“新工科”建设背景下“人工智能+城市交通规划”研究生教育研究与实践——以华侨大学为例

高悦尔

(华侨大学 建筑学院 福建厦门 361000)

0 引言

人工智能(AI)技术自诞生以来，其理论与应用领域得到了飞速发展，已成为信息科学领域最前沿学科之一。经过几十年的发展，人工智能与城市交通、医疗卫生、商业管理、航空航天等领域的深度融合正在引发新一轮产业革命。智慧城市、智慧医疗、智能家居和智慧物流等概念不断提出与实现，学科交叉及应用成为目前人工智能领域热门研究方向，人工智能已成为深刻影响我国未来国际竞争的新兴力量。

为应对世界科学技术的变化，支撑国家科技创新发展，教育部2017年开始推行以“新工科”建设为主导的工程教育改革。2018年，教育部正式将人工智能专业列入首批“新工科”研究与实践项目建设名单，并发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业，加大人工智能领域人才培养力度，推动人工智能领域一级学科建设，形成“人工智能+”复合专业培养新模式，提出要在2020年建设100个 “人工智能+X”特色复合专业；同年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，认为人工智能是引领未来的战略性技术，指出要将人工智能教育全面融入到“新工科”建设当中[1]，为我国在人工智能领域实现“弯道超车”做准备。在当前信息技术环境迎来大发展、大变化背景下， “新工科”建设主导下的“人工智能+X”复合培养模式将人工智能技术融入到工科教育当中，使得人才培养模式更加符合经济社会发展需要，是符合我国新时代高等工程教育发展的重大战略选择，也为构筑国际竞争优势提供了新的机遇[2]。

2019年国务院印发《交通强国建设纲要》，指出将大数据、互联网、人工智能和区块链等新兴科技技术运用到交通行业，推动交通智慧化[3]。“人工智能+智慧交通”理念的提出，为人工智能与复杂交通系统的深度融合指明了未来发展方向。海量的大数据，使人们对于城市交通运行的细节有了更加深入的掌握，但对于城市交通系统运转方式，对于不断出现的新的交通形式在城市交通中的影响和作用，还需要在人工智能与交通领域的交叉研究中不断加深理解。当前国内外针对智慧交通的项目与案例日益增多，国家各部门也在大力推进智慧交通的相关试点工作[4]。在这样的背景下，“人工智能+城市交通规划”方向的人才培养也被提上日程。

1 “人工智能+”人才培养的相关探索

在国家推动人工智能相关领域高层次人才培养的号召下，为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，国内许多高校开始改变传统模式，尝试构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索基于深度融合的学科建设和人才培养新模式。表1为国内部分开展“人工智能+”复合培养专项的学校及培养目标。

表1 国内部分高校“人工智能+”教学实践概况

在智慧城市与智能交通领域，同济大学吴志强院士团队研发了人工智能城市规划的九大推演工具，包括城市人口推演、城市用地推演、城市密度推演、产业空间推演、城市资源推演、城市交通推演、空间形象推演、城镇群落推演、建设时序推演。2017年清华大学成立数据科学研究院交通大数据研究中心，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究；西南交通大学人工智能研究院，以人工智能为切入点，围绕先进交通和未来交通打造跨学科、跨院系、跨学校的综合交叉科研平台和创新团队，承担国家重大科技任务，探索“人工智能+X”的人才培养模式，同时积极开展国际学术交流与合作，努力建设成交通与人工智能领域国际合作联合实验室。同济大学智能交通运输系统(ITS)研究中心未来城市与交通联合实验室利用全息感知与人工智能等技术，研究交通病及其治理问题。

在“人工智能+新工科”人才培养方面，国内高校还在积极探索和实践中。在课程设置上均安排了计算机技术和数学等基础课程，也有对应的专业化知识课程；由于复合型培养模式刚刚提出，在团队建设上大多是以高校的计算机学院与对应的工科学院相结合，由来自不同一级学科的教师及其学生组成团队。培养模式上，复旦大学将人工智能专业学生列入工科试验班进行招生、分流和管理，为加强产学研融合培养，学生可以参加计算机科学技术学院、大数据学院、工程与应用技术研究院和相关企业开设相关科研、科创项目[6]; 西南交通大学“人工智能+X”博士研究生交叉培养项目分为专业型博士和学术型博士，采用主导师与合作导师制度，导师来自不同的一级学科，同时校外导师具备高级职称或同等水平。

