我所承办的CICTP2024特邀论坛——数据驱动的智能交通系统顺利举办

1，论坛开场

2024年7月25日上午，由我所承办的的第24届COTA国际交通科技年会特邀论坛——数据驱动的智能交通系统在深圳顺利举办。

论坛由陈喜群教授和朱政研究员主持，吸引了众多行业精英参与。论坛特别邀请了以下嘉宾：

• 阿里云计算有限公司副总裁、产业智能首席科学家张磊博士

• 同济大学国家杰青、首届国家杰青延续项目获得者梁哲教授

• 北京航空航天大学国家杰青/优青李大庆教授

• 清华大学长聘教授李力教授

• 美国威斯康星大学麦迪逊分校李小鹏教授

• 加拿大麦吉尔大学副教授孙立君

• 美国维拉诺瓦大学助理教授熊陈沨博士

论坛开始后，阿里云计算有限公司的张磊博士首先带来报告《数据驱动“大模型-智算-交通”跨域融合发展》。张磊博士在负责阿里云大交通行业整体业务和经营管理工作，推动城市大脑和产业人工智能核心技术产品体系的商业化落地。他介绍了阿里云在大交通领域的核心技术产品以及城市大脑和产业人工智能的商业化进展。

随后同济大学的梁哲教授带来报告《航空智能决策》。梁哲教授详细讲解了我国航空公司面对的一系列运营管理问题，包括大规模机队规划、飞机路径和机务排班、飞行员排班、航班恢复、航空货运调度、飞机配载等问题。结合算法的智能决策系统已经在东航、厦航、川航、顺丰航空、厦门空港等多家民航企业落地使用，产生了一定经济和社会效益。

北京航空航天大学的李大庆教授带来报告《基于图学习可解释框架的城市交通拥堵关键路段挖掘》，他在报告中提到随着城市化的快速发展，交通拥堵已成为城市的顽疾之一。关键路段定位这一问题是诊断拥堵、探究原因、疏解拥堵的重要基础问题。报告中提到的相关研究帮助城市管理者认识城市交通拥堵的关键管控目标，为城市交通的健康管理提供理论方法参考。

清华大学李力教授在《人机混合交通流的智能分流控制》中提到随着自动驾驶汽车逐渐进入市场，如何通过在路网内设置自动驾驶专用路权，提高人机混合交通流效率具有重要意义。报告中还提出了专用交叉口的新概念，实现两类车辆群体在路网空间层面的尽量分离，并解释了如何开展对人类驾驶车和智能网联车的差异化路径规划诱导，来实现智能分流控制。

美国威斯康星大学麦迪逊分校李小鹏教授分享了报告《基于轨迹的量产自动驾驶车辆性能评估》。报告中介绍了一种基于真实轨迹数据的低级别自动驾驶车辆（LAVs）比较评估和排名系统。在所提出的评估系统框架中，首先根据LAVs的轨迹数据对其行为进行建模。测试场景根据特定的测试目标进行设计。随后，利用提取的车辆行为模型在设计的交通场景中进行模拟测试。

之后加拿大麦吉尔大学孙立君副教授带来报告《随机跟车模型及其校准》。报告中提到大多数现有的脉冲响应跟车模型通过使用基于前一状态观测的简约非线性函数来优先考虑计算效率和可解释性。然而，这种方法限制了它解释现实世界驾驶数据的能力。为了解决这一局限性提出了一种动态回归框架，该框架结合了时间序列模型，如自回归过程，以捕捉误差动态。

最后美国维拉诺瓦大学助理教授熊陈沨博士带来报告《公共交通服务中的可交易公平路票(TECs) 方案：一种公平出行管理和动态定价框架》。报告中介绍了一种基于基线和信用框架的新型可交易股权信用（TEC）方案，以促进现有的票价和补贴计划，同时管理网络需求，实现收入最大化，提高交通公平性。除此之外还开发了一个基于计算图（CG）的非线性规划模型来优化补贴计划，并对TEC交易的财务激励进行建模。