由蘭州交通大學智能車實踐育人基地舉辦的“智能車”線上冬令營正式啟動,也標志著蘭州交通大學在“智能車領域”的再次探索。蘭州交通大學之所以在智能車領域持續深耕,其實并非一時興起,而是基于其歷史基因、行業趨勢、地域優勢以及政策導向做出的必然選擇。簡單來說,這是“順勢而為”與“發揮所長”的完美結合。
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蘭州交通大學的立校之本就是軌道交通領域,但時代在變,軌道交通領域也正在經歷一場從“機械”轉變為“智能”的深刻變革。現代軌道交通如高鐵、地鐵,都已經不僅僅是跑得快,更需要“聰明”。比如無人駕駛地鐵、智能調度系統、列車自主運行系統等,這些都是智能車技術在軌道交通上的應用。
學校深諳如果不深耕智能化,學校在傳統軌道交通領域的優勢就會被削弱,深耕智能車,實際上是在升級自己的王牌專業,確保畢業生依然能端穩軌道交通這個“鐵飯碗”。
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傳統的油車往往依賴汽油,而智能車大多與新能源綁定,蘭州作為西部重鎮,擁有豐富的風光電資源。國家在推動“雙碳”戰略,軌道交通的電氣化和新能源化是大勢所趨。正如學校在新能源汽車節能評測等方面的布局所示,無論是公路交通還是軌道運輸,都需要解決新能源車的節能、儲能和智能控制問題,學校深耕此領域,是為了填補這一巨大的新能源工程師缺口。
通過“智能車”這個抓手,學校可以將原本分散的車輛工程、電氣工程、自動化、計算機科學等優勢學科整合起來。而智能車領域已經過了“畫大餅”的階段,現在正式進入了“真刀真槍”拼實力、拼落地的時期,學校在此時推出冬令營活動也是為了更好地與時代接軌,培養出當下國家發展所需的新型人才。
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早在開設冬令營之前,學校在該領域就已經具備較強的實力和較高的含金量。例如,李超能教授團隊在自動駕駛領域取得了一系列國際領先的研究成果,其中包括開發了基于生成式擴散模型的車輛軌跡異常檢測系統,能有效識別交通流中的異常行為,相關論文發表在《Knowledge-Based Systems》;提出了“生成式重建模型”用于虛擬交通流真實性評估,為自動駕駛仿真測試提供了關鍵技術支持,成果發表在2025年國際神經網絡聯合會議上等。
這一些類科技成果也促使蘭州交大2024年在智能交通領域的高價值專利數量增長了35%,成功破解了高價值專利少的難題。
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蘭州交通大學在智能車領域的成果,也為學生構建了一個“學習-實踐-創新-就業”的完整生態閉環。在這里,學生不僅能學到前沿知識,更能通過實際項目積累寶貴經驗,最終在就業市場或學術道路上獲得顯著競爭優勢,這種將學校科研優勢直接轉化為學生發展優勢的模式,正是蘭州交通大學在智能車領域持續深耕的最大價值所在。
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