Carlo Ratti（卡爾洛·拉蒂），意大利建筑師、工程師、發(fā)明家和教育家。

他身上有許多高大上名號：“你需要知道的名字”之一（福布斯）、“將改變建筑與設計的25人”之一（Blueprint雜志）、“美國最具影響力的50位設計師”之一（Fast Company）、“將改變世界的50人”之一（Wired雜志）、“60位將塑造創(chuàng)造性未來的發(fā)明家”之一（Thames＆Hudson）等等。

作為MIT Senseable City Lab（MIT感知城市實驗室）負責人，他們圍繞“城市”進行了許多有價值、且具前瞻性的研究，也為城市發(fā)展提供了不少先鋒提案，比如“散是運輸工具，聚是過河浮橋”的自動駕駛船，還有早在“拼車”這一概念商業(yè)化之前，就率先在曼哈頓進行了共享交通的研究并提出了解決方案。

打開他們的官網，我本能的第一反應是：這是我能理解的東西嗎？

城市議題總是給人一種很宏大的感覺，而他們致力于以先進的科技來探索城市，又似乎將這個課題拉升到了更難理解的維度。

但是，別急著退出。城市，說到底不過你我居住的地方，并不生澀。今天，我們打算換一種方式來介紹Carlo Ratti和他的實驗室，講講那些他們研究出來的城市“冷知識”。

冷知識1、不管城市多大，通勤距離不會變

這是他們去年完成的一個項目，名字也很有趣（且我沒搞懂為啥這么命名），叫“Potato Project（土豆計劃）”。這是一項以中國234座城市為樣本研究出來的“城市通勤距離規(guī)律”。

他們收集整理了北京、上海、杭州、廣州、哈爾濱等兩百余個城市中超過5000萬居民的手機位置數據，最后得出兩個顯著的城市通勤規(guī)律。

首先，城市層面的通勤距離和城市規(guī)模無關。這多少有點反常識。因為我們習慣性覺得，規(guī)模越大的城市，通勤距離肯定越長。但他們的研究卻指出，不管城市規(guī)模多大，平均通勤距離是很相似，大約為5英里（約8公里）。

比如，上海和大慶，前者的城市人口是后者的十倍，但他們的平均通勤距離非常相似，上海為8.82公里，大慶為8.64公里。

當然，考慮到大城市可能存在更嚴重的交通擁堵問題，大城市的通勤時長可能會超過小城市。

另外，他們還推導出一個“吸引力定律”，即城市中心對居民的就業(yè)吸引力有一個上限，當城市發(fā)展到一定規(guī)模，居民到市中心的通勤距離增加到一定程度時，中心區(qū)的就業(yè)吸引力就會減弱，那些居住得更遠的人會轉而到“副中心”尋找工作機會。

在研究的幾十個城市中，城市中心的“就業(yè)吸引力”上限在6至9英里（約9.6-14.5公里）之間，其中上海為7英里（11.3公里），成都為6英里（9.7公里）。

實際上，這個研究也從通勤距離的角度，揭示了城市發(fā)展的規(guī)律，即當城市規(guī)模擴大到一定程度時，原本的“單中心”就會轉向“多中心”模式。換言之，某種程度上來說，是“通勤上限”倒逼城市發(fā)展出多個中心區(qū)。

冷知識2：被偷的自行車哪兒也沒去

“我們以為那些自行車會被轉賣到境外，但實際上，它們從未離開。”MIT Senseable City Lab首席研究科學家Fabio Duarte如此介紹他們這一研究的初衷。

阿姆斯特丹是世界上最自行車友好的城市之一，這同時意味著，這里是自行車小偷們的“天堂”。每年，超過85萬輛自行車失竊（實際數量可能更高）。不過，被偷走只是失竊自行車的起點，研究人員好奇：它們，最后都去哪兒了？

先說結論：大部分被盜自行車并沒有離開阿姆斯特丹，甚至，它們都沒怎么離開過市中心。

這大概是一個并不太令人意外的結果，他們的研究指出，大部分被偷自行車很快就會被轉手，也就是說，在阿姆斯特丹，許多市民騎著的，可能就是一輛被偷來的自行車。

雖然這個研究看上去沒有啥“實用性”，又不具備特別的“高度”，甚至沒有用于追查打擊偷盜組織，但研究小組指出，它為阿姆斯特丹自行車盜竊問題提供了本質的信息，用非常簡單的技術，捕捉到了被盜自行車的“銷贓模式”。

