11月4日下午，2026年度上海市土木工程学会智能交通专业委员会“人工智能时代的智能交通科技创新与人才培养”专题交流活动在同济大学四平路校区举行。来自公安交管部门、高校、设计研究院、咨询机构及智能交通企业的20名委员和代表参加活动，共同探讨人工智能推动交通学科转型、人才培养模式创新和行业技术升级的新思路。

本次活动走进同济大学交通学院，设置专委会工作说明、专题报告和座谈交流等环节。活动首先就专委会有关工作及职责进行说明，随后围绕交通学科发展、道路设施运维和网联自动驾驶三个方向开展专题交流。

图1 专题交流活动现场

同济大学交通学院唐克双教授以“AI时代的交通学科转型发展与人才培养”为题作报告。他结合人工智能技术加速演进的背景，分析了交通学科知识体系、科研范式和人才能力需求正在发生的变化，并重点介绍学院在科教融合和课程模块重构方面的探索。通过将“AI技术”与具体交通场景结合，把科研创新成果转化为课程内容，推动课程体系随技术迭代动态更新，培养既掌握交通专业知识、又具备数据分析和人工智能应用能力的复合型人才。

他指出，当前人工智能已经可以辅助学生编写代码、处理数据和完成多种学习任务，但这并不意味着学生可以降低对专业知识的掌握要求。恰恰相反，AI生成内容具有不确定性，学生需要更加深入地理解专业概念、研究方法和技术适用边界，才能判断AI给出的结果是否准确、合理。AI时代的人才培养不能只停留在“会使用工具”，还应着力培养学生提出问题、分析问题和辨别结果的能力。

图2 唐克双教授作专题报告

从人才培养转向工程实践，同济大学交通学院刘成龙副教授围绕“人工智能赋能道路设施运维管理”作专题报告。他指出，随着道路性能采集技术快速发展，设施运维正在由依赖重型装备、低频抽检和小样本分析，向轻量化感知、高频更新和路网覆盖转变。报告介绍了路面性能高密度感知、病害识别与智能诊断等研究，并探讨生成式人工智能与人类反馈强化学习在养护决策中的应用，为提高道路设施状态识别和运维决策效率提供了新的技术思路。

报告结束后，有专家就路面检测设备目前的应用规模和年度使用成本提出问题。与会人员围绕相关技术的工程应用条件、推广成本和实际使用需求进行了进一步交流，使讨论从技术方法延伸至成果落地。

图3 刘成龙副教授作专题报告

在道路基础设施智能运维的基础上，交流内容进一步延伸至车辆智能。同济大学交通学院杭鹏副教授以“人工智能赋能网联自动驾驶”为题，介绍自动驾驶技术发展及OnSite自动驾驶公共服务平台建设。报告围绕高等级自动驾驶面临的场景数据、训练测试和快速迭代需求，分析人工智能深度赋能、仿真测试工具链升级和自动化测试等关键问题。OnSite平台通过整合场景、工具和测试服务，为自动驾驶技术研发、仿真验证及跨场景测试提供支撑。

在互动环节，有专家注意到该平台目前较多面向单车训练与测试，进一步询问是否考虑多车协同方向。杭鹏回应，多车协同相关研究和平台能力建设已经开展。围绕这一问题的交流，也体现出网联自动驾驶正由单车智能向多车协同和系统智能拓展的发展趋势。

图4 杭鹏副教授作专题报告

三场报告分别从人才培养、道路基础设施和网联车辆三个层面展开，既讨论AI时代交通人才应具备的知识结构与判断能力，也关注人工智能技术在设施运维和自动驾驶中的工程应用。专题报告后，与会代表结合政府管理、高校教学科研、工程设计和企业实践，围绕关键技术验证、成果转化和人才培养机制进行了深入交流。

专题报告后，与会代表围绕人工智能技术落地、交通行业关键技术问题和人才培养机制展开交流。大家结合政府管理、高校教学科研、工程设计和企业实践，从不同角度讨论了AI时代交通人才应具备的知识结构与实践能力，以及科研成果与行业需求有效衔接的方式。现场交流充分，进一步增进了不同领域代表之间的了解。

图5 专题交流会人员合影

本次活动将学科建设、人才培养与行业技术创新置于同一交流框架，呈现了人工智能对交通教育、设施管理和自动驾驶研发带来的深刻影响。上海市土木工程学会智能交通专业委员会将继续发挥平台作用，汇聚高校、管理部门和行业企业力量，促进科研、教育与工程实践之间的交流合作，为智能交通领域科技创新和人才培养提供支持。