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海淀把43.6平方公里交给AI,又一场围绕创业者的城市竞争开始了

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来源:市场资讯

(来源:政策研究组 中国企业家俱乐部)

8月7日,海淀拿出43.6平方公里城市空间,发起面向智能体的城市设计开源征集。表面看,这是一次“AI参与城市规划”的实验;更值得关注的是,它正在呈现一套新的城市竞争逻辑。


咱们先讲一个场景。

一家做AI的start up,目前只有三个人,刚拿完天使轮,要找地方落脚。

按过去的剧本,接下来会发生什么?

他们可能会参加几场招商推介会,收几摞政策汇编,跟三四个园区的招商专员喝几轮咖啡,比较一下房租补贴和税收返还,最后落在某个人才公寓离得近的地方。

但今天,最可能发生的是:他们中的一个人,在下午三点打开电脑,问了一句"我们这种团队适合落在哪儿",然后把AI给出的三个选项转到群里。

十五分钟,决定基本定了。

没有一个招商局/招商人员在这个过程中出现过。


这就是这篇文章的起点。

8月7日,海淀拿出43.6平方公里——沿京张铁路遗址公园约9公里,从北五环到北京北站,比整个澳门还大——做了一次面向智能体的城市设计开源征集。


https://haidian.open-city.ai/

这件事被很多人解读成"AI参与真实城市规划";

但如果你是做城市运营的,你需要在意的,可能是三件更实际的事:你的客户正在变小,你的客户找你的方式变了,以及——城市第一次有机会在动土之前就知道自己会不会做错。

第三件最重要,我们放在后面重点讲。

01.

招商对象正在变小

以往的招商是猎人模式:锁定几头大象,配一支队伍,谈半年到一年,签下来,落税、落就业、落固投。

这套打法的隐含前提是——值得谈的主体足够大。

但现在这个前提正在松动,因为AI能让3个人干得过去30个人的活,上周我们有一篇文章,标题就是“300人的月之暗面,只有一层楼,没有一个部门”。

其实,全国很多地方,包括海淀,公开提到要支持"一人公司"这类创业形态,这是一个正在发生的事实。

36.3%的新公司只有一个人……

如果未来大量创新主体是1到5个人的微型团队,整套招商体系就要改变:一个3人的公司,不值得你派一支队伍去谈;但一万个三人公司加起来,能量绝对会超过一个总部。


但现有的猎人模式对付不了一万个。

你没法谈,也没法一个个筛。

你只能换一种活法——把环境做好,让它们自己长出来、自己找上门。

这就是为什么"场景"、"生态"、"开源社区"这些听起来有点虚的词,正在变成硬指标,因为它们是面对无法逐个谈判的对象时,唯一剩下的工具。

02.

企业找你的方式变了

回到开头那三个人。

我们说到,他们没打电话,他们问了AI。

这件事的性质,跟二十年前"要不要做官网"是一样的。

当年也有人说是花头,说企业选址还是要看人、看关系、看实地考察。

二十年过去,现在没有一个招商没有官网。

但这一轮还有一个不一样——因为搜索是人主动去找你。

智能体是替人做筛选。

搜索时代,你排名靠后,但当事人多翻两页还是能看见你。智能体时代,它直接给出三个选项——如果你不在那三个里面,你根本没有机会,而且当事人永远不会知道自己漏掉了你。


这就带来一个很具体的问题:目前,全国每一个还不错的园区手里都有三样东西——招商政策、规划任务书、还有这两年开始流行的场景清单。

那这三样东西今天是什么形态?

对外主要是PDF。

问题在于,这些PDF它只有内容,没有状态。如果创业者想知道——你的政策哪一版是现行,哪一条已废止?你说的"规上企业"是哪个口径——同一个词,隔一个区就换一套定义。

这些问题PDF都回答不了,企业的AI、中介的AI、你我的AI,从外面拿到的,仍然只有一份PDF。

企业要弄清一条政策到底适不适用,至今最稳妥的方式,还得派个人读一遍、再打个电话确认。


海淀这次实际上示范了一个动作:把规划需求和产业政策,打包成机器能直接读的东西,公开放出来。

所以从我们的角度看,其他地方不是要追"智能体征集",而是——

我们的政策,是活的么?机器读得懂吗?有没有字段和口径,还是只有一段散文?机器读懂之后给出的回答,可信么?

03.

机器能读的东西

那,海淀这次到底做了什么?

简单来讲:它把城市设计任务书,从一份给人看的PDF,改写成了一套机器能直接读、还能自动核对的东西。


过去的任务书像说明书,告诉你应该怎么做,剩下的靠专业人员“意会”。

但这次的任务书更像一张带标准答案的考卷——你交上来,它当场就能查出哪一项没答、哪块地画重了、哪个数据没写来源——当然,这是第一次,参与门槛也是真的比较低了:

你打开AI工具,粘一句话,它自己去读任务书、生成方案、自检、提交。开放第一天,仓库里已经躺着9份完整方案,每份正文两三万字,配整套图纸和数据。

约36小时之后,我们又去看了一眼,累计的PR已经增加到近700份了,245份方案合入,凌晨三点到六点,每小时仍有一到四份进来。


这不是为了炫技,这更像是任务书的一次升级。

比如,像"打造高品质公共空间"这种话不能写了,得写成具体的、可检验的条目。还有,三大定位、五大功能、三区两翼、六项任务,全部拆开、编号、定义清楚什么算合格。

这一步的价值,很可能比这次收上来的方案还大。

还有个细节我们很喜欢——github仓库里有一份清单,逐条列出目前公开渠道拿不到的资料,并且写明:这些数据不得自行编造,目前提供的边界是推定的临时边界,不能当作官方红线。


一个政府项目,把自己数据的不完整之处写成清单公开出来,这很少见。

它划清了哪些是事实、哪些是推定、哪些还没有信息——这些都是主动公开的,这个实事求是的态度很让人敬佩。

04.

