我单位拟推荐“数据驱动与AI赋能的特大城市交通仿真技术与应用”申报2024年度北京市科学技术奖，特此公示，公示期2024年7月29日至8月4日，公示期内如对公示内容有异议，请您向市交通委员会科技处反映。

联系人及联系电话：陈政   55530770

一、项目名称：数据驱动与AI赋能的特大城市交通仿真技术与应用

二、候选单位：北京交通发展研究院、北京交通大学、万物镜像（北京）计算机系统有限公司、中国科学院计算技术研究所、北京交研都市交通科技有限公司

三、候选人：1、郭继孚；2、温慧敏；3、缐凯；4、商攀；5、刘雪杰；6、于云；7、李寻；8、孙建平；9、侯涛；10、杨少峰

四、项目简介：

1.研究目的

城市交通系统是一个复杂巨系统，参与要素众多，拥堵产生机理复杂，其表象及内在机理随城市发展不断演化。特大城市多模式、多层次的交通网络解析和推演一直是世界难题和前沿问题，目前尚缺少科学有效的技术手段支撑特大城市的交通规划与综合治理。

为此，本团队自2017年开始产学研用协同攻关，突破了海量多源数据融合、复杂出行行为的深度学习、超大规模网络计算等技术瓶颈，构建了特大城市交通仿真技术体系，采用“一体两翼”总体架构，以基于AI的数据驱动模型为核心，实现了从数学机理仿真到基于人工智能方法仿真的技术突破。

2.主要技术创新点

（1）针对交通数据来源多样、体量大、时空跨度广和结构复杂等特点，提出了“北京交通计算图”，实现了多源数据的融合与交通状态的精准估计；建立了城市交通需求场景库和通用出行预测模型，大幅减少交通调查和建模成本，提升了规划的科学决策水平。

（2）针对传统动态交通仿真模型难以模拟超饱和交通流状态下拥堵形成与消散过程的问题，构建了瓶颈点排队估计模型，精准刻画拥堵瓶颈点排队状况；针对基于规则的微观仿真模型难以模拟中国式开车行为的难题，提出了基于AI的微观驾驶行为建模方法，解决了交通行为的本地化难题。

（3）针对城市交通网络多模式衔接、多层次时空转换、大规模快速计算等难题，攻克了多层次、多模式交通网络一体化建模、仿真和并行计算技术，研发了多层次一体化交通仿真平台，有力支撑了交通决策。

3.成果产生的价值

项目成果获得发明专利22项、软件著作权8项，发表论文16篇。项目长期聚焦北京交通仿真应用需求，全方位支撑了涵盖“战略、规划、政策、组织、管理”等多种类型的交通仿真和方案推演评估工作；服务了以副中心、冬奥会为代表的重大项目、重大活动等百余个方案的量化评估和论证工作。项目研发了通用出行预测模型和仿真平台，已转化应用于京津冀、雄安、成都、长春等区域和城市。项目有效提升了交通仿真推演技术能力，支撑科学精准决策，促进了行业技术发展，取得了显著社会效益。

北京市交通委员会

2024年7月29日