Perception & Imagination

感知和影像城市 (Perception & Imagination)
哈佛麻省团队领衔，本源实验室智慧城市工作坊报名启动！更有免费大咖讲座等你来

▼ SF Street Tree and Civic Art Map by Soda (Data sources: Kaggle.com)

随着城市传感器的广泛应用和城市开源数据的大量普及，智慧城市的体系正在逐渐成型。这也促进这城市规划和设计行业向着一个充满机遇和颠覆的新阶段迈进——通过大数据和小数据的结合，对城市建立更为全面的认知，并以此为基础设计高水平的城市和空间。这将一定程度上挑战传统城市设计过程中依赖经验和定性分析的手段，但同时也为这个过程注入更多定量分析和数据支撑的新机会。

在本次工作坊中，本源实验室（AtomsAtelier）将以美国旧金山唐人街这一富有历史意义和现实挑战的场地，利用城市数据挖掘及可视化 (Data mining & Visualization)、计算机视觉 (Computer Vision) 和房地产价格模型 (Hedonic Regression Model) 分析场地面临的场所内涵缺失、犯罪高发、房屋价格高企等问题，并以分析为基础完成具体城市设计或研究报告等最终成果。

我们欢迎对城市数字技术以及计算性设计具有浓厚的兴趣，并有相应的学科背景（如建筑、景观、规划、房地产、地理信息、计算机等）的学生与设计师参与此次工作坊。

此外，本次工作坊提供2次麻省理工学院优秀学长学姐的跨专业免费讲座和1次免费试听课，详情见后文“免费公开讲座及参与方式”。

报名链接：http://aasmartcityworkshop.jp.mikecrm.com/Nqj2Yts

设计话题及示例研究

导师团队将在为期六周的线上工作坊中指导学生完成相关学习。通过对谷歌街景（GSV）、Flickr社交媒体图片、共享单车轨迹、出租车轨迹等大数据和历史资料等小数据的挖掘与结合，分析唐人街的场所特征，并以此为基础完成具体城市设计方案或研究报告。

学生可以选择的主题包括不局限于以下方向：

○ 街景
■ 通过谷歌街景（GSV）获得空间感知指标，选择焦点地区进行改造设计
■ 计算街区颜色，完成color code的设计
■ 计算绿化覆盖与感知，完成景观系统设计

○ Flickr
■ 通过Flickr分析唐人街空间受欢迎程度，及与历史发展的关系，提出对空间系统的优化整合设计方案
■ 通过对Flickr中内容识别并分析空间特征，结合历史信息和照片完整社区导览设计

○ Airbnb价格分析
■ 结合土地利用信息、人口密度、绿化覆盖、公共设施等，利用房地产价格模型分析空间要素对Airbnb价格的影响，完成分析报告
■ 分析Airbnb空间分布规律，提出政策建议

工作坊形式

小班理论讲座 / 技术教学 + 2-3人项目组单独指导

往届工作坊成果

本源实验室2019年举办的智慧城市工作坊和2018年举办的数字遗产工作坊受到学员们的欢迎。我们教授的设计工具可以为多个领域的学生和实践者所使用：包括建筑师，景观设计师，城市设计师，城市规划师，交互设计师，开发商等。往期学员既包括在职设计师，工作坊为他们的设计实践扩充了技术知识；也有来自各专业的在校学生，工作坊的学习为他们增加了学术履历。往期辅导学员26%获得哈麻普耶录取或wait list，58%获得美国藤校录取。

以下是工作坊的部分成果展示及示例：

2019智慧城市工作坊（线上）

2019智慧城市工作坊带领同学们探索人工智能与设计的可能性，通过学习计算机视觉（computer vision）、深度学习（deep learning)、爬虫（data scarping）、地理信息系统(GIS)等技术，并将其与建筑和城市设计应用结合，完成具体的设计方案或研究课题。

City on Division

在柏林分裂和重聚统一期间，东西柏林分别发展出受资本主义和社会主义两种意识形态影响的不同城市空间。这些城市空间的差异今天是否仍然存在，又是否能被量化？该小组的同学通过大规模抓取街景数据并利用深度学习进行图像处理，从人本尺度量化和分析了意识形态对城市发展和传承的影响。

