针对传统城市定性设计缺乏可靠依据的问题，研究新型机器学习等人工智能理论与算法，提出科学化的计算性智慧城市设计方法，发展数据科学中的可视化技术，以提供具有认知智能的人机交互式城市运维方式，研发面向“新基建”设施环境的数据挖掘软件系统，构建具备线下线上多情景结合的城市动态资源与静态能源调度管理体制，为提升城市智慧化人居环境品质和安全运行水平提供信息支撑。
针对传统城市定性设计缺乏可靠依据的问题，研究新型机器学习等人工智能理论与算法，提出科学化的计算性智慧城市设计方法，发展数据科学中的可视化技术，以提供具有认知智能的人机交互式城市运维方式，研发面向“新基建”设施环境的数据挖掘软件系统，构建具备线下线上多情景结合的城市动态资源与静态能源调度管理体制，为提升城市智慧化人居环境品质和安全运行水平提供信息支撑。
针对传统城市定性设计缺乏科学、可靠依据的问题，研究新型机器学习理论，发展先进人工智能技术与软件，应对未来城市在信息科学方面的发展需求，开展大数据、城市计算、生物健康等多学科交叉研究。提出科学化的计算性智慧城市设计方法，研究面向城市时空数据的建筑物智能化导则生成方法；发展数据科学中的可视化技术，研发面向“新基建”设施环境的数据挖掘软件系统，以提供具有认知智能的人机交互式城市运维方式；提出面向城市中人、资源、环境时空大数据的机器学习算法，研究城市居民个体-群体时空活动轨迹挖掘方法，并应用于疫情常态化下的智慧城市信息化系统，包括共享单车资源动态投放、充电桩选址优化方案、城市消防智能预警等领域。为提升城市智慧化人居环境品质和安全运行水平提供信息支撑。
带头人：郭茂祖
成员：赵春晓、田启川、王佳、周若华、马晓轩、周小平、张昱、张蕾、张德、万珊珊、王怀秀、衣俊艳、钱丽萍、张琳、田乐、隋栋、刘亚姝、李蓬、李阳、田舜禹
（1）建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室
（2）北京未来城市设计高精尖创新中心
近期目标：融合多种城市时空数据，基于人工智能和运筹学、智能交通领域方法，从微观到宏观，研究城市居民的行为模式及与城市的交互机制。发展机器学习理论、算法和关键技术，自动生成城市区域设计导则，解决城市规划中动态、静态资源合理布局，实现共享单车资源动态调度配置、充电桩选址优化。提出一套基于人工智能的bim大数据分析与技术服务体系，实现建筑全生命周期决策，研究由bim到cim的虚拟现实新算法与二者内在关联的信息规律。推动首都城市导则设计、资源智慧调度与优化、智能建造信息化新方法的发展。
中长期目标：“智慧城市设计、运维与管理方法”将抓住新一代人工智能发展规划新机遇，聚焦人工智能和城市计算的理论与模型、技术与应用，加快建设信息科学与未来城市规划、智能建造的交叉学科群。针对首都北京这种特大城市规划设计、安全运行、绿色发展、节能环保和提升人民生活品质的需求，基于机器学习等人工智能算法与软件，“定量”开展智慧城市的科学化设计、运维与管理策略研究，推动首都智慧城市产业互联网新理论和新方法的发展。助力高水平首都城市智慧化运营，促进宜居型城市发展，引领国际城市信息化科技领域创新发展。