摘要：数智时代背景下，AIGC( 人工智能生成内容 ) 技术的快速发展为乡村规划与创新设计提供了新的时代机遇。为破解传统乡村规划数据处理滞后、方案同质化及公众参与不足等痛点，结合数字乡村建设实际需求，立足生成式人工智能技术优势，综合运用文献梳理、技术适配分析等研究方法，系统探究 AIGC 在乡村规划数据处理、方案生成与公众互动中的应用逻辑。研究发现，AIGC 可借助多模态数据融合精准搭建规划基底，通过参数化生成丰富设计方案形态，依托可视化交互强化村民参与深度。而筑牢数据安全防线、推动技术与场景精准适配、培育复合型人才，是提升其应用效能的关键，为数字乡村规划智能化提供可行路径。

关键词：AIGC ；数字乡村；规划设计；智能决策；公众参与

数字乡村建设是乡村振兴的核心抓手，相关政策明确提出“推动人工智能等新技术与乡村规划、建设深度融合”，为规划领域的智能化转型指明方向。当前乡村规划工作中，三重现实困境亟待破解：乡村地域广袤、资源分布零散，传统规划全靠人工到现场、算数据，很难跟上村庄发展节奏，常出现规划图纸与村里实际情况不符的问题；设计时多照搬现成模板，对房子、手艺这些本地特色挖掘不够深入，“千村一面”的情况越来越突出，乡村特有的烟火气和文化根脉逐步变淡；方案基本由专业团队确定，与乡村种植、养殖这些实际需求贴合不紧，落地时存在一定难度。生成式人工智能（AIGC）能处理文字图片、自己做设计、还能实时互动，为解决这些问题提供了新办法。从分析村情数据到画三维效果图，从模拟发展场景到调整规划细节，它在空间规划领域的作用已经越来越明显。[1] 把它用在乡村规划里，既能依靠数据把决策做准，又能用直观的画面让村民看懂、愿意参与，推动规划从“干部定”变成“大家议”，为数字乡村建设增添动力。

（一）核心概念界定

引言

一、AIGC 赋能数字乡村规划与设计的理论基础

数字乡村规划正是当下乡村发展的重要方向，它借助数字化手段整合乡村空间、产业、生态、文化等各类资源信息，让规划从编制、实施到监管的每一个环节都实现智能高效运转。和传统规划相比，这种新模式更看重数据对决策的支撑作用，强调村民的主体地位，也要求规划方案能跟着乡村发展脚步动态调整。

AIGC 技术主要依赖于深度学习、神经网络和生成对抗网络 (GAN) 等先进技术，通过模拟人类的创造力，实现自动化创作内容。它能够生成包括 类型的内容。[2] 近年来，人工智能领域涌现的生成式技术备受关注 统学习后，已能独立完成文案撰写、图像绘制、音视频制作等各类创作任务，成为赋能 特优势显而易见：既能灵活处理文字、图像等不同形态的信息，又能在应用 持续自我优化， 应实际需求，这些特点让它在需要多元创意的工作中大放异彩。

AIGC 的技术优势和乡村规划的核心需求，在规划全流程中都能找到明显的契合点。仅仅拿数据处理这一环来说，乡村规划需要依托空间地理、产业经济、生态环境等各种数据，这些数据形态不一样、关联又复杂，传统人工处理不仅速度慢，而且要把它们整合到位也存在一定难度。[3] 但 AIGC 凭借强大的多模态数据融合能力，能快速把这些数据归集起来，还能进行深度分析，解决了传统模式的痛点。

乡村规划到方案生成环节，既要 得保留本地特色，避免“千村一面”。这时智能技术的参数化生成能力发挥作用， 调地域文化符号、功能导向等核心参数，方案能精准对接村庄需求。传统 ，参与也不方便。而智能技术的可视化工具能把规划思路变成直观三维场景，村民可以直观了解，参与门槛大降，规划热情也被充分调动起来。

结合智能技术特点与乡村规划全流程需求，可搭建“数据—技术— 应用—保障”四维应用框架，推动技术与规划场景深度融合。数据层是核心资源 划提供扎实的数据支撑；技术层负责处理数据并转化为实用成果；应用层则让技术落地到规划编制、实施等各个环节；保障层从技术升级和人才培养两方面筑牢支撑。[4] 这四层紧密相连、协同发力，将推动乡村规划真正迈入智能化的新阶段。

从实际落地来看，现在 AIGC 在创意设计领域已经有成熟的应用模式，乡村规划师和基层工作者不用消耗太多成本便能使用。加上各地组织数字乡村建设时积累了大量数据，覆盖了乡村发展的方方面面，这些都为 AIGC 模型的训练和优化提供了充足资源，让技术在乡村规划中的应用既有可行性，适配性也更有保障。

