2024大数据时代的智慧交通与物流国际会议暨第十二届国际决策科学研讨会

2024大数据时代的智慧交通与物流国际会议 (2024 International Conference on IntelligentTransportation and Logistics with Big Data) 暨第十二届国际决策科学研讨会 (The 12^th International Symposium onDecision Sciences) 将于2024年12月27-29日在西安召开，已入选2024年度中国科协重要学术会议指南。

会议围绕交通、物流、决策等研究领域进行广泛交流，旨在为从事相关领域研究工作的专家学者、业界人士提供一个交流与合作的平台，探讨交通运输、物流供应链、服务运作管理等在大数据时代面临的机遇与挑战。

会议邀请香港科技大学杨海教授、北京航空航天大学黄海军教授、湖南大学陈收教授、英国谢菲尔德大学Fransisco Sladanha da Gama 教授、东北大学樊治平教授、西安交通大学徐寅峰教授、东北大学黄敏教授、南开大学李勇建教授、电子科技大学刘宇教授、西南交通大学韩科教授以及滴滴、国能集团、延长物流管理人员贡献主题报告。

英文论文集收录在Springer丛书系列Uncertainty andOperations Research (Scopus检索)，优秀英文论文推荐至SCI期刊International Journal of GeneralSystems及Omega专刊《Multi-periodDecision-Making with AI Synergy》。

以下内容为GPT视角对大数据时代的智慧交通与物流国际会议暨第十二届国际决策科学研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

