人工智能賦能交通信息新技術導讀

特邀策劃人

趙軍輝

工學博士，華東交通大學信息工程學院院長，江西省人工智能交通信息傳輸與處理重點實驗室主任，江西省車聯網關鍵技術工程實驗室主任；主要從事通信和網絡關鍵技術、人工智能和信號處理等領域研究工作；主持在研國家自然科學基金(聯合基金)重點項目1項、國家自然科學基金面上項目1項、江西省自然科學基金重點項目1項以及國家重點研發6G子課題1項；出版學術專著1本，編著教材1本，譯著3本，參編英文專著2本；在相關領域發表期刊及國際會議學術論文200余篇，申請國家發明專利40余項，軟件著作權登記20余項，榮獲教育部科技進步二等獎1項。現為江西省人工智能學會副理事長兼秘書長、中國計算機學會計算機應用專業委員會副主任、中國計算機學會南昌分部首任主席和中國生產力促進中心協會汽車工作委員會副主任等。

馮光升

哈爾濱工程大學計算機學院/軟件學院/國家保密學院副院長，教授，博士生導師。主要研究方向：無線網絡資源優化分配、無線認知網絡接入技術、無線室內定位技術、移動社會網絡數據分發等。承擔國家自然科學基金、國家科技重大專項，省自然科學基金(重點項目)、國防科技項目等10余項重點項目。榮獲黑龍江省科技進步獎二等獎2項，國防科技進步獎三等獎1項，黑龍江省教育教學二等獎2項，校示范教師、校優秀教師等榮譽稱號。

內容導讀

交通信息技術是國家信息技術的重要組成，也是智慧交通系統不可分割的部分。2021年國務院印發的“十四五現代綜合交通運輸體系發展規劃”與同年交通運輸部發布的“數字交通十四五發展規劃”清楚地分析了交通信息體系建設的國內外現狀，并強調了未來五年，我國的交通運輸行業要采用新科技賦能的發展路線。

鑒于上述情況，為了更好地向讀者介紹我國交通信息技術的最新研究成果，并進一步拓展交通信息技術應用的深度和廣度，培育數字交通創新發展體系，促進交通運輸與經濟社會發展深度融合，推動交通運輸行業的高質量發展，我們組織了本專題。

《智能軌道交通中無線通信技術應用與展望》系統地分析了軌道交通無線通信的現狀與挑戰。在此基礎上，結合人工智能、毫米波、D2D通信等新興的信息技術，提出了基于機器學習的信道建模方法、基于生成對抗網絡的信道估計等技術。最后從安全性、感知-通信-計算一體化和綠色化的角度分析了智能軌道交通中無線通信的發展方向，對未來軌道交通網絡的建設提供了支持。

針對交通信息技術中的移動邊緣計算技術，《移動邊緣計算中的智能任務遷移技術：現狀與展望》在介紹任務遷移技術現狀的同時，提出了一種人工智能賦能的智能任務遷移技術，用于提高移動邊緣計算系統在車聯網場景下的服務質量。仿真結果表明，融合了人工智能技術的移動邊緣計算系統，在資源有限的條件下，能有效地提升系統的容量與服務時延。

在系統地分析現有通信協議編碼方案的基礎上，《額外信息可靠傳輸新技術——便車碼的構造與應用》介紹了面向低密度校驗碼的額外信息便車傳輸技術。從信息論的角度出發，證明了基于便車碼傳輸額外信息的可行性，并對未來便車碼在其自身編碼構造、譯碼設計及應用拓展等方面可能的研究方向進行了展望。

論文《基于移動邊緣計算的任務調度算法設計》研究了移動邊緣計算中多用戶場景下的任務調度問題，并針對該問題設計了一種具有實時響應能力的任務調度算法。通過與遺傳算法在時延、能耗兩方面進行比較，所提出的算法能有效降低移動設備整體的能量消耗，同時在高并發、高時延要求等情況下仍能保持良好的性能，為解決車聯網領域中的多用戶調度難題提供了思路。

針對交通場景中的多目標跟蹤任務，為了提高跟蹤算法的跟蹤精度，《基于MF-DeepSORT的交通多目標跟蹤》在現有算法的基礎上融入了人工智能技術，用于提高跟蹤匹配的準確性。同時，還構建了交通多目標跟蹤數據集Car-MOT，為日后交通信息技術中的相關研究提供了參考。

《基于深度LSTM與遺傳算法融合的短期交通流預測模型》對短期的交通流量信息進行了分析，并針對現有技術泛化能力不足、難以收斂等問題，提出了一種采用遺傳算法優化的預測模型，對未來智慧交通系統的應用提供了技術支持。

綜上所述，本專題首次全方位地展示了人工智能賦能的交通信息新技術。內容涵蓋交通信息技術的研究現狀、發展趨勢以及人工智能與移動邊緣計算等多方面相關的支撐技術。希望本專題能夠對廣大讀者了解和研究交通信息技術提供有價值的啟示、參考與借鑒，共同搭建起開放的交通信息技術交流平臺，促進我國智慧交通系統的發展。最后，感謝編輯部各位老師在征稿通知發布、論文評審與意見匯總、論文定稿、編輯修改及出版所付出的努力和汗水；感謝專題評審專家及時、耐心、細致的評審工作；衷心感謝各位作者的辛勤工作和精心撰稿!