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这个职业有新的已核实记录时通知我 → · 标出哪些任务是你的(VOLO Pro,发布期间免费)→
城市规划师
编制地方规划与政策,审查规划申请,组织公众咨询,并为作决定的人提供建议。AI 已经进入这些决定周围的文书工作:英格兰给每个地方政府提供了一个把旧规划文件转成地图数据的工具,并在试点一个给住宅扩建申请分流、起草初步评估的工具,每份评估都由合格的规划官员审批。在用 AI 汇总咨询意见的第一次试用里,这项工作从约 18.5 小时缩短到约 16 分钟;部委总结地方政府的经验时称产出是很好的初稿,不是成品。编制规划、谈判和提出建议仍由规划师负责,美国也预测到 2035 年规划师就业增长 4%,没有提到 AI。
问问你的团队,是否在用或计划用 AI 工具处理申请、咨询或规划数据。
这不是失业概率。它把「岗位任务中有多少暴露于自动化」与「采用实际走到了哪一步」合成为一个值 —— 只用于在同一套口径下横向比较职业,除此之外不作他用。
适用于在地方与国家政府、咨询公司里编制规划、审查申请、组织咨询的规划师。建筑师、土木工程师和地理信息分析师有自己的页面。证据是一项美国劳动力预测、英国政府关于申请、规划文件和咨询意见 AI 工具的公告与报告、美国一个城市对许可申请的 AI 预审,以及新加坡规划部门关于其聊天机器人和一次早期模型测试的说明;它们确立的是 AI 在规划决定周围用在哪里、谁仍然签字,不是规划师的人数或工作量怎样变化。
到底什么在变#
分析单位是任务,不是职位名称。职业不会被整体替代 —— 变的是它的任务构成。
每一格是一项任务。大小是它在这份工作里的分量,颜色是它正在往哪个方向走。点一格,看这个判断还不能说明什么。
这是简单住宅案件上的试点和一个城市的预审;它们没有显示 AI 审查大型或有争议的申请,也没有显示官员的案件量怎样变化。
这是开发该工具的部委给出的使用数字;它们没有显示在各地方政府里节省了多少官员时间。
这就是你做的吗?认一下,这一页会缩到只剩与你有关的那一份。
职位名只是一组恰好被打包买走的任务,而没有两个人手里的那一组是一样的。什么都不会被发送出去 —— 它只留在这个浏览器里。
近期变化#
美国。劳工统计局预测,2025 至 2035 年城市与区域规划师就业增长 4%,从 45,800 人增至 47,600 人,与平均水平相当,每年约有 3,200 个职位空缺。它说规划师使用统计、数据可视化和地理信息系统软件;页面没有提到人工智能。
一个有资格的人,在具名、有日期、可归属的公开表态里,对未来做出了一个判断。记录它,是为了让「谁在什么时候说了什么」保持可核对 —— 而它永远不改变任务判断,因为预测不是观察。它的价值在之后才到:这条记录和那个职业的证据同在一页,读到预测的人,旁边就是「后来发生了什么」的记录。那就是结算;本站不对一条预测是否应验发布结论。
美国檀香山。该部门将要求符合条件的住宅项目申请人在提交前使用 AI 引导的预审流程;跳过它的申请会在预审阶段被退回。它说这个工具不取代部门的官方图纸审查、也不保证获批,使用它的申请人平均节省了 40.5 天。这是一个城市对建筑许可申请人的要求;它没有改变由谁审查、由谁决定。
企业已正式投入使用。可以改变基线,但要结合规模与场景相似度加权。
英格兰。部委的数字规划团队报告,在汇总咨询意见的工具 PlanAI 的首次试用中,分析时间从约 18.5 小时降到约 16 分钟,另外五个规划部门的效率提升约 90%。它总结的经验说,要把 AI 的产出看作很好的初稿,不是成品,官员仍需核查;在一次咨询中约 5% 的答复者选择不让 AI 汇总,改为人工分析。这是出资部委报告的试点。
真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。
英格兰。部委的数字规划团队说,所有地方规划部门现在都能免费使用这个工具;它读取规划文件(包括手写批注),把它们落到地图上并转成结构化数据;已有 50 个部门在用,头几周处理了 1,000 多份文件,大多是树木保护令。用户在导出前检查、核对并修正它产出的一切;约三分之二的情况下只需小改。这是开发该工具的部委在报告使用情况。
