大語言模型助力社區生活圈規劃與治理研究

ZHANG Wenjia，LIBoyang，HUANG Nuoxian，WANG Yurun，WU Yulin，NIUuyao摘要伴隨著信息通信技術的發展，社區生活圈規劃與治理的智能化水平不斷提升，但仍面臨動態服務智能定制和用戶實時交互能力不足的挑戰，Large Language Models （LLMs）技術的自然語言理解和知識整合能力為破解該難題帶來機遇。通過時空知識圖譜集成、地理鄰近性增強檢索與垂域大模型動態決策，搭建融合LLMs與檢索增強生成技術的社區公共設施信息服務平臺，實現本地公共服務設施信息智能助手、鄰里在線社交平臺、社區生活圈資源實時評估與優化等應用場景。深圳高校型社區與超高密度混合社區的試點結果顯示，該體系能有效提升社區公共服務供給效率，增強居民互動與社區治理參與。展望LLMs在生活圈規劃和治理中的雙重應用，包括自上而下的政策宣導、規劃反饋以及自下而上的需求預測與公眾參與、項目建議和社區服務優化，反映大模型等新技術對生活圈規劃與治理的潛在價值。

AbstractWithtadancementofifomatioadommuicationtecologC），thintellgnceofommunitylifciclead governancehasincreased.Yet，chalengespersistindynamicallycustomizingservicesandenablingrea-timeresidentinteraction. The natural language understanding and knowledge integrationcapabiliesofLarge Language Models （LLMs）present an opportunitytoadressthesechalenges.By integratingspatiotemporal knowledgegraphs，geographicallyproximity-enhanced Retrieval-Augmented Generation （RAG）methodologyanddomain-specific LLMs，this studydevelops acommunitypublic facilityinformationserviceplatfom.Tis platfoenablessmartasistantsforlocalpublicsrvicefacilities，onlinenighboood social platforms，andreal-tievaluationandoptimzationofcommunitylifecicleresoures.Piotesultsfromunivesitytype communitiesandultra-high-densitymixedcommunitiesinShenzhenshowthatthissystemefectivelyimproves theeffciencyof communitypublicserviceprovisionandstrengthensresidentinteractionandgovemance participation.Thestudyalsoenvisions the dualapplicationsofLLMsilifecicleplaningandgoveance，includingtop-downpolicycommunicationandplanningfeedback as wellasboto-upemandpediction，publicarticipation，rjectcommdations，ndommnityseiceatio highlighting the potential value of new technologies like large models in this field.

關鍵詞大語言模型（LLMs）；檢索增強生成（RAG）；社區生活圈;社區治理KeyWordsLargeLanguage Models（LLMs）;Retrieval-AugmentedGeneration （RAG）;communitylifecircle;communitygovernance文章編號1673-8985（2025）03-0008-08中圖分類號TU984文獻標志碼A

0引言

城市生活圈規劃的核心在于通過科學合理的空間布局和資源分配，確保居民能夠在較短的時間內獲取所需的生活服務和公共活動空間，為其日常生活營造豐富、便捷、有活力的建成環境。生活圈應體現“以人為本”的規劃思想，優先考慮居民的便利性和公共服務的可達性，并通常以時間為尺度，例如“15分鐘生活圈”即指居民能夠在步行或短途交通的條件下，在15min內到達工作、教育、醫療等核心服務設施。

然而，城市生活圈規劃需在街區空間尺度下捕捉就業、出行、服務、休閑等高頻、異構的居民行為，傳統靜態數據（如出行調查、用地類型、樓板數據等）的時空精度難以反映實時的人一地耦合關系，難以支撐生活圈規劃的科學決策。同時，居民對公共服務的需求呈現高度動態、情境化與群體差異化特征，現有基于靜態閾值或平均指標的設施配置方法難以刻畫這種時空異質性，導致“設施空置”與“服務短缺”并存，亟待社區生活圈規劃技術在更人本的時空間尺度上對公共服務和設施進行合理配置，適配居民活動和出行行為特征。

