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首先由學(xué)術(shù)主任清華大學(xué)自動化系系統(tǒng)工程研究所所長張毅教授進(jìn)行致辭。張毅教授代表中國自動化學(xué)會對各位參會代表表示了熱烈的歡迎，并結(jié)合自身的經(jīng)歷對人工智能與智能交通的發(fā)展背景和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)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?guī)眍}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(nèi)涵出發(fā)，探討人工智能在智能交通應(yīng)用中的困難與挑戰(zhàn)，并結(jié)合智能交通的最新發(fā)展，重點(diǎn)圍繞車路協(xié)同和自動駕駛等相關(guān)技術(shù)及其實現(xiàn)，深入地探討了人工智能的應(yīng)用前景。

隨后由美國密西根大學(xué)土木環(huán)境系終身教授，滴滴智慧交通首席科學(xué)家劉向宏為大家?guī)眍}為“Data-Driven Traffic Signal Control”的報告。在當(dāng)前的實踐中，交通信號系統(tǒng)性能測量和參數(shù)優(yōu)化需要手動數(shù)據(jù)收集和處理，整個過程耗時長且費(fèi)用昂貴。因此，美國的交通信號系統(tǒng)通常每3-5年都需要進(jìn)行重新定時。劉教授的報告首先討論了“SMART信號系統(tǒng)”的研究和開發(fā)歷程，并指出“SMART信號系統(tǒng)”可以自動收集和處理現(xiàn)有交通信號系統(tǒng)的高分辨率數(shù)據(jù)。借助這些高分辨率數(shù)據(jù)，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(shù)。 “SMART信號系統(tǒng)”為交通工程師監(jiān)控、管理交通信號系統(tǒng)提供了一個新的工具，它的發(fā)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(lián)網(wǎng)車輛的軌跡數(shù)據(jù)的智能交通控制。隨著越來越多的可用車輛軌跡數(shù)據(jù)，對基于基礎(chǔ)設(shè)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(tǒng)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(shù)據(jù)研究的案例對此進(jìn)行了詳細(xì)的解釋。

上午最后一個為大家?guī)韴蟾娴氖乔鄭u慧拓智能機(jī)器有限公司CEO、中山大學(xué)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(lǐng)域的應(yīng)用”。平行駕駛是一種兼具運(yùn)營管理、在線狀態(tài)監(jiān)測、應(yīng)急駕駛安全接管等功能的先進(jìn)云端化網(wǎng)聯(lián)自動駕駛集成解決方案。平行駕駛的數(shù)字四胞胎結(jié)構(gòu)包括：物理車、描述車、預(yù)測車和引導(dǎo)車。描述車負(fù)責(zé)建立真實車輛和道路環(huán)境的準(zhǔn)確模型，預(yù)測車旨在對描述車輛的決策和規(guī)劃作為正確的運(yùn)算和分析,引導(dǎo)車負(fù)責(zé)指導(dǎo)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(shè)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(yù)測礦山和引導(dǎo)礦山三個軟件定義的虛擬礦山系統(tǒng)可以構(gòu)建一個完整的實際礦山平行系統(tǒng)，實現(xiàn)對礦山系統(tǒng)的預(yù)測、管理與優(yōu)化。

下午首先由中國自動化學(xué)會副理事長兼秘書長，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)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(yè)5.0及CPSS的現(xiàn)狀講起，對平行系統(tǒng)進(jìn)行了簡要介紹，并詳細(xì)介紹了平行駕駛技術(shù)的發(fā)展。在報告的最后，王飛躍教授對平行交通體系的未來進(jìn)行了簡單的展望。

