本次大赛由北京城垣数字科技有限责任公司、世界规划教育组织、北规院弘都规划建筑设计研究院有限公司联合主办，北京城市实验室、百度地图慧眼、中国联通智慧足迹共同协办，并由吴志强院士担任大赛主席，由党安荣教授、邬伦教授等15位国内城市量化研究及相关领域的行业权威专家组成终评专家组。

作为国内城市量化研究领域的高水平赛事，本次大赛吸引了来自海内外高校、规划研究机构、规划编制与管理单位数百名学者踊跃参加，不仅包括清华大学、北京大学、同济大学等国内知名学府的学术菁英，中国城市规划设计研究院等知名规划编制单位、科技企业的技术专家，同时还有来自曼彻斯特大学、新加坡国立大学等世界顶尖大学的学者报名，汇聚了全球尖端科研人才。以下是HD获奖作品具体内容：

#1 研究问题

研究将“最需要的地方”理解为“大家骑得多的路”，将“最怡人的骑行空间”理解为“大家觉得好的路”。“最大化满足”便是要尽可能地将“大家骑得多的路”和“大家觉得好的路”选取出来，构建互联互通的骑行路网。那研究的问题就分解成：（1）如何挖掘公众真正的骑行需求？（2）如何界定最怡人的骑行空间？（3）如何提升骑行空间友好度？

#2 研究方法

基于“地理空间认知理论、街道城市主义、社会感知“等理论基础和研究框架，本研究使用街景图像和共享单车大数据，结合图像语义分割、机器学习、人机对抗、地图匹配等技术，提出一种顾及公众情绪的城市骑行空间友好度评价和选线方法。

其中，大规模共享单车数据能真实反映城市骑行活动时空特征，基于街景图像数据能快速收集公众对骑行空间的真实感受。

主要分以下3个步骤：

1. 搭建一种基于“人机对抗-迭代反馈”机制的打分平台，通过网络众包方式邀请志愿者面对给出的街景图像直接赋分，训练得到稳定的评分模型，从而快速获得整个研究区街道尺度的骑行友好度评分数据集。

2. 对共享单车数据进行出行链重构，针对出行OD数据，提取出骑行OD热点；同时，用骑行轨迹数据与路网进行地图匹配，得到骑行线路利用率。

3. 基于包含了骑行友好度和骑行线路利用率属性的路网，以提取的骑行热点为起终点，使用最短路径规划算法，得到在全局最优和局部最优两种情景下的骑行路网选线方案。

#3 数据说明

1. 共享单车数据预处理

2. 街景图像数据预处理

#4 实践案例

以厦门岛为例，按照上述方法步骤开展实例研究。

1. 数据处理结果

2. 耦合分析结果

友好度和骑行频次均按照各自的平均值进行高低划分，再进行笛卡尔积运算，得到4种组合关系，即{友好度高，骑行频次高}，{友好度高，骑行频次低}，{友好度低，骑行频次高}，{友好度低，骑行频次低}。

3. 选线结果

提取出的142个骑行热点为骑行线路建设需连通的重要节点，以重要节点和加权道路为输入，运用构建Floyd最短路径选线模型得出整个厦门岛全局最优骑行空间选线方案。

1. 模型创新点

2. 推广与应用

在这次比赛中，HD团队继续发挥”数据-算法-平台“三方面的优势，运用互联网产品思维，总结沉淀了“1项算法-1套机制-1种数据集-1个平台“的成果。

本次大赛，HD团队积极与武汉大学等高校学者开展合作，找到了学术与生产的有效结合点，精进了时空大数据挖掘、图像语义分割、知识图谱等前沿技术。未来，HD团队将继续完成相关成果转化与推广，达到 “以研带产、以产促研”的良性循环，助力公司十四五数字化转型发展。