为了保证数据价值的发挥，需要建立一套“采集—清洗—标注—更新”的全流程管理办法。用数据加密和权限分级管控筑牢安全墙，引入区块链技术实现数据全程可溯源，确保数据采集合法、使用规范、存储安全，给 AIGC 模型训练提供靠谱的数据保障，避免因为数据问题让规划成果偏离实际。[5]

数据层是 AIGC 发挥作用的根 特色数据”的融合体系，为技术应用提供全面又精准的资源 网络这些地理信息都囊括进来，借助卫星遥感、无人 原本本地还原出来；动态数据关注乡村发展变化， 联网设备和政务平台接口同步采集，确保能及时捕 房子的样式、民俗活动流程、非遗手艺技法都收录进来，依靠实地走访调 录，守住乡村的文化根脉。

考虑到乡村规划的专业性，还需对通用 AIGC 模型做二次打磨。把乡村规划规范、本地成功案例这些专业数据导进去，建立专属模型库，让模型更懂乡村规划的技术标准和实际情况，生成的方案能贴合乡村的真实场景，提升技术应用的可靠性，也能减少后续人工修改的麻烦。

技术层紧扣乡村规划的需求，搭起“数据处理—内容生成—交互反馈”的完整技术链条。数据处理阶段用自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，把文本数据的含义拆解开，把空间数据的关键特征提出来，把零散杂乱的多源数据变成 AIGC 模型能读懂的结构化信息；内容生成阶段融合生成对抗网络（GAN）、扩散模型等技术，结合规划目标和耕地保护、生态红线等约束条件，输出文本方案、三维模型、景观效果图这些多样化成果；交互反馈阶段靠强化学习技术，把规划师的修改意见、村民的真实需求都纳入模型优化里，不断调优参数让方案更合心意。

二、AIGC 在数字乡村规划与设计中的应用框架构建（二）AIGC 与乡村规划的适配性分析（二）技术层：AIGC 核心技术适配一）数据层：多源数据融合体系

应用层让 AIGC 技术渗透到规划 公众参与—实施监管”全过程。前期调研时，AIGC 快速处 优势和短板都标出来，为规划决策提供科学依据； 间布局、建筑设计和景观方案，给规划团队提供丰富的创意 法变成看得见的三维场景，村民能直接动手修改，让需求传得准、 技术配合，实时对比规划图纸和实际建设情况，一发现偏差便给出调整建议 ，实现规划实施的动态管控。

保障层从技术和人才两方面为 AIGC 应用保驾护航。技术上依靠产学研协同发力，搭建起技术创新和成果转化平台，把高校的理论优势、企业的技术实力、规划机构的实践经验整合起来，集中解决技术落地时的场景适配、模型优化等难题，让技术更契合乡村规划的需求；人才方面按照“本土培育+ 外部引进”的模式，校企合作开“AI+ 乡村规划”的课程，给基层工作者做技术培训，培养既懂规划又懂 AI 的复合型人才，同时针对性引进高端技术人才，让技术应用有坚实的人才支撑，确保AIGC 的效能能充分发挥出来。[6]

（三）应用层：规划全流程场景落地（四）保障层：支撑体系构建

三、AIGC 在数字乡村规划与设计中应用的瓶颈

（一）数据质量堪忧且安全体系缺失，筑牢技术应用基础壁

数据作为 AIGC 技术的“燃料”，其质量与安全直接决定技术应用成效，而乡村规划领域的数据现状却为技术落地设置了多重障碍。乡村数据“碎片化”特征尤为突出，空间地理、产业经济、生态环境等规划核心数据分散于自然资源、农业农村、生态环境等多个部门，各部门基于自身管理需求建立独立采集机制，缺乏跨部门协同规划。[7] 部分部门仍沿用纸质记录方式，数据数字化程度低；即便实现数字化的部门，数据格式、存储协议也存在显著差异，形成难以打通的“数据孤岛”。

数据标准的混乱，让乡村数据整合工作举步维艰。同 类数据到不同部门手里，统计方式、精度要求和更新频率都大相径庭。以土地利用数据为例，自然资源部门关注的是权属划分，农业农村部门则关注种植物种，这两套数据格式、重点完全不同，无法直接衔接使用。若是将这样的数据做相关应用，需要先投入大量人力做清洗校准，否则很容易出现数据“打架”的问题，影响后续工作开展。

偏远乡村的情况更棘手。缺少无人机、卫星遥感这些高精度设备，地形地貌、房屋分布这些空间数据，大多是几年前的老资料，时效性和精度都相差较远。[8] 将这样的数据提供给 AIGC，生成的规划方案会和实际脱节——道路画得和山坡走势相悖，新建筑布局跟现有水电设施冲突，这样的方案无法落地。