目前，這些數據和信息已共享給市政機構，以幫助他們解決這一問題。

另外，還有一個有趣的“正面結論”，那就是，雖然每年有那么多自行車被偷，但顯然，它們都很快被重新使用了，證明這件事對阿姆斯特丹的自行車交通沒有帶來什么影響（嚴肅臉）。

冷知識3、北京和舊金山長得最像

又一個看上去“無用卻有趣”的研究——[In]distinct Cities。

它非常簡單：基于200多萬張社交媒體圖片，他們開發(fā)了一個模型，從全球18個城市相關的照片中，提取并量化了這些城市的獨特景觀，并分析它們的視覺相似性。該研究最后的成果，是一張地圖，你可以在上面任意選擇一個城市，然后就能看到該城市獨特的視覺形象，以及和它最相像的城市。

你也許會好奇這到底“有什么意義”。

實際上，結論并不是這個研究最重要的，或者說唯一重要的內容。它開發(fā)出了一套方法，以一種更量化和視覺化的方式來分析和解讀城市景觀，搭建了一個圖像數據驅動的框架，并使用了機器學習的方式來理解城市的發(fā)展和形成。

它不僅讓我們看到除了地標建筑外，城市街景在表現地方特色中的重要價值，甚至一些不尋常的自然景觀也會被最終確定為具地方信息的視覺元素。另外，他們還發(fā)現，在車輛方面，出租車、警車和救護車是最具地點特性的對象。

此外，圖片全部取自社交媒體上的城市圖片，某種意義上，也能夠作為一種社交媒體觀察的研究素材。

可以說，這項工作的結果對很多領域都有啟發(fā)作用，為大規(guī)模地理標記數據在理解地點形式化和城市設計方面所能取得的成就提供很有價值的參考。

不知道看到此處，你還記不記得本文一開頭介紹的Carlo Ratti那些亮閃閃的title。作為一個“將改變世界的人”，他的研究及他領導的實驗室當然并不只是為了給我們提供這些城市“冷知識”。

他非常擅長以最新的技術介入城市研究與設計提案。

再舉個“小栗子”，開篇提過，早在拼車服務出臺之前，他們就以紐約的出租車為對象，研究了城市的“共享力”問題（這個項目名為“HubCab”，成果發(fā)表于2014年），通過對上億數據的收集和整理，在社會共享議題上給出了具實質性進步的解決方案，以解決交通擁堵、環(huán)境污染等問題，同時縮減相關機構的運營費用。

另外，他們在2021年，利用3D掃描技術，對巴西最大的貧民窟Rocinha進行了全面的形態(tài)測量分析，捕捉到了這個地方最細致、巧妙的建筑實踐，同時也揭示了當地可怕的基礎設施匱乏情況，以前所未有的精度展示了Rocinha的構建邏輯。

這一項目，將貧民窟這種非正式，但又很重要的城市空間，納入了數字城市研究之中，是智慧城市研究中非常重要的一步。

站在純純外行的角度來看，MIT Senseable City Lab的研究確實有理解門檻，當中許多會顯得過分“超前”，或者“不知道有什么用”。

不過，這并不妨礙它們是有趣、有意義，且具啟發(fā)性的。

用今天比較流行的一個詞匯籠統(tǒng)概括他們的工作，那就是“智慧城市”，以先進的科技手段，圍繞“城市”進行量化的、可視化的研究，并通過各種技術提案和設計方案，改善城市生活。不過，我更喜歡Carlo Ratti對他們自己的定義——感知城市。

他認為，“智慧城市”的主角是技術，而“感知城市”則更夠聚焦于人，人的體驗、人的感受、人的過去與未來……站在這個角度再去看他們的研究和項目，會很容易將自己代入其中，跟隨他們的視角和思考，去感知城市的呼吸和生長。

今年的MINDPARK創(chuàng)意大會，Carlo Ratti將作為“技術驅動”版塊的演講嘉賓，分享他們在城市設計、技術整合和解決當前和未來城市挑戰(zhàn)方面的豐富經驗和專業(yè)知識。

技術并不僅僅是技術，它在改變我們生活方式的同時，也會塑造我們的思維模式。因此，面對技術，我們要思考的不僅僅是如何運用，或許更重要的是，在現有的技術基礎，以及未來可能出現的更先進技術上，我們可以用怎樣的視角去看待和切入城市議題，我們的設計又將如何實現兼容？

我相信，在這個問題上，Carlo Ratti能夠給你帶來非常多的靈感和啟迪。