大数据时代的智慧交通与物流国际研究现状

一、智慧交通国际研究现状

市场规模与政策支持：

智慧交通市场规模不断扩大，尤其在智慧交通千万项目方面展现出强劲的增长势头。

许多国家认识到智能交通在解决交通拥堵、提升交通安全以及降低环境污染方面的重要作用，因此纷纷出台了一系列政策措施以支持和推动智能交通的快速发展。

技术应用与发展：

智慧交通将先进的人工智能、物联网、计算机与信息技术等有效集成，运用于交通运输管理体系的综合系统。

在车辆安全系统、交通信号控制、铁路信号系统等方面具有领先的技术优势，能够为城市交通和铁路交通提供高效、安全的智能交通解决方案。

各国政府和国际组织正在积极推动智能交通技术标准的制定和统一，以降低智能交通系统的建设成本，提高系统的可靠性和稳定性。

国际合作与趋势：

各国政府在智能交通领域的国际合作日益加强，通过共享经验、技术和资源，共同推动智能交通技术的不断创新和广泛应用。

随着全球经济的发展和城市化进程的加快，人们对交通的需求不断增加，智慧交通的发展将成为未来交通领域的重要趋势。

二、智慧物流国际研究现状

技术融合与应用：

智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平的现代化物流模式。

物流大数据得到广泛应用，数据驱动的商业模式推动产业智能化变革，大幅度提高生产效率。

人工智能正在起步，特别是在无人驾驶、无人仓储、无人配送和物流机器人等人工智能的前沿领域，一批领先企业已经开始开展试验应用。

行业痛点与挑战：

物流数据管理智能化程度低，大数据技术在物流行业的应用有限。

物流数据共享程度低，制约了物流行业供应链体系数据共享的效率。

行业人才相对匮乏，特别是具有行业经验和技术能力的高层次复合型人才的匮乏，制约了智能物流企业的发展和提升。

发展趋势与前景：

智慧物流与人工智能、物联网、云计算、大数据等新兴技术的深度融合势在必行。

随着商业模式的迭代、客户痛点的不断出现，数据将成为物流的重要资产，物流设备与解决方案将从原始的单一功能进入到全面智能的阶段。

绿色低碳成为智慧物流的另一特性，得到市场更多的关注。各地加快建设绿色物流仓储园区，物流企业推广使用新能源车，电子运单基本实现全覆盖。

大数据时代的智慧交通与物流国际研究可以应用在哪些行业或产业领域

智慧交通应用领域

交通管理：

通过大数据技术，可以实时监测和分析道路交通状况，优化信号灯控制策略，提高道路通行能力。

利用大数据分析交通事故、拥堵原因等信息，为交通规划和管理提供依据。

可以从海量的交通数据中迅速查找到特定的人员或者车辆，为交通违法行为的监控、取证、执法等提供有力支持。

个性化出行服务：

基于大数据的出行导航应用可以为用户推荐最佳出行路线、出行方式等。

共享单车、网约车等出行服务平台也可以通过大数据分析用户需求，优化车辆调度和服务。

车联网与自动驾驶：

车辆通过安装传感器、摄像头等设备，实时收集道路、车辆、行人等信息，并将这些信息传输至大数据平台进行分析和处理。

基于大数据分析的驾驶辅助系统可以为驾驶员提供实时路况、预警等信息，提高行车安全。

自动驾驶技术则依赖于大数据进行环境感知、决策规划等。

交通规划与预测：

通过对历史交通数据的挖掘和分析，可以预测未来交通发展趋势，为城市规划、交通设施建设等提供依据。

大数据还可以分析人口迁移、产业发展等因素对交通的影响，为交通政策制定提供支持。

节能减排与绿色出行：

通过对交通数据的实时监测和分析，为公共交通、电动汽车等绿色出行方式提供优化建议，减少交通拥堵和尾气排放。

大数据还可以分析城市道路、交通设施等对环境的影响，为绿色交通发展提供支持。

智能停车管理：

通过大数据分析停车需求、停车场使用情况等信息，为用户提供智能停车建议。

道路维护与管理：

利用大数据分析道路磨损、坑槽等信息，为道路维护和管理提供依据。

智慧物流应用领域

物流数据采集与整合：

通过计算机技术和人工智能等手段对物流数据进行处理、分析和应用，实现物流信息的智能化、系统化和标准化。

路径规划与优化：

在复杂的物流网络中寻找最短路径并进行精确计算，提高物流效率、降低物流成本。

智能配载与调度：

通过对物流企业的资源进行整合和优化，实现自动配载和调度，减少物流过程中的时间和成本。

交通拥堵预测：

通过历史数据的分析和预测模型的搭建，预测交通拥堵情况，从而减少交通拥堵所产生的物流成本和时间成本。

风险管理：

通过对物流网络的数据整合、分析和限制，减少物流过程中的风险，提高物流安全的保障。

可视化分析：

提供直观的数据可视化展示，帮助物流企业更好地理解和分析物流数据，优化物流决策。

大数据时代的智慧交通与物流国际领域有哪些知名研究机构或企业品牌

智慧交通领域

海信网络科技：

成立时间：1998年

地位：国内领先的城市智能交通系统集成解决方案提供商

业务范围：专业从事智能交通、公共安全、智慧城市行业整体解决方案、核心技术和产品的研究、开发和服务

