2026年7月27日至30日，ITASC2026智能交通智慧城市国际会议在日本福冈工业大学举行。本次大会由IEEE智能与服务导向系统工程国际大会（IEEE CISOSE 2026）大会组委会统筹，福冈工业大学本地组委会承担会议现场组织工作。日本运筹学会、日本工业管理协会、日本人工智能学会、IEEE Computer Society福冈分会和IEEE福冈分会等机构为大会提供支持，会议同时获得福冈市及福冈会议观光局资助。

  本届ITASC是IEEE CISOSE 2026框架下同期举办的八个国际学术会议之一，与IEEE JointCloud、SOSE、BigDataService、IMC、DAPPS、AITest和FITYR等会议共同构成跨领域学术交流平台。大会围绕人工智能、智慧城市、智能交通、大数据、移动计算、分布式系统和服务导向工程等前沿方向，推动计算机科学、交通工程、城市基础设施与人工智能技术的深度融合。

  ITASC 2026具有鲜明的国际化组织特色。大会共同主席由来自美国亚利桑那州立大学的Yinong Chen教授担任；技术程序委员会主席分别来自美国布法罗州立大学、墨西哥银行、沙特阿拉伯费萨尔国王大学和中国长安大学。技术委员会成员覆盖亚洲、北美洲、欧洲和非洲的高校、科研机构及企业，体现了会议在智慧交通和城市智能化领域的国际协作基础。其指导委员会和大会组委会汇集了来自美国、日本、澳大利亚、英国和德国等国家的专家。通过多国学者共同组织、多会议同期举办以及不同研究领域交叉交流，大会为全球研究人员、工程技术人员和产业界代表搭建了开放、协同的国际交流平台。

  本届会议围绕智能与绿色交通、智慧城市及城市基础设施的理论创新和工程应用展开研讨，主要议题包括车联网与智能交通、智慧节能驾驶、多方式交通协同控制、交通状态预测、道路与铁路信号控制、韧性综合交通系统、高速铁路安全与绿色建造、智能施工、生态道路建设、交通大数据、城市云计算、城市大脑、机器学习及大语言模型等。会议强调交通工程、土木工程、环境工程与信息技术之间的协同创新，既关注人工智能算法、数据分析和智能控制等基础研究，也重视相关成果在铁路建设、城市交通管理和基础设施运行维护中的实际应用，为建设安全、高效、绿色和具有韧性的未来交通系统提供新的研究思路。

  7月27日下午，ITASC 2026共同大会主席、同济大学交通学院曾小清教授在ITASC S1专题分会上作题为“Prospect for the Development of High-Speed Railway Information and Control Technology”的主题报告，中文题目为《高速铁路信息与控制技术发展展望》。该报告被大会正式议程列为ITASC Keynote-1，报告时段为日本标准时间15时45分至17时15分，地点为福冈工业大学Conference Room 1，专题分会由Yinong Chen教授主持。

报告中，曾小清教授介绍了同济大学交通信息控制联合实验中心研究团队围绕“数字AI驱动的韧性高速铁路站场系统安保环保关键技术及应用”开展的研究工作。该研究面向高速铁路站场系统运行环境复杂、风险要素多样以及安全保障与绿色发展需求并存等现实问题，探索数字化技术和人工智能在高速铁路信息感知、风险分析、智能控制、安全保障及环境保护等方面的应用。

报告将高速铁路信息与控制技术的发展趋势，与韧性交通系统建设紧密结合，重点关注如何通过数据驱动和智能协同提升站场系统面对异常事件和复杂运行条件时的感知、预警、响应与恢复能力。相关研究不仅服务于高速铁路运行安全，也体现了交通基础设施发展从单一效率导向向安全、韧性、环保和可持续性综合提升转变的趋势。

  报告所在的ITASC S1专题分会还设置了人工智能、大语言模型结构认知能力评估等议题，展现了传统交通信息控制研究与新一代人工智能技术不断交叉融合的发展方向。

  从墨西哥城、上海到福冈，ITASC系列会议持续推动不同国家和地区在智能交通、轨道交通、智慧城市及韧性基础设施领域的知识共享与技术合作。本届会议在日本举行，进一步强化了亚洲与全球智慧交通研究网络之间的联系，也为高校、科研机构和产业界围绕实际工程需求开展联合研究创造了条件。

  曾小清教授的主题报告展示了同济大学团队在高速铁路信息控制、数字化站场、人工智能、安全保障和环境保护等交叉方向上的研究探索，也向国际同行呈现了中国高速铁路在复杂系统智能化和韧性提升方面的技术需求与实践经验。面向未来，随着人工智能、数字孪生、多源感知、大数据分析和智能控制技术快速发展，高速铁路及城市交通系统将进一步向全要素感知、跨系统协同、主动风险防控和全生命周期绿色管理演进。IEEE ITASC 2026的举办，为全球智慧交通领域开展跨学科研究、深化国际合作和推动创新成果落地提供了重要平台。