本平台以AI大脑为核心，以虚实融合为特色，重构智慧交通实践教学体系，推动人才培养从“交通执行者”向“智能决策者”跃升，为交通强国战略和区域智能交通产业发展提供高技能人才支撑。

一、建设背景

随着城市交通拥堵加剧、自动驾驶技术快速发展以及国家“交通强国”战略的深入实施，智能交通行业对具备人工智能、车路协同、多传感器融合感知等能力的复合型人才需求呈爆发式增长。然而，当前高校交通工程、汽车工程、人工智能等相关专业在教学实训中普遍面临真实交通场景难以复现、高危场景无法演练、路网切换成本高昂等问题。传统实训设备多为静态或半静态，难以支撑学生完成从算法开发到实车验证的完整AI闭环。因此，建设以AI大脑为核心的智慧交通实践平台，已成为推动多学科交叉融合、培养创新型技术人才的必然选择。

二、建设目的

本平台面向交通工程、汽车工程、人工智能、计算机、物联网等多专业，旨在打造集教学、实训、科研、竞赛于一体的综合性实践平台。具体目的包括：一是构建“感知→决策→控制→反馈”的完整智能闭环，以AI大脑为中控中枢，实现交通场景的全流程智能化教学；二是坚持虚实融合的设计理念，既保留真实微缩车物理特性，又结合虚拟路网快速切换能力，实现低成本、高安全、高复用的实训环境；三是打通从算法到实车的一站式开发流程，学生可在仿真环境中训练AI模型，直接部署至微缩车验证，缩短理论到实践的距离；四是服务于多学科教研、实训和竞赛工作，支撑师生在理论教学功能演示、实践教学动手操作、科技创新探索等方面的需求。

三、建设思路

平台以“AI大脑”为中控中枢，系统布局包括环形动作捕捉系统（6个摄像头）、微缩智能车（1:20比例模型车，配备摄像头、车联网模块、无线通信设备）、中控服务器及投影可变路网系统。平台支持十字路口、环岛、停车场等多种场景的快速切换。AI在实验中的具体应用体现在三个层面：一是轨迹预测，利用LSTM/Transformer对车辆历史轨迹建模，预测行驶路径，应用于编队行驶、交叉口通行、紧急避让等场景；二是决策优化，采用深度强化学习（DQN/PPO），自主学习换道时机、跟车距离，替代传统规则控制，使车辆行为更接近真实驾驶；三是多模态融合感知，通过YOLO/ResNet等轻量化模型实时识别红绿灯、交通标志、车道线，并融合动捕位置数据与路侧单元信息，提升感知鲁棒性。学生可完成“采集数据→训练模型→部署至实车→验证效果”的完整AI开发闭环，以及“制作数据集→训练检测模型→模型剪枝/量化→部署至嵌入式平台”的完整控制逻辑实现。

四、阶段性建设成效

截至目前，平台建设已取得阶段性成效。硬件方面，已完成环形动捕系统（6个摄像头）、多台1:20比例微缩智能车、中控服务器及投影可变路网系统的部署，实验室平面布局按十字路口、环岛、停车场等场景完成功能分区。软件方面，集成了LSTM/Transformer轨迹预测模型、DQN/PPO深度强化学习决策框架以及YOLO/ResNet轻量化感知模型，实现了信号灯识别、车道线检测、车辆轨迹规划等核心功能。教学资源方面，开发了编队行驶、交叉口通行、紧急避让、信号灯识别响应等多个专项实验及综合实验案例，形成了从算法仿真到实车验证的完整教学闭环。中控系统可自动记录车辆轨迹、决策过程、感知结果，支持学生复盘与教师评价。平台已初步具备支撑交通工程类、汽车工程类、物联网类、计算机类、人工智能类等多学科教研、实训和竞赛的能力，实现了虚实融合的设计理念——既保留了真实微缩车物理特性带来的真实、全面的仿真效果，又显著发挥了虚拟路网快速切换的灵活性和适应性。

五、下一步建设计划

后续还将进一步拓展平台功能：一是增加更多微缩智能车数量，支持大规模车流协同编队实验；二是引入车路云一体化架构，实现路侧单元与云端协同决策；三是开发更多AI实训案例，涵盖恶劣天气、突发事故、特种车辆优先通行等边缘场景；四是加强与地方交通企业合作，共建实训资源库，推动产学研用深度融合。平台将持续发挥对空间要求小、快速部署、扩展性好的特点，为智慧交通领域人才培养提供有力支撑。