2 华侨大学“人工智能+城市交通规划”的实践探索

在校企合作战略协议框架下，我校与厦门市交通运输局共同组建厦门市城市综合公共交通研究中心，联合搭建人才培养平台和项目实践平台。从2020年开始，华侨大学结合近些年在厦门市交通领域的相关实践，以计算机科学与技术学院电子信息专业和建筑学院城乡规划专业硕士培养点为试点，共同组建“华侨大学智慧交通研究团队”，开展“人工智能+城市交通规划”方向的研究生培养的探索与实践。

2.1 人才培养模式

传统城市规划与交通规划人才培养模式中往往缺少对学生“信息化素养”的培养与关注。 “信息化素养”本质上是指通过运用信息来进行合理决策的能力。一个有信息化素养的人，可以通过对大量信息资源进行获取，利用相应的信息技术工具，分析问题进而解决问题，它强调的是利用信息化思维加深对专业领域知识的理解。“人工智能”时代的到来，使得信息化素养具有了更加丰富的内涵，更加成为了新时代人才培养中不可或缺的重要环节。在“人工智能+城市交通规划”复合型研究生的培养中，不仅要探索信息类课程与规划类课程优化整合的思路与方法，还必须将信息素养嵌入人才培养的全过程[11]。

“人工智能+城市交通规划”方向的研究生在招生时，首先要求学生要具有良好的数理基础和掌握计算机编程的基本技能，以使得跨专业的学生可以更快地适应多学科交叉理论学习与加快对相关技能的掌握。经过多年实践，该专业的研究生生源主要来自地理科学、交通工程、计算机科学、城乡规划等学科，学生的知识体系与专业能力之间具有很大的差别，表现出明显的多学科共存的特征。因此在制定培养计划时，“人工智能+城市交通规划”专业研究生在完成各自学院必修的专业相关课程的同时，为了保证培养过程中研究生知识体系的完整性，鼓励不同专业背景的学生根据自身需要选修计算机学院和建筑学院开设的相关的课程，例如在本科阶段未接触过城市交通规划训练的学生可以选修城乡规划系开设的《城市道路与交通规划》本科课程和《城市交通规划理论与实践》研究生课程，而本科期间缺少人工智能或计算机学科相关训练的同学则鼓励选修电子信息系开设的《人工智能导论》等本科课程和《大数据与商务智能》《机器学习》等研究生相关课程，从而打破学科之间的壁垒，实现研究生培养的学科交融与创新。

同时，为促进城市交通规划与人工智能技术在培养过程中的深度融合，我校积极鼓励团队研究生参与相关学科竞赛，以赛带学、以赛促教。例如，中心组建学生团队参加“2020数字中国创新大赛-大数据赛道”，基于端午节假期期间出租车GPS和订单数据对厦门市道路拥堵情况进行了识别和分析，构建了一套基于出租车GPS的道路多方向维度的拥堵识别智能算法模型，为城市交通管理部门提供了可靠的算法支撑。

2.2 多学科团队建设

研究生导师队伍的建设是影响人才培养质量和学科创新的关键因素。华侨大学基于城市交通领域学科发展和行业实践的最新动态，为满足“人工智能+城市交通规划”研究生的培养需要，构建了多学科交叉的导师团队，实行“主导师负责，多元导师联合培养”的制度。导师团队的专业背景包括交通工程、计算机科学和城乡规划，在职称结构上，做到教授、副教授、讲师结合；在年龄结构上，以具有学术成果和科研热情的中、青年学者为主。基于多元导师团队，在“人工智能+城市交通规划”研究生培养中可以充分激发不同学科各自的专业优势，扩大学科之间交融的广度与深度。

