1. 核心技术研发与融合
主导AI技术与交通工程学的交叉创新，重点方向包括：
车路协同算法优化（如：V2X多源数据融合、边缘计算决策引擎）
动态交通流量预测（如：基于时空图神经网络/多模态大模型的分钟级预测）
交通事故AI预警系统（如：路侧摄像头+雷达多模态感知、风险概率建模）
智慧高速运营优化（如：稽核模型设计、收费车道资源动态调度）
探索大模型在交通领域的垂直应用（如基于交通场景的行业大模型训练、多模态路况理解）
推动传统交通理论（交通流理论、MUTCD标准）与AI模型（强化学习、Transformer）的深度融合，解决数据噪声大、长尾场景多的行业痛点
2. 产品化与解决方案落地
主导技术方案向工程化产品转化，负责既有AI产品迭代（需熟悉高速公路机电工程交付标准）与0-1创新方案设计。
3. 产学研协同与生态构建
联动高校实验室攻克前瞻课题；指导博士后工作站完成科研项目产业化验证；面向政府/业主单位提供技术白皮书与标准建议。
4. 行业前沿研究
跟踪ITS、C-V2X、自动驾驶等领域技术演进，规划3-5年技术路线图；主导智慧高速场景专用数据集建设（如极端天气事故样本库）；