数据安全缺少保障，影响村民的实际参 。乡村数据里隐藏不少村民个人信息和集体敏感数据，可现在的数据管理漏洞百出：收集时并未与村民说清用途便 要数据；存储时 器，并未加密也没有备份，很容易被黑客攻击；使用时全量数据对多岗位开放，滥用风险比较大。村民担心信息泄露，不配合数据采集，反倒形成恶性循环，最终影响技术应用。

AIGC 技术与乡村规划的适配矛 流的 AIGC 模型，大多是依靠城市规划、建筑设计 要兼顾生 、生活、生态 高效利用和功能划分，这两种核心 在技术指标上比较突出，模型常把城 。遇到生态红线与农田衔接、传统村落 。拿传统村落规划来说，模型能识别出吊脚楼、 ”，达不到文化传承的目的。

技术成果的专业性不足进一步降低应用价值，AIGC 输出多为三维模型、效果图等可视化成果，缺乏配套的技术参数、施工说明等规范内容，无法直接用于工程实践，规划师需耗时将其转化为标准规划文本。部分方案甚至存在逻辑矛盾，如在生态敏感区内规划工业设施，这些问题都需要人工逐一修正，使 AIGC 沦为“辅助展示工具”，未能真正发挥决策支撑作用。

（二）技术适配性不足且专业支撑薄弱，制约应用效能释放（三）人才储备匮乏且认知偏差，形成推广双重阻力

人才是连接技术与实践的关键纽带，而乡村规划领域正面临“专业人才缺、基层能力弱、公众认知偏”的三重困境。兼具 AI 技术素养与规划专业能力的复合型人才极度匮乏，传统规划师熟悉乡村地域特征与技术规范，却缺乏AIGC 工具操作能力，无法根据规划需求调整模型参数；AI 技术人才掌握算法原理与工具使用方法，却对乡村规划的专业要求与实践场景了解不足，难以实现技术与需求的精准对接，人才结构失衡导致技术难以深度融入规划全流程。

乡镇规划员和村干部是技术落地的关键人，可没有经过系统培训，对 AIGC 的了解停留在“自动画图”上。采集数据时不确定该要哪种、精度是否够，优化方案时又难以理清村民需求和政策要求，让技术成果与实际不符。不少村民也难以理解这项技术，担忧数字化规划自己无法参与，要么不愿提供数据，要么质疑“机器做的方案”，拖慢技术推广的脚步。

科技企业发挥技术优势，聚焦乡村网络弱、操作难等 化数 采集工具。企业推出支持离线填报的手机 APP，内置语音输入、拍照识 具搭载实时校验模块，自动识别异常数据并弹窗提示，将后续数 通职责，通过乡村大喇叭、文化礼堂宣讲会、入户发放宣传单等形式， 施。村集体建立“采集—反馈”机制，联合技术公司开发简易查询小程序，村民 使用记录，有效消除信任顾虑，提升数据采集配合度。

想要打破乡村规划的数据壁垒，关键要在“采集—整合—安全”全流程精准施策，搭建起标准统一、上下衔接且安全稳固的数据体系，为智能技术应用提供坚实支撑。数据采集环节，政府的牵头作用至关重要，需建立“政府 + 企业 + 村民”的协作模式，把各方职责划分清楚。县级数字乡村建设领导小组要总揽全局，明确自然资源、农业农村、生态环境等部门的实际数据需求，牵头制定统一的采集标准和技术规范，明确数据精度、格式、更新频率等具体要求，从源头上避免重复采集和标准混乱的问题。针对偏远乡村高精度数据缺失的难题，政府应主动补位，通过采购无人机测绘、卫星遥感等专业服务，委托具备甲级测绘资质的团队开展全域勘测。这样既能确保地形、房屋等基础数据精准到厘米级，又能实现实时更新，为智能规划模型提供源源不断的高质量“养料”。

网信部门牵头制定《乡村规划数据安全管理办法》，明确数据采集需签订知情同意书、存储期限不超过规划周期等要求，对违规采集、滥用数据的机构最高处以 50 万元罚款。第三方安全评估机构每季度对平台进行渗透测试，及时修复安全漏洞，最终形成“采集规范、整合高效、安全可控”的数据体系，为AIGC 技术应用筑牢基础。

数据整合阶段，政府牵头搭建乡村规划数据共享平台，依靠“统一标准、分级管理”把数据高效整合到一起。平台先确定标准化数据接口，各部门通过接口实时传数据，真正做到“一次采集、人人能用”。平台里装有AI清洗工具，能自动去重、转格式、查逻辑；遇到有争议的数据，便找规划专家、部门骨干和村民代表组成评审组，一起把标准确定下来。[10] 平台按权限分级管理：基础地理数据对村民开放查询， 数据给规划团队和合作企业授权，个人信息和集体敏感数据只对 3 名核心管理员开放，把“最小权限”原则落到实处。安全方面，技术服务商筑牢“传输—存储—使用”全链条防线，传输用 SSL 加密，存储实施区块链加本地双备份，操作日志全程记着谁动过数据，实现全流程可追溯。