依托于构建的“华侨大学智慧交通研究团队”，导师共同承接福建省和厦门市重大的交通科研项目。以项目为依托，一方面可以解决单一导师负责制下的研究生知识面狭窄、研究视野和思维不开阔的问题[12]，有效提升研究生的科研创新能力；另一方面，导师团队可以共享研究生资源与科研成果，构建“人工智能+新工科”视角下多学科联动的师生互动模式。对团队中的研究生而言，在多学科交叉的环境中进行学习是知识体系与思维模式重构过程，在帮助他们建立独立思考和判断能力的同时，也在形成团队的自我价值认同，进而加强科研团队的凝聚力和创新能力。

2.3 在地项目合作

合作项目方面，依托与厦门市交通运输局和交通研究中心合作，为研究生提供跨专业的项目合作平台，创造多学科的创新实践环境。团队在承接编制《厦门全市域公共交通客流特征》及《厦门市轨道交通及沿线交通客流特征》的过程中，通过对2019年厦门市公交的核心指标及在运轨道线路客流特征进行分析，掌握其运营效益以及发展趋势，为智能化提升厦门市公交系统服务能力提供了依据。在项目研究中，团队应用人工智能算法及地理信息系统，智能分析轨道刷卡数据和公交起讫点数据，解决公共交通运营组织问题，为公共交通整体服务质量的评估提供了可行途径。同时，基于已有经验，从累计型、换乘型、特殊票制三方面对公共交通优惠方案进行定性分析，利用人工智能技术手段自动计算出累计费用值、累计次数值、阶梯优惠折扣程度等要素指标，从优惠间隔、实施层次、选址辅助三方面对换乘优惠政策提出了具体改进建议，承担了厦门市公共交通换乘政策方案研究课题。

此外，我校还通过与交通科研部门及校外互联网公司合作，积极改进专业培养方案，让学生在校期间进行实践实习，合作部门包括厦门市交通运行监测指挥中心、厦门市交通研究中心、厦门卫星定位有限公司等，主要从事数据处理及分析等岗位。在参加竞赛、联合培养、项目实践过程中，研究生能够快速地学习和应用人工智能与城市交通规划的交叉知识，有效培养了其提出问题、分析问题、解决问题能力，提高了“人工智能+城市交通规划”研究生的综合应用水平。

3 实践探索中存在的问题

3.1 研究生跨学科培养力度仍需提升，人工智能与交通规划课程融合性不足

在我国，人工智能技术发展还不够成熟，其应用还不具有广泛的普适性和通用性，其教授的内容也十分依赖于高校自身的教学框架与办学定位。其次，人工智能是计算机学科中发展最快，最前沿的学科之一，快变的技术框架与思想往往不能被及时地传递给学生，造成高校中的人工智能教学不能紧跟学科发展前沿。由于各学科教学体系的不同，在课程体系整体设计上我校缺乏系统的交叉课程设计。

3.2 数据获取及交叉人才的短缺，限制了人工智能在高校的实践教学应用

在信息时代，没有数据就寸步难行，人工智能得以结合实践进行教学，离不开大数据的加持。但随着通讯隐私政策的完善及互联网巨头的数据垄断，许多研究及科研项目都受制于艰难的数据获取，阻碍了人工智能在高校的实践教学应用，使理实结合的教育模式变得步履维艰。并且，不同学科的教师要想理解交叉学科团队中的其他专业，就需要结合自身学习能力，摸着石头过河，对于这一过程，我校教师经验尚且不足。

3.3 项目合作过程中存在信息不对称，缺乏高效跨学科交流发展机制

跨学科合作项目的进行不仅是学科之间的交流，更是跨区域、跨校、跨专业高校师生之间的深度交流[13]，我校在人工智能与城市交通项目合作中，尽管课题组中的教师来自不同学科背景，但非正式的师生关系无法为组内学生的学习实践提供有效制度保障[14]。并且，由于不同学科领域间存在较大差异，老师在推进交叉项目时，往往只负责各自的学生及各自的专业部分，缺乏跨学科交流动力。

4 培养“人工智能+城市交通规划”人才的优化路径

为满足社会对复合型人才的需要，本研究针对实践探索中遇到的问题，提出培养“人工智能+城市交通规划”人才的优化路径，具体内容分为人才培养模式、学科团队建设、项目合作及实践教学反馈机制4个方面展开阐述。