小组人数：2人
申请成果：麻省理工大学SMArchS Computational Design x1,哈佛大学Mdes Technology x1, 加州大学伯克利分校Mdes Computation Design x1, 宾夕法尼亚大学Robotics and Autonomous Systems x1, 卡耐基梅隆大学Computational Design x1, 密歇根大学 Architecture Design and Research x2；加州大学洛杉矶分校 MS in Architecture and Urban Design-Technology x2, 南加州建筑学院 EDGE-Technology x1

▼ 利用深度学习技术对抓取的柏林街景图片进行语义分割，计算绿视率、天空可视率等指标

▼ 运用R语言、GIS等工具进行可视化，量化东西柏林街景指标异同

Machine Painting

该小组的项目通过训练pix2pix生成对抗模型（GAN），使计算机可以将草图自动转换为绘制良好的图纸。该项目旨在通过建筑表达形式的开发来革新传统建筑渲染图的绘制方式，使普通人也能够在短时间内绘制建筑图片。

小组人数：2人
申请成果：宾夕法尼亚大学Robotics and Autonomous Systems x1, 卡耐基梅隆大学Computational Design x2, 密歇根大学 MS in Architecture Design x1, 佐治亚理工学院 MS in Architecture-Design Computation x2, 加州大学洛杉矶分校MS in Architecture and Urban Design-Technology x2, 南加州建筑学院 EDGE-Technology x2

▼ 左上：使用PIX2PIX结构搭建生成对抗网络（GAN）模型；左下：对数据选取的元素进行分析；右：模型训练及loss对比

▼ 选取建筑师、三年级建筑系学生和无绘画基础的学生的草图在生成模型中测试

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2018数字遗产工作坊（线下）

本源实验室在广州主办为期十天的数字遗产工作坊。同学们在特邀嘉宾麻省理工的Takehiko Nagakura 教授和来自麻省理工的研究生团队导师的带领下，利用摄影建模(photogrammetric modeling)、全景视频(panoramic video)、游戏引擎(game engine)、无人机(drone)以及虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术，探索应用数字技术保护传统遗产的可能性。

▼ 数字遗产工作坊回顾，Highlights of the Digital Heritage Workshop

En’ning Road Frozen

利用AR技术和全景视频，以数字化的方式再现展现恩宁路的历史。

小组人数：4人
录取成果：哈佛大学MDES Tech x1, 哥伦比亚大学 MSc Urban Planning, 宾夕法尼亚大学Master of Urban Spatial Analytics, 卡耐基梅隆大学 Master of Urban Design, 伦敦大学学院 Smart City and Urban Analytics, 纽约大学 Master in Applied Urban Science and Informatics

▼ 交互界面设计

▼ 方案及表现

Wooden Carving – Augmented Reality App Design

通过AR技术，游客可以在2D的手绘卡片上扫描出木雕的真实模型，木雕参观被转化为一种可交互的有趣形式。真实模型只在屏幕里通过代码生成的特定方框中展现出来，这个方框成为现实与虚拟交接的窗口。

小组人数：4人
录取成果：东京大学Frontier Sciences, 伦敦大学学院 Smart Cities and Urban Analytics，麻省理工大学 SMArchS Urbanism Waiting List

▼ 原理

▼ prototype和user test

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技术教学及准备

学员要求：
* 招生人数：20人以内
1. 对城市数字技术以及计算性设计具有浓厚的兴趣，并有相应的学科背景（如建筑、景观、规划、房地产、地理信息、计算机等）。
2. 具备将概念转化为原型设计的经验。
3. 大学本科或以上在校学生（包括大一新生及在职人员），推荐2-3人组队报名。
4. 具有一定的2D制图、3D建模基础（AutoCAD、Photoshop、Illustrator、Rhino等）。
5. 工作坊不要求编程基础，我们将从零开始教学及辅导。

电脑硬件条件：
* 学员需自备电脑
1. 带独立显卡（英伟达显卡）
2. 可以安装Linux系统

相关软件教学：
* 学生根据项目情况及兴趣选取以下一种或几种软件完成方案。
1. 编程及数据分析：Python
2. 深度学习平台: Pytorch
3. 地理数据分析及可视化：QGIS/ArcGIS, Pysal, GeoPandas, Kepler

教学团队

Soda
麻省理工学院硕士，硕士奖学金获得者，哈佛大学设计学博士生（DDes）。目前在麻省理工学院城市研究与规划系进行城市数据挖掘、交通行为、及数据支持设计等方面的研究。曾于MIT Office of Sustainability, Harvard Kennedy School等担任研究员。在智慧城市、数据支持决策、数据辅助设计等方面有丰富的研究和指导经验。

