城市的发展一直伴随着街道的变迁，从宽阔的八车道到狭窄的街角弄堂，街道都体现着城市独特的精神气质，而街道的变迁也影响着每个人的出行方式乃至生活态度。

随着人民对交通的关注逐步从机动车转移到行人、从高速公路转移到慢行空间、从出行速度转移到出行体验，对街道宜人程度的评价也就被逐步纳入到各类与规则制定及城市评价相关的机构的日程。

大量机构发布了各自的街道的指标体系，囊括了商业业态、路面宽度等多种指标；而实际上，要真正评估“人在街道中生活、行走”这种极度私人化、个性化的体验，几乎是不可能的。

复杂的街道系统会对不同行人产生多维度的影响，而高度结构化的指标体系几乎无法实现对这种复杂系统的拆解分析——但深度学习图像分类技术给了我们一个模拟人类感知体验的机会。

通过大量采集公众对街景图片宜人程度的打分评价，我们开发了一套基于人工智能的街景图片影像宜人指数评估算法，并对全国城市展开分析。本次研究选取了

然鹅……这次的排名结果让小编大跌眼镜，好几个印象中又美又受欢迎的城市都部分东北和沿海小城市打败了。话不多说，先看排名。

由于各城市街景影像采集季节、时间和拍摄条件各不相同，数据完整性有待验证，计算结果仅供参考。***

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城市街道宜人指数排名

排名第一的是位于中俄边界的黑龙江黑河市，真正的蓝天白云是黑河市排名全国第一的重要依据；而与之相似的东三省城市还包括七台河、伊春、白城和辽源，它们相对较小的城市街道尺度和开阔平坦的街道空间一方面方便了城市的建设管理，另一方面也提升了行人在街道上的感官体验。

紧随黑河、宜居指数排名第二的珠海是TOP10的城市中GDP较高的一个，也是为数不多的、能把城市规模化发展与街道宜人体验结合起来的城市之一。珠海街道的重要特点之一就是丰富、高质量的绿化，而且在珠海，无论大尺度还是小尺度的街道，都能给人整洁清新的视觉感受。

再看宜人指数的BOTTOM10。

意料之外，却又在情理之中的是，全国宜居指数排名最低的十个城市中，包含福建福州、新疆乌鲁木齐、天津等三个省会直辖市。与黑河、珠海等城市比较而言，天津以宽阔的机动车道为主，少有适合步行的区域；乌鲁木齐的街道则显得较为杂乱，大量的立面与绿化的缺失也直接导致了宜人指数的下降。

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城市街道宜人指数全国分布

如果我们去更细致的观察宜人指数在全国的分布情况，可以明显的看出东南沿海城市的街道宜人指数较高，而东北三省各城市街道的宜人指数也达到了较高的水平——事实上，高宜人水平的城市几乎将整个中国的东部边界连接了起来，从而在中部江西、湖南、湖北乃至贵州、广西形成了一大片街道宜人指数的洼地。

有趣的是，我们不会对成都、重庆的高街道宜人水平感到意外，却可以发现河南省部分城市也有着较高的街道宜人水平——许昌、开封、鹤壁等城市都有不错比较不错的表现，他们的案例或许也可以对中部城市的街道建设带来一些新的启发。

此外，为了对不同类型的街道宜人指数做一个更全面的了解，我们对城市宜人指数评分的内部差异度做出了分类。

这四类中整体情况最好的是紫色的“宜人| 差异小”的类别，此类城市整体宜人指数高，且城市内各个区域宜人指数差异不大。

将所有城市的宜人程度和差异程度的平均水准作为参照，部分热点城市的情况分布如上图。

上海、北京都在“不宜人|差异大”的区域。对于江浙沪包邮区而言，杭州、无锡、宁波都在“宜人|差异大”的区域而苏州的差异程度和宜人程度都低于平均水准。

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北上广深的城市街道宜人指数

如果我们再把目光聚焦到北、上、广、深四个一线城市中，会发现他们宜人指数排名“深、广、上、北”的顺序正好与传统”北上广深“的顺序相反。上海的街道宜人指数与北京相似，都处于全国中等偏低的水平，这当然也与两个城市规模大、人口多、管理难度较高的实际情况有莫大的关系。

北上广深四个城市中，深圳为什么能跻身一线城市第一、全国第15名呢？如果把每一张街景图片都摊开来分析它们实际的街道景观情况，可以看到深圳的街道绿视率高达27.4%，而天视率则为四个城市中最低的13.7%——与之相对的、宜居指数最低的北京则在四个一线城市中有最高的天视率和最低的绿视率，这也在很大程度上影响了人们在街道上的宜人体验。

**彩蛋**

为了更直观的展现各个城市街景的特征与区别，我们采用了对抗学习的技术，训练了全新的、可以自动生成北京、上海、广州、深圳城市街景算法，来研究四个城市街道景观的实际差异。如下图，从北京的街景生成深圳的街景，可以明显看到天空比例的减少和绿地比例的增加。

下面两张图则将北京的街景变化成为了上海的街景图片，就这两个城市而言，上海的建筑通常较高、绿化也较为丰富；而北京的街道则以栏杆、台阶为主要辅助设施，一定程度上影响了行人的街道体验。

来聊一聊：为什么深圳与广州距离相近、气候相似，却在城市街道宜人水平上存在这么大的差距？

关注公众号，后台回复“广州到深圳”，可以获得两城街景转换GIF图片。

总表1：

总表2

文/张然然 数据分析/易红杜 总监/邵金鑫

原文发表于 2019-06-13

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