人工智能（AI）技術能充分利用物聯網設施和移動設備產生的大量實時感知、多源異構數據，提取關鍵特征，通過算法模型精準定位公共服務設施的使用情況和潛在需求，從而為生活圈規劃提供更加科學、精細、動態的決策支持2]61，或可直接生成設施布局與服務配置方案[3。此外，A技術的引入能使生活圈規劃更好地適應居民日常生活線上化、虛擬化的趨勢4。隨著共享單車、外賣配送、網約車等平臺型服務的全面滲透，生活圈正呈現出線上線下融合的新特征，倒逼社區生活圈規劃理解、適配乃至嵌入這些平臺所使用的A模型與算法一一如個性化推薦、用戶畫像與路徑規劃等，實現對居民多樣化行為需求的實時感知與響應5]。

AI技術進一步引領規劃理念由“自上而下、單向推送”的靜態范式，轉向“以人為本、數據驅動、互動反饋”的動態協同邏輯，從中心化、數據資源集中的單向設計，向基于實時數據、公眾參與和反饋優化的動態互饋范式轉型。在這一轉型中，未來的AI技術必須具備“理解人、讀懂人、模擬人”的能力，才能實現對居民需求的敏銳捕捉、精準判斷和前瞻預測，從而推動規劃與治理更加精準地契合個體與社區的實際需要。近年來快速發展的大語言模型（LLMs）技術呈現出卓越的語義理解、知識整合與類人推理能力，正成為A領域最具前沿性與突破性的技術方向，也為生活圈規劃在資源配置優化、公共服務均等化、社區治理公眾化等方面提供了全新的技術賦能路徑。

本文旨在引入LLMs技術，構建基于移動端應用程序的社區生活圈資源優化配置技術體系，以期推動社區生活圈規劃的個性化、智能化轉型。通過構建“感知一傳輸一平臺—應用”4層聯動架構系統，集成多源異構數據感知、地理智能增強分析和垂域大語言模型動態決策等核心技術，突破傳統A在社區生活圈規劃中語義理解、時空關聯與動態響應方面的局限。研究團隊在北京大學深圳研究生院（學術型社區）與南頭古城（超高密度混合社區）開展試運行，通過社區居民端（信息推送、動態檢索和個性化推薦）、虛擬社區端（鄰里在線社交平臺）協同治理端（多方資源實時評估與優化）和落地應用實踐，驗證了該體系在提升社區資源供給效率、增強社會活力和居民滿意度方面的可行性與價值，為充分發揮大模型技術在城市公共服務設施精細化配置和人本導向的生活圈構建中的作用提供了新的技術路徑與實踐依據。

1研究綜述

生活圈規劃的關鍵目標是匹配設施服務和居民活動之間的供需關系，從而優化資源利用和便利日常生活[]2435。傳統分析方法基于地理空間數據、統計數據等描述城市社會和環境特征，以及基于活動日志、GPS軌跡等居民行為數據刻畫生活空間，進而利用多種GIS的空間統計、分析和可視化方法驗證兩者之間的時空適配關系7-，并提出千人指標等指導性評估指標。然而，該階段中的靜態數據指標難以捕捉高頻次、跨尺度的人群流動與時段差異，且依賴抽樣調查易遺漏弱勢群體與臨時性流動人口，難以適應“以人為本”的社區生活圈規劃要求。

近期研究充分利用大數據、云計算、機器學習等前沿技術方法，數據上采用來自城市電子地圖、商服點評、社交媒體應用的交通線網、POI打卡簽到開源數據，以及來自基站記錄的手機信令和扣費設備的刷卡記錄等移動大數據[9-10]，，建模方法上利用機器學習、多主體建模等[2]62，[11]，探究生活圈空間設施和居民行為之間的交互機制，并對不同情境條件下生活圈內的“空間一行為”交互過程及非線性效應進行模擬預測[12]。通過引入機器學習與時空行為大數據，大數據驅動的公平性與包容性評估可提供高時空分辨率的行為觀測基礎，通過細分群體差異，為“人人可達、因人而異”的精準配置提供支撐。同時，深度學習、圖神經網絡等算法能夠自動學習復雜非線性關系，挖掘設施網絡拓撲與行為模式之間的潛在耦合。