接下來由浙江大學(xué)陳為教授作題為“交通數(shù)據(jù)可視化”的報告。陳為教授的報告從數(shù)據(jù)可視化的角度，對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并介紹了各類可視化方法。圍繞交通規(guī)劃、交通監(jiān)管、交通預(yù)測等分析任務(wù)，討論可視分析在交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的作用。在報告的最后，陳為教授以城市大腦等為應(yīng)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(xué)王璞教授帶來題為“基于大數(shù)據(jù)融合的動態(tài)交通需求估計與人群聚集預(yù)警”的報告。交通需求是智能交通領(lǐng)域中的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，王璞教授團(tuán)隊建立了一種基于手機(jī)數(shù)據(jù)和多元交通數(shù)據(jù)融合的動態(tài)交通需求估計模型。該模型能夠借助手機(jī)數(shù)據(jù)覆蓋面全的優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)交通數(shù)據(jù)表征全局交通的不足，通過交通數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r采集的優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)手機(jī)數(shù)據(jù)的匱乏，實現(xiàn)千萬級人口出行的動態(tài)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(tài)交通需求下形成。人群聚集的地方通常疏導(dǎo)通道有限，當(dāng)發(fā)現(xiàn)人群密度超標(biāo)時管控措施難以快速疏導(dǎo)人群，并建立了基于地鐵、公交刷卡數(shù)據(jù)和出租車GPS數(shù)據(jù)融合的人群聚集預(yù)警模型，該模型能夠在人群聚集發(fā)生初期提前數(shù)小時對其預(yù)警。

第二天首先為大家?guī)韴蟾娴氖钦憬髮W(xué)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(tǒng)，其中包括：調(diào)度平臺優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)評估，行為分析及交通行為預(yù)測四個方面。

第二個為大家?guī)韴蟾娴氖钦憬I(yè)大學(xué)沈國江教授，沈國江教授所作報告題目為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的城市智能交通控制技術(shù)”。一個城市的道路交通系統(tǒng)每天都在產(chǎn)生并存儲著海量的信息，這些信息隱含著狀態(tài)變動和設(shè)備運(yùn)行等信息。如何有效利用海量離線、在線數(shù)據(jù)和知識，實現(xiàn)對交通運(yùn)行的優(yōu)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(shù)據(jù)+人工智能來理解交通規(guī)律和交通模式，進(jìn)而形成一套科學(xué)有效的交通控制應(yīng)用技術(shù)。報告主要分為四個方面：一是城市交通大數(shù)據(jù)的分析和處理方法；二是城市交通信號智能控制技術(shù)；三是城市交通綜合評價指標(biāo)及體系；四是應(yīng)用案例分析。沈教授的報告從實際應(yīng)用角度出發(fā)，探討了如何有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)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(yè)大學(xué)劉小明教授作題為“面向應(yīng)用的城市道路交通智能控制技術(shù)”的報告。劉小明教授的報告基于城市區(qū)域交通協(xié)調(diào)控制實際關(guān)聯(lián)因素分析，在考慮控制魯棒性及計算復(fù)雜性基礎(chǔ)上，劉教授團(tuán)隊設(shè)計的交通信號自適應(yīng)準(zhǔn)實時分層控制系統(tǒng)，支持人工智能交通控制算法池，達(dá)到參考模型驅(qū)動、參考模型易替換及可持續(xù)優(yōu)化，并對控制過程中相位差的優(yōu)化、評價及過渡技術(shù)進(jìn)行了說明。

下午第一個報告為清華大學(xué)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(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)壓縮，缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)償，數(shù)據(jù)預(yù)測的統(tǒng)一分析處理算法，并強(qiáng)調(diào)了智能處理算法的應(yīng)用。

下午第二個為大家?guī)韴蟾娴氖侵袊F道科學(xué)研究院集團(tuán)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(diào)度”。隨著鐵路建設(shè)的快速發(fā)展和鐵路科技的不斷進(jìn)步，鐵路運(yùn)輸已經(jīng)成為我國交通運(yùn)輸體系的骨干。行車調(diào)度作為鐵路運(yùn)輸管理體系的中樞，在提升高鐵運(yùn)輸高效性、降低安全事故發(fā)生機(jī)率、提高突發(fā)事件下的快速響應(yīng)能力方面具有重要的作用。報告從鐵路行車調(diào)度指揮的應(yīng)用實踐出發(fā)，介紹了我國行車調(diào)度指揮系統(tǒng)中蘊(yùn)含的關(guān)鍵理論方法和相關(guān)應(yīng)用技術(shù)，探討了人工智能和大數(shù)據(jù)背景下的智能行車調(diào)度。

此次講習(xí)班最后一個報告為中國科學(xué)院自動化研究所副研究員呂宜生帶來題為“生成對抗式網(wǎng)絡(luò)及其在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用”的報告。報告主要介紹了GAN的起源和發(fā)展歷史，并簡要介紹了生成對抗式網(wǎng)絡(luò)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用。

 

學(xué)會秘書處 供稿