企业已正式投入使用。可以改变基线,但要结合规模与场景相似度加权。
英格兰。政府说,一个旨在把住宅扩建申请的处理时间减半(平均从 8 周降到 4 周)的原型,正在巴尼特、卡姆登和多塞特三个地方政府进行早期测试;它给申请分流、汇总关键信息,并给规划官员一份初步评估供参考。如果成功,将在 2027 年前推广到全国,每份评估在作出任何决定之前都由合格的规划官员审查并批准。这是一项宣布的试点和一个目标;没有报告结果。
真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。
新加坡。市区重建局说,它的 DC Assistant 是一个大语言模型聊天机器人,旨在帮助开发商、建筑师和公众查阅开发管制准则;它已在内部试点,将于当年稍后向业界开放。这是展览上的一项公告;没有给出准确率或使用量数字,也没有改变申请的决定方式。
真实场景里的小规模试验。说明落地条件正在被检验,不代表条件已经成立 —— 所以单独一次试点永远不够,两次互不相干的才够。
新加坡。市区重建局用规划与设计问题测试了 GPT-4,发现它对一般性和概念性的规划问题回答得不错,但对总体规划的用地与规划程序给不出准确答案,有时给出错误信息,也给不出退线和高度等准确的城市设计参数。它的结论是应由人类规划师负责核查事实。这是对一个 2023 年模型的测试;后来的模型可能更好。
演示、评测或论文表明技术上能做。它更新的是「技术能力」,不是「企业会怎么做」。
这对你意味着什么#
如果你刚入行,预期 AI 会起草阅读与汇总的第一版:申请核查、咨询意见汇总、旧文件里的数据。培养它做不了的事:对有争议案件的判断、谈判,以及在公众面前解释决定。
预期给简单申请分流、汇总咨询意见的工具会改变团队的人员配置。签字、谈判和向委员会陈述仍在你手里。
你的选择#
四个方向,每个都写明真实约束和一个本周可验证的动作。继续做下去也是正当选择 —— 只要它是被选择的,而不是被默认的。
学会核查和修正 AI 初稿
找到的每一个工具产出的都是规划官员必须核查的初稿:初步评估、咨询意见汇总或提取出的地图数据。
这些工具大多在英格兰、处于试点;你所在的地方政府可能还没有。
问问你的团队,是否在用或计划用 AI 工具处理申请、咨询或规划数据。
转向复杂和有争议的案件
找到的 AI 试点针对的是简单的住宅扩建申请;大型和有争议的案件仍需要规划师的判断和谈判。
复杂案件需要经验,可能意味着更长的工时和公众的审视。
列出你上个月的案件里,哪些是简单的住宅扩建申请,哪些是大型或有争议的。
转向数字规划与规划数据
政府在建设规划数据平台和工具,需要既懂规则又懂数据的规划师。
这可能需要数据和地理信息系统技能,并让你离开案件工作。
查一查你所在国家或地区的政府是否有数字规划项目,以及它招聘哪些岗位。
常见问题#
就现有证据看,不会。AI 正在试点用于简单申请的分流、咨询意见的汇总和把旧文件转成地图数据,但找到的每一个政府来源都把决定留给合格的规划官员,美国也预测 2025 至 2035 年规划师就业增长 4%。
我们不用年数回答这个问题。看看 AI 评估是否从简单的住宅扩建案件扩展到更大的申请,以及是否有政府允许一份评估不经官员批准就发出。这些比任何日期都更能说明问题。
在英格兰的试点里可以,而且快得多:第一次试用从约 18.5 小时缩短到约 16 分钟。部委总结地方政府的经验时称产出是很好的初稿,不是成品,官员仍要核查。
在英格兰的试点里,每份 AI 评估都要在作出任何决定之前由合格的规划官员审查并批准。在檀香山,AI 预审不取代市政府的官方图纸审查。
这些判断底下是什么#
这一页上 5 条任务判断里,2 条有已核实事件支撑、3 条是平台推断,每一条都在它出现的地方标注着。它们底下是 1 个技术维度、一条自语言模型进入公众视野以来的回溯轨迹,以及 7 条已核实事件。
同一个职能里的其他岗位#
一家公司先把工作分成职能,再分成岗位。下面这些和这一份工作同在「核心交付(行业特定)」里 —— 那是一件关于组织结构的事实,不是「它们相似」或者「它们在朝同一个方向变」的判断。
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