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人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用
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人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用
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发布时间:2026-09-21
3 节课时 · 2.0 小时
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5 分
# 中经云课堂
推荐理由
· 当传统交通治理模式面临瓶颈,人工智能大模型的突破性进展为解决
课程概览
分集简介 (3)
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当传统交通治理模式面临瓶颈,人工智能大模型的突破性进展为解决复杂交通难题提供了全新范式,其强大的通用能力正重塑智慧交通的未来图景。以GPT、Llama为代表的通用大模型,通过在海量数据上的预训练,突破了传统专用模型的局限。它们具备卓越的自然语言理解、逻辑推理与跨模态交互能力,成为驱动交通治理智能化升级的核心引擎。本课程指出了智能交通技术发展的时代背景与技术浪潮;讲解了AI大模型发展概况与交通应用背景;阐述了AI大模型带来的交通治理范式变革;深度解析了AI大模型的典型应用场景,并分析了相关挑战、风险与应对策略;展望了智能交通技术与行业的未来发展趋势。
分集简介
共 3 集 · 点击标题展开
1
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(上)
42 分钟
本课程指出了智能交通技术发展的时代背景与技术浪潮;讲解了AI大模型发展概况与交通应用背景;阐述了AI大模型带来的交通治理范式变革,包括从“数据驱动”到“知识驱动”的跃迁、对交通规划的影响、对交通管理的影响等内容。
2
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(中)
37 分钟
本课程进一步阐述了AI大模型带来的交通治理范式变革,包括对交通运营的影响、对交通服务的影响;深入解析了智能信号控制、自动驾驶协同、精准流量预测等核心应用场景。
3
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(下)
43 分钟
本课程讲解了公共交通调度优化、智慧出行服务(MaaS)等核心应用场景;直面技术瓶颈、数据安全隐患、法律法规滞后及伦理争议,提出了针对性的技术升级与制度保障方案,并对大模型技术演进、产业生态融合及政策法规完善趋势进行了前瞻,描绘了智慧交通高质量发展的未来图景。
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讲师介绍
周新军
研究员
中国铁道科学研究院
中国铁道科学研究院研究员,《中国铁道科学》(EI期刊)主编、Railway Sciences(与Emerald合作出版)期刊执行主编。1994年、2003年先后获南开大学经济学硕士、管理学博士学位,2004年进入中国社会科学院博士后流动站,从事应用经济学研究。现研究方向为经济管理、交通运输及传媒等;参与或主持国家自然科学基金、国家社会科学基金,省部级基金及国际组织基金课题30余项,获省部级奖项6项,公开发表学术论文150余篇,出版专著1部,合著3部。连续两次入选四年一度的经济学排行榜《中国哲学社会科学最有影响力学者排行榜:基于中文学术成果的评价(2016年版和2020年版)》。系国家科技奖励专家库评审专家;国家发改委能源研究所、交通部交通科学研究院及中国国际工程咨询公司等单位特邀项目评审专家。曾主编2份报纸、2份学术期刊,并担任国内外若干期刊的编委和审稿专家。
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课程章节
共 3 节
1
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(上)
42 分钟
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2
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(中)
37 分钟
0%
3
人工智能大模型在交通治理中的范式变革与典型场景应用(下)
43 分钟
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