進一步，在高傳輸效率、高鋪設密度的通信技術支持下，城市中的基礎設施和設備實現了互聯互通，形成動態的物聯網數據生態系統，其對社區生活圈的塑造突破了“評估工具”單一維度，演化為重構居民行為模式與空間關系的底層邏輯。居民利用手機等移動設備實現訂餐配送、服務預約等需求，使得線下日常行為活動部分切換為線上活動，從而重構生活圈的空間范圍、結構形態和時間利用節奏，形成線上線下結合、虛實結合的智能化社區生活圈[6]2439，[13]。例如，居民通過外賣平臺的即時配送網絡遠程下單進行消費，重塑居民消費行為模式與社區商業空間結構[14]。共享單車借助基于位置服務（LBS）的優化車輛調度算法，壓縮短途通勤與交通模式接駁的時空可達性，甚至催生出以地鐵站為中心的“騎行生活圈”[15]。上述過程中，手機等移動設備持續采集居民移動軌跡、停留時長等行為數據，為生活圈服務設施優化提供數據支撐；同時，移動端應用通過實時整合環境傳感器、公共服務終端的物聯網數據，為用戶提供個性化推薦、智能導航及應急預警等精準服務。

2.1技術路線

盡管移動端已成為連接居民與城市系統的核心樞紐，其在動態服務智能定制和用戶實時交互方面的能力仍存在不足。首先，基于實時大數據的分析與推送機制尚未形成高水平的預測性和上下文感知能力，難以做到“即需即得”的高度定制化服務。其次，移動端所匯聚的多模態信息（如文字、語音、圖像）普遍缺乏深度挖掘，尚未有效結合自然語言處理與情境識別技術，為居民提供更豐富、更具人性化的交互模式。傳統A方法通過特征工程與領域知識嵌入可在特定場景實現有限改進，例如利用地理時空關聯信息與社會影響信息實現社區興趣點推薦[1，依托于深度學習算法提供社區“出行即服務”的智能公共交通體系等。但在復雜社區生活圈治理場景中仍面臨長尾需求覆蓋不足、動態環境適應性差的約束。

實踐層面，A在生活圈規劃中的應用正逐步展開并顯現成效。上海市的量子城市時空智能創新建設工作通過集成多源數據和AI智能分析，實現城市治理的智能高效和全息感知。其中，“美好生活掌中寶”作為代表性場景應用18，將個性化智能推薦、語音識別等A技術融入線上地圖、三維建筑模型和移動應用程序，提升對曹楊新村街道試點居住社區的運行狀況感知能力與居民日常生活的便利性。然而，該應用平臺仍以數據治理呈現、便民服務集成和意見反饋等功能為主，尚未充分發揮AI技術在精準需求識別、動態預測和方案模擬等方面的潛力。

大模型因其強大的自然語言理解和知識整合能力，有望解決社區生活圈個性化服務難題。大模型通過在海量文本語料上的預訓練，學到豐富的語義關聯和推理邏輯，能夠根據不同用戶的意圖、場景與歷史交互數據，在自然語言交互中展現出更具深度的回答與建議。通過與城市級知識圖譜、社區地理信息系統等數據庫進行對接，LLMs可以在理解城市布局、交通網絡、公共設施分布等方面實現更具廣度與深度的融合，提高對社區場景的理解與決策能力。

當前，大模型正逐漸被應用于城市社區治理與公共服務領域，例如利用基于大模型的多智能體框架進行城市規劃方案周期性模擬和決策[19與參與式規劃方案生成[20];PlanGPT具有自定義的嵌入模型和向量數據庫檢索系統，可滿足應用城市規劃文本管理、審查和評估方面的需求[21};AgentSociety框架利用大模型搭建大型社會模擬器，精確模擬社會輿論傳播、認知觀點極化、公眾政策響應等社會現象[22]。

圍繞生活圈規劃與社區治理，LLMs可在以下關鍵環節中發揮賦能作用。首先，通過自然語言交互，LLMs可理解居民在不同情境下的真實訴求，自動從聊天記錄、問卷文本、社交平臺評論中提取需求主題與情感傾向，實現需求的自動歸類與優先級排序，破解居民需求異質性高與表達方式非結構化之間的矛盾所帶來的精準服務供給困難。其次，LLMs能夠將來自傳感器網絡、社區GIS、人口統計、政務服務平臺等的數據進行語義整合與關系建模，提升數據間的可解釋性與可操作性，為生活圈的功能評估、資源配置與空間優化提供支撐。同時，在社區協同治理過程中，LLMs可充當“中介智能體”，支持居民與街道辦、物業、企業等多元主體之間的語義橋接，輔助完成政策解釋、議題協商、共識生成等過程，提升協同效率與滿意度。

