掃描報名二維碼：
（掃碼報名）
随着ChatGPT等生成式AI應用的迅速崛起，衆多科技企業和科研院所紛紛投身“交通大模型”的研發，相繼推出了諸如“知行”、“緻遠”、“秦嶺·秦川”、“TrafficGPT”、“雲睿”、“阡陌”、“銀江通明問問”等近百個交通大模型産品，形成了百家争鳴的繁榮景象。然而，由于不同行業、資料以及知識之間的壁壘，這些模型在功能、标準上呈現出較大的差異，難以協同工作，形成了各行其道的局面。
本次論壇将深入剖析交通大模型的目前狀态、核心技術以及未來演變趨勢，探讨其發展過程中的核心問題，并尋求針對性的解決政策。通過彙聚集體智慧，将揭示交通大模型混亂局面的深層原因與發展态勢，以期為未來相關标準的建構、政策的優化及研究方向的引導提供有價值的參考建議，進而為公衆描繪更加清晰的交通大模型發展藍圖。
論壇安排
| 順序 | 主題 | 主講嘉賓 | 機關 |
| 1 | ‘緻遠’大模型關鍵技術及未來趨勢 | 李浥東 | 北京交通大學 |
| 2 | 基于時空大資料深度學習技術的交通事件預測 | 周遜 | 哈爾濱工業大學（深圳） |
| 3 | 尋找城市交通研究中的“ImageNet時刻” | 黎珍輝 | 杭州雲栖工程院 |
| 4 | 大模型時代交通時空資料挖掘：方法與挑戰 | 王森章 | 中南大學 |
| 5 | 交通大模型發展之淺見 | 萬懷宇 | 北京交通大學 |
| Panel環節 | 李浥東 | 北京交通大學 | |
| 周遜 | 哈爾濱工業大學（深圳） | ||
| 黎珍輝 | 杭州雲栖工程院 | ||
| 王森章 | 中南大學 | ||
| 萬懷宇 | 北京交通大學 |
執行主席
姜桂圓
中國海洋大學副教授
擔任CCF智慧交通分會執行委員。入選國家級海外引才項目、山東省泰山學者青年專家，主要研究面向智慧交通、智慧空管、海洋科學等領域的資料分析與應用。主持國家自然科學基金面上項目等5項、以課題負責人參與地區國際科技合作項目等2項，累計發表論文60餘篇，其中CCF A/B類40餘篇。
共同執行主席
于彥偉
中國海洋大學教授
CCF YOCSEF青島分論壇主席。山東省泰山學者青年專家，長期從事時空資料挖掘、網絡表征學習、圖資料挖掘等方面研究，主持國家自然科學基金面上項目兩項、青年項目一項，參與承擔了多項國家自然科學基金、山東省重點研發計劃等項目。在國際高水準期刊和會議上發表70餘篇學術論文，獲得2019年山東省科技進步二等獎等4項。擔任山東省人工智能學會常務理事，擔任CCF和中國人工智能學會的多個專委會執委。
論壇講者
李浥東
CCF傑出會員，CCF智慧交通分會秘書長
北京交通大學教授
IEEE CRFID學會副主席，北京交通大學計算機與資訊技術學院副院長，交通大資料與人工智能教育部重點實驗室主任，移動專用網絡國家工程研究中心先進計算技術研究所所長，入選國家級人才計劃、主要研究大資料智能、隐私保護、先進計算、智能交通系統等方向。發表學術論文200餘篇，申請發明專利100餘項。主持包括國家自然科學基金重大/重點、軍科委基礎加強計劃重點、科技部重點研發計劃等在内的20餘項省部級以上課題。
報告題目：‘緻遠’大模型關鍵技術及未來趨勢
摘要：
北京交通大學聯合CCF智慧交通分會和足智多模公司正式釋出并開源了國内首款自主研發的綜合交通大模型——TransGPT·緻遠。該模型旨在實作在實際交通場景中的應用，包括交通情況預測、智能咨詢助手、公共交通服務、交通規劃設計、交通安全教育、管理協助、交通事故報告和分析、自動駕駛輔助系統等功能。報告将解析緻遠大模型背後的關鍵技術和未來發展趨勢。
周遜
哈爾濱工業大學（深圳）教授
