AI在城市规划与建设中的应用前景广阔且具有多维度创新潜力。从技术实现层面看，AI可通过以下路径推动范式革新：1）数据驱动决策方面，基于时空大数据（如卫星遥感、IoT传感器、社交媒体）的深度学习模型，能实现城市用地分类、人口密度预测及基础设施需求分析的精准建模，例如U-Net架构在卫星图像中提取建成区特征的精度已达90%以上；2）复杂系统模拟方面，多智能体强化学习（MARL）可构建城市动态演化模型，通过交通流量、能源消耗等参数优化，验证不同规划方案在20-50年时间尺度下的可持续性影响；3）生成式设计领域，结合图神经网络（GNN）与对抗生成网络（GAN），能自动生成满足日照系数、容积率等约束条件的建筑群布局方案，实验表明算法生成方案较传统方法节能效率提升12-18%。当前技术瓶颈在于多源异构数据的语义对齐与因果推理，需发展面向规划领域的域适应（Domain Adaptation）算法。伦理层面需构建AI辅助决策的透明度框架，通过可解释性AI（XAI）技术实现规划逻辑的可视化追溯。未来五年，随着数字孪生城市与元宇宙技术的成熟，AI有望实现城市物理空间与虚拟空间的实时交互优化，推动城市规划进入动态自适应新阶段。