应香港理工大学Edward Chung教授邀请，同济大学INTO课题组于2024年12月11日至12日赴香港理工大学进行为期两天的学术交流。本次交流由唐克双教授带队，课题组成员包括伉沛喆、骆旅舟、孙凤美和冯嘉龙四位同学。访问期间，团队参加了2024年香港交通研究学会（HKSTS）研讨会，并与香港理工大学课题组就两校联合申报的2023年国家重点研发计划“战略性科技创新合作”专项项目——《人工智能和数字孪生混合驱动的交通信号控制评估-诊断-优化关键技术》展开了深入讨论，明确了未来合作的任务分工与推进计划。

图1. 学术交流研讨会合影

12月11日，由香港理工大学、香港交通研究学会（HKSTS）和同济大学联合举办的学术研讨会在香港理工大学隆重举办。本次会议以“AI Powered Smart Transportation Operation and Infrastructure”为主题，吸引了来自智能交通领域30余位专家学者齐聚一堂，共同探讨交通信号控制技术的最新研究进展与实践应用。作为本次会议的重要环节之一，唐克双教授作了题为《AI and DT Empowered Traffic Signal Control Evaluation, Diagnosis and Optimization》的学术报告。他全面阐述了人工智能和数字孪生混合驱动的交通信号控制技术的研究背景、核心目标、技术路线、研究进展及平台开发等内容，展示了AI和数字孪生技术在交通信号控制中的前沿应用。在场专家学者对报告内容表现出浓厚兴趣，围绕数据来源的多样性和验证测试的全面性等展开了热烈讨论，高度评价了该研究在推动交通信号控制智能化升级方面的重要价值和应用前景。研讨会结束后，参会人员进行了合影留念。

图2. 唐克双教授在会议现场作学术报告

图3. 合作项目专题研讨会

图4. 唐克双教授介绍项目研究进展

12月12日，唐克双教授率课题组成员与香港理工大学Edward Chung教授团队进行了合作项目的专题研讨会，重点围绕《人工智能和数字孪生混合驱动的交通信号控制评估-诊断-优化关键技术》项目的研究进展、存在问题及下一步计划展开讨论。会议开始，Edward Chung教授对项目的整体框架、研究目标及当前阶段成果进行了概述。随后，唐克双教授结合课题组的研究重点与实际进展，进一步阐明了当前的研究成效与未来的重点任务。

紧接着，两校学生代表分别就各自研究进展作了专题汇报。在同济大学课题组的报告环节，孙凤美同学以《Urban Road Network Traffic Demand Prediction Based on Deep Learning》为题，介绍了深度学习在城市交通需求预测中的创新应用，重点展示了她在算法改进和模型优化方面的研究成果。冯嘉龙同学则围绕《Intersection Dynamics-Aware Continuous Learning in Adaptive Traffic Signal Control Featuring Fast Startup and Adaptation》主题，深入讲解了单交叉口自适应信号控制技术中的动态学习机制与快速适应策略的开发和实现。香港理工大学课题组同样分享了具有前沿性的研究成果。Xing Zeren同学带来了题为《Efficient Online Origin-Destination Prediction Via a Knowledge-Driven Deep Learning Framework》的学术报告，重点介绍了一种基于知识驱动的深度学习框架，在实现高效OD预测方面的实践经验。通过双方的学术分享，与会师生围绕算法性能、模型验证以及实际应用展开了广泛而深入的交流，不少讨论内容为后续研究提供了新的思路和方向。

图5. 课题组孙凤美同学作研究进展汇报

图6. 课题组冯嘉龙同学作研究进展汇报

研讨会结束后，唐克双教授与Edward Chung教授继续就合作项目的下一步工作进行了详细探讨。双方一致认为，联合研究需要充分发挥两校各自的学术优势与资源特色，为项目顺利推进提供支持。在明确研究分工方面，两校团队结合各自的研究基础与软硬件条件，制定了具体任务划分方案。此外，双方还对未来的学术活动与合作机制作出规划，包括2025年项目推进计划、合作研究成果的共享机制，以及师生互访与交流的进一步落实。唐克双教授特别邀请Edward Chung教授及其课题组成员于2025年访问同济大学，开展更为深入的学术合作与文化交流。

在12月12日的交流期间，香港理工大学安排了招待午宴，为双方学者提供了轻松自由的互动平台。午宴期间，参会人员畅所欲言，就学术问题与研究心得展开交流，加深了对彼此研究工作的了解，同时也增进了两校团队之间的情谊。

本次赴港交流意义非凡，不仅进一步加强了同济大学与香港理工大学在智能交通研究领域的紧密联系，还为两校学生提供了宝贵的学习机会。通过对香港理工大学研究基础及方向的深入了解，课题组成员更加清晰地认识到自身研究的不足之处，并汲取了诸多宝贵意见。例如，香港理工大学课题组在研究方向上的多样性和宽广性，以及软硬件条件的先进性，都为同济大学课题组提供了启发。而通过双方的密切交流，课题组成员也深刻认识到香港与内地在交通信号管控实践中的差异，从而对未来研究的重点方向有了更加明确的思考。此次学术交流进一步夯实了两校在智能交通领域的合作基础，为后续研究的高效推进创造了良好条件。希望未来能通过更深层次的合作，让内地与香港高校在交通信号控制、交通需求预测及智能交通系统优化等领域取得更多突破性成果，为社会和公众提供更加高效、便捷的交通服务。