基于街景图像与大模型的街道可步行性智能推理

街道是城市中最主要的公共空间，其步行友好程度直接关系到居民的生活品质、健康出行与街区活力。然而，传统的街道可步行性评估多依赖人工调研或基于GIS数据的宏观指标，难以兼顾微观尺度的空间感知与大规模工程应用的需求。为此，我们提出了一种创新的分析框架，利用大模型与街景图像，实现对街道步行环境的精细化、智能化推理与诊断。

这项研究不仅展示了多模态大模型在城市微观空间品质分析中的巨大潜力，也为面向人本尺度的城市更新与精细化治理提供了全新的技术路径。