也许还会有人记得,两年前,我们说起过回龙观人每天消耗在通勤路上的大量时间。而今天早上,那条要为回龙观人“延年益寿”的自行车专用路通车了。
对于我,参与这条专用路规划的一名工作者,今天也显得格外不同。
虽然我并非回龙观人,也没赶上开通前的试骑,但是各个社交平台上关于这条自行车路的消息早就铺天盖地了。而北京晚报微博下的一条评论,突然把情绪弄得有点伤感,也勾起了我的一些回忆。
这是一条 “自下而上” 的自行车专用路
对于很多人来说,这条专用路都有着不一般的意义。因为,回龙观自行车专用路并不是一个常规模式自上而下形成的产物。
2015年11月,我还在北京市规划院信息中心时,北规院主动开展了《回龙观地区功能优化规划研究》。张帆是项目负责人,我带着储妍等人作为大数据支撑团队一起参与了这么一个没有甲方的项目,这也是北规院内城市大数据真正比较系统的支撑城市规划的第一个项目。
在这个项目中,手机LBS数据、公交IC卡刷卡记录、微博、交通调查、市民问卷等当时能用的十八般武艺都招呼上了,这个区域的职住、通勤特征,交通出行结构也随之清晰起来。
分析回龙观的交通问题,我们发现这里的居民通勤目的地相对集中。张帆由此生发出了一个想法:是否可以建设自行车专用路连接主要的居住地和就业中心。而这就是今天的自行车专用路的最初诞生时。
项目组随之对这个想法进行了讨论,论证了设想的合理性,并开始逐步构建了几条选线方案。
尽管从距离上来看,这个专用路对于经验认知的自行车通勤距离略长了一点,但对于回龙观通勤者而言,其他出行方式“痛苦指数”太高,而且自行车专用路的骑行体验理应更好,自行车出行者所能承受的骑行时间也就更长。此外,作为一个国内罕见的新生事物,这个工作也是一项实验,项目投入使用后的反馈数据将为这类基础设施的效用、规划建设运营方式提供参照与经验。
从脑洞到现实,背后是一场“短命”的回龙观大讨论
故事到这里,想法的诞生与研究并不曲折,但它还仅仅是规划师们自己的脑洞。作为一个没有甲方委托的自发研究,如何让这个设想成为现实,路径其实不甚清晰。
所幸,北规院领导对我们的工作给予了全力支持,并组织课题组主动向昌平区委区政府汇报,让这个自行车专用路的想法得到了区委区政府的支持。2017年1月北规院副院长杜立群以市人大代表的身份提交了议案,建议建设回龙观自行车专用路,让这条路进入了市领导的视野。(以上内容参见CITYIF《以规划引领推动回龙观地区城市修补的探索实践》)
2017年3月,我第一次走上了一席的演讲台,并做了场名为《数据与城市正义》的演讲。
后续的故事你们也许就听说过了。
这个演讲被一席冠以《回龙观居民身体为何被掏空》的标题,并得到了近百万次的传播。这也是我第一次向社会公众公开了项目组对于建设自行车专用路的设想。不论是真正每天为通勤所苦的回龙观居民,还是关注这个话题的其他市民,自行车专用路都成为了他们的关注焦点,这个设想也因为这次演讲而获得了更多人的关注。
不过,这是一个“短命”的演讲。因为种种原因它只存活了48个小时(悄咪咪地说,演讲实录看这里),但是回龙观是否应该建设一条自行车专用路的这个问题,已经扎扎实实地引起了政府和社会的共同关注。这一切在后来一定程度上推动了这个设想变成《优化提升回龙观天通苑地区公共服务和基础设施三年行动计划(2018-2020年)》(下称《三年行动计划》)的一部分,也推动了昌平区委区政府启动“回天有数”计划,利用大数据去对《三年行动计划》进行支撑和论证。
从规划到工程,事情远没有想象的简单
专用路立项后还发生了一些小插曲。
在与市交委的几个朋友聊天时,其中一位吐槽说不知道谁提出的回龙观自行车专用路,市里对项目要求高,项目工程时间非常紧迫,他们之前并不知情,缺乏部门的论证和准备,弄得他们非常狼狈。我虽然表达了歉意,但内心里多少因为这个项目的快速推进而有些暗喜。
直到后来,市政院做出了工程设计方案征求专家意见,我才发现这条专用路要从规划走向工程有多复杂。工程设计和建设上的工作量之庞大,让我真正理解了城市研究层面论证和工程层面论证的差别,也更能体会市交委朋友吐槽背后的委屈。
也是这时,我也才意识到尽管有着美好的初衷,不按照常规的政府立项论证模式自下而上去推动一个设想的实现,也确实会给其他人带来麻烦和困扰,而我以一席平台来推动事情的落地其实多少有些鲁莽。
自行车专用路绝不是规划师自己的梦想
虽然项目从规划师脑子里产生,但自行车专用路绝不仅仅是规划师自己的梦想。
扬盖尔的助手赵春丽一直在哥本哈根跟我保持联系,关注自行车专用路的进展;胡玮炜也在摩拜跟我多次讨论了自行车专用路的未来,如何形成合力让自行车真正的回归城市;国内可持续城市和交通的著名组织一览众山小的志愿者们也保持着关注,刘岱宗本人也对设计方案提出了若干意见,希望它能够更加人性化。
当然它也是在地居民的梦想。开通前,每篇自行车专用路的新闻下面都有不少居民的关注、期盼,也有对它运营上的担忧和建议;还有不少社会机构也找到过我,希望了解专用路的细节,以及围绕专用路策划更多的活动、提供更多元的服务。
