2025年 第6期 DOI：10.19830/j.upi.2024.046
无人驾驶技术与街道空间发展交互影响下的智慧街道设计趋势
Smart Street Design Trends Under the Interactive Influence of Autonomous Driving and Street Space Development
杨柳 梁越 张颂安 白杰
YANG Liu, LIANG Yue, ZHANG Songan, BAI Jie
关键词：无人驾驶；街道空间；理论研究；案例研究；规划应对
Keywords：Autonomous Driving; Street Space; Theoretical Research; Case Study; Planning Response
摘要：无人驾驶技术正迅速崛起，成为未来城市和交通发展的重要推动力。它将深刻改变城市和生活，有望助力“双碳”目标的实现。本文首先系统综述了城市规划领域应对无人驾驶技术发展的最新研究进展，丰富了无人驾驶对城市规划的三阶影响模型；在此基础上，聚焦城市街道空间，考察了无人驾驶技术发展与街道空间设计理论的交互演化。其次，通过案例研究方法梳理了街道空间设计与无人驾驶技术发展的互动关系，由此提出不同类型街道面向无人驾驶技术的智慧街道设计策略。最后，为解决无人驾驶技术可能带来的负面影响，本文提出以下应对方式：制定土地政策，鼓励共享无人车，管理停车需求，保障道路安全，关注数据隐私和法律责任。
Abstract：The autonomous driving technology is rapidly advancing, which is becoming a significant driving force for future cities. It will profoundly transform urban environments and daily life, with the potential to contribute to the achievement of the “carbon peaking and carbon neutrality goals”. This study systematically reviews the latest researches on urban planning responses to autonomous driving, enriching the three-tier impact model of autonomous driving. On this basis, we focus on urban street spaces, review the interactive evolvement between street design theories and autonomous driving technologies. Through the case study method, the interactive relationship between street space design and the development of autonomous driving technology is explored. Based on this, we provide design recommendations for different types of urban streets in response to autonomous driving, including commercial, residential, and industrial areas, and intercity roads. Finaly, to address potential negative impacts of autonomous driving technology, the paper also suggests proactive measures such as formulating land use policies, encouraging shared autonomous vehicles, managing parking demand, improving road safety, and addressing data privacy and legal responsibilities.
版权信息：
基金项目：中国博士后科学基金资助项目“轨交站域空间人性化设计研究——数据驱动的情绪敏感多智能体仿真模型构建”（2023M740601）；
国家自然科学基金项目“中介中心性测度下轨交站域空间三维时空图谱建构研究”（52378009），“基于场景归纳的智能驾驶决策系统的高泛化性策略研究”（52402504）；
江苏省卓越博士后计划“‘双碳’目标下交通基础设施附属空间的设计治理机制及政策仿真研究”（2024ZB363）；
国家资助博士后研究人员计划“新一代数智技术赋能轨交站域空间步行行为规律及预测模型研究”（GZC20240254）
作者简介：杨柳（通信作者），博士，东南大学建筑学院，副研究员；北京交通大学建筑与艺术学院，
副教授。yangliu2020@seu.edu.cn
梁越，东南大学建筑学院规划系，本科生。liang_yue@seu.edu.cn
张颂安，博士，上海交通大学溥渊未来技术学院，长聘教轨助理教授。songanz@sjtu.edu.cn
白杰，南京理工大学，博士研究生，正高级工程师。baijie8063@njust.edu.cn