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5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術(shù)成果，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，實現(xiàn)交通流感知、交通事件感知、配時方案優(yōu)化、智慧燈桿、邊緣計算網(wǎng)關(guān)等功能。 建設(shè)進展 研發(fā)方向一：網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃南京移動在新港地區(qū)優(yōu)先投入5G建設(shè)資源，目前新港開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)，共 規(guī)劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規(guī)劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區(qū)內(nèi)部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發(fā)方向二：AI云平臺研發(fā) 南郵信產(chǎn)院投入建設(shè)AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數(shù)據(jù)和開發(fā)環(huán)境，為區(qū)內(nèi) 人工智能企業(yè)及高校科研人員提供一站式人工智能產(chǎn)業(yè)服務(wù)，帶動人工智能技術(shù)的提升。目前已建成。 研發(fā)方向三：智慧燈桿+邊緣網(wǎng)關(guān) 智慧燈桿：場景載體，環(huán)境感知等多功能實現(xiàn)。 邊緣網(wǎng)關(guān)：各個功能互通互聯(lián)的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設(shè)計階段。 研發(fā)方向四:車路協(xié)同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內(nèi)車流量、速度、排隊長度、占有率等數(shù)據(jù)。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協(xié)同-將感知數(shù)據(jù)下發(fā)至無人駕駛車輛，車輛根據(jù)獲得的信息自動優(yōu)化行駛路線。配時方案優(yōu)化-將感知數(shù)據(jù)直接下發(fā)到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發(fā)至交通信號機，實現(xiàn)路口單點自適應(yīng)控制。 研發(fā)方向四：車路協(xié)同/無人駕駛建設(shè)面向L4級無人駕駛的車路協(xié)同系統(tǒng)。主要是車路協(xié)同系統(tǒng)車端建設(shè)。通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面：參與對5G網(wǎng)絡(luò)的驗證，協(xié)助驗證5G網(wǎng)絡(luò)與無人駕駛的互聯(lián)互通。 大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)方面：其無人駕駛車可以在多場景應(yīng)用，充當城市各種數(shù)據(jù)收集的載體。 車路協(xié)同云控平臺建設(shè)方面：承擔車路協(xié)同云控平臺建設(shè)。 關(guān)注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運營管理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、民生服務(wù)等領(lǐng)域，對新技術(shù)新產(chǎn)品有應(yīng)用需求的各類工程、項目。通過應(yīng)用場景開發(fā)建設(shè)，可以推進新技術(shù)新產(chǎn)品的示范應(yīng)用和迭代升級，助力新技術(shù)新產(chǎn)品推廣應(yīng)用。《南京市關(guān)于加快應(yīng)用場景開發(fā)建設(shè)2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路，向全產(chǎn)業(yè)鏈（企業(yè)、科研機構(gòu)等）開放能力。一是路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施開放，在南京南郵信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司統(tǒng)籌管理下，開放路側(cè)龍門架、桿位等資源，以及相應(yīng)的供電 、聯(lián)網(wǎng)能力，為路側(cè)生態(tài)參與者提供寶貴的示范場地；二是數(shù)據(jù)開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側(cè)時空全覆蓋的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成"興智路數(shù)據(jù)集"，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入珍貴的稀缺數(shù)據(jù)資源；三是應(yīng)用開放，建立其他生態(tài)參與者加入的申請入口，規(guī)范開放"數(shù)據(jù)集"，通過互聯(lián)網(wǎng)、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導(dǎo)下，本項目參與四方集聚各自技術(shù)及資源優(yōu)勢，群策群力，協(xié)同創(chuàng)新，緊密且高效地推進建設(shè)計劃；將5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術(shù)交互融合，期望建成經(jīng)開區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)方向上的標志性應(yīng)用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應(yīng)用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網(wǎng)關(guān)、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術(shù)成果；與其他單純的車路協(xié)同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“全面感知、深度融合、多維服務(wù)”的淮陰工學院智慧校園建設(shè)與應(yīng)用實踐近十年來累計投入 1.98 億元，圍繞新型基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中臺、智慧教學、智慧科研、智慧管理、智慧服務(wù)等方面建成了高水平智慧化數(shù)字校園，在學科與信息化融合、網(wǎng)絡(luò)安全等方面形成鮮明特色。

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導(dǎo)學、精準推薦、定制輔導(dǎo)、精細評價等特點，已成為國際國內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環(huán)境建設(shè)的研究、智能技術(shù)支持下的智慧教學研究和機器學習技術(shù)支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進了當前教育中學習空間的重構(gòu)。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網(wǎng)絡(luò)空間、移動空間的多元學習空間轉(zhuǎn)變。多元學習空間的提出雖然更多地體現(xiàn)出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構(gòu)建時，面對空間中來源不同、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進行處理存儲、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對教育數(shù)據(jù)進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術(shù)支撐下學習空間多元化、場景復(fù)雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現(xiàn)出新的特點和規(guī)律，研究多元學習空間中學習行為數(shù)據(jù)化關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建“云-邊緣-物聯(lián)網(wǎng)”架構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，實現(xiàn)混合式學習環(huán)境下學習行為智能感知和數(shù)據(jù)化，優(yōu)化學習行為模型，基于實際應(yīng)用與不同學習目標函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復(fù)、可預(yù)測、可驗證的對比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧教育生態(tài)構(gòu)建和教育應(yīng)用提供核心技術(shù)與數(shù)據(jù)支撐。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態(tài)和行為的大數(shù)據(jù)需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、隱私保護等多個領(lǐng)域，主要技術(shù)路線如圖所示： 圖 1 技術(shù)路線圖 其中，項目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實時智能感知和多時間域數(shù)據(jù)采集技術(shù) 該技術(shù)針對學習狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問題，設(shè)計能夠采集多 重學習空間下的智能數(shù)據(jù)感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。主要技術(shù)難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規(guī)律等全新科學問題。 2.學習狀態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析和智能處理技術(shù) 利用智能感知物聯(lián)網(wǎng)采集實時性的原始學習狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態(tài)、交互行為等原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、模 態(tài)多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預(yù)處理方法轉(zhuǎn)換成可以量化的 狀態(tài)數(shù)據(jù)。 3.多層次數(shù)據(jù)差分隱私保護技術(shù) 學習行為數(shù)據(jù)是學習者被動采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長的 具有爭議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護機制實現(xiàn)數(shù)據(jù) 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數(shù)據(jù)隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數(shù)據(jù)顆粒度。

5月21～23日，位于山東半島灣畔的青島·紅島國際會議展覽中心，迎來了高等教育領(lǐng)域歷史最久、規(guī)模最大、影響力最強的第56屆中國高等教育博覽會。

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