4.1 优化人才培养模式

优化人才培养模式，以建成国内一流人工智能学术平台为目标，为智能产业注入新动力。首先要对人才评价观念进行转变，应当从奖励型、总结型教学体系转向诊断型、过程型教学体系。“人工智能+城市交通规划”涵盖交通、计算机、地理信息等多个领域，交叉性强，对于学生不容易吸收。一方面需要在课程内容创新，以产业应用实践和紧跟科技前沿创新为目标，构建人工智能相关的课程体系，鼓励学生通过跨学科课程教育提高知识体系的全面性。城市规划专业交通研究方向的学生需要补充学习计算机领域的知识，包括机器学习、强化学习、模式识别等，提高计算编程能力，并且将计算机知识运用到交通与土地利用模型、交通网络布局研究当中。计算机专业学生需要补充学习城市交通规划、交通管理与控制、地理信息系统方面的知识，提高解决城市交通规划问题的实践能力。

4.2 健全学科团队建设

研究生的培养离不开科研团队的建设，在人工智能时代科研团队需要从师资队伍建设和团队交流制度两方面进行转型。首先，是师资队伍能力的转型。面对人工智能这个新兴领域，教师应当跟上时代步伐，教学内容以培养“人工智能+城市交通规划”人才为目标，研究方向可向人工智能与交通规划、交通管理、交通仿真等智慧交通的各个方向进行扩展，并且可以整合跨校师资资源，加强校际合作资源共享，促进教学资源充分利用。同时学校需要人才引进，吸纳人工智能领域的教学骨干，最终打造多专业协同的复合型教学团队。其次，是团队交流制度转型，完善的制度才能保障团队顺利运转，转型的制度需要以培养人工智能型人才为目标，形成导师指导+学术组会+团队学术报告的合作交流制度，并形成常态性活动。

4.3 深化项目合作水平

结合目前实践探索经历，可以总结两个方面的优化策略：在企业合作层面，通过学科团队与当地产业界良性互动与深度合作，实现对人工智能领域关键问题攻克，以及前沿技术基础资料共享，面向产业特点将学术成果转化为实际应用，同时满足市场和学术需求，从而形成人工智能内涵式发展，并且打造产学研合作新模式。在服务地方政府层面，积极开展科研团队与政府项目合作，提高政府机构信息化治理水平，拓展合作的深度与广度。发挥专业优势应用于合作项目，主动服务地方政府并促进社会经济发展。

4.4 健全实践教学反馈机制

“新工科”视角下的“人工智能+城市交通规划”领域人才培养的主要功能之一，就是更好推动城市交通在新时代的可持续发展。因此，建立一套完善教学效果反馈体系，可以更好地使学校的学科专业结构、人才培养模式与市场和社会对人才的要求相适应。在高校的实践教学过程中，一方面应该通过教研相长的方式使学生有效吸收学科前沿的专业知识，并通过建立实践效果反馈平台及时把握学生的学习成果；另一方面，学习与实践所得应该帮助学生在就业中建立起明显的竞争优势。因此，在未来应从教学、实践、就业三方面构建多维度结合的效用评价体系，即制定结合教学方法、学习效用、就业反馈等方面的评价准则，从而可以对本校“人工智能+城市交通规划”的实践教学作出综合评价。

5 结语

新一轮科学技术革命中人工智能是需要重点攻克的领域，如今，随着人工智能技术在各行各业的发展，已经从技术研发阶段转向实践应用阶段，成为经济增长新动力。然而，目前社会急缺“人工智能+”型人才，国家在教育改革方面明确指示要提高人工智能应用的主体地位，以满足社会对复合型人才的需求。本文结合华侨大学实践探索历程进行分析，总结归纳期间存在的问题，最后从人才培养模式、学科团队建设、项目合作及实践教学反馈机制4个层面提出优化路径，然而本研究对研究生培养质量的量化评估和持续改进机制的讨论相对不足，后期可以通过问卷调查等定性定量结合方式，完善研究生培养-反馈的全链条。以期促进城市交通学科与人工智能学科的进一步交叉融合，并为“新工科”背景下“人工智能+城市交通规划”领域高层次人才培养提供有益参考，促进我国由工程教育大国向工程教育强国转型。