新加坡国立大学广州创新研究院（以下简称“研究院”）博士奖学金由广州市黄埔区提供，目标是依托新加坡国立大学（以下简称“新国大”）丰富优质的教育资源，为广州市黄埔区培养和输送具有全球视野、掌握前沿科技知识、能充分应对21世纪挑战的高素质博士人才。我们将在本栏目持续更新学子们在新国大的进步与收获，记录这些青年学者的成长轨迹。

在新加坡科技研究局（A*STAR）主办、新加坡国立研究基金会（NRF）支持的2025新加坡科学大会（Singapore Scientific Conference, SSC2025）上，新加坡国立大学广州创新研究院博士奖学金得主、新国大设计与工程学院建成环境系博士一年级的夏晔以“Explainable AI for urban sustainability trade-offs——A Singapore Case Study”为题作海报展示，荣获最佳海报奖（Best Poster Award）。

在全球高密度城市迈向可持续发展的进程中，环境绩效提升与社会经济繁荣之间的权衡难题始终是城市规划与更新的核心挑战。

我院博士奖学金得主夏晔，以新加坡这一高密度、气候独特的城市为典型实证案例，开展了Explainable AI for urban sustainability trade-offs相关研究。该研究以可解释性人工智能为核心技术抓手，深入探究城市可持续发展中的各类权衡关系，通过构建科学的量化分析框架，解码建筑形态对城市能源、环境与社会经济维度的非线性影响，力求为破解城市发展的权衡困局提供可解释、定量化的决策方案，也为全球同类高密度城市的低碳转型与可持续更新提供全新的研究视角和实践参考。

2025新加坡科学大会（Singapore Scientific Conference, SSC2025）以"以科技之力，共创可持续未来"为主题，汇聚全球顶尖科学家、工程师及行业领袖，通过跨学科对话与合作，共同探讨科技如何塑造可持续发展的未来。这场顶级规格科技盛会设置了24个专题论坛，邀请150+位国际权威专家进行分享，围绕健康、环境、制造与能源四大核心主题展开深度讨论。

学子专访

夏晔，新加坡国立大学广州创新研究院博士奖学金得主、新国大设计与工程学院建成环境系博士一年级研究生，她的导师是研究院学术带头人（Principal  Investigator）、新加坡国立大学助理教授翁宇谦（Asst. Prof. Ang Yu Qian）。夏晔本科毕业于哈尔滨工业大学（建筑学和土木工程双学位），硕士毕业于同济大学（建筑学），具备扎实的建筑设计与工程实践基础。她目前的研究方向为建筑节能与低碳转型、城市形态与建成环境环境多目标优化，城市更新。

Q：请分享下你目前的研究方向以及感兴趣的原因

A: 我以建筑节能与低碳转型为切入点，重点研究城市背景下建筑形态优化、能源环境绩效与社会经济可持续性之间的协同效应与权衡关系。具体而言，我关注如何在新加坡高密度、独特气候的城市环境中，通过优化建筑形态，实现能源效率提升、环境改善与社会经济效益的最大化。

初到新加坡，我被其高密度的城市形态和独特的气候条件所震撼，同时也着迷于其充满活力的城市生活。在Prof. Wong的微气候课程和Prof. Ang的可持续建筑AI课程的学习中，我开始思考城市经济发展与环境保护之间的关系。这种好奇心驱使我探索如何利用科学分析和人工智能技术，寻找城市发展建设的 “甜蜜点”。

我意识到，单纯的节能减排策略可能与空间活力或土地利用效率产生矛盾。因此，我选择建立一个综合研究框架，通过引入多源城市空间数据，运用量化分析和可解释性人工智能 (XAI)，结合具体的“空间异质性”调控，揭示建筑形态对环境和社会经济绩效的非线性影响。我希望通过多目标优化，在城市更新过程中实现低碳转型与社会活力的双赢。

Q: 请分享下你在新国大的读博体验

A: 博士生活比我想象的还要系统和紧凑！作为博一新生，我感觉自己就像一个刚拿到游戏账号的新手，不仅要完成各种“新手任务”（课程），还要快速投入到“主线剧情”（科研）和“支线任务”（成果转化）中。

读博不仅仅是埋头苦干，还需要积极参与学术交流，和同行们分享自己的研究成果。一开始我还有点害羞，但现在我已经可以自信地在各种会议上发言，甚至还结交了很多志同道合的朋友。

总而言之，读博生活虽然充满了挑战，但也充满了惊喜。我希望自己能够在这个过程中不断成长，最终成为一个优秀的科研工作者！

Q: 你的导师或实验室团队对你产生了怎样的影响？

A: 实验室的跨学科氛围真的太棒了！在这里，我不再局限于单一的研究视角，而是学会了从多维度、系统性地审视问题。这种思维方式的转变，不仅拓宽了我的学术视野，也让我能够更深入地理解城市问题的复杂性，从而使研究兼具深度与广度。

我的导师Prof. Ang不仅是一位优秀的学者，更是一位充满激情和责任感的导师！他总是鼓励我们将研究视野从单一的建筑尺度拓展到街区乃至城市尺度，并引入AI工具进行定量刻画。在他的指导下，我逐渐掌握了运用大数据和人工智能解决城市问题的方法论。

