时间：2025年11月7日（周五）18:30-20:00
地点：武汉大学城市设计学院负一楼报告厅
主讲人：桂瑰教授
主题：构建数据驱动的智能交通生态：人工智能在城市交通管理中的系统性应用
课程内容：人工智能在交通系统中的应用正逐步实现从单一功能向系统性协同的转变。交通流量预测、交通规划与交通调度三者虽各具技术侧重，但在智能交通体系中相互依存、协同演化，构成了一个高度集成的决策支持框架。本报告旨在探讨人工智能如何在这一框架中发挥核心作用，推动城市交通管理的智能化升级。交通流量预测是整个智能交通系统的基础环节。通过深度学习、图神经网络等算法，人工智能能够从历史数据、实时传感器信息及外部环境变量中提取复杂的时空关联，实现对交通状态的动态预测。这些预测结果不仅为交通管理者提供了前瞻性的干预依据，也为后续的规划与调度提供了数据支撑。在此基础上，交通规划不再是静态的结构设计，而是一个依赖于实时数据反馈与模拟评估的动态过程。人工智能通过对交通流量预测结果的分析，结合地理信息系统与城市发展模型，能够评估不同规划方案在实际运行中的表现，从而优化道路网络布局、公共交通覆盖范围及出行模式结构。这种基于数据驱动的规划方式显著提升了交通系统的适应性与可持续性。交通调度则是对预测与规划成果的实时执行机制。人工智能通过强化学习与多智能体协同策略，实现对公交车、出租车、共享出行及物流车辆的动态调度。系统可根据实时预测结果与规划目标，调整车辆路径、发车频率与资源分配策略，确保交通系统在高峰期与突发事件中保持高效运行。综上所述，人工智能在交通流量预测、规划与调度中的融合应用，构建了一个以数据驱动、模型引导、策略执行为核心的智能交通闭环。这一闭环不仅提升了城市交通系统的运行效率与服务质量，也为未来智慧城市的建设奠定了坚实的技术基础。
