城市的發展一直伴隨著街道的變遷，從寬闊的八車道到狹窄的街角弄堂，街道都體現著城市獨特的精神氣質，而街道的變遷也影響著每個人的出行方式乃至生活態度。

隨著人民對交通的關注逐步從機動車轉移到行人、從高速公路轉移到慢行空間、從出行速度轉移到出行體驗，對街道宜人程度的評價也就被逐步納入到各類與規則制定及城市評價相關的機構的日程。

大量機構發佈了各自的街道的指標體系，囊括了商業業態、路面寬度等多種指標；而實際上，要真正評估“人在街道中生活、行走”這種極度私人化、個性化的體驗，幾乎是不可能的。

複雜的街道系統會對不同行人產生多維度的影響，而高度結構化的指標體系幾乎無法實現對這種複雜系統的拆解分析——但深度學習圖像分類技術給了我們一個模擬人類感知體驗的機會。

通過大量採集公眾對街景圖片宜人程度的打分評價，我們開發了一套基於人工智能的街景圖片影像宜人指數評估算法，並對全國城市展開分析。本次研究選取了

然鵝……這次的排名結果讓小編大跌眼鏡，好幾個印象中又美又受歡迎的城市都部分東北和沿海小城市打敗了。話不多說，先看排名。

由於各城市街景影像採集季節、時間和拍攝條件各不相同，數據完整性有待驗證，計算結果僅供參考。***

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城市街道宜人指數排名

排名第一的是位於中俄邊界的黑龍江黑河市，真正的藍天白雲是黑河市排名全國第一的重要依據；而與之相似的東三省城市還包括七臺河、伊春、白城和遼源，它們相對較小的城市街道尺度和開闊平坦的街道空間一方面方便了城市的建設管理，另一方面也提升了行人在街道上的感官體驗。

緊隨黑河、宜居指數排名第二的珠海是TOP10的城市中GDP較高的一個，也是為數不多的、能把城市規模化發展與街道宜人體驗結合起來的城市之一。珠海街道的重要特點之一就是豐富、高質量的綠化，而且在珠海，無論大尺度還是小尺度的街道，都能給人整潔清新的視覺感受。

再看宜人指數的BOTTOM10。

意料之外，卻又在情理之中的是，全國宜居指數排名最低的十個城市中，包含福建福州、新疆烏魯木齊、天津等三個省會直轄市。與黑河、珠海等城市比較而言，天津以寬闊的機動車道為主，少有適合步行的區域；烏魯木齊的街道則顯得較為雜亂，大量的立面與綠化的缺失也直接導致了宜人指數的下降。

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城市街道宜人指數全國分佈

如果我們去更細緻的觀察宜人指數在全國的分佈情況，可以明顯的看出東南沿海城市的街道宜人指數較高，而東北三省各城市街道的宜人指數也達到了較高的水平——事實上，高宜人水平的城市幾乎將整個中國的東部邊界連接了起來，從而在中部江西、湖南、湖北乃至貴州、廣西形成了一大片街道宜人指數的窪地。

有趣的是，我們不會對成都、重慶的高街道宜人水平感到意外，卻可以發現河南省部分城市也有著較高的街道宜人水平——許昌、開封、鶴壁等城市都有不錯比較不錯的表現，他們的案例或許也可以對中部城市的街道建設帶來一些新的啟發。

此外，為了對不同類型的街道宜人指數做一個更全面的瞭解，我們對城市宜人指數評分的內部差異度做出了分類。

這四類中整體情況最好的是紫色的“宜人| 差異小”的類別，此類城市整體宜人指數高，且城市內各個區域宜人指數差異不大。

將所有城市的宜人程度和差異程度的平均水準作為參照，部分熱點城市的情況分佈如上圖。

上海、北京都在“不宜人|差異大”的區域。對於江浙滬包郵區而言，杭州、無錫、寧波都在“宜人|差異大”的區域而蘇州的差異程度和宜人程度都低於平均水準。

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北上廣深的城市街道宜人指數

如果我們再把目光聚焦到北、上、廣、深四個一線城市中，會發現他們宜人指數排名“深、廣、上、北”的順序正好與傳統”北上廣深“的順序相反。上海的街道宜人指數與北京相似，都處於全國中等偏低的水平，這當然也與兩個城市規模大、人口多、管理難度較高的實際情況有莫大的關係。

北上廣深四個城市中，深圳為什麼能躋身一線城市第一、全國第15名呢？如果把每一張街景圖片都攤開來分析它們實際的街道景觀情況，可以看到深圳的街道綠視率高達27.4%，而天視率則為四個城市中最低的13.7%——與之相對的、宜居指數最低的北京則在四個一線城市中有最高的天視率和最低的綠視率，這也在很大程度上影響了人們在街道上的宜人體驗。

**彩蛋**

為了更直觀的展現各個城市街景的特徵與區別，我們採用了對抗學習的技術，訓練了全新的、可以自動生成北京、上海、廣州、深圳城市街景算法，來研究四個城市街道景觀的實際差異。如下圖，從北京的街景生成深圳的街景，可以明顯看到天空比例的減少和綠地比例的增加。

下面兩張圖則將北京的街景變化成為了上海的街景圖片，就這兩個城市而言，上海的建築通常較高、綠化也較為豐富；而北京的街道則以欄杆、臺階為主要輔助設施，一定程度上影響了行人的街道體驗。

來聊一聊：為什麼深圳與廣州距離相近、氣候相似，卻在城市街道宜人水平上存在這麼大的差距？

關注公眾號，後臺回覆“廣州到深圳”，可以獲得兩城街景轉換GIF圖片。

總表1：

總表2

文/張然然 數據分析/易紅杜 總監/邵金鑫

原文發表於 2019-06-13

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