2技術框架

本文通過構建“感知一傳輸一平臺一應用”4層聯動架構，集成多源異構數據感知、地理智能增強分析和大語言模型動態決策等關鍵技術，提出基于LLMs的社區生活圈規劃優化技術體系（見圖1）。該體系創新性地將時空知識圖譜、多模態RAG檢索機制與垂域大模型進行深度融合，實現從居民行為特征捕捉、資源供需態勢分析到智能化決策建議的全鏈條閉環，既能為個體智能提供本地公共服務信息與鄰里社交平臺，又可支撐社區級資源配置的持續優化。

為有效支撐社區生活圈資源配置的供需分析與動態決策優化，整體技術路線將感知、傳輸、平臺與應用緊密銜接。具體而言，在感知層通過多源數據獲取城市居民時空行為及資源利用動態信息；在傳輸層采用異構網絡融合與邊緣計算機制，實現數據的高效匯聚與低時延傳送；在平臺層利用多模態智能分析方法，構建時空特征向量數據庫、地理鄰近性增強的RAG模型和時空分析引擎；在應用層基于可視化、個性化推薦、優化建議與政策仿真等功能，為居民、規劃師與管理者提供全鏈條的輔助決策服務。

（1）感知層

感知層主要承擔對城市居民生活圈多模態數據的實時采集與匯聚。通過移動智能終端（如智能手機、平板等）記錄居民的空間位置及行為軌跡，并與移動端社交網絡應用程序對接，融合個人位置與行為信息及公共/商業設施的使用和評價數據，形成高質量、多源互補的底層數據。

一方面，依托GPS、基站信號和WiFi位置信息等，實現對個人出行路徑、停留地點和停留時長等精細化時空行為數據的捕捉。結合移動社交應用的簽到功能、路徑共享等記錄，進一步豐富時空軌跡數據的真實性與準確性。另一方面，通過移動端對公共服務設施（如醫院、學校等）和商業設施（如零售商店、餐飲場所等）的搜索與交互行為進行實時追蹤。采集用戶在社交媒體或APP中的檢索記錄（語義化查詢關鍵詞）、交互式問答數據、訪問頻率、評價反饋等，獲取居民的多模態公共服務資源數據。

（2）傳輸層

傳輸層通過異構融合與輕量化邊緣計算協議設計，保障感知層數據的低延遲、高可靠性傳輸，并為上層應用提供高效的網絡接入與存儲支持。在城市環境中，蜂窩網絡（如4G/5G）可提供大范圍的移動數據覆蓋，而局域網（WiFi、局部熱點等）則可在局部范圍內實現高速、穩定的數據傳送。通過對蜂窩移動網絡與局域網絡資源進行智能調度及切換策略管理，靈活選擇最優接入方式，使感知數據能在不同場景下實現帶寬、能耗及時延的平衡。

（3）平臺層

平臺層負責對傳輸層匯聚而來的多模態數據進行整合分析與模型推理，并為應用層提供高質量、可定制的決策支持服務。其核心組件包括時空特征向量數據庫、地理鄰近性增強的RAG模型、資源配置的垂域大模型、生活圈資源配置時空分析引擎等。

時空特征向量數據庫針對高維時空行為數據的特征化需求，構建可存儲多種類型（位置、時間戳、語義標簽、社交關系等）特征向量的數據庫，采用專門針對檢索速度優化的索引結構，加速對海量時空行為數據的快速查詢和聚合計算。RAG模型在檢索與生成環節中，融合了地理鄰近性、語義關聯性和社會網絡鄰近性3個重要維度，優化檢索生成策略的精準性和多樣性，為后續的決策推薦提供更符合城市空間邏輯與社會關系語境的結果。針對公共服務供需預測、服務可達性評估及多目標優化等復雜問題，構建專用的大模型，模型推理過程中基于對區域人群分布、交通可達性、服務半徑和日常行為模式等數據的整合，可較為精準地量化不同配置方案帶來的資源供需平衡與社會效益。

