从大数据角度看，城市为何收缩？城市如何生长？| AI&Society十四期回顾
随着人口规模的不断扩大，一方面，我们看到一些超级都市的出现，北京，上海，纽约都在马不停蹄的扩张、竞争、生长。而另一方面，资源与人力向超级都市的过度集中的背后，大量的小城市和农村也在收缩、合并甚至消亡。城市就如同生命体，有时会欣欣向荣，充满活力，而有时却也会衰老和死亡。
2019年3月24日，腾讯研究院和集智俱乐部联合举办的AI&Society系列沙龙第十四期，在北京如期举行。龙瀛和张江两位老师围绕“数据标尺下的城市收缩和生长”展开了颇具启发意义的一场探讨。
在本期活动中，龙瀛分享了其团队对收缩城市的相关研究，而张江则分享了城市发展遵循的“规模法则”，揭示了城市规模与GDP，创新等指标的关系。
龙瀛
数据科学支持下的全球收缩城市精细化识别
收缩城市研究工作的缘起
中国改革开放40年，城市化发展取得很大成就。在不到40年时间里，城市化率提高了41个百分点，平均每年超1个百分点。过去，城市化的发展不仅速度快，而且规模很大。我国每年有1000多万人口进入到城市，全球超1000万人口的国家占少数，这相当于一年一个中型国家人口进入到城市。
诺贝尔经济学奖获得者、世界银行前首席经济学家约瑟夫•斯蒂格利茨在2000年曾评价道：中国的城市化是影响21世纪人类社会发展进程的两件大事之一（另一件是由美国领导的全球科技革命）。
然而，龙瀛等人却发现中国城市化出现了局部收缩现象，这是本次学术报告的缘起。
城市同人一样，也有生老病死，也有其自身发展的规律。做好城市工作，首先要认识、尊重、顺应城市发展规律，端正城市发展指导思想，因此，对收缩城市现象进行研究和讨论的必要性，日益明确。
中国收缩城市的分类和特点
实证数据表明，在中国超过650个行政城市中，180个城市的人口都在减少，龙瀛将中国的收缩城市分成四个类别，他们分别的“收缩”表现在：
资源型城市在工业化进程中出现的局部收缩。这背后的原因可能是资源面临枯竭或他们的主要产品遭遇贬值，例如山西省吕梁市、东三省老工业基地等；
传统工业城市在经济转型期的工业衰落导致的城市收缩。例如四川乐山市、湖南娄底市等；
欠发达地区由于人口迁移导致的局部收缩。这占了中国全部收缩城市的很大比重，例如川渝黔连绵区、浙西南-闽西连绵区的“空心村”、“空心镇”；
最后，还有一种由行政区划调整导致的局部收缩。例如宁夏吴忠市和固原市。
中国的收缩城市与发达国家不同，龙瀛也总结出了中国收缩城市的四个鲜明的特点：
首先，中国有大量的城市在萎缩，占全国城市的27.5% 。
其次，部分中国的收缩城市在人口个减少的同时也在经历面积的扩张。2000-2010年期间，几乎所有萎缩的城市都经历了快速的城市扩张，这与人口减少的情况以及发达国家的情况形成了对比。
另外，中国城市人口减少的比例远低于发达国家，在发达国家中，收缩城市的典型是底特律，收缩了50%以上，而中国的大部分收缩城市只收缩了5%-10%。
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最后，大多数萎缩的城市在人口减少的过程中经历了经济增长，这也是中国收缩城市的一个鲜明特点。
中美收缩城市的对比
为了更好地了解世界范围内的收缩城市的情况。龙瀛等人实地走访了美国的几个典型的收缩城市：美国铁锈地带rust belt人口流失的收缩城市调研基本完毕，他们走过了底特律、弗林特、杨斯顿、克利夫兰、匹兹堡和布法罗，虽然在城市化的背景下，能够看到近十年来苦心经营的中心区活力再造，但是外围空间破败还是非常严重。
很多城市规划与开发的政府部门和NGO组织都在讨论管理衰退、发放拆除许可、维护绿化与清洁等，龙瀛等人了解到拆除一块场地（lot）基本要近十万元的成本，管理衰败远比管理增长复杂得多。
虽然中美收缩城市很多方面基本不可对比，但美国这一地带在空间表征层面的现在也可能是我们一部分收缩城市的未来。
对收缩城市研究的反思
龙瀛老师坦诚地分享了当前研究可能存在的不足之处，其中最重要的一点，也是被城市研究学者们时常忽略的一点，就是从本质的角度来说，我们应该如何定义城市？
在当下的城市科学领域中，对城市的定义存在着很多潜在的问题，例如，龙瀛发现有一部分的论文实际上是混淆了城市和区域这样的一个概念：行政上的城市和实体上的城市差别可能非常大。以北京为例，北京周边的卫星城，如延庆、密云、怀柔等都应该被视作为城市，因此，从实体上讲，北京应该是数十个城市的集合体，而非一个行政上的城市。
未来的城市科学研究，需要更加严谨的概念基础。
张江
城市的增长、创新与“奇点”
规模法则的基本框架与城市生长方程
如今，全球有4037座人口数量大于十万的城市，80%以上的财富由城市创造，而且几乎所有科技创新都诞生于城市。到2050年，全球将有一半的人口诞生在城市。可以说，城市已经在人类社会中扮演了极为重要的位置，而这次AI&Society讲座张江向我们介绍了在城市科学中适用范围极其广泛的规模理论。
对城市系统的研究有非常多的切入点，而规模法则选取的两个研究切入点是非常独特的，即城市的尺度大小（人口数量）和城市的新陈代谢量。如果只关注这两个量的话，即可得到一条非常漂亮的方程，称之为贝塔朗菲方程，这个方程刻画了生长率与系统规模的关系。
