近日，中國智能交通協會公布了2024年度科學技術獎的獲獎名單，由我院韓科教授牽頭完成的《面向大氣監測管治的車載式移動感知部署、調度及決策體系》榮獲科技進步二等獎（完成單位：西南交通大學、四川國藍中天環境科技集團有限公司）。這一榮譽是西南交通大學在“交通+環境+管理”交叉領域取得的重要進展，也是經濟管理學院在行業牽引科研方面取得的代表性成果。

【圖1、獲獎證書】

成果簡介

車載式移動感知是智慧城市應用背景下發展起來的新型物聯感知體系，以成本低、流動性高、數據量大等優勢，在大氣環境等智慧城市監測領域得到廣泛應用。

【圖2、城市車載監測的若干例子】

然而，大氣監測所用的搭載車輛（常見的如出租車、公交車、專用車）在城市空間中的流動呈現復雜性、隨機性、時變性、偏倚性和稀疏性，難以與監測場景的需求進行匹配，影響數據采集和后續應用。此外，移動大氣傳感數據存在應用單一、挖掘不足、與業務場景脫節等問題，急需智能化數據挖掘應用體系用于調度和決策支持。針對以上行業難點，本成果以大氣監測為應用背景，創新性提出了以城市車輛為載體的大氣移動感知的部署、調度及決策綜合技術體系，具體如下（詳見技術構架圖）：

（A）在數據采集層面，提出了基于運營車輛（出租車、公交車）及專用搭載車輛的傳感器分配及車輛調度體系。在符合車隊運營特征和滿足交通服務水平的前提下，實現了車隊傳感效用的極大提升和監測成本的顯著下降，解決了現有城市車載監測體系時空覆蓋不足，監測資源分配不均、監測針對性不強等問題，為車載移動監測在行業的推廣提供技術支撐。

（B）在數據增值層面，提出了數據校準-趨勢提取-數據融合技術，建立‘網格化空氣質量感知’和‘大氣污染AI小尺度溯源’的數據增值體系，在傳感器最優部署的基礎之上進一步采用“以算代測”（算法彌補監測的局限性）的方式與移動監測形成互補，解決移動監測存在盲區、數據質量不足、數據應用有限等問題，增強車載監測的魯棒性和業務指向性。

【圖3、成果技術構架圖】

該成果綜合運用了交通運輸、運籌優化、人工智能等領域前沿方法和技術，顯著提升車載式大氣移動監測體系的效能、經濟性和實用性，充分發掘移動監測這一新型范式所賦予城市交通活動的正外部性，相關方法和技術可拓展到其他監測領域，賦能智慧城市的可持續發展。

韓科教授及其團隊在項目實施過程中，共獲得授權發明專利24項，軟著9項，發表論文27篇。通過Alpha MAPS智能化大氣監測管治系統應用于多個省市，取得了顯著的經濟、社會和環境效益：

（1）相較于常見的出租車或公交車移動傳感，監測效用提升11%-21%；在同樣的監測效果下，可節省成本39%-61%；

（2）網格化空氣質量推斷的線下驗證準確率達80%以上，可降低50%的移動或固定監測成本；

（3）大氣污染AI小尺度溯源算法基于車載式移動監測網識別城市局部污染并研判污染源，自系統投入運行以來累計推送實時污染溯源事件一萬余件，線下核實準確率達63.5%，遠高于依靠人工經驗的準確率（15%-30%）；

（4）對污染事件的線下響應時間由通常的半天至一天，縮短至2小時以內；

（5）獲全球智慧城市大會“2021世界智慧城市大獎·宜居和包容大獎”，入選2023年度數字中國優秀實踐案例、第五屆“數字中國”數字生態優秀應用案例、中國環境報“2022年度智慧環保十佳創新案例”等。

【圖4、成果知識產權】

【圖5、成果相關應用】

【圖6、成果水平和推廣情況】

此次獲獎，是韓科教授團隊在產學研領域的標志性成果。他將繼續帶領經濟管理學院及校內外學科交叉團隊，深入探索交通運輸、管理科學、系統科學等學科交叉的科學內涵，并持續賦能交通運輸及城市治理行業的智能化、綠色化和低碳化。