2025年10月13日上午9:30—11:30，第511期同路人学术论坛在交通运输工程学院通达馆103会议室成功举行。本次论坛的主题为“AI-based Applications and Evaluation Processes in Transportation”，邀请了来自法国和澳大利亚的三位知名专家——Dominique Gruyer教授、Andry Rakotonirainy教授与Mahdi Zargayouna博士，为师生带来了一场聚焦人工智能与智能交通融合发展的高水平学术报告。论坛由交通运输工程学院涂梅婷副教授主持，吸引了众多教师与研究生积极参加。

Dominique Gruyer教授拥有法国贡比涅技术大学（UTC）系统控制方向博士学位及巴黎南大学（UEVE）自动控制方向的HDR资格，现任法国Gustave Eiffel大学与IFSTTAR研究所研究主任，并领导PICS-L实验室，主要研究方向包括嵌入式感知、数据融合与不确定性理论在自动驾驶系统中的应用。他发表论文超过250篇，主持或参与40余项国际科研项目，在自动驾驶与智能交通领域具有广泛影响力。

Andry Rakotonirainy教授是澳大利亚昆士兰科技大学智能交通与道路安全领域的知名专家，拥有超过25年的科研与产业经验。他发表学术论文300余篇，其中一篇被引用超过1080次，并获得14项澳大利亚研究委员会（ARC）竞争性资助项目。他的研究重点包括智能交通系统（ITS）、人机交互及道路安全评估，对全球道路安全研究的发展作出了突出贡献。

Mahdi Zargayouna博士现任法国Gustave Eiffel大学GRETTIA实验室副主任，并担任智能系统国际硕士项目负责人。他在人工智能与计算机科学领域拥有坚实的学术背景，研究方向涵盖多智能体系统、动态交通系统优化及AI在交通中的实际应用，已发表学术论文70余篇。

本次论坛的报告围绕人工智能在交通系统中的多维度应用展开。三位专家分别从不同角度深入阐述了AI技术在出行生态、道路安全、交通仿真优化及智能出行决策中的前沿研究进展，为参会师生展示了AI驱动的交通科学新范式。

Dominique Gruyer教授以“道路交通生态系统”为核心，提出了一个由人类驾驶者、车辆、道路基础设施与社会系统共同构成的综合交通生态模型。他通过系统图示展示了不同交通要素之间的动态关系，指出“数据—信息—决策”是实现智慧出行的三大关键链条。在自动驾驶时代，信息交互的时效性和准确性决定了系统的安全性与效率。他强调，未来交通系统的核心不在于单一智能体的自主性，而在于整体系统的协同优化。报告还讨论了数字孪生技术在交通仿真与管理中的应用前景，以及AI在多车协同与道路安全监测中的关键作用。

Rakotonirainy教授结合其在昆士兰科技大学（QUT）领导的研究团队成果，展示了AI在道路安全研究中的多层次应用。他指出，道路交通安全不仅依赖于技术，更取决于对驾驶者行为的深度理解。报告重点介绍了AI驱动的驾驶行为识别系统、基于传感器融合的危险驾驶监测平台以及交通事故风险预测模型。他还分享了团队在“农村及偏远地区自动驾驶车辆安全评估”项目中的研究成果，通过机器学习与实时数据分析，有效降低了事故发生率并提升了交通应急响应能力。Rakotonirainy教授强调，AI为道路安全研究带来了可持续化、个性化与实时化的新方向，未来将通过跨领域协作推动智能交通安全体系的建设。

Mahdi Zargayouna的报告聚焦于人工智能在出行仿真与系统优化中的应用，重点介绍了如何通过AI算法构建高精度交通仿真平台，并实现多目标优化。他提出，传统交通仿真往往难以捕捉出行者决策的动态性，而基于AI的多智能体模型能够在微观层面模拟个体行为，在宏观层面优化整体出行效率。报告进一步展示了AI在出行需求预测、交通信号协调、动态路径规划及公共出行服务优化中的案例研究。Zargayouna认为，AI不仅是交通仿真的工具，更是推动城市交通系统智能化与绿色化转型的核心动力。

最后，三位专家详细解答了现场参会师生关于讲座内容的相关问题。