新加坡：新加坡未來的建築環境不僅會向更高處延伸，也會向地下深處拓展——而這一切都將基於更智能的數據規劃。
隨著地理空間技術的進步以及新加坡土地資源的日益稀缺，培養能夠將複雜數據集轉化為更優規劃決策的人才已成為當務之急。
這項技術在塑造城市面貌中發揮著越來越重要的作用，涵蓋了從交通基礎設施、能源網絡到社區設計以及地下空間的方方面面。
這場變革的核心是地理空間智能（Geospatial Intelligence）。這是一個結合了地理學、計算科學、人工智慧和數據分析的交叉領域，旨在揭示那些在地面上無法直接觀察到的潛在模式。
規劃電力驅動的未來
地理空間智能已經產生顯著影響的一個領域，就是新加坡電動汽車（EV）轉型的基礎設施規劃。
隨著新加坡朝著2030年部署6萬個電動汽車充電樁的目標邁進，如何決定充電樁的布局位置成為了規劃者面臨的一大挑戰。
為了支持這一目標，新加坡科技研究局（A*STAR）的高性能計算研究所開發了一套模擬模型，允許規劃者預測全島未來的充電需求。
「我們模擬整個島嶼，觀察所有車輛的行駛路徑以及它們在何處充電，」A*STAR社會認知計算部門高級首席科學家 Ilya Farber 博士表示。
該模型被稱為「新加坡綜合交通與能源模型」，它通過追蹤私家車、計程車和貨車等不同類型車輛的移動軌跡，來估算充電需求可能出現的時間和地點。
這不僅能幫助相關機構確定充電站的最佳位置，還能讓他們了解電力需求的增加將如何影響新加坡的電網。
Farber 博士指出：「我們需要規劃電網，確保其容量能夠覆蓋所有充電需求。我們將所有充電樁映射到電網中，相關機構據此可以確定哪些變電站需要升級以及升級的速度。」
此外，該模擬還考慮了駕駛行為的差異——有些車主可能傾向於使用快充以快速繼續行程，而另一些人則可能選擇在住家附近的慢充樁進行過夜充電。
該模型並非簡單依賴目前的加油站使用模式，而是模擬駕駛員如何適應不同的充電選項和位置。
Farber 博士表示：「這使得機構能夠模擬感興趣的場景，測試其計劃並觀察效果，從而以更現實的方式預測充電需求的具體情況。」
他補充說，未來的模擬版本可以幫助城市規劃者在城鎮和社區建成之前評估不同的設計方案，從而預判未來的能源需求並確定所需的基礎設施升級。
打造更宜居的社區
地理空間技術的應用遠不止於交通和能源規劃。
新加坡國立大學（NUS）將於8月在其理學跨學科項目下推出一個新的「地理空間智能」專業，旨在培養學生在地理學、數據科學和計算科學的交叉領域發展職業生涯。
「地理空間智能的主要目的是提取可操作的洞察，從而解決現實世界的問題，」NUS地理系地理空間智能項目主任馮陳傑（Feng Chen-Chieh，音譯）副教授表示。
其應用範圍極廣，從改善公共設施和綠地的可達性，到規劃地下基礎設施以及設計更宜居的社區。
例如，衛星圖像和地理空間AI可用於識別城市熱點區域。政策制定者隨後可以利用這些洞察，採取措施減輕密集建築區的城市熱島效應。
馮副教授說：「對於新加坡而言，最常見的應用就是打造一個可持續且宜居的城市。」
「這可能涉及可達性應用——例如，人們是否能在15分鐘內輕鬆到達診所或公園……基本上就是滿足日常生活需求。」
他還提到，地理空間智能正越來越多地被用於創建地上和地下環境的數字化表示。
這些數字模型可以與人類行為數據相結合，幫助規劃者了解人們如何使用空間，以及如何更高效地設計未來的開發項目。
培養下一代人才
地理空間技術的普及也帶動了對同時精通空間分析和計算能力的專業人才的需求。
據馮副教授介紹，在過去兩年中，包括法律和商業在內的不同學院中，學生對地理空間相關課程的興趣增長了25%。
NUS預計該新專業的第一批學生約為30人，並計劃在未來四年內將招生人數翻倍。
馮副教授表示，畢業生可以在城市規劃、環境科學、公共衛生和商業分析等領域尋找機會，在這些領域中，基於位置的智能分析正變得日益重要。
「這不再僅僅是空間分析或僅僅是計算，而是需要兩者的結合，這樣才能生成正確的洞察，」他說道。
隨著新加坡繼續向更高處和更深處建設，地理空間智能正成為理解人、基礎設施與資源如何相互作用的關鍵工具。
觀察人士認為，如今接受培訓的規劃者和數據專家，將在塑造一個不僅高效而且更宜居的未來城市中發揮關鍵作用。
