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首先由學術主任清華大學自動化系系統工程研究所所長張毅教授進行致辭。張毅教授代表中國自動化學會對各位參會代表表示了熱烈的歡迎，并結合自身的經歷對人工智能與智能交通的發展背景和發展現狀進行了簡要的介紹，希望大家能夠在此次活動中有所收獲。

接著張毅教授為大家帶來題為“人工智能與智能交通”的報告。張毅教授的報告從人工智能的基本概念與內涵出發，探討人工智能在智能交通應用中的困難與挑戰，并結合智能交通的最新發展，重點圍繞車路協同和自動駕駛等相關技術及其實現，深入地探討了人工智能的應用前景。

隨后由美國密西根大學土木環境系終身教授，滴滴智慧交通首席科學家劉向宏為大家帶來題為“Data-Driven Traffic Signal Control”的報告。在當前的實踐中，交通信號系統性能測量和參數優化需要手動數據收集和處理，整個過程耗時長且費用昂貴。因此，美國的交通信號系統通常每3-5年都需要進行重新定時。劉教授的報告首先討論了“SMART信號系統”的研究和開發歷程，并指出“SMART信號系統”可以自動收集和處理現有交通信號系統的高分辨率數據。借助這些高分辨率數據，可以直接測量交通信號性能，并可以自動重新定時信號參數。 “SMART信號系統”為交通工程師監控、管理交通信號系統提供了一個新的工具，它的發展代表了交通信號控制實踐的一次重大飛躍。劉教授的報告還討論了來自聯網車輛的軌跡數據的智能交通控制。隨著越來越多的可用車輛軌跡數據，對基于基礎設施的車輛檢測器的依賴性將降低，甚至下一代交通控制系統可能無需檢測器。為更方便理解，劉教授也通過滴滴車輛軌跡數據研究的案例對此進行了詳細的解釋。

上午最后一個為大家帶來報告的是青島慧拓智能機器有限公司CEO、中山大學副教授陳龍，陳龍副教授所作報告題目為“平行駕駛及其在智能礦山領域的應用”。平行駕駛是一種兼具運營管理、在線狀態監測、應急駕駛安全接管等功能的先進云端化網聯自動駕駛集成解決方案。平行駕駛的數字四胞胎結構包括：物理車、描述車、預測車和引導車。描述車負責建立真實車輛和道路環境的準確模型，預測車旨在對描述車輛的決策和規劃作為正確的運算和分析,引導車負責指導真實車輛在不同的駕駛場景中采取正確的行動。報告指出，我國在礦山智能化和無人化的建設方面還存在很多不足，平行理論和ACP方法可為礦山智能化和無人化提供有效的解決方案，通過建立描述礦山、預測礦山和引導礦山三個軟件定義的虛擬礦山系統可以構建一個完整的實際礦山平行系統，實現對礦山系統的預測、管理與優化。

下午首先由中國自動化學會副理事長兼秘書長，中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍研究員帶來題為“交通5.0: 邁向CPSS的智能平行交通體系”的報告。王飛躍教授的報告從AI2.0，工業5.0及CPSS的現狀講起，對平行系統進行了簡要介紹，并詳細介紹了平行駕駛技術的發展。在報告的最后，王飛躍教授對平行交通體系的未來進行了簡單的展望。

接下來由浙江大學陳為教授作題為“交通數據可視化”的報告。陳為教授的報告從數據可視化的角度，對交通數據進行分類，并介紹了各類可視化方法。圍繞交通規劃、交通監管、交通預測等分析任務，討論可視分析在交通大數據應用中的作用。在報告的最后，陳為教授以城市大腦等為應用背景，介紹了若干交通可視化實例。

13號最后一個報告為中南大學王璞教授帶來題為“基于大數據融合的動態交通需求估計與人群聚集預警”的報告。交通需求是智能交通領域中的重要基礎數據，王璞教授團隊建立了一種基于手機數據和多元交通數據融合的動態交通需求估計模型。該模型能夠借助手機數據覆蓋面全的優點彌補交通數據表征全局交通的不足，通過交通數據能夠實時采集的優點彌補手機數據的匱乏，實現千萬級人口出行的動態捕捉。另外，王璞教授的報告也指出城市人群聚集在特殊的動態交通需求下形成。人群聚集的地方通常疏導通道有限，當發現人群密度超標時管控措施難以快速疏導人群，并建立了基于地鐵、公交刷卡數據和出租車GPS數據融合的人群聚集預警模型，該模型能夠在人群聚集發生初期提前數小時對其預警。

第二天首先為大家帶來報告的是浙江大學陳喜群研究員，陳喜群研究員帶來報告的題目為“Understanding On-Demand Ride Services: Platform Optimization, Network Evaluation, Behavioral Analysis, and Traffic Prediction”。陳喜群研究員的報告基于理解共享出行系統，其中包括：調度平臺優化，網絡評估，行為分析及交通行為預測四個方面。

第二個為大家帶來報告的是浙江工業大學沈國江教授，沈國江教授所作報告題目為“大數據驅動的城市智能交通控制技術”。一個城市的道路交通系統每天都在產生并存儲著海量的信息，這些信息隱含著狀態變動和設備運行等信息。如何有效利用海量離線、在線數據和知識，實現對交通運行的優化控制，已成為控制理論界和交通工程界迫切需要解決的問題。沈國江教授的報告主要介紹了如何利用大數據+人工智能來理解交通規律和交通模式，進而形成一套科學有效的交通控制應用技術。報告主要分為四個方面：一是城市交通大數據的分析和處理方法；二是城市交通信號智能控制技術；三是城市交通綜合評價指標及體系；四是應用案例分析。沈教授的報告從實際應用角度出發，探討了如何有效應用大數據來緩解城市交通擁堵和改善城市交通狀況。

上午最后一個報告為北方工業大學劉小明教授作題為“面向應用的城市道路交通智能控制技術”的報告。劉小明教授的報告基于城市區域交通協調控制實際關聯因素分析，在考慮控制魯棒性及計算復雜性基礎上，劉教授團隊設計的交通信號自適應準實時分層控制系統，支持人工智能交通控制算法池，達到參考模型驅動、參考模型易替換及可持續優化，并對控制過程中相位差的優化、評價及過渡技術進行了說明。

下午第一個報告為清華大學李力副教授作題為“交通流時間序列分析”的報告。李力副教授的報告從趨勢分析的角度建立了交通流時間序列異常數據處理，數據壓縮，缺失數據補償，數據預測的統一分析處理算法，并強調了智能處理算法的應用。

下午第二個為大家帶來報告的是中國鐵道科學研究院集團有限公司袁志明副研究員，袁志明副研究員所作報告題目為“人工智能與行車調度”。隨著鐵路建設的快速發展和鐵路科技的不斷進步，鐵路運輸已經成為我國交通運輸體系的骨干。行車調度作為鐵路運輸管理體系的中樞，在提升高鐵運輸高效性、降低安全事故發生機率、提高突發事件下的快速響應能力方面具有重要的作用。報告從鐵路行車調度指揮的應用實踐出發，介紹了我國行車調度指揮系統中蘊含的關鍵理論方法和相關應用技術，探討了人工智能和大數據背景下的智能行車調度。

此次講習班最后一個報告為中國科學院自動化研究所副研究員呂宜生帶來題為“生成對抗式網絡及其在智能交通系統中的應用”的報告。報告主要介紹了GAN的起源和發展歷史，并簡要介紹了生成對抗式網絡在智能交通系統中的應用。

 

學會秘書處 供稿