可能最有价值的事情

现在说我们这篇文章想说到重点,感谢看到这里的朋友。

问一个问题,城市决策最贵的地方在哪儿?

你说,建的载体造价很贵,但实际上,更贵的在于建完才知道错了。

一个新区的业态定位对不对,通常要五到八年才有答案。一条路的等级合不合适,得等它堵起来。一个片区能不能形成中心,要等人来了或者没来。这个反馈周期,长到超过了绝大多数决策者的任期。


所以,这次征集里有一个不太起眼的要求:方案必须提交不少于10张应用场景卡、不少于3个产业测试验证场景、不少于5类用户画像。

目的就是在动土之前,先把这块地上会发生什么,用低成本的方式跑一遍。这是我们认为这件事最有长期价值的地方。

一方案的成本是几个million的token,哪怕是一个专业的团队,方案的城市也不过几千万打顶,但一个建错的项目的成本是几十个亿。


不过,这里也有一个危险的陷阱,就是——机器是在用过去的数据,模拟未来的场景,历史数据描述的是旧规则下人的行为。一旦你按模拟结果动了工,规则就变了,人的行为随之改变——而这个改变,恰恰不在你的数据里。

诺奖得主卢卡斯1976年提出的卢卡斯批判(Lucas critique)就是这个意思:用历史数据估出来的行为参数,会在政策改变的那一刻失效,因为人会对新政策作出反应。


比如,上世纪美国靠交通模型论证拓宽高速:模型说车道增加、拥堵缓解,逻辑严丝合缝。几十年、上万亿美元投进去之后,发现,车道里程和行驶里程几乎是一比一同步增长的——路修多少,车就多多少,拥堵原地不动。

模型算错了吗?没有,但它假设出行需求是固定的,而新修的路,正好推翻了这个假设。

那到底应该模拟什么?这得分两个部分来看,一半是物理约束——排水能不能过、日照会遮到谁、这个断面通不通、管线冲不冲突。这些由物理定律决定,人怎么变都不影响。模拟在这里非常可靠,可以放心用。另一半是行为预测——人会不会来、这里会不会成为中心、企业愿不愿意搬。这些取决于人的偏好,而你的干预本身就在改变偏好。模拟在这里基本不可信。

当然,还有一条更实用的判断。

模拟错了要不要紧,取决于你据此做的决定可不可逆。

可逆的,业态调整、临时开放、场景试点、导向系统、活动运营。大胆按模拟走,错了改就是。

不可逆的,拆除、征地、大型基础设施、文保动土。模拟只能用来排除方案,不能用来拍板。


而这个道理,脚下这条铁路自己就是最好的例子。

京张线的很多段落,当年是差点被彻底拆掉的。今天它之所以能成为遗址公园、成为这43.6平方公里的文化骨架,不是因为当年谁预测对了,而是因为有人没有把不可逆的事做绝。

保住选择权,比优化方案更值钱。

有趣的是,我们翻这次的技术要求时,注意到两个平常看着很枯燥的规定:每一处画在图上的东西,都要标明它的可信程度;每一份方案,都必须单独交一份"我做了哪些假设"的文件。

所以你看,我们刚才恰好讨论了这两条,它分量就出来了。

它不能让模型变准,但它能让模型错在哪里被追溯。

假设一旦被写成明文,就不再是藏在报告背后的暗物质,而成了可以被检查、被质疑、被下一个人推翻的东西。

一个错误但假设透明的模型,比一个正确但假设隐含的直觉更有价值——因为前者可以被纠正,后者只能被相信。

这可能是这次征集在方法论上最扎实的一笔。

05.

碑刻,以及城市在抢什么

最后说一个容易被当成噱头、其实设计得很懂行的部分。

组织方要在京张铁路遗址公园沿线,建一套永久纪念体系:贡献荣誉墙、里程碑、开源成果展示节点。入选方案和背后的贡献者,以碑刻形式留下,每年最杰出的贡献继续往上加。

注意一个细节:碑上刻的是贡献者的账号名,不是模型的名字。

这说明组织方非常清楚自己在跟谁打交道。智能体不需要荣誉,它不会因为名字上墙而多干一点活。

真正被激励的,是屏幕另一头那个人。

于是我们可以把这三十年看清楚了:第一代创新区抢企业,工具是土地、税收、厂房。第二代抢人才,工具是社群、活动、生活方式、人才公寓。第三代——正在开始的这一代——抢的是开发者的心智占有率。


一个人贡献过、名字被刻进一座真实城市的公共空间里,他和这座城市之间就有了一种独特的关系。

这种关系比人才公寓便宜,也比人才公寓牢固。

一百多年前,詹天佑在这条线上修了中国人自主设计的第一条干线铁路。今天回头看,那条铁路最重要的产出其实不是路——路是会老的,很多段落早就不再跑车,变成了脚下的公园。

真正留下来的,是"我们中国人可以自己修"这件事被证明了一次。

在当时那个年代,它改变了所有人对可能性的判断。

AI时代,经营好一家企业,需要新的能力。年会上我们着力发掘和分享这些能力,并导入实践。

如果您也觉得 AI 给企业决策带来了新的挑战,欢迎你来年会研讨碰撞。


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