（4）應用層應用層面向不同角色（居民、規劃師、管理者）提供可操作、可視化、可交互的服務與功能模塊，包括資源利用可視化、個性化服務推薦、資源配置優化建議。借助交互式儀表盤和可視化技術，動態呈現城市生活圈內設施使用熱力圖、時段變化趨勢和需求分布特征。基于用戶畫像與實時位置信息，通過自適應推送機制向居民推薦最匹配的公共服務或商業設施，結合歷史偏好、當前需求與環境上下文因素，提供差異化、多樣化的定制服務，提升城市生活質量與便捷度。整合平臺層大模型和分析引擎的結果，向規劃師和管理者輸出如設施布局調整、服務時段優化、交通路徑改進等多元化決策方案。

2.2核心模塊

（1）基于異構數據的時空知識建模

系統采用時空知識圖譜與認知地圖模型，整合結構化數據（如城市POI、交通網絡）與半結構化/非結構化數據（如社交媒體、新聞文本等）等多源異構數據，構建面向城市空間的知識表示框架。具體建構方法如下：首先，以圖數據庫NebulaGraph作為底層數據存儲平臺，構建涵蓋不同類型實體（地點、設施、人群、事件）的知識圖譜。針對異構數據的特性，利用實體識別與關系抽取算法對非結構化數據進行預處理，提取出語義關系，并與結構化數據中的實體進行精準對齊與融合。同時，為圖譜中的每個節點和關系添加明確的時空標簽（如經緯度坐標和時間戳），并結合地理數據庫PostgreSQL+PostGIS進行空間索引，運用時間序列分析方法維護動態時空數據的更新，從而形成完整的時空知識表示框架。其次，基于預訓練向量模型實現對文本的特征提取，將抽取出的特征向量映射到對應的時空知識圖譜節點，實現多模態數據與時空知識圖譜的有效關聯。此外，結合用戶歷史軌跡和行為數據，利用協同過濾與注意力機制構建用戶個性化的空間認知模型，進一步支持高精準的個性化推薦服務。

（2）地理鄰近性增強的多模態RAG

為提升信息檢索的空間感知能力，系統引入地理鄰近性增強的多模態RAG，結合GraphRAG（圖數據庫檢索）、VectorRAG（語義向量檢索）和GeoRAG（地理信息檢索）綜合空間、語義、關系維度的信息，增強城市空間中的知識查詢能力，不僅能回答“是什么”“在哪里”“怎么去”，還可進一步挖掘不同實體之間的時空關聯，為主動與被動的本地信息服務打下堅實基礎，具體檢索流程如圖2所示。

其中，GraphRAG通過圖數據庫的圖遍歷與路徑計算算法，檢索用戶感興趣的地點或事件之間的關聯關系，如快速識別地鐵站點與周邊商業區的連接路徑;VectorRAG基于語義向量檢索，通過向量化表示文本描述與圖像特征，利用近似最近鄰（ANN）算法進行快速相似度檢索，能夠精準定位與用戶查詢語義相似的地點或事件；GeoRAG則利用PostGIS數據庫的空間索引與空間查詢函數，如K最近鄰（KNN）算法或空間緩沖區分析，快速鎖定地理位置鄰近的目標實體。這3種檢索方式被整合進統一的檢索增強生成（RAG）框架中，通過多層次信息融合與注意力機制的綜合優化，最終實現對用戶復雜查詢的高效精準響應與多維深入解析，提供更具時空語義感知的城市信息服務。

（3）融合主動檢索與被動推薦的本地信息智能助手

為滿足多樣化的服務場景并提升用戶體驗，本系統構建了一個融合主動檢索與被動推薦機制的本地信息智能助手，通過對用戶環境偏好和認知地圖進行持續感知和建模，從而實現“即需即得”和“潛在需求提前滿足”的雙重目標，為用戶帶來更加便捷、貼心的本地化生活服務。

