当下人工智能正深刻重塑城乡规划设计的知识体系与能力结构。AI如何赋能城乡规划设计学科引擎，本期话题邀请来自学术界和行业的各位专家学者，共同探讨AI技术助力城乡规划的创新与智能化转型，旨在为未来规划设计提供新的思路与解决方案。

话题文章集中展示了AI在城乡规划教育中的多元探索与前沿实践。

一是教育创新，聚焦人工智能如何推动城乡规划教育的课程改革、方法创新与实践应用，涵盖了AI与教学体系重构、技术融入课程设计、科研与教学一体化等方面，展示了高校在课程开发、智能体设计和教学模式创新的实践经验。特别是青年团队将AI应用扩展到建筑与室内设计领域，为跨学科融合与应用导向教学提供新范式。呼吁高校加强协同创新，构建未来的AI+城乡规划人才培养体系。

二是前沿探索，聚焦AI在土地资源配置、公共服务优化、景观设计等领域的应用。展示了AI在优化空间资源、识别多主体诉求和提升设计效率方面的潜力。AI不仅是工具，更是推动规划范式演进的引擎，未来应加强数据、方法与机制的统筹融合，推动产学研协同，探索适应高质量发展的智能化规划路径。

《基于计算思维的城乡规划专业课程体系改革实践与展望》提出，面对城市规划教育的内容空心化与技术更替挑战，亟需通过计算思维重构课程体系，强化AI算法与规划设计的深度融合，培养具备跨界能力的规划人才 。

《AI赋能的新时代城乡规划课程体系重构》，系统梳理了传统规划教育的能力图谱，结合国土空间规划体系建立与人工智能技术发展的行业新需求，以北京工业大学城乡规划专业学制改革为契机，构建适应AI时代的专业能力图谱，形成“需求导向-能力重构-课程映射”的改革路径，为新时期城乡规划人才培养体系转型提供参考。

《AI赋能下发展中国家智慧城市建设的城乡规划教育改革路径探索》，基于AI赋能，构建课程模块化、技术融合化、路径本土化、评估协同化的城乡规划教育改革框架，旨在提升国际人才应对智慧城市建设的复杂场景。

《探索智慧城市中国范式：实践创新与自主知识体系构建》，基于中国实践，提出我国智慧城市自主知识体系构建可包括三大内容维度，分别为智慧城市方法技术知识、智慧城市发展规律知识、智慧化转型规律知识。这些自主知识提炼既可为我国智慧城市深化发展提供理论方法支撑，也可为全球城市智慧化转型作出贡献，包括提供普惠性技术解决方案、贡献新型城市发展认知、揭示智慧化转型路径与风险，以及提供一整套智慧城市发展范式。

《基于社交媒体数据的北京老旧小区改造公众感知分析》，基于小红书平台的用户生成内容，通过词频统计、共现网络分析、主题建模和情绪分析，系统揭示了北京居民对老旧小区改造的核心诉求与情感态度。提出以公众诉求为导向优化政策、聚焦公众关注热点精准规划改造行动的建议。

《AIGC赋能的城市影像生成研究及在城市设计全过程应用》，通过“城市影像”课程的知识图谱建设，融合AI与城市设计传播技术，展示了如何通过AI助教与自适应测试系统优化教学内容，推动理论与实践的深度结合。

《整体性治理视角下首都型国际大都市规划治理策略研究》，以伦敦、东京为例，通过对首都型国际大都市的特征和面临挑战的探讨，并引入大语言模型进行规划文本要素提取与治理结构解析，总结基于多目标、多手段、多主体整合的整体性空间治理总体思路与对策。

《人工智能赋能老旧小区改造的情景模拟——两阶段空间组合优化强化学习决策树算法》，基于人工智能赋能城乡规划治理决策背景，针对老旧小区改造中公平与效率的悖论，构建融合深度强化学习的智能算法决策框架。这一辅助决策工具能够为城市更新规划提供可行方案参考，促进多元主体实现共建、共治、共享，具有较强的创新性。

AI将深刻影响城乡规划教育的课程内容与人才培养，推动规划教育重构、技术方法革新，规划的核心竞争力从空间形态设计转向复杂系统博弈的智能调控，规划教育应从技能传授转向智能思维培养。面对学生需求变化，需以互动与实践驱动提升学习参与度，适应教育新趋势。倡议高校、研究机构与行业单位加强协同，共同推进“AI+城乡规划”学科引擎建设，打造面向未来的教育体系与技术支撑平台，服务高质量空间发展与社会公共利益。

感谢清华大学建筑学院城市规划系教授、自然资源部智慧人居创新中心主任田莉、清华大学建筑学院城市规划系助理教授、创新中心副秘书长林雨铭对本话题组稿的贡献！

本刊编辑部