CCF智慧交通分會執委。入選國家級青年人才海外項目。曾任美國愛荷華大學終身副教授、Henry B. Tippie 特聘教授，2016年獲美國國家科學基金NSF CRII獎。主要研究資料挖掘、機器學習、時空大資料分析、智慧城市等。發表論文論著100餘篇/部，獲ICDM 2021、SDM 2019等5次最佳論文獎；常年擔任國際一流國際會議（資深）程式委員會委員，組織委員會成員等職。目前為IEEE進階會員。
報告題目：基于時空大資料深度學習技術的交通事件預測
摘要：
城市時空大資料為交通事件預測提供了新的可能性的同時，時空環境的異質性、事件的分布不均性、稀疏性和随機性使得準确對其進行預測在機器學習技術上極具挑戰性。本報告介紹一系列基于時空深度學習的交通事件預測方法和成果。為應對環境的異質性和事件分布不均性，介紹基于空間劃分和內建學習的深度預測方法。面對稀疏性和随機性挑戰，介紹基于時空排序名額優化的事件熱點位置預測技術。最後，将對交通事件預測模型的可解釋性、公平性等新挑戰進行探讨。
黎珍輝
雲栖工程院首席科學家
目前擔任非營利機構杭州雲栖工程學院的首席科學家。在此之前，她在賓夕法尼亞州立大學擔任終身副教授。她在伊利諾伊大學厄巴納-香槟分校獲得了計算機科學博士學位。她的研究主要緻力于推進計算技術，以釋放資料在跨學科研究中的潛力，尤其關注城市應用。
報告題目：尋找城市交通研究中的“ImageNet時刻”
摘要：
過去十年中研究者廣泛使用AI解決交通問題。然而，真實世界的交通應用中尚未觀察到革命性的技術或重大影響。我們的方向對嗎？交通行業準備好迎接AI了嗎？演講者近年來與交通機構合作，廣泛地使用AI技術解決城市交通問題。演講者認為，要找到我們的“ImageNet時刻”，必須明确正确的基本問題，并通過社群努力在全球城市中積累基準資料。報告将引出關于發現我們的“ImageNet時刻”和共同建構城市交通模型的讨論。
王森章
中南大學特聘教授
擔任CCF資料庫專委會、人工智能與模式識别專委會、大資料專委會的執行委員。湖南省青年“芙蓉學者”，主要從事時空資料挖掘、城市計算等方面研究，發表論文100餘篇，其中CCF A類論文40餘篇。主持包括國家自然科學基金面上/青年項目等10餘項，擔任多個國内外期刊編委/客座編委和國際會議程式委員會進階委員，獲2022年中國仿真學會自然科學獎二等獎。
報告題目：大模型時代交通時空資料挖掘：方法與挑戰
摘要：
随着移動終端和位置傳感器的普及，城市時空大資料快速增長，這些資料驅動定位導航、出行規劃、個性化推薦等，為智慧城市發展提供重要支撐。然而，海量資料也帶來挑戰，包括異構資料複雜性、時空關聯性、不确定性等。本報告探讨研究團隊在城市時空大資料分析方面的工作，涵蓋背景意義、面臨挑戰、解決方案，以及大模型理論和方法在交通和人流資料預測中的應用。同時，對未來研究方向進行展望。
萬懷宇
北京交通大學教授
CCF智慧交通分會、大模型論壇執行委員。主要研究時空資料挖掘與知識圖譜推理，發表論文80餘篇，入選斯坦福大學2022全球前2%頂尖科學家、愛思唯爾2023中國高被引學者。獲2023 CCF科技進步二等獎（主持）、CATA民航科技二等獎、CAAI吳文俊人工智能科技進步一等獎等。擔任國際期刊《Data Intelligence》編委。
報告題目：交通大模型發展之淺見
摘要：
交通行業細分領域衆多，包括公路、鐵路、民航、水運、城市綜合交通等。交通資料的模态和形式多樣，性質也極其複雜，包括時空相關性、周期性、異質性等。交通業務場景對算法要求很高，包括實時性、準确性、可解釋性等。是以，要求交通大模型具有多模态能力、實時資訊擷取能力、預測與決策能力、專業知識推理能力、動态規劃能力等。報告将從各次元能力建構的角度出發，淺談交通大模型的發展之路。