在主動檢索場景中，當用戶提出明確問題（如“附近有哪些咖啡廳”“附近有兒童友好的餐廳嗎”）時，智能助手首先調用多模態RAG與時空知識圖譜，通過結構化知識查詢獲得事實性信息；然后再借助大語言模型（LLMs）進行信息整合、語義解析，并以自然語言的方式向用戶呈現結果，提升回答的可讀性和互動性。在這一過程中，為避免LLMs產生的“幻覺”（即編造不存在的事實或信息），系統會建立嚴格的答案驗證機制，包括檢索結果與知識圖譜實體嚴格比對、交叉驗證來源數據的可信性，并使用啟發式規則或輔助分類器篩選出潛在的虛假信息。同時，基于認知地圖的被動推薦進一步拓展了推薦的深度和精準度，不僅識別用戶可能感興趣的地點，還推測其對環境和生活方式的偏好。例如，當系統檢測到用戶在午餐時段處于某個商圈附近時，可自動推薦附近餐廳信息；若用戶經常到訪公園或湖畔散步，系統可推測其傾向于慢行友好的環境，并推薦綠道步行街、騎行公園或生態步道，同時提供相關活動信息，如健身俱樂部、徒步組織或露天咖啡館等，從而提升推薦的內容多樣性和用戶體驗的契合度。

（4）社區生活圈資源配置智能優化平臺

本系統將用戶個體層面的本地信息服務與社區總體資源配置相結合，在微觀和宏觀兩個層面優化城市生活圈生態體系，提升城市管理的精細化水平與居民生活質量。

在社區反饋與設施優化場景中，LLMs具體承擔以下功能：首先，利用智能問答接口實時收集居民反饋，針對用戶描述的需求或問題，LLMs進行語義理解和需求分類，輔助管理人員精準識別設施使用中的痛點與改進需求；其次，系統利用LLMs生成初步的設施優化建議，隨后通過機器學習模型對建議的實際效果進行模擬預測和效果驗證。針對LLMs可能產生的“幻覺”問題，系統采取以下驗證路徑：對于用戶反饋場景，通過人工復核機制以及與設施實際運行數據的交叉驗證，防止出現虛構或誤導性的反饋理解；在設施優化建議生成場景，通過與真實歷史數據、設施使用記錄進行比對以及專家審核機制，有效篩查不符合實際情況的建議，確保最終輸出的優化措施科學可行。同時通過對實驗組和對照組社區的設施改進措施進行對比研究，評估優化方案的效果，最終驗證大語言模型在城市社區管理中的應用潛力，為社區設施的科學配置和居民滿意度提升提供新的技術路徑。

3應用場景

3.1社區居民：本地公共服務設施信息智能助手

在社區生活圈中，公共服務設施（如醫院、學校、停車場、文體場館等）對于社區居民的日常生活與出行便利至關重要。通過結合“檢索+推送”的雙模式交互，系統在居民遇到實際需求時主動提供幫助，并在潛在需求出現前就進行引導，讓居民獲得更加及時、準確且豐富的公共服務設施信息。

系統可基于關鍵詞、類別、位置、時間等多重條件進行搜索，例如居民輸入“附近的急診醫院”或“周末適合親子活動的圖書館”，平臺會結合地理鄰近性、語義向量檢索與圖數據庫中的關系網絡，精確篩選符合要求的設施并進行推薦。檢索結果不僅展示設施名稱、地址、聯系方式等基礎信息，還可結合社交媒體與用戶反饋展示設施評價、候診時間、預約情況等，讓居民在查詢時獲得更全面的參考。

主動智能推送則在合適的時間、地點向用戶推送公共服務信息。例如，當用戶在工作日下班高峰期搜索“兒童課程”，系統在檢索滿足距離、時間需求的培訓機構后，可考慮交通狀況、設施擁擠度等因素，及時推送最優選項。同時，根據用戶當前地理位置、出行路徑、歷史行為偏好等信息，系統可自動判斷是否有對應的公共服務需求，并通過APP通知、短信或其他方式進行個性化推送。例如，當檢測到用戶正前往某醫院周邊，實時顯示鄰近的藥店、體檢中心等相關設施。

3.2虛擬社區：鄰里在線社交平臺

社區凝聚力與社群活躍度是城市生活圈建設的重要指標。為提升社區內的互聯互通與交互體驗，系統搭建了面向居民的在線社交平臺，在滿足日常社交需求的同時，為城市治理與公共服務評價提供了數據支撐。

