近日，中国智能交通协会公布了2024年度科学技术奖的获奖名单，由我院韩科教授牵头完成的《面向大气监测管治的车载式移动感知部署、调度及决策体系》荣获科技进步二等奖（完成单位：西南交通大学、四川国蓝中天环境科技集团有限公司）。这一荣誉是西南交通大学在“交通+环境+管理”交叉领域取得的重要进展，也是经济管理学院在行业牵引科研方面取得的代表性成果。
【图1、获奖证书】
成果简介
车载式移动感知是智慧城市应用背景下发展起来的新型物联感知体系，以成本低、流动性高、数据量大等优势，在大气环境等智慧城市监测领域得到广泛应用。
【图2、城市车载监测的若干例子】
然而，大气监测所用的搭载车辆（常见的如出租车、公交车、专用车）在城市空间中的流动呈现复杂性、随机性、时变性、偏倚性和稀疏性，难以与监测场景的需求进行匹配，影响数据采集和后续应用。此外，移动大气传感数据存在应用单一、挖掘不足、与业务场景脱节等问题，急需智能化数据挖掘应用体系用于调度和决策支持。针对以上行业难点，本成果以大气监测为应用背景，创新性提出了以城市车辆为载体的大气移动感知的部署、调度及决策综合技术体系，具体如下（详见技术构架图）：
（A）在数据采集层面，提出了基于运营车辆（出租车、公交车）及专用搭载车辆的传感器分配及车辆调度体系。在符合车队运营特征和满足交通服务水平的前提下，实现了车队传感效用的极大提升和监测成本的显著下降，解决了现有城市车载监测体系时空覆盖不足，监测资源分配不均、监测针对性不强等问题，为车载移动监测在行业的推广提供技术支撑。
（B）在数据增值层面，提出了数据校准-趋势提取-数据融合技术，建立‘网格化空气质量感知’和‘大气污染AI小尺度溯源’的数据增值体系，在传感器最优部署的基础之上进一步采用“以算代测”（算法弥补监测的局限性）的方式与移动监测形成互补，解决移动监测存在盲区、数据质量不足、数据应用有限等问题，增强车载监测的鲁棒性和业务指向性。
【图3、成果技术构架图】
该成果综合运用了交通运输、运筹优化、人工智能等领域前沿方法和技术，显著提升车载式大气移动监测体系的效能、经济性和实用性，充分发掘移动监测这一新型范式所赋予城市交通活动的正外部性，相关方法和技术可拓展到其他监测领域，赋能智慧城市的可持续发展。
韩科教授及其团队在项目实施过程中，共获得授权发明专利24项，软著9项，发表论文27篇。通过Alpha MAPS智能化大气监测管治系统应用于多个省市，取得了显著的经济、社会和环境效益：
（1）相较于常见的出租车或公交车移动传感，监测效用提升11%-21%；在同样的监测效果下，可节省成本39%-61%；
（2）网格化空气质量推断的线下验证准确率达80%以上，可降低50%的移动或固定监测成本；
（3）大气污染AI小尺度溯源算法基于车载式移动监测网识别城市局部污染并研判污染源，自系统投入运行以来累计推送实时污染溯源事件一万余件，线下核实准确率达63.5%，远高于依靠人工经验的准确率（15%-30%）；
（4）对污染事件的线下响应时间由通常的半天至一天，缩短至2小时以内；
（5）获全球智慧城市大会“2021世界智慧城市大奖·宜居和包容大奖”，入选2023年度数字中国优秀实践案例、第五届“数字中国”数字生态优秀应用案例、中国环境报“2022年度智慧环保十佳创新案例”等。
【图4、成果知识产权】
【图5、成果相关应用】
【图6、成果水平和推广情况】
此次获奖，是韩科教授团队在产学研领域的标志性成果。他将继续带领经济管理学院及校内外学科交叉团队，深入探索交通运输、管理科学、系统科学等学科交叉的科学内涵，并持续赋能交通运输及城市治理行业的智能化、绿色化和低碳化。