图：城市的贝塔朗菲方程
值得一提的是，贝塔朗菲方程不只适用于城市系统，它同样可以被用于生命系统和公司系统。
城市中的1.15标度律
一般来说，我们会选取GDP作为衡量城市新陈代谢的变量，这是因为GDP实际上刻画的是人类社会经济互动快慢的速率，因此GDP和城市规模，也就是城市的人口数量也存在着定量关系（又被成为 Scaling law，即规模法则）。这个法则与生物体遵循的规模法则的不同之处在于，其幂指数是1.15。
1.15幂次，决定了城市的贝塔朗菲方程是所推导出的生长曲线是一个无限生长曲线，随着城市的生长，城市中的人们进行的经济互动会越来越频繁，人均GDP也会越来越高。
有趣的是，这里的幂律关系不仅仅包含了GDP等正面的、积极的变量的变化情况，也包含了一些负面东西，例如艾滋病的发病率，犯罪率等等——张江称之为社会熵，它代表了城市发展所带来的混乱和肮脏。城市发展程度越高，社会熵也越高，它们之前呈现出幂次为1.15的幂律关系，例如：随着城市的生长，人均患艾滋病的概率和犯罪率也会提升。
图：城市指标与城市规模的关系
城市生长和颠覆式创新
实际上，如果按照规模法则去推演城市的生长曲线，在特定的初始条件下，我们会得到一个超指数增长曲线。所谓的超指数增长曲线的特性是，在有限时间内，城市的人口将会达到无穷。这就可以被刻画为下面的第二个公式——
城市的生长方程，其中C1代表人均生产力水平，C2代表人均成本N代表城市规模（即人口数量）
然而我们不可能会看到城市的人口达到无穷大。这是因为城市的资源是有限的，当人口数量很多的时候，维护每个人在城市中活动的的成本也将会增大，方程的系数将会发生改变，而系数的改变将会导致方程不再满足超指数增长条件——方程被重置，城市将迎来短暂的崩溃 。
你可能会问，方程重置的那个时间点发生了什么？为什么人均成本变高，压力变大的城市城市反而可以容纳更多的人口？实际上这个时间点所发生的，是一次重大的科技创新——熊彼特式的颠覆式创新。
换句话说，完整的故事会这样发生：当一个城市增长达到一个临界点的时候，这个时候它周围的资源支撑不了它的存在，城市它面临崩溃的边缘，但是没那么简单，人类不允许崩溃，超大规模的城市尤其如此，于是人们会通过技术手段实现颠覆式创新。
值得注意的是，一些负面的现象也与城市的规模呈超线性相关。碳排放的增长速度，就如同GDP一样比城市规模增长的要快。这意味着随着城市的发展，我们也在更强烈的破坏着环境。
可能的奇点
如果让这种趋势不断发展，我们必然会迎来一个无法回避的奇点。
在这个奇点会发生什么？科技创新的周期接近无穷小，对环境的破坏程度接近无穷大。这就是可能的技术奇点，也是环境崩溃的时间点。当我们开发通用人工智能的时候，很可能由于智能爆炸需要不断的从环境中吸取能量并排出负熵，从而导致环境的崩溃。
奇点来临意味着什么？张江给出的答案是，意味着超级人工智能的出现和环境的崩溃同时发生，而这一事件的发生地，就在城市之中。
总结
两位学者分别从不同的角度为我们带来了关于城市科学的思考。龙瀛关注数据标尺下的城市收缩问题，并从多个角度刻画了收缩城市的特征；张江则关注城市的发展规律与颠覆式创新的关系，并以一个漂亮的方程概括了城市的“生命”。
城市科学城是一门充满活力的学科，城市科学的研究也需要不同的切入视角。在本次AI&Society中，龙瀛和张江分别从不同视角与我们探讨了两个优秀的城市科学研究范例，我们期待着更多更精彩的思维碰撞在AI&Society上出现。
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AI&Scociety学术沙龙简介
人类已经全面进入了智能社会，以人工智能为代表的新一代技术必将逐步渗透到我们的日常生活之中，并彻底改变我们的社会形态。那么，新一代的人机共生社会需要怎样的社会科学？社会科学的研究成果又如何促进人工智能的发展？人工智能会怎样影响人类社会？社会科学研究又如何借鉴人工智能领域的最新成果？
我们认为挖掘AI与社会领域有想法的年轻学者，促进AI与社会原创思想的交流与碰撞是探索、回答这一系列重大问题的第一步。因此，腾讯研究院S-Tech工作室与集智俱乐部共同打造了“AI&Society”的系列学术沙龙活动。
该系列沙龙以线下实体活动为主，我们将邀请AI与社会领域的交叉研究学者进行公开性的讨论与思想碰撞。沙龙的主题可涵盖但不限于如下的内容和主题：
计算社会科学（Computational Social Sicence）
社会计算（Social Computing）
多主体系统（Multi agent systems）
算法经济学（Algorithm Economy）
人工智能社会学（Artificial Intelligence Sociology）
群体智慧（Swarm Intelligence）
人类计算（Human Computation）
机器学习（Machine Learning）
技术与人类社会（Technology and Human Society）
人工智能与城市科学（Artificial Intelligence and Urban Science）
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