Chen
英国巴斯大学博士，欧盟博士奖学金获得者，英国机器视觉委员会(BMVA)成员，目前担任人工智能和计算机视觉会议，CVPR, IJCAI, BMVC等的审稿人。曾在多个国际会议上发表学术论文。曾担任Fundamentals of Pattern Analysis, Computing as a Science and Engineering Discipline等课程tutor，指导研究生及博士生项目若干，主要集中于图像处理，图像编辑，视频特效等领域。擅长利用计算机视觉技术来辅助其他领域的应用。

Xinhui
哈佛大学硕士，麻省理工学院硕士。曾在麻省理工学院Center for Advanced Urbanism, Civic Data Design Lab, Future Mobility Collaborative担任研究员，在哈佛大学设计学院担任核心设计课程助教。曾参与城市数据可视化与空间分析、城市领域行为决策模型应用、参数化城市设计等方面的多个研究项目。

Zoey
哈佛大学硕士，研究方向为城市经济学、城市规划及设计等。研究项目受到哈佛大学设计学院与肯尼迪政府管理学院(HKS)的住房研究中心资助。并曾参与多项城市规划、城市更新及建筑设计项目。

Monsei
东京大学在读硕士。目前在东京大学空间情报科学研究中心从事城市规划与城市计算交叉领域的研究。曾参与滴滴共享出行用户模拟、东京驾驶行为探测、CDR模拟等研究项目。研究兴趣包括城市数据挖掘与城市人迹移动等。

▼ Soda老师：空间数据分析及可视化

▼ Monsei老师：利用ConvLSTM模型预测司机轨迹分布

▼ Chen老师：指导学生搭建GAN pix2pix模型

免费公开讲座及参与方式

* 讲座01可直接参与，讲座02和讲座03需要转发讲座信息至微信朋友圈获10赞或 20人以上年级群
* 请联系本源实验室小助手（微信号：AtomsAtelier）或在本源实验室（Apprentice_Atelier）微信后台回复“微信群”获取参与讲座链接

工作坊内容和安排

工作坊费用与报名

正常价：9900
早鸟价：9300 (6月15日前)
团体报名（2人及以上）每人减免 800元
转发至微信朋友圈并获50赞：减免300元
转发至50人以上年级群：减免300元
* 总优惠额1000元封顶，在缴纳学费时出示相关截图

报名截止日期：7月03日

报名链接：http://aasmartcityworkshop.jp.mikecrm.com/Nqj2Yts

关于本源实验室

本源实验室(Atoms Atelier)由麻省理工学院毕业生创立，擅长跨学科的设计教学和申请辅导，将新技术作为设计工具，结合计算思维，创造全新的跨尺度设计研究。涉及领域不限于增强/虚拟/混合现实、人机交互、大数据与智慧城市、房地产与城市经济学等。注重科技手段和数据分析与传统建筑、城市、景观设计的结合。我们希望帮助热爱设计，对科技好奇，对理论有所思考的同学们，绝地反击，一起突破建筑教育的围城，拓展设计和其他领域的边界。

2020 Fall 申请季，本源实验室29%的同学获得了哈麻普耶offer 或 waiting list，66%同学获得了美国藤校offer及Cambridge、UCB、CMU等在专业领域独具优势的offer，83%同学获得了US NEWS 全球 top30 名校录取。

2021Fall申请季，本源实验室对课程体系进行全面升级，为学员提供更全面的申请专业、工作坊、辅导课程、讲座以及教学师资。本源实验室涉及的专业领域包括不局限于：

– Computational Design 计算设计
– Big Data and Smart City 智慧城市与大数据
– HCI and UX 人机交互与用户体验
– Real Estate and Urban Economics 房地产与城市经济学
– Landscape Urbanism 景观都市主义
– Architecture Design 经典建筑设计
– Urban Design 城市设计
– Interior design 室内设计

在2018 数字遗产工作坊和 2019智慧城市工作坊的基础上，我们将新增不同的“设计x技术”跨学科前沿领域的相关工作坊，主题包括深度学习，人机交互，机器人与自动化等，以技术作为辅助，带领大家完成独立完整的设计项目，补足一些同学在项目、技术、研究经验方面的短板，提升背景，丰富学术履历。

▼ 工作坊成果参展2020年深港双城展