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2022年9月28日北京時間19：00至21:00，北京交通大學-英國利茲大學交通研究所2022年交通系列講座成功舉辦第七場及第八場專題講座。第七場專題講座由來自利茲大學交通研究所的Stephane Hess教授做報告“Modelling choices: the conflict between realism, ease of implementation and prediction performance”，特邀東南大學劉志遠教授、北京交通大學董春嬌教授進行點評；第八場專題講座由來自利茲大學交通研究所的Natasha Merat教授做報告“Human Factors Challenges and Opportunities of Automated Vehicle: How we study driver and pedestrian interactions”，特邀合肥工業大學馮忠祥教授、北京交通大學馬路教授進行點評。本期兩場講座由北京交通大學交通運輸學院周輝宇副教授主持，采用Zoom在線會議直播形式，繼續為中外交通學者搭建學術對話橋梁。

北京交通大學—英國利茲大學交通研究所

2022年交通系列講座第七場、第八場講座開啟

第七場專題講座的演講嘉賓Stephane Hess是利茲大學交通研究所的教授，任選擇模型中心主任。Stephane Hess教授擅長使用先進的離散選擇模型分析人類決策，他的研究涉及交通、健康和環境經濟學等多個領域。Stephane Hess教授是《Journal of choice modeling》期刊的創始主編，也是國際選擇模型大會的創始人和指導委員會主席。同時，他擔任Transportation Research Part B 和Transportation的編輯顧問委員會成員，并在交通領域主要國際會議的學術委員會中任職。

Stephane Hess教授在本次講座中分享了關于選擇建模的最新研究。他首先介紹了行為建模的過程和目標，指出選擇決策分析的主要方法論包括選擇建模、數學心理學和機器學習，每種方法各有側重，在具體研究問題中可以結合使用。選擇建模關注個體為什么要做出特定的選擇，聚焦用戶的偏好（和決策過程）的異質性。數學心理學關注個體如何做出選擇，聚焦于選擇的過程。機器學習關注個體選擇過程的結果是什么，可以很好地擬合估計數據，但是個體選擇過程往往是“黑箱”狀態。然后，Stephane Hess教授以一項實證研究為例，介紹了選擇模型、機器學習模型和數學心理學模型這三種模型構建的過程和不同方法的適用性，進而比較了不同模型預測的準確率。最后，Stephane Hess教授指出了這三種模型的差異，強調了不同方法之間的協同作用。Stephane Hess教授特別指出在建模的過程中不能只關注擬合，要注意保留樣本的類型。

利茲大學交通研究所Stephane Hess教授分享最新研究成果

東南大學劉志遠教授、北京交通大學董春嬌教授作為第七場專題講座的點評嘉賓依次對Stephane Hess教授的學術報告進行了深入點評。劉志遠教授贊同Stephane Hess教授提出的模型選擇應實現的目標。他認為機器學習模型可以提高交通建模的精確度。此外，劉志遠教授和Stephane Hess教授一致表示人的行為是復雜的，高質量的交通模型不能忽略和行為的聯系。

東南大學劉志遠教授精彩點評

董春嬌教授認同Stephane Hess教授提出的擬合度并不意味著一切的觀點。她認為應用選擇模型可以更好地輔助政策制定，相比之下機器學習的“黑箱”特征卻不能很好地解釋個體為什么這樣決策。此外，董春嬌教授認為出行模式和時間的選擇取決于許多現實的影響因素，就此與Stephane Hess教授進一步討論了在行為建模過程中如何衡量時間價值、個人偏好等信息。

北京交通大學董春嬌教授精彩點評

緊接Stephane Hess教授精彩講演之后的是第八場專題講座，由講演嘉賓Natasha Merat教授分享關于自動駕駛對人的意識和行為影響機制的最新研究。Natasha Merat教授是一位實驗心理學家，是利茲大學交通研究所人因與安全中心負責人。她的主要研究方向是理解道路使用者與新技術之間的相互作用，重點研究駕駛員注意力分散和駕駛員安全的影響因素，是國際公認的研究高度自動駕駛車輛中人因影響的專家。

Natasha Merat教授在講座中首先從駕駛員視角介紹了自動駕駛中的人因研究，包括駕駛員注意力的多少和轉移、對自動駕駛的信任程度、以及駕駛員自身的技術、年齡等。然后，Natasha Merat教授通過模擬自動駕駛情景的實地實驗，研究了在自動駕駛過程中駕駛員視覺注意力和行為反應在不同干擾環境下受到的影響。結果表明，駕駛員在自動駕駛過程中獲得的視覺信息越少，做出反應的時間就越長。接著，Natasha Merat教授進一步探討了行人與自動駕駛的交互影響，焦點小組訪談研究表明，行人最為關注自動駕駛是否會及時探測到來往行人并進行避讓。她進一步介紹了以閃光燈信息為基礎與行人產生交互的eHMI系統對過街行人的影響機制。最后，Natasha Merat教授展望了自動駕駛未來5至10年的發展方向。

利茲大學交通研究所Natasha Merat教授分享最新研究成果

合肥工業大學馮忠祥教授、北京交通大學馬路教授作為第八場專題講座的點評嘉賓依次對Natasha Merat教授的學術報告進行了精彩點評。馮忠祥教授認為，Natasha Merat教授介紹的基于行人模擬器和VR技術展開的研究方法非常先進，eHMI系統可以成為路面交通中行人和自動駕駛車輛交互信息的絕佳載體。在未來研究中，可以更細致地理解eHMI如何影響除行人之外的其他道路使用者。馮忠祥教授表明，很多中國學者也在自動駕駛領域進行了一系列研究，期待和Natasha Merat教授進行深入的合作。

合肥工業大學馮忠祥教授精彩點評

馬路教授認為Natasha Merat教授關于自動駕駛的演講翔實且豐富。他表示安全是自動駕駛和現在的路面交通都非常關注的因素，我們需要更多的法律和規則去推動自動駕駛的發展。最后，馬路教授指出步行者的處境問題是未來自動駕駛發展需要考慮的關鍵，亟待進一步深入研究。

北京交通大學馬路教授精彩點評

第七場及第八場專題講座是北京交通大學—英國利茲大學交通研究所2022年交通系列講座的最后兩場，承接了往期專題講座的學術研討風范與學術對話深度，為與會的中外學者、研究人員、高校師生提供了精彩的思想、嚴謹的研究范式、有益的研究成果與深刻的洞見，既豐富了中外交通運輸理論與實踐的研究，也為當前我國實施交通強國戰略提供了有益的學術助力。