要让 AIGC 技术在乡村规划中真正发挥作用，关键推动技术从“通用款”变成“定制款”，跟乡村规划的具体场景联系更为紧密。技术研发方面，需要沿用“产学研用”模式，联手建立起乡村专属的 AIGC 模型库。高校需发挥理论优势，建筑学院和计算机学院组队进行研发，给模型提供算法和理论支撑；科技企业负责把技术落到实处，并且负责模型的开发和升级；规划设计院则拿出压箱底的专业数据，全国 200 个典型乡村的规划文本、实景照片、文化资料都包含在内，确保模型更加“接地气”。

为让规划模型真正适配乡村 了规划规范、技术标准这些明确的硬性指标，乡村的 。通过文本、图像、视频等多种形式的融合 特点，打造专属功能模块。城郊乡村的模块重 划算法做精做细；特色保护村的模块则搭载传统建筑识 山村的模块需强化对地形的适应能力，能自动避开滑坡、泥石流等危险区 基础设施规划的安全

技术应用环节，需要建立“场景细分—参数定制—成果优化”的流 时，规划师根据村庄情况选“资源禀赋—问题诊断—发展潜力”参数包，模型 10 分钟内就能出现状图 ，把发展短板标清。方案编制阶段，规划师输入“产业导向 + 生态约束 + 文化传承”核心要求，模型会给 生态优先、产业驱动、文化传承三套不同方案供选择。

（二）推动技术专业化升级，实现场景精准适配（一）构建高质量数据体系，筑牢安全防线保障数据价值

四、AIGC 在数字乡村规划与设计中应用的优化路径

遇到复杂场景，规划院推行“ I 先做 揽基础方案、数据处理、画图这些重复活，规划师专心做专业判断。比如划 再微调；设计传统建筑时，模型出多套样式，规 成果转化工具，模型画的效果图能自动转成带技术指 建立技术反馈通道，规划师和基层工作者在专属平台提需 局、灌溉设施这些常见难题，还可开发专项插件，让AIGC 真正成为规划 而不只是画图的工具

破解人才短缺与认知偏差困境，需从“人才培育—能力提升—公众引导”多维度发力，构建“专业人才引领、基层能力支撑、公众广泛参与”的应用 培养 + 在职培训”双重体系。高校层面，城乡规划、风景园林等专业开设“AI+ 、主流工具操作、乡村场景应用等内容，设置 200 学时乡村实地调 入乡村开 调研等实践。高校与规划院、科技企业合作建立实习基地，学生参与实际项 目的方案 计、数据处理等工 作，定向培养兼具专业素养与技术能力的复合型人才，每年输送不少于500 名合格人才。

（三）强化人才培育与公众引导，营造协同应用良好氛围

在职培训上，住建部门联合人社部门 术专场培训，采用“理论讲解 + 案例拆解 + 现场实操”的模式，请 AI 技术专家和有经验的规划 进阶班：基础班专攻工具操作，教规划师应用 AIGC 出基础方案；进阶班侧 相关技术。培训还需进行考核认证，通过考核下发《AIGC 乡村规划应用证书》，结果直接和职称评聘、项目分配挂钩，促使规划师主动学技能。

针对乡镇规划员和村 如何应用、AIGC 成果如何观看等，发放图 技术引导，需要注重“多渠道覆 IGC 技术转化成村民听得懂的 则通过短视频平台、乡镇公众 纸。规划项目一启动，规划庄，动手调整自家房子的样式、 AIGC，把村民的口头建议直接变成直观画 ，让村 、效果如

村集体需建立“村民需求—技术转化—方案反馈”机制，开通热线电话、设置意见箱、开发简易小程序，方便村民提交需求。规划团队每周汇总需求并输入 AIGC 模型生成方案，通过村民代表大会公示讨论，根据意见优化调整，确保村民全程参与规划过程，消除对技术的抵触情绪，营造协同应用的良好氛围。

AIGC 技术凭借数据处理高效、 成多 为数字乡村规划打开了新思路。它能提效规划编制、调动村民参 。数据安全隐患、技术适配偏差、专业人才缺口等现实 化人才培育与公众引导逐一化解。随着技术迭代，AIGC 将从 预判生成与动态优化。未来可聚焦特定乡村类型开展适配研究，探索其与数字 宙的融合应 ，始终锚 乡村发展与村民提质的核心目标，让数字规划真正“以人为本、精准高效、特色彰显

结语

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作者简介：李艺芬，女（1995.1——），汉族，人，硕士，助教，研究方向：建筑学