王凯 简介

博士，清华大学车辆与运载学院助理教授。此前分别就职于麻省理工学院（博士后，2019-2021）以及卡内基梅隆大学（研究科学家，2021-2022）。2019年博士毕业于香港理工大学，受香港特区政府奖学金资助。主要研究方向为智能交通与物流系统，包括城市低空立体交通、城市物流、共享出行、未来城市公交等；研究方法包括大规模优化、不确定性优化、数据驱动决策、机器学习。多项研究成果发表在交通与物流管理顶级期刊，如Operations Research、Management Science、MSOM、Transportation Science、Transportation Research系列等。同时，研究也获得多项国际协会最佳论文奖项，如INFORMS 2021 Transportation Science & Logistics Society Best Paper Award, INFORMS 2020 Data Mining & Decision Analytics Best Paper Award等。

未来城市交通系统规划与运作

城市交通系统正在发生着由技术创新所引起的前所未有的智能化变革，主要包括三个方面：新的车辆工程技术、新的信息交流科技、以及新的商业运营模式。同时，整个交通行业面临着巨大的、全方位的可持续化发展的压力，包括节能环保，以及提供灵活、便捷、公平的服务。为了应对这些挑战，需要更为先进的交通管理、分析与优化方法。该报告广泛讨论上述思路，并聚焦于两个方面的研究范例。前摄性研究，探索面向飞行汽车的城市低空立体交通系统规划，基于系统的薄弱环节，为地面交通协同、车辆设计、电池研发等提供反馈；应对性研究，面向人车协同下的共享出行模式，研发超大规模线上路径优化算法，以发挥人车协同下系统运作的最大效力。