圖2地理鄰近性增強的多模態RAG框架 Fig.2Geographical proximityenhanced multimodalRAGframework

資料來源：筆者自繪。

平臺支持文本、語音、圖片等多形式的信息發布與交流，居民可實時討論附近的服務設施質量、活動體驗、社區問題等，形成多樣化的社區輿情。在就醫、健身、購物、餐飲等實際體驗后，居民可對設施進行評價與打分，系統從海量評價中提取高頻關鍵詞（例如“擁擠\"“停車位緊張\"），輔助后續的資源配置優化。平臺鼓勵用戶分享生活圈內的好去處或實用技巧。通過UGC的累計，逐步形成對社區環境、服務資源、活動安排的口碑共識，為新用戶或規劃部門提供決策支持。管理者可在平臺發起在線問卷、投票或討論話題，就社區規劃、公共活動、資源配置方案等向居民征求意見。

3.3協同治理：社區生活圈資源實時評估與優化

在前述知識建模、智能檢索、社交反饋機制的支撐下，系統進一步通過大模型與時空分析引擎，對社區生活圈的資源配置情況進行實時評估，并提出優化策略。系統通過及時捕捉城市社區在不同時段與空間下的資源供需動態，并引導多方力量共同參與社區治理，在滿足居民多樣化需求的同時，幫助城市管理者以更精細化、彈性的方式提升公共服務效率與社會福祉。其核心目標在于讓資源隨需求動態流動，構建一個高效、平衡、可持續的社區生活圈服務生態。

通過捕捉居民檢索、訪問與評價等平臺UGC數據，系統可實時監測社區內公共或商業設施的供需情況，或在哪些時段出現供給不足的狀況 （如夜間急診設施不夠）。系統開放反饋入口，收集居民關于“資源缺口”“設施體驗”的意見，結合語義分析對相似需求進行聚合，并結合積分激勵機制鼓勵更多居民參與社區資源評價與試用。系統結合居民流量變化及設施承載能力，自動生成資源調度或空間優化方案，例如在節假日、高峰時段臨時增設公共交通專線，開放更多停車位，在高需求區域引入新的生活便利店、藥房，或者在空置地塊規劃新的綠地、公園等。對調度預警或設施優化方案的實施進行A/B測試，對比實驗組與對照組社區在居民滿意度、資源使用效率等方面的差異。管理者可在測試結果的基礎上，迭代優化策略，實現社區治理的閉環改進與持續演進。

3.4落地應用：在深圳兩社區的實踐

基于以上框架，筆者團隊開發生活圈資源配置優化的實時感知與智能分析平臺“方元問問”APP，并通過在北京大學深圳研究生院與南頭古城開展的對比性試運行，圖3展現了方元問問智能平臺在異構社區場景中的賦能邏輯。

作為深圳高等教育空間的典型代表，北京大學深圳研究生院的試運行聚焦學術型社區的高效化需求。2024年秋季入學的試運行數據顯示，平臺在30天內滲透率達新生群體的46% ，總均活躍用戶峰值突破1500人次。用戶行為分析進一步表明，使用組學生在第7日的活動半徑已達 1.2km ，其空間認知效率的提升直接縮短了對于新環境新社區適應周期。值得強調的是，系統通過語義理解與動態知識圖譜構建，將分散的校園服務信息（如教務政策、設施開放時間）整合為結構化應答庫，使新生信息獲取耗時從15min壓縮至 3min ，效率提升 80% 。典型案例中，某國際留學生通過自然語言交互，7天內連續發起53次查詢，涵蓋圖書館預約、快遞收發規則等12類事務，系統實時關聯后勤部門公告與歷史問答數據，使其人