从2016年到今天,这个研究项目已经过去了3年。在梦想变成现实的过程里,世界已经发生了很多变化:胡玮炜离开了摩拜,而摩拜的同学们还在与我们保持联系,试图继续为它做点什么;当时的课题负责人,自行车专用路之母张帆已经离开了北规院,当然她的灵魂还在??,希望有一天我们当时项目组的伙伴们能一起去专用路上合个影。
不再“被掏空”,回龙观有了“新名片”
自行车专用路不仅是一条服务于通勤的交通设施,它同时也是回龙观的一张新名片,这张名片叫做——“体育”。
根据回天有数的多元数据分析,回龙观地区的体育健身设施(包括大型体育设施和健身房等)的15分钟生活圈覆盖度在全市面列前茅。而在回龙观居民的调研问卷里,体育设施是青年居民排名第一、中老年人需求排名第五的需求。
这说明,尽管市场为回龙观提供了很多体育健身设施,仍然无法满足当地居民的运动需求,这样的缺口尤其存在于较大型的体育设施和跑步绿道等分类中。从一些健身APP的跑步轨迹数据也能看出这点,不少回龙观居民都要专程到奥森去跑步。所以回龙观居民有着极强的体育健身诉求(谁说码农就天生比较宅)。自行车专用路的开通正是对这一需求的呼应,它的存在,毫无疑问会形成一种体育、户外、健身文化凝聚点。
今日自行车专用路通车后的第一波用户都是从北京各处赶来的骑行爱好者,从他们的反馈来看,对骑行环境是比较满意的。所以,想必未来这里会成为骑行爱好者的高频打卡圣地。
接下来回龙观体育文化公园的改造竣工和投入使用也会在一定程度上解决在地市民对于大型体育设施的需求,促进回龙观体育文化氛围的形成。再加上昌平已然形成的铁人三项的文化和产业基础,以及一些规划中的体育设施项目,回龙观的“体育”名片一定会对它的气质带来改变。
希望有一天提起回龙观不再是“身体被掏空”,而是“住在回龙观,996也掏不空”。
最后,过几日等自行车专用路流量稳定了,的回天有数小队会顶着烈日带着贴地压力线圈去自行车专用路采集骑行流量数据,希望过路的朋友们看到我们这些苦逼的小朋友能够施舍一些八喜梦龙啥的,关爱小动物从我做起(谁说搞大数据的就是宅在办公室里吹空调敲代码)。
关于这条自行车专用路的诞生故事就先说到这里,未来更多的故事,就请各位骑行者来创造吧。
我们招人哟~~~~
社区侦探天团(N人)
岗位职责:
-进行社区研究,社区设计、社区更新治理等相关制度标准制定、完善
-策划调研方案、制定培训计划等
-对接政府部门、社区规划师等、联络社会资源
任职要求:
-良好的沟通能力
-本科及以上学历,建筑景观设计、社会学、心理学、公共政策等相关专业皆可
-摄影写作手绘视频剪辑等专业则为加分项
-有学习热情与能力,关注社区方面相关进展与研究。
-有统计学、数学知识、数据建模经验者优先。
-对时空大数据有研究实战经验者优先。
有数据思维的规划师(3-4人)
-了解我国城乡规划体系、编制过程中的关键技术,对新数据与新技术支持下的空间规划潜在创新点具有全面准确的把握;
-负责对接政府及市场客户,积极争取项目,并推进项目的落实;
-负责已签约项目的实施进展和服务工作;
-硕士及以上学历,以城乡规划为主要专业,对地理学、经济学、统计学、社会学等交叉学科了解者优先;
-具备良好的数据思维,智慧城市、新数据与新技术驱动下的城乡规划编制业务知识与经验;熟练掌握Arcgis、Qgis等工具;
-有良好的数据敏感性和数据分析经验;
-2年及以上本行业工作经验,拥有中高级专业技术职称,熟悉法定规划,持有注册城乡规划师职业资格证书者优先;
-具有高度的工作积极性,极强的责任心;
-熟练掌握R、Python等工具者优先考虑。
高级web开发工程师(2-3人)
岗位职责:
-根据产品需求,完成系统设计、功能开发、前后端开发
-根据项目需求完成项目定制化开发
-完成PC端、手机端页面开发,完成前端业务代码优化及JS组件的封装,性能调优等工作
-本科及以上学历,计算机或相关专业毕业
-2年以上web开发经验,Web相关的基本功扎实
-精通HTML5/CSS3,javascript,ajax,bootstrap等Web开发技术
-熟悉一种以上常见开发语言,如Java、C++、C#、python等,熟练使用PostgreSQL、MySQL等数据库
-学习能力强,能随着团队项目推进迅速学习相应的知识及技能,具有良好的团队合作精神和沟通能力
大数据工程师(1-2人)
-负责数据采集、数据清洗
-负责大数据技术研究、算法设计
-对数据进行挖掘、分析
-本科及以上学历,计算机及相关专业。
-1年以上大数据相关开发经验,熟悉Scala/Java语言,了解Spark架构。
-1年以上python开发经验,熟悉数据框架、数据采集技术。
-有学习热情与能力,关注业界前沿技术。
机器学习算法工程师(1-2人)
-负责数据挖掘算法的设计、研发
-负责数据分析模型搭建
-研究前沿机器学习技术
-本科及以上学历,数学、计算机等专业背景,有数据结构和算法基础、数学知识。
-具有数据处理算法的编程经验,熟悉Python等编程环境。
-熟悉主流的机器学习开源框架,如Caffe/Keras/Tensorflow,掌握多种前沿算法模型,如卷积神经网络、图像分割、图像识别。
-熟悉经典的机器学习算法并有实践经验,如SVM、DBScan、Deep Learning。
-有学习热情与能力,关注业界前沿技术.
-对时空大数据有研究经验者优先。