新经济主体提供了自由试水、推动变革与创新的契机；二是多主体参与及其有效的互动机制对乡村产业路径具有重要性；三是中介机构（包括政府）推动各主体的协作，早期通过积累本地知识体系创造产业发展的结构性条件，后期外部组织带来的非本地知识在路径中也发挥着关键作用。研究通过典型案例展示了区域发展如何借助主体能动性弥补结构性短板，从而开辟出全新的产业路径，这对乡村地区产业政策制定具有重要借鉴意义。

生成式人工智能可否接替人类参与城市设计和规划中人机交互感知和认知实验？

Is Generative AI a Successor to Humanin- the-Loop Perception and Cognition Experiments in Urban Design and Planning?

• 源自：Journal of Urban Design, DOI: 10.1080/13574809.2025.2514574
• 作者：Deepank Verma
• 推荐：徐苗，重庆大学建筑城规学院。xum@cqu.edu.cn

城市设计与规划领域长期面临着一个核心挑战：如何科学地量化建成环境对人类主观经验的影响。传统研究中，无论是追求规模化的量化评级，还是侧重深度洞察的质性访谈，都难以摆脱规模与深度无法兼顾的固有矛盾。在此背景下，作者探讨了具备类人语境理解与推理能力的生成式人工智能（generative AI） 作为“ 人在回路” 感知实验替代方案的潜力与边界。以ChatGPT、DeepSeek 等大语言模型为代表的生成式AI，能够通过模拟人类行为的“智能体”（agents）形式，被大规模部署于虚拟城市环境中执行评估任务。已有实践证实，这些智能体能在如《我的世界》（Minecraft）等复杂3D 环境中自主导航、规划并执行任务，展现出初步的认知与决策能力。这使得它们不仅能提供标准化的评级数据，还能生成详细的叙事性反馈，从而有望弥合传统研究方法的鸿沟。然而，尽管潜力巨大，当前技术仍存在根本性局限。AI 智能体缺乏“具身性”（embodiment）和真实的自我意识，对环境的理解受限于训练数据，无法复刻人类经由运动、触觉、嗅觉等获得的多维综合体验。因此，作者认为生成式AI是革新传统环境评估方法的强大辅助工具，但在实现更高阶的认知逻辑与常识推理之前，尚不能完全取代真实的人类参与者。文章最终指明了未来研究应聚焦于提升AI 的具身感知能力和探索人机协同的新型实验范式，以期深刻改变人们理解和塑造建成环境的方式。

在利用“大数据”进行建成环境研究时保持谨慎的必要性——对Chng等人（2024）的回应

On the Need for Caution in Using ‘Big Data’ for Built Environment Research: A Response to Chng et al. (2024)

• 源自：Environment and Planning A: Economy and Space, 2025, 57(5): 669-686
• 作者：Ben Clifford, Patricia Canelas, Richard Dunning, et al.
• 推荐：林赛南，武汉大学城市设计学院。sainan.lin@whu.edu.cn

近年来，大数据技术在城市与区域规划领域的应用快速扩张，被视为提高分析效率和拓展研究边界的重要途径，而如何在规划研究中正确、有效且批判性地使用大数据，已成为学界关注的焦点。该研究指出将大数据引入研究与实践的过程，需要认真考量方法论问题。文章对比了两项研究：一是作者基于“小数据”的案例研究，二是近期在《环境与规划A》（Environment and Planning A）发表的“大数据”研究。两者均探讨了英国英格兰“许可开发”（PD: Permitted Development）的规划政策放松背景下住房内部使用面积（空间标准）的相关议题，尤其是办公楼改住宅的情况。两种研究不仅在方法上存在差异，结论也不同：作者的案例研究发现，大多数 PD 住房单元未达到推荐的空间标准，而这一结果与其他同类深度研究一致，却与大数据研究得出的不同结果相矛盾。通过具体改造项目的实例，作者认为要准确理解空间标准问题，相较于仅依赖二手数据集和大数据方法，更深入的“小数据”研究更为可靠。这表明我们需要进行更广泛的讨论，探讨在何种情境下大数据是有益的，以及在何种情况下其可能存在误导性，尤其是当它被用来质疑那些基于更细致数据方法所得出的证据时。文章最后强调，学术界对于不同方法论途径的讨论，必须保持尊重、开放和透明，并充分考虑不同方法的适用性。

推进澳大利亚的区域与社区规划——弗兰克·希思办公室1939—1948年的贡献

Advancing Regional and Community Planning in Australia: The Contribution of the Office of Frank Heath 1939- 1948

• 源自：Planning Perspectives, DOI: 10.1080/02665433.2025.2478556
• 作者：Catherine Townsend, David Nichols, Robert Freestone
• 推荐：陈吉，傅舒兰，浙江大学建筑工程学院。fushulan@zju.edu.cn

这篇文章聚焦于1939—1948 年澳大利亚战争与战后重建时期，墨尔本建筑师弗兰克·希思（Frank Heath）及其团队在区域与社区规划方面作出的重要贡献。当时，澳大利亚正处于战后重建阶段，去中心化、区域发展和“新城”规划理念相互交融。弗兰克·希思与来自维也纳的规划师欧内斯特·福克斯（Ernest Fooks）合作，为13 个区域城镇的扩张提出了一系列规划方案。

