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在城市规划场景中如何应用Aivilization的模拟能力?

2025-08-21 23

构建数字孪生验证城市方案

分四步实现规划验证:

  • 参数映射阶段:将真实城市指标(人口密度/交通流量)转换为智能体行为参数,例如设置”通勤倾向”参数对应实际出行数据
  • 政策测试阶段:在沙盒中实施拟议政策(如单双号限行),通过智能体的自适应行为观察衍生影响(商业分布变化/地价波动)
  • ストレステスト:用”灾难模拟器”注入突发事件(地铁停运/极端天气),记录系统自我调节过程
  • データエクスポート:利用平台的API接口将模拟结果(社会韧性指数/资源再分配效率)导出至传统分析工具

案例参考:某试点城市曾通过设置无人驾驶汽车渗透率参数,发现当渗透率>40%时需要重构交叉路口优先权规则,该结论比传统交通模型提前6个月预警了潜在问题。

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