11月10日，城市象限CEO茅明睿受邀来到武汉大学城市设计学院进行学术交流活动，做题为“数据科学如何支持我们做好城市规划”的讲座，城市设计学院周婕教授主持讲座。城市设计学院院长李志刚教授、牛强副教授出席并参与了交流。
茅明睿首先结合规划和社会转型，对成立城市象限背后的想法与大家展开交流。然后从人口变化和城市收缩角度介绍了规划转型的原因和背景，进而提到大数据和新数据环境。茅明睿认为大数据包括开放的不大数据、半开放的大数据和不开放的大数据三大类，并对各种常见新数据的特点和应用结合具体案例进行了详细介绍。
城市象限CEO茅明睿
随后，茅明睿从“感知、认知、干预”角度解释了怎么看待大数据的问题，提出感知的核心是观测和实体数据化，认知的核心是理解、判断，而干预在于数据技术如何增强我们的能力。结合这三个角度论述了不同地图的应用案例。
第一类案例是数据支持的旧城更新案例。茅明睿首先从“8301工程”，追溯了30年前利用遥感手段判断建筑新旧程度。介绍了利用实际调查和深度学习展开的五道营胡同建成环境深度认知研究，以及城市象限在大栅栏等历史街区展开的研究，发现了北京老城更新方式的转变，并系统总结了城市感知的方法和特点。在现有研究的基础上，提出了“社区线粒体”计划。
第二类案例是结合通州城市总体规划大数据与模型专题介绍了新城研究。该专题利用多源大数据发现总结通州现状问题，借鉴“大伦敦模型”和元胞自动机构建北京城市发展模型，模拟分析了不同情境下通州发展的前景，为北京副中心规划做了有效支撑。
第三类案例结合回龙观城市品质提升研究及回天计划介绍了睡城类案例。通过回龙观与望京地区通勤和服务设施情况对比，发现回龙观城市品质问题。而“回天有数”计划正是为了解决这些问题，进而提出了一系列“回天有术”的解决方案。
在这三类案例基础上，总结了当前热门的城市研究视角：城镇群与城市对比、社区和生活圈规划、生活品质的测度和健康城市。针对以上研究热门，首先选取北京和上海IC卡刷卡数据介绍了如何利用这些数据发现人群行为特征和生活品质。然后结合健康城市议题，介绍了口罩观测项目，发现市民是否带口罩的相关因素，试图解释空气质量与市民行为的关系。
最后，茅明睿强调“技术手段不重要、数据大小不重要，数据思维最重要”，并提出了可视化和预测方面的研究总结和建议。
提问阶段，茅明睿与大家就创业过程、数据安全、数据分析中的人为干预和城市模型等问题进行了热烈的讨论与交流。
同学们积极讨论