文章首先简要介绍了当时的社会背景和事务所的两位主要人物——弗兰克·希思及其首席助理欧内斯特·福克斯。其次描述分析了规划师提出的13 个新城镇规划，包括这些规划的主要特点、委托方式、推广、社会认可和命运。他们的规划方案有着鲜明的特点，融合了多种规划理念：一方面借鉴了美国克拉伦斯·佩里（Clarence Perry）的邻里单元原则，另一方面受到苏联放射状环形空间结构的影响。在规划过程中，他们十分注重对这些规划理念进行宣传和推广，通过举办展览、发表文章等方式，让公众了解规划的目标和意义。然而，尽管这些规划方案在专业领域和公众中获得了广泛认可，但由于多种原因，最终未能全面实施。其中最重要的原因是战后重建热潮消退，州和联邦政府不愿意在城市去中心化战略上进行投资。

尽管未能实施，但通过专业展览和媒体宣传，这些方案在澳大利亚社会培育了对苏联放射状环形空间结构和美国邻里单元规划理念的接受度，为后续基于该模式的新住房开发奠定了公众认知基础。这些规划案例展现了动态多向的知识转移融合过程，揭示了 20 世纪中期现代规划理念在澳大利亚本土化的重要路径，构成了澳大利亚城市规划转型的重要注脚。

感受大都市性——大都市区域中地方依恋的分析框架

Feeling Metropolitan: A Framework for Place Attachment in Metropolitan Regions

• 源自：Urban Studies, 2025, 10.1177/00420980251355878
• 作者：Mariona Tomàs
• 推荐：邵亦文，浙江海洋大学经济与管理学院。yiwenshao@zjou.edu.cn

地方依恋（place attachment）作为连接人与环境的认知与情感纽带，是环境心理学、地理学和城市研究等领域的重要议题。现有研究多聚焦于邻里或城市片区尺度，而大都市区域因边界模糊、碎片化特征，其地方依恋的形成机制尚不明确。针对这一空白，文章提出了以“空间意识”（spatial consciousness）为核心的分析框架，包含三个维度：现象维度（phenomenal，即个体如何感知并在心理上描绘空间环境）、表征维度（representational，即空间如何在政治和文化中被符号化并被赋予意义）以及意向维度（intentional，即群体如何通过协调的政治行动来主动创造或挑战空间），用以解析大都市尺度下地方依恋的构成与表现。

规划活动为空间意识的产生与发展提供了框架。通过参与式机制将公民意见纳入规划，使个人能够反思日常生活经验，表达集体需求，并共同塑造大都市区域的想象，能够长远地促进地方依恋。该研究以巴塞罗那大都市区总体规划为案例，通过分析1 500 余条公民参与意见和34 场访谈，发现地方依恋更倾向依附于本地尺度，大都市整体意识的形成仍需通过规划实践与制度设计逐步推动。具体而言：现象维度上，居民主要通过通勤和流动性形成大都市认知，但交通设施常被视为分隔而非连接，导致公众反应呈碎片化的局部需求，而非统一的整体空间意象；表征维度上，区域地标建筑与蓝绿基础设施扮演重要角色，规划者试图构建“都市大道”等跨区符号，但公众的符号认知仍局限于地方性空间，缺乏能激发情感共鸣的共享大都市符号；意向维度上，围绕经济增长、住房等议题的争议凸显了群体利益博弈，但政治行动多呈防御性，未能有效转化为建设性的集体行动以增强大都市凝聚力。

综上，该研究不仅为理解大都市尺度下的地方依恋提供了理论工具，也凸显了参与式规划在构建空间认同中的重要作用。其对我国规划的启示在于，在推进城市群、都市圈规划时，应注重通过协作治理、公众参与和符号建构，增强居民对更大空间单元的认知与情感归属，从而提升规划的合理性与实施成效。

人工智能在提取关键城市韧性指标中的应用——基于智能成熟韧性框 架的实践

Artificial Intelligence for Extracting Key City Resilience Indicators: An Application to the Smart Mature Resilience Framework

• 源自：Journal of the American Planning Association, DOI: 10.1080/01944363.2025.2501560
• 作者：Blanca López-Catalán, Victor A. Ba?uls, Josune Hernantes Apezetxea, et al.
• 推荐：周江评，香港大学建筑学院。zhoujp@hku.hk

随着ChatGPT 和Deepseek 等大语言模型的出现，人工智能（AI）的各种工具离普通人的日常生活更近了。对于城乡规划行业，AI 也正在走近。利用主题模型、内容分析和生成式AI，几位西班牙的研究者最近在《美国城市规划学会会刊》（Journal of the American Planning Association）上发表文章，探索了AI 辅助下的城市韧性指标搜索、凝练的可行性。

他们的工作表明，在AI 如机器学习的辅助下，人类可以快速搜索到多达1 452 个各种各样的城市韧性指标，而这完全依赖人类的劳动肯定是旷日持久的。同时，针对相关指标，AI 也可以灵活、快速地定制搜索出不同情境下的核心指标，例如特定国家、特定社会发展阶段的核心城市韧性指标，这些完全依赖人类劳动也是耗时耗力的。有兴趣了解AI如何辅助开发出城市韧性或其他专项指标的读者，对此文可以多加关注。