博亚体育5月22日，雅万高铁开始联调联试，标志着中国高铁走出国门“第一单”取得新的重大进展。

　　近年来，“中国智慧”不断推动全球轨道交通大发展。轻点屏幕，一键生成涵盖线路组合、餐饮预订、住宿安排等全流程出行决策意见；无感出行，一张脸刷遍通关、支付、签到等交通服务各环节……在北京交通大学计算机与信息技术学院副院长李浥东看来，这不是科幻中的未来场景博亚体育，而是走进现实的智慧交通新貌。

　　不久前，教育部公布了“十四五”第一批教育部重点实验室建设立项名单，北京交通大学“交通大数据与人工智能教育部重点实验室”获批立项。作为该实验室主任，李浥东正带领团队面向“数字中国”“交通强国”“新一代人工智能”等国家战略以及行业重大需求，推进交通运输领域创新产业智能化升级。

　　交通、数据与控制等多学科怎样交叉赋能？教育、科研、工程如何协同创新？日前，记者走进该实验室，探索智慧交通背后的数据密码。

　　交通运输部发布的数据显示，截至2022年年底，我国已建成世界上最现代化的铁路网和最发达的高铁网。由“跟跑”到“并跑”再到“领跑”，我国智慧交通保持加速度的动能何在？当前，这一问题正成为我国交通运输领域专家思考的热点。

　　“大数据和人工智能是交通迭代升级的关键。”在北京交通大学校长余祖俊看来，信息时代，计算与交通融合趋势凸显，发展前沿交叉学科已成把握科技前沿的必由之路。大数据、人工智能与轨道交通交叉融合将成为我国轨道交通未来引领全球发展的推动力。

　　北交大具有鲜明的行业特色，在计算机和交通领域积淀深厚。为引领新时代交通事业发展，学校依托计算机与信息技术学院，充分整合计算机科学与技术、交通运输工程等优势学科，组建成立了交通大数据与人工智能教育部重点实验室。

　　“实验室的建设目标紧跟数字强国战略和交通强国战略发展需求，并以‘智行天下、数通美好’作为建设与发展愿景。”李浥东介绍，实验室深度融合交通大数据与人工智能，围绕交叉领域重大需求，确定了交通大数据智能基础理论、智能感知与传输、智能分析与决策、安全与隐私保护4个主要研究方向，致力为交通强国战略提供强有力的科技与人才支撑。

　　“数据是造‘聪明的车’、建设‘智慧的路’的神经，人工智能是实现数据感知、分析和决策的大脑。”李浥东表示，实验室更注重学科领域的基础性核心问题，依托计算机学科，关注交通垂直领域的关键数据与智能科学方面的关键技术。

　　在李浥东看来，交通系统产生的数据不但规模庞大、类型众多，而且结构复杂、分布广泛、平台异构。传统的采集、分析、挖掘与决策路径，已经难以适应如此复杂的场景。

　　“多学科交叉与融合，有利于重大项目开展综合研究以及成果突破。”李浥东介绍，利用人工智能开展交通“感—传—算”数据一体化处理，已成为智慧交通的广泛共识。

　　“智慧交通不是单一的、固定的系统方案，而是多种技术的交汇融合。相关领域的多学科交叉融合将为我国交通科技实现‘领跑’提供充沛动能。”李浥东说。

　　一般列车在运行过程中，会通过相机检测前行道路上的异物。但川藏铁路累计爬升高度超过1.4万米、拥有高达84%的“桥隧比”（即桥梁和隧道占总里程的比例），给列车随行检测带来了巨大挑战。2019年，李浥东团队在川藏铁路施工现场发现，列车反复进出隧道，光线忽明忽暗，普通相机的感光芯片难以适应这样的高动态变化。

　　“此前，这种极端环境下的数据采集在交通工程领域从未遇到，但创新就是要以国家需求为己任。”2020年，李浥东团队牵头与中科院微电子所等单位开展高动态微光芯片研发。经过3年攻关，于今年3月完成了样品开发。经测验，该芯片的综合性能达到国际领先水平。

　　把科研成果写在崇山峻岭间，这是团队围绕国家战略开展有组织科研的生动写照。

　　“高校作为科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，应心怀国之大者，积极服务国家战略需求和行业创新发展。”北京交通大学党委书记王稼琼表示，作为一所特色鲜明的“双一流”高校，学校坚持党的全面领导，明确重点、把握关键，全力提升科技创新能力，支撑高水平科技自立自强。