圖3“方元問問”社區應用場景示例Fig.3Communityapplicationscenarioof the \"AskNearby\"APP

資料來源：筆者自繪。

工咨詢需求減少 92% 。

與此同時，南頭古城的試運行則揭示了智能平臺在超高密度混合社區中的綜合治理價值。面對日均1.2萬人次客流與3.8萬人/km2的居住人口密度壓力，平臺通過語義分析與時空關聯技術重構了多元主體的交互范式。管理端的網格化系統使工單響應速度提升 67% A精準識別的23項高頻痛點（如垃圾清運點變更）推動導視系統在兩周內完成迭代更新。在社區互動層面，本地居民月均發起4.1次互助請求，促成1472次線下交互事件，其中78% 發生在步行5min范圍內，UGC內容池沉淀的359條在地知識（如“牌坊光影最佳拍攝時段”）構成數字時代的文化記憶載體。

實驗結果表明，智能平臺在高校和混合社區場景中的應用路徑雖有不同，但均展現出顯著的可擴展性。在高校場景，技術賦能主要優化個體的時空行為，縮短新生適應周期，提升信息供給的精準度；而在混合社區，平臺作為社會連接器增強了鄰里互動，促進了文化活動參與，激活了社區活力。

4結論與討論

本文面向社區生活圈精細化治理與資源優化配置的需求，提出了基于大語言模型的社區信息服務平臺技術框架，驗證了大語言模型技術在社區治理中的創新價值。構建基于地理鄰近的RAG檢索機制、時空知識圖譜與大模型深度融合的分析框架，幫助社區管理者與居民實現對城市公共服務資源供需態勢的實時感知與動態優化。在深圳的兩個典型社區（高校型社區和超高密度混合社區）試運行結果表明，系統在不同類型社區均具備良好的可擴展性與適應性，對社區服務的供給效率與社會活力的提升均具有顯著助益。

研究旨在對LLMs支持的社區資源配置評估與優化技術，以及A技術促進社區生活品質提升與治理方面做出探索。研究提出并實現了檢索增強大語言模型與時空信息的深度融合，創造性地將LLMs技術應用于社區資源配置評估與優化。通過引入地理鄰近性增強的多模態

RAG技術，將大模型的自然語言處理及生成能力與社區生活圈的時空數據分析相結合，實現了對資源供需的精準研判與個性化推送。

AI技術，特別是大語言模型的個性化推薦能力，極大提升了社區服務的精準性和居民的生活質量，賦能社區生活圈的個性化服務與治理優化。智能平臺能夠根據居民的需求推送個性化服務、活動推薦及緊急通知等信息，提升了社區的生活體驗，并增強了社區成員的參與感。同時，鄰里在線社交平臺不僅能有效促進社區內的信息流通與資源共享，還能增強居民之間的互動，進而優化社區治理結構，提高社區管理者的決策效率。

值得關注的是，大模型技術在基層治理中的應用需警惕技術依賴風險。未來應重點突破“人在回路\"（human-in-the-loop）的協同決策機制，在資源優化算法中嵌入社會公平性評估模塊，確保老年群體、外來人口等弱勢群體的需求得到均衡表達。同時，需通過可視化決策路徑解釋、關鍵參數可調節界面設計，增強社區工作者與居民對AI決策邏輯的理解與信任，最終實現技術工具理性與社區治理價值理性的有機統一。

研究雖然在深圳的高校型社區和超高密度混合社區進行了試點，取得了較好的應用成效，但尚未在更大范圍的多類型社區（如傳統老舊社區、產業園區、農村社區等）進行全面驗證。不同區域在人口結構、資源供給模式、居民文化背景等方面存在差異，需要進一步擴展研究樣本與試點類型來檢驗平臺的通用性與適應性。同時，雖然大語言模型在社區資源配置優化中展現出了較強的理解與生成能力，但其在推理時仍存在潛在的“幻覺”風險，對復雜、跨領域場景的理解和決策效果也依賴于高質量數據與領域知識的支撐。如何確保平臺輸出結果具備足夠的可信度，并為決策者和居民提供可解釋的推理過程，仍是下一階段需要重點探索的問題。

未來研究可從以下方向深化：進一步借助該技術平臺賦能隨機空間干預實驗（如服務設施布局調整、社區活動推送策略優化），通過AB測試量化社區治理對居民行為模式的效能影響。探索多模態大模型技術，融合社區監控視頻、物聯網傳感數據與文本信息，提升對公共空間使用效率、安全隱患的實時感知能力。開展長期跟蹤研究，分析智能平臺對社區社會資本積累、居民歸屬感等社會效益的持續性影響。

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