应用：其产品和解决方案已应用于全国140多个城市

千方科技：

成立时间：2000年

地位：中国智能交通领域的领军企业

业务范围：提供全域交通数字化解决方案，业务遍及全球150多个国家和地区

创新能力：坚持以大数据、人工智能、云计算为基础，构建智慧交通与智能物联双引擎

银江技术：

成立时间：1992年

地位：中国领先的城市智能化整体解决方案提供商，智慧城市建设的先驱

上市情况：2009年在深交所上市

聚焦领域：智慧交通、智慧健康等行业

易华录：

成立时间：2001年

背景：央企中国华录集团旗下控股上市公司

业务范围：为智慧城市、智能交通管理、公共交通、轨道交通、民航、航运等领域提供整体解决方案

中控信息：

成立时间：1999年

地位：国内领先的智慧城市解决方案供应商

理念：提出“e城市·易生活”智慧城市理念

业务范围：核心业务聚焦基础设施的自动化、信息化、数智化建设和服务，涵盖城市交通、公路交通、轨道交通等众多领域

中远海科：

隶属：中国远洋海运集团

地位：国内智能交通和交通信息化领域的开拓者

业务范围：主要从事智能交通系统、工业自动化、交通信息化等领域的软、硬件开发、销售、服务和系统集成

百度Apollo：

布局时间：百度2013年开始布局自动驾驶，2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo

业务范围：在自动驾驶、智能汽车、智能交通三大领域拥有业内领先的解决方案

深圳市城市交通规划设计研究中心（深城交）：

成立时间：1996年

地位：行业前沿的科技创新带头单位，深圳市委市政府交通决策的重要科研机构

业务范围：在城市交通技术与服务方面提供全面解决方案，业务范围已覆盖全国30多个省市，120余座城市

高新兴科技集团：

成立时间：1997年

地位：智慧城市物联网产品与服务领域的专业提供商

业务范围：聚焦于车联网及智慧交通、公共安全等业务版块

物流领域

国际物流知名公司：

FedEx联邦快递：提供隔夜快递、地面快递、重型货物运送、文件复印及物流服务，总部设于美国田纳西州孟菲斯。

敦豪DHL：全球著名的邮递和物流集团Deutsche Post DHL旗下公司，提供跨境运送、到达新市场和发展业务的物流服务。

中国邮政物流：中国经营历史最悠久、网络覆盖范围最广的快递物流综合服务提供商，业务范围遍及全国31个省（自治区、直辖市）的所有市县乡（镇），通达包括港、澳、台地区在内的全球200余个国家和地区。

UPS快递：全球领先的物流企业，提供包裹和货物运输、国际贸易便利化等多种旨在提高全球业务管理效率的解决方案，业务网点遍布全球220多个国家和地区。

物流领域独角兽企业：

菜鸟网络：凭借在智能物流领域的深厚积累和创新实践，入围全球独角兽榜单。

货拉拉：以其灵活便捷的同城货运服务入围全球独角兽榜单。

京东产发：凭借在供应链管理和技术创新方面的卓越表现入围全球独角兽榜单。

丰巢科技：以其智能快递柜服务为物流配送提供了新的解决方案，入围全球独角兽榜单。

大数据时代的智慧交通与物流国际领域有哪些招聘岗位或就业机会

智慧交通领域

智能交通系统设计与开发：

负责智能交通系统的需求分析、设计、开发和测试。

需要具备扎实的计算机科学、软件工程和交通工程知识。

智能交通项目管理：

负责智能交通项目的规划、执行、监控和收尾工作。

需要具备项目管理、交通工程和团队协作的能力。

智能交通数据分析与处理：

负责智能交通数据的收集、处理、分析和挖掘。

需要具备大数据处理、数据分析和数据挖掘的能力。

智能交通设备维护与支持：

负责智能交通设备的安装、调试、维护和技术支持。

需要具备电子工程、计算机科学和交通工程的相关知识。

智慧交通解决方案销售与咨询：

负责智慧交通解决方案的销售、咨询和技术支持。

需要具备市场营销、交通工程和客户服务的能力。

物流领域

物流数据分析师：

负责分析物流数据，优化物流流程，提高物流效率。

需要具备大数据分析、统计学和物流管理的知识。

物流项目经理：

负责物流项目的规划、执行和监控，确保项目按时按质完成。

需要具备项目管理、物流工程和团队协作的能力。

物流系统开发与维护：

负责物流系统的需求分析、设计、开发和维护。

需要具备计算机科学、软件工程和物流管理的知识。

物流运营专员：

负责物流运营的日常管理，包括货物调度、仓储管理、运输管理等。

需要具备物流管理、供应链管理和组织协调能力。

国际物流专员：

负责国际物流的运输、报关、保险等工作，确保国际物流的顺畅进行。

需要具备国际贸易、物流管理和外语沟通能力。

此外，随着智能交通和物流技术的不断发展，还会出现一些新的就业岗位，如智能交通设备研发工程师、物流机器人研发工程师、物流自动化系统集成工程师等。这些岗位需要具备较高的技术水平和创新能力，是推动智能交通和物流行业发展的重要力量。