　　“实验室的成立为进一步抢抓智慧交通前沿，注入了澎湃的科技动力。”实验室副主任、青年学术带头人金一介绍，团队拟瞄准国家和交通行业智能化建设需求，全面梳理我国交通运输行业在信息精准感知与可靠交互、交通系统协同式互操作和泛在智能化等方面的关键问题，通过自上而下和自下而上相结合的方式，推进学科迭代，引领行业发展。

　　2022年北京冬奥会是全球首次实现三赛区联动的冬奥盛会。旅客需求多样、线路条件复杂、安全保障要求高等难题使得承担冬奥会运输任务的京张高铁面临巨大挑战。为保障全线通畅，由北交大牵头，李浥东团队参与研发了“轨道交通列车智能管控技术”，将调度台平均管辖范围从80公里提升至280公里，以出色的智能技术彰显了中国交通的“硬实力”。目前，该技术已推广应用到全国7000余个车站，综合性能达到国际先进水平。

　　力扛国家发展担当，进一步夯实了学校的科研实力。近5年，北交大在交通大数据与人工智能领域取得了一大批具有国际影响力的原始创新成果，承担包括4项重点研发计划项目和国家自然科学基金重大项目在内的国家级科研项目200余项，获得包括国家科技进步奖一等奖在内的省部级以上荣誉14项。

　　作为我国“西煤东运”的战略大通道，大秦铁路的煤炭运量占全国铁路煤运总量的五分之一。一直以来，该线路重装载、高负荷的复杂运行环境，对运行安全构成了极大挑战，铁道部门每年还要花费大量的人力和资源用于线年年底，北交大一群年轻的师生入驻该线路。他们首次将图像识别、计算机、人工智能技术应用到铁路安全监测中，探索重载铁路自动化、智能化维护新思路。

　　两年来，师生们克服高寒、高粉尘的恶劣环境，夜以继日地蹲守在运行一线，了解功能需求和业务逻辑，成功实现了障碍物检测、车距测量以及行人检测等技术开发，为改变铁道人“满目尘霜”的工作面貌提供了强有力的智能数据支撑。

　　突出人才培养与科研创新的协同，是教育部重点实验室区别于其他实验室的显著特征。在成立之初，交通大数据与人工智能教育部重点实验室就把人才培养摆在首要位置，有针对性地建立了“双带头人”制度。

　　“‘双带头人’护航，推进了复合型人才培养。”李浥东介绍，实验室充分利用计算机学院的人才培养优势，为每个研究方向分别配备一名学术导师和一名教学名师。以教学名师为例，实验室汇集了教学经验丰富的两位国家级教学名师王移芝教授和阮秋琦教授，以及两位北京市级教学名师王志海教授和李清勇教授。

　　交通大数据与人工智能是典型的交叉学科，且具有较强的工程实践需求。在实践一线培养学生的创新能力，是实验室人才培养的特色与优势。

　　“在人才培养过程中，可以将实际的科研案例转化成教学项目。通过‘双带头人’让科研育人落地。”金一介绍，他所在团队教师以丰富的项目为基础，与交通强国战略相结合，形成了理论研究与教学实践相融合的多元化培养体系。

　　隧道病害检测是交通工程质量检测中难度最大的项目之一，以大数据“把脉”隧道病害是当前主流的诊断方式。然而，智能检测的难点之一在于数据样本的差异性过大。例如，隧道中存在大量衬砌裂缝、瓷砖裂缝、渗漏水等病害，很多样本肉眼难以识别。

　　不久前，实验室郎丛妍教授团队成功解决了这一难题。团队教师指导学生将工程问题带进实验室，组织图像识别、数据处理等不同专业的学生，经过大量实验，收集整理了数万个隧道病害数据样本，建立了一整套算法。这双“火眼金睛”已成功应用于多条线路的隧道病害检测，将检测准确率提升了20余倍。

　　当前，该实验室正以丰富的项目为基础，通过联合项目、技术攻关和案例教学等途径，不断探索理论研究与教学实践的贯通融合。

　　“今后，实验室还将联合行业领军企业建立实践基地，聚焦铁道智能化运行中亟须解决的实际问题，建立起综合交叉、动态发展的实验室育人生态体系。”郎丛妍说。