结论
如果我们将所有的原理都放到一起，我们会发现实在太多了。它们彼此之间还相互矛盾。
——理查德·P·费曼（Richard P.Feynman），《物理定律的特性》（1965，第155页）
我们所尝试揭示的内容仅仅只是一个开端。正如我们一直强调，城市和城市规划包含很多视角，绝不应将本书的内容当作唯一可能的城市科学。当我们认识到城市的复杂性，我们就更加清楚地知道，理解和设计城市必须综合考虑各种彼此差异甚至相互冲突的视角。实际上，本书第三篇的模型都是基于这一概念基础上：城市规划方案是解决冲突、持续达成对城市最佳未来共识的载体。理解世界的角度不同是本书第二篇与第三篇的模型的主要差别所在，一个基于实证，另一个基于规范。实证的思考角度可以宽松地理解为“实证主义”，其主要方式在于理解“是什么”，而规范的角度重点在于“应该是什么”。前者认可世界现有的状态，而后者探讨世界应该有什么样的状态，它们的不同之处有时候也可以理解为理想主义和现实主义的区别。实际上，事物之间往往并没有严格的绝对区分，实证和规范的角度有很多相互结合的方式。如我们在第三篇开始阐述的，尽管我们的设计模型在本意上是规范性的，它们也包括了一定程度的现实主义，即这些模型的过程是具有被观测的可能性的，并且这些模型中的规范性内容也受一定限制条件的约束。我们的模型提出了可以改善实际决策过程的方法，阐述了未来城市设计的规范。
从一定的角度来看，可以通过第8章中介绍的进化模型来调和“城市的科学”和“设计的科学”两者之间的区别。这些是复杂性理论的基础。它们提出了构成城市系统的代理人、行为人或活动之间的作用方式，如何相互学习以及对环境进行学习，对活动的最佳区位以及活动间相互作用的最佳方式进行决策，从而达成更加可持续的环境。这类模型的核心是学习，学习将现实与理想、实证与规范联系到一起。根据每个人的视角不同，现实可以被解读为去达成理想状态的一个过程，或是将设计看作一个将理想和规范妥协达成一定共识的过程。实际上，学习本质上就是进化，很多当代的设计观都强调关注观点和态度的变化，即它们如何进化成为整体性的优化方案，从而体现达成特定规范和目标的要求（Steadman，2008）。其实，这些规范本身也可能发生变化和改变自身，从这个角度来说，未来目标是不断变化的。
对于这门新科学会如何发展，我们特别关注的是我们提出的跨越这两个领域的模型：即区位和相互作用是城市形成和进化的基础，而形式设计是应对全部未来行为的集合的一项产品。
我们的土地交易模型在某种程度上支撑了这个观点，此外，更加理论性的模型变体也支持我们做出这样的综合。城市的设计决策的本质，是对一些可以实现目标集的区位模式的共同认可。这其中的核心程序包括达成共识的方式，以及基于投票达成某种妥协以解决冲突，重复平均过程和贝叶斯学习，这些都会使得城市形态进一步收敛至均衡态。在第10章中引入的弗兰奇哈里模型定义了这类过程的基本原理，在过去的50多年中，这些模型以多种方式在社会网络传统中被阐释（参见Jackson，2011）。实际上，这些阐释来源于不同的方向。具体来说，格鲁特（Groot，1974）首先将统计学习结合到这些过程中，查特吉和瑟内塔（Chatterjee and Seneta，1977）则进一步推动了研究，不过他们的研究与社会网络缺乏联系。在另一个领域中，社会网络计算的研究者更加关注的是如何在数字过程中采用收敛方法。勃朗德尔等人（Blondel et al.，2005）在社会网络领域之外建立了类似的过程，不过这些研究本质上都是建立在弗兰奇（French，1956）建立的收敛意见汇集模型的基础之上。不过，它们的关注重点更加倾向于研究这些过程在达到均衡态中是如何被改变的，从这点来看，与第二篇所提出的实证模型有很大的相似性。
然而，还有一个模型与模拟城市增长的基于元胞代理人的模型有很大的内在联系，我们首先在第8章中介绍了后者，并在后面章节的意见汇集模型中继续有所涉及。这个模型实际上是基于质点动力学的。维切克等人（Vicsek et al.，1995）阐述的模型实际上是依据“质点”周边所发生的状况对质点进行平均，这就与意见可能会如何被平均的想法相符，即依据与问题中代理直接相关联的代理对意见进行平均。他们写道：“这个模型的唯一定律是，在每个时间段中，一个给定的具有恒定绝对速度的质点，呈现了在其周边半径为r范围内质点的平均运动方向，以及叠加的随机扰动。”（第1226页）简而言之，这些随机扰动使得质点不会收敛集聚到一起，但是收敛的方向很快会被建立起来。在空间中，通过随机成分来固定群组密度，从而产生集群。在一个系统中，如果每个质点都与任何其他质点直接或间接连接，那么当随机成分为零时，收敛是必然发生的。
这个模型与其他模型在逻辑上有很强的相似性，比如我们在第1章和第8章中介绍的有限扩散凝聚模型。但是，如果我们将质点看作代理人或行动人，将空间作为意见被定义的空间，那么它就变成了弗兰奇哈里模型的一般形式。这表明第三篇与第二篇中的那些模型并有没有非常大的距离，这也是可以充实我们这门科学的一个明显策略。通过这里所提供的工具，我们完全有可能将弗兰奇哈里模型推广到空间领域，对决定行动者因子的土地或空间元素进行分别处理。这样甚至有可能考虑系统元素在空间相互作用下的移动性，从而建立一个城市中运动的一般模型，或许可以称作维切克弗兰奇哈里方法。我想，这可能是这门科学继续向前发展的一个明确方向。
当然，还存在很多其他的方向，正如费曼（Feynman，1965/1992）针对物理学所说的，这些方向中许多并不能相互整合在一起。有些对城市的理解比较综合，比如那些基于土地使用交通模型的，还有些是涉及个体和代理人的相对分解的模型，这两者之间并不能完全兼容，这也是第8章和第9章的比较所揭示的。相对于微观方法来说，宏观经济方法代表了看待城市系统的不同视角，很多典型过程具有清晰的空间含义，但却很难被测度和建模。简单来说，城市的很多重要方面很难通过本书所介绍的模型和工具来进行研究。现实和理想，或者说实证和规范模型，是本书两大部分内容之间的本质性区别，尽管两者之间可以有某种程度上的融合，但它们确实是两组相互冲突的概念。空间尺度也是一个关键问题，本书中并没有怎么讨论动力学，而这也是打造一门应用科学所需的重要内容（Batty，2005）。此外，本书也几乎没有涉及政策等更广泛的内容，这些对我们建立的模型和工具在现实制度下的应用和调整都有明确的影响。不过，这些缺失为这门科学的进一步发展提供了丰富的可能性，这需要其他同行继续向前探索，揭示这些方法是否能帮助我们更好地认识城市，并用设计满足我们城市的迫切所需。
参考文献
