北京高校服务新时代首都发展特别报道｜北京建筑大学：数据驱动激活传统村落生命力

编者按：

6月1日至27日，北京市教育两委联合前线杂志社策划推出“北京高校服务新时代首都发展特别报道”(点击查看专题)。6月18日聚焦——北京建筑大学。

北京建筑大学始终将服务国家战略和首都发展视为己任，从参与天安门城楼修缮、大兴机场建设到助力冬奥盛会，从推动北京老城街区更新、城市副中心建设到服务雄安新区规划，学校在建筑遗产保护、智慧城市、海绵城市、绿色建筑等特色领域的科技创新与实践成果斐然，生动诠释了“把论文写在祖国大地上”的担当。

在广袤的中华大地上，散落着数以万计的传统村落，它们承载着中华民族的历史记忆、生产生活智慧、文化艺术结晶和民族地域特色，是中华文明绵延传承的鲜活见证。北京建筑大学(简称“北建大”)科研团队十余年如一日，扎根乡土，投入乡村振兴一线，潜心研究，用人工智能解锁传统村落保护密码。

农房“小切口”做好保护“大文章”，发起“乡愁守护”专项行动

2022至2025年间，北建大团队在北京市门头沟区、密云区分别深度开展了传统村落集中连片保护利用示范项目，发起了“传统村落乡愁守护”专项行动，以传统村落中大量存在、仍在使用的普通农房作为调研对象，聚焦农房建设“小切口”，做好传统村落保护“大文章”，探索发挥以农民为主体的共建共治共享的工作方法。结合设计下乡实施路径，引入高校、科研院所等专业技术力量。

“设计呈现的结果不应是基于我们对农民生活的臆想，而应该满足农民的实际生活需要。”团队成员回忆，走进乡村、亲近乡土时，“设计服务于人”的原则更加深入内心。团队邀请文化研究、建筑设计方面的专家作指导，对当地居民进行访谈，结合实际需求，设计了居住类、商业类、公共服务类3种改造方案，并形成《传统村落农房建设风貌指导手册》。“手册主要是通过图片呈现，让老百姓一看就能明白，实操性很强。”

科技赋能，探索人工智能等现代科技在传统村落保护中的应用方法

北京建筑大学专家团队在门头沟区开展传统村落农房建设现场评价工作

“大数据为科学制定奖补方案、合理分配奖补额度提供了支撑，更能实现对农房修缮改造奖补的技术辅助功能。”团队成员介绍说。通过“传统村落农房修缮改造奖补平台”系统，驻村设计师可以实时了解申请户数、农房修缮过程；政府人员可在线审批、管理、监督农房修缮情况；村民可在线申请农房改造奖补资金。3年间，团队深入走访了400余处农房院落，建立农房及居住人口普查基础数据库、编制风貌建设指导手册、提出建设技术指引标识，以农房的适宜性有机更新切实推动传统村落的现代化发展。

团队积极探索将人工智能等现代科技应用于传统村落保护的技术方法，自主研发的“基于机器学习的传统村落农房风貌智能识别技术”，更是成为科技赋能传统村落保护的典范。利用深度学习算法，对海量传统村落农房图像进行训练，自动识别和提取农房的风貌特征，如总体布局、屋顶形式、墙体材料等，识别准确率高达95%以上。传统村落数量众多、分布广泛，传统的人工调查方式耗时耗力，难以满足大规模风貌提升的需求。该技术相比传统人工识别方式，效率提升数10倍，有效破解了传统村落保护中面临的效率低、成本高、精度差等难题。

助力实现“以单体风貌提升推动整体风貌增色”的数字化转型目标

团队创新的技术方法能够客观、准确地记录和分析农房风貌信息，避免人为因素干扰，并能够自动生成农房风貌分析报告，为传统村落保护规划、修缮设计、风貌管控等提供科学依据。数据驱动与科学决策结合，助力实现精准保护和可持续发展。目前，团队在北京市门头沟区、密云区已开发搭建软件平台，操作简单易学，即便是非专业人士也能快速上手，方便各级政府部门、规划设计单位和相关企业使用。本次技术研发与实践应用，是北建大科研团队在传统村落保护领域的一次重要创新，推动了传统村落保护工作的数字化转型，为构建智慧化、信息化的传统村落保护体系奠定了基础。

2023年7月，门头沟区遭遇暴雨和洪水灾害，北建大科研团队基于长期调研积累形成的传统村落房屋数据信息发挥了巨大作用，团队挺进门头沟区，开展驻镇驻村技术调查，进行灾情综合评估。“如果有房屋正好处在山脚下，要拿图纸进行比对，看清楚山体滑坡的位置、建筑偏移的位置，还要对现场进行拍照记录。总之要全面摸排，一个村一个村地跑，一间房一间房地登记。”团队对各镇的乡村道路、建筑物等受损情况，以及周边地质灾害隐患进行详细摸排，形成基础评估数据，为灾后重建决策提供技术支持。“当代技术发展和传统村落长期形成的宝贵营建经验，应该更好地挖掘和发挥，对灾后村庄的选址和建设发展都能提供很好的借鉴意义。”

目前，北建大科研团队已完成12处试点案例的先行示范以及向112处农房院落的推广实践，持续为北京乃至全国的传统村落提供建设项目风貌管控引导技术支持，全流程支持传统村落农房风貌奖补行动。团队成果先后获评北京市优秀城乡规划奖一等奖、北京首都高校师生服务乡村振兴行动计划一等奖等多项奖励。

作者：黄庭晚(北京建筑大学)