我在此也想特别感谢NUS GRTII提供的平台，让我有机会将学术研究与企业发展 (Enterprise Development) 相结合。这种产学研结合的视角对我的成长影响深远。我不仅学到了如何将研究成果转化为实际应用，还结识了很多优秀的创业者和企业家。

Q: 你的研究如果能改变世界的一小部分，你希望它改变什么？

A: 如果我的研究能为世界带来一丝改变，我希望能终结城市更新决策中的 “盲目性”。现在好多城市改造都太依赖经验，我想通过我的研究，提供一套 “定量化、可解释” 的决策依据，让一切都变得更科学！

通过我的研究，城市设计者可以精准地找到那些能产生 “高溢出效应” 的关键节点，然后对它们进行改造。这样我们就能用最小的成本，实现城市低碳转型和社会繁荣的双赢。

Q: 请给刚入学的博士学弟学妹们一些建议。

A: 别把自己 “锁” 在一个点里，试着跳出来，构建一个属于自己的研究框架。像我当时就是从建筑优化开始，慢慢扩展到社会经济可持续性，这种多维度的视角真的会让你发现更多有趣的东西。

论文不是全部，虽说论文确实很重要，但也要想想怎么把研究应用到实际中。可以多参加一些科创训练营之类的活动，和不同领域的人交流，你会发现自己的研究有更大的价值。

研究介绍

1. 研究背景与意义

在全球城市可持续发展的背景下，高密度城市普遍面临环境绩效与社会繁荣之间的权衡难题。传统发展模式往往以牺牲环境（如热岛效应加剧、能源消耗增加）为代价来换取经济增长，导致城市发展陷入瓶颈。本研究旨在打破这一困局，通过系统分析建筑形态、城市空间与环境 - 社会绩效之间的内在联系，为实现环境与社会效益的双赢提供科学依据和解决方案。

2. 核心创新点与成果

本研究的核心在于构建了一个基于图神经网络 (GNN) 和可解释性AI (SHAP) 的多目标优化综合评估框架，从而实现了以下创新：

• 精准诊断与识别：我们将新加坡城市空间映射为网络，创新性地识别出既具备高环境绩效又保持高社会活力的 “超级节点”，为城市更新提供了明确的示范标杆。

• 深层机制揭示：研究量化了绿地率、建筑高度等关键形态变量对环境和社会绩效的非线性影响，并发现了重要的 “外溢效应”。例如，修复网络中低效的中心节点，能够为周边城市节点带来协同高效的综合效益提升，为整体城市优化提供了新思路。

3. 应用前景与影响

本研究成果为城市更新提供了定量化、可解释的决策支持，具有广阔的应用前景。我们提出了一套可执行的 “更新改造 (retrofit)” 路线图，能够指导城市规划师在不牺牲社会功能的前提下，通过差异化的形态调控策略，对老旧社区进行优化升级，从而实现环境质量与社会经济效益的协同提升，为其他高密度城市的可持续发展提供借鉴。

City Syntax实验室介绍

实验室负责人：Asst. Prof. Ang Yu Qian 

在 City Syntax Lab，我们坚信城市不仅仅是混凝土与钢铁的堆砌，而是一套复杂且生动的 "语言" 。正如语法决定了文字如何交织成篇，城市的建筑、技术与政策也在不断互动，共同拼凑出多维度的 "城市话语"。

作为隶属于新加坡国立大学设计与工程学院、并深植麻省理工学院（MIT）学术基因的跨学科研究团队，我们致力于解码并重构这些城市规则，创造更宜居、公平且具气候适应性的未来空间。

核心理念：以 "语法" 重塑空间

我们从语言学中汲取灵感：结构（Structure）、连接（Connection）与意义（Meaning）是我们的底层逻辑。

• 解码（Decode）： 利用人工智能、科学方法论与政策分析，解析城市演进的隐藏法则。

• 重写（Rewrite）： 识别城市网络中的关键杠杆点，将零散的数据与设施转化为有意义的人居环境。

跨尺度的多维实践

我们的研究视野纵贯宏观与微观，通过多层次的解析，寻找城市变革的切入点：

• 宏观城市尺度： 优化城市流动性，分析建筑与交通、公共空间的共生关系。

• 微观建筑尺度： 深入探讨建筑设计对人类热舒适度的影响。

驱动变革的科技力量

我们不仅提出理论，更将 "共享语法" 转化为切实的影响力工具：

• Urbanflow： 由AI驱动的城市设计利器，赋能决策者直观构建理想空间。

• Buildings.Sg：针对新加坡建筑群的碳足迹地图，为绿色可持续转型提供数据支撑。

可持续发展从来不是单一目标的直线推进，而是一场多重利益交织的复杂博弈，如何在提升建筑能效的同时保留社区活力？怎样在控制碳排与优化空间形态之间找到平衡点？面对这些“两难”甚至“多难”的城市命题，夏晔选择用可解释人工智能（Explainable AI）作为解题工具。她的研究不仅让AI模型“看得见”城市系统的内在权衡，更试图为规划者提供透明、可信的决策依据，在技术理性与人文关怀之间架起一座桥梁。