城市公共空间是城市居民进行活动和交往的主要场所,同时也承载着一个城市的历史文脉。随着我国对城市公共空间的不断建设,在“量”的层面上已经能够满足人们的需求,而在“质”的层面上却有所欠缺,对于公共空间建设实施后的效果,缺乏相应的反馈和评价体系,且对城市公共空间评价的研究中,大多还停留在主观的、片面的感知层面,研究范围也相对局部,缺乏对城市公共空间科学且广域的系统性评价。近年来,随着互联网和信息技术的飞速发展,大数据已经成为规划及建筑相关行业的热点话题。大数据以其数据规模庞大的特征,配合定量化和自动化的分析手段,为规划的编制与决策带来了新的研究方法和路径。与此同时,人工智能中的深度学习技术在近几年也取得了爆发性的突破,各类神经网络可以凭借其强大的特征提取能力,在海量的城市数据中寻找、计算和验证其中隐含的规律,并对后期的相关事件作出合理预测。我国正处于城市发展转型以及城市规划变革阶段,对城市公共空间规划的科学性也提出了更高的要求,其以人为本、科学量化的需求正好与大数据和人工智能的应用特征相匹配,并且人工智能相对于传统刻板的专业算法,更能适应不断变化的城市复杂系统。通过将城市公共空间、大数据与人工智能三者结合,可以分别从理论、数据和技术层面,共同构成城市公共空间评价体系的研究模型。城市公共空间的研究为人工智能的应用提供了理论基础,而大数据与人工智能也为城市公共空间评价体系的研究方法带来了创新和拓展。本文基于大数据的广泛应用、人工智能的技术突破、城市规划的转型更新三大时代背景,首先讨论了在现有时代背景下城市公共空间评价体系的发展现状与困境,并遵循“理论研究——模型建构——实证研究——对策研究”的研究思路,通过借鉴国内外城市公共空间评价的相关研究,结合人工智能与大数据技术的变革,提出以城市公共空间研究为理论基础、网络大数据平台为数据来源、卷积神经网络为核心技术的城市公共空间评价方法创新,并以此为标准建立城市公共空间的评价模型,分别从空间活力、空间使用者情感、空间尺度、空间可达性和空间视觉感受五个维度来对城市公共空间进行量化研究,拓展了城市公共空间研究的理论内涵和技术深度。最终以苏州市为例,验证该模型建构方法的可行性和科学性,并提出相应的空间和社会优化提升策略,总结大数据与人工智能技术的发展趋势,探索其未来可能为城市公共空间研究带来的新变革。