综述：交通研究中人工智能技术的全面综述

《Frontiers of Engineering Management》：A comprehensive review of artificial intelligence in transportation research

　　

摘要

快速的城市化和日益增长的出行需求正在重塑交通系统，迫切需要更先进的智能与管理能力。人工智能（AI）已成为提升交通感知、预测和决策能力的关键推动力。本文对人工智能在四大交通领域——道路、铁路、航空和海上系统——中的应用进行了系统综述。本文并非穷尽式地检索所有已发表的研究，而是采用主题综合分析方法，按主要交通方式和核心AI应用场景组织具有代表性的最新研究，重点关注发表在顶级期刊和会议上的重要研究。本综述考察了各领域内的代表性应用和关键功能，重点阐述了深度学习、图模型、强化学习以及新兴基础模型等AI技术如何被应用于不同的交通场景。此外，本文分析了数据质量与稀疏性、可解释性、不确定性以及跨域泛化等关键挑战，并讨论了基础模型、物理信息学习和持续适应等新兴研究方向。通过整合方法论与实际应用的见解，本综述为构建智能化、可扩展且具韧性的交通系统提供了有益启示。