当前，智慧交通是全力刷新城市精细“智理”、畅达“智行”的关键方向。我们非常想了解，智慧交通主要涉及哪些数字技术？请您先跟我们科普一下，这些技术是如何共同作用，推动交通系统的智能化发展的？

——智慧交通犹如为城市交通系统植入了“智慧大脑”和“灵敏感官”，其核心在于多项数字技术的深度融合，推动智能化发展。

首先是基础的“感知层技术”，这相当于交通系统的“眼睛”和“耳朵”。包括安装在路面的各类传感器、升级后的高清摄像头，乃至车辆本身。它们如同神经末梢，能实时捕捉车流量、车速，甚至行人及自行车的位置。例如，某些城市的十字路口，地下传感器能感知堵车长度，空中摄像头能自动识别违章和事故，从而将以往依赖人眼观察和电话报警的被动管理，转变为全天候自动感知。

第二类是“车路通信技术”，即常说的V2X。它解决信息传输问题，使交通设施之间能够“对话”。车与路、车与车之间的毫秒级通信，是高效协同的关键。

第三类是“人工智能决策技术”，这是整个系统的“智慧大脑”。它对前两类技术收集的海量数据进行分析学习，能完成两大任务：一是预测，如根据早高峰历史数据和天气情况，提前15分钟预测出哪条路会堵成“停车场”，并通知导航App建议绕行路线；二是优化，例如在南京这样的大城市，AI大脑能实时调整上万个路口的红绿灯时长，形成“绿波带”，大幅提升司机连续遇上绿灯的概率。

最后是“云端中枢和孪生城市技术”。在城市的智慧交通指挥中心，设有虚拟的“数字克隆体”，即数字孪生系统。它将真实世界的路网、车流、信号灯全数复制到云端。工作人员可在电脑上模拟各种场景，如台风天封路如何疏导、新建高铁站周边交通是否会瘫痪，通过预演测试优化方案。同时，它也是指令枢纽，将AI的调度策略精准下发至每台信号机、每块电子指示牌。

——这些技术共同作用，实现了三方面的关键进化：

第一，将“事后处置”转变为“事前预判”，在拥堵和事故发生前主动干预；第二，将“单点控制”升级为“全局协同”，红绿灯不再各自为战，而是听从统一指挥；第三，使“经验管理”转向“数据决策”，交警部门可根据系统生成的堵点热力图和出行规律，更科学地规划道路工程和公交线路。

我们了解到，贵公司在智慧交通领域打造了众多成功案例，其中“全数字感知自由流收费系统”应该与我们的日常生活密切相关。您能否详细介绍一下该系统的工作原理？相较于传统收费模式，从本质而言有哪些突破？

——高速公路自由流云收费系统融合了物联网、云平台和边缘计算等先进的人工智能技术，全面满足全路网的管理需求。

目前，全国高速公路已迈入“一张网运行、一体化服务”的新阶段。以自由流收费系统为核心的无人化智慧收费站的推广和普及，是未来一段时间内高速公路智能化、智慧化的主要阵地。

“全数字感知自由流收费系统”是我们公司推动交通数字化转型的核心产品之一，它与每个人的出行体验紧密相连。通过“云-边-端”一体化协同架构，将传统车道系统、业务管理系统、监测稽核系统等站级系统进行统一规划设计，实现车道与收费站间的业务联动。此外，系统通过车辆数据分析、异常业务预警等手段，合理调控车道数量，提升异常业务处理效率，增强计费精准性，实现收费站的智慧化管控。

高速公路自由流云收费系统的总体架构涵盖：

1.中心收费云平台

2.收费站系统：包括站级交易系统、可视化收费站监管系统、营运管理系统、风险防范体系

3.端侧系统：由ETC车道、混合车道、自助取卡车道、自助缴费车道、匝道预收费ETC设施、手持终端等组成

——该系统的本质突破在于将高速公路的收费管理从物理管控提升至数字治理。

具体体现在以下四个方面：

1. 技术架构的重构：采用多模态融合替代单一识别方式。

2. 运营模式的颠覆：从人工干预转向自动化作业，从被动运维迈向主动优化。

3. 用户体验的质变：该系统的应用彻底改变了传统收费模式下车辆排队等待缴费的状况，大幅提升路网通行效率，减少司乘人员的出行时间成本，显著改善公众的出行体验，提升高速公路的服务质量。

4. 管理效能的进化：系统实现了数据驱动的精细化治理，同时推动基础设施的降本增效。

除了陆地交通，贵公司在其他交通板块是否也有深入的业务探索和技术创新？能否跟我们介绍一下，这些突破对交通行业带来了哪些积极影响？

您长期致力于依托产学研合作推动企业科研机制的创新发展。在您看来，这种合作模式对产业发展和社会进步有哪些具体的推动作用？请谈一谈您在这方面的心得体会。同时，作为女性高管，当面临工作与家庭平衡问题时，您是否也有独特的应对策略呢？

——产学研合作对科技类企业而言，就如同为创新安装了“双引擎”。

企业的市场敏感度与高校的基础研究能力相结合，能够产生1+1远大于2的协同效应。具体到对产业和社会的推动作用，我认为，至少体现在以下三个层面。

首先是加速技术从“实验室”到“马路边”的转化。智慧交通领域存在诸多技术痛点，单靠企业闭门造车难以突破。例如，我们去年与东南大学交通学院、南京理工大学合作开发“交通视频识别算法”，面临高速上车辆类型多样、天气变化无常、摄像头拍摄角度各异、数据多元、道路异常事件突发等难题。高校团队在人工智能视觉领域有深厚积累，他们带来算法模型，我们则提供多年积累的交通运输数据和实际场景。通过产学研合作，算法有效性显著提升。这正是产学研“接力”效应的体现——高校深入挖掘基础研究，企业透彻拓展应用场景，唯有如此，技术方能切实解决实际问题。

其次是培养“既懂技术又懂场景”的复合型人才。我们与南京大学共建了“智慧交通ITS工程研究中心”，学生在实验室里研究的课题并非纯理论，而是我们实际遇到的问题，如“如何用AI识别车辆是否违规载人、违规危化物”。学生跟随企业工程师深入现场，毕业时不仅掌握编程技能，还熟悉运输管控，这样的人才到岗后能迅速上手，避免了“实验室人才”到“产业人才”的脱节。近年来，从工程研究中心毕业的多个学生，不少已成为我们研发团队的骨干，这实际上是在为整个行业储备“新鲜血液”，对智慧交通产业的可持续发展至关重要。

还有一点是降低创新试错成本，使技术更贴近社会需求。在技术研发方面，高校长期专注，其专业知识帮助我们少走弯路，使技术最终能够真正服务行业、提升社会运行效率。

其中，我最深的感受是合作要“接地气”，不能沦为“纸上联盟”。我们的做法是“三个绑定”：一是目标绑定，如联合申报项目时，企业提需求、高校出方案，合同中明确“技术指标要能解决实际问题”，而非仅关注论文发表；二是人才绑定，我们的工程师到高校担任产业导师，高校老师到企业任技术顾问，今年金陵科技学院的万教授在我们公司担任科技副总，直接带领团队进驻项目现场，深入推进项目；三是利益绑定，知识产权共享，技术转化收益按约定比例分配，激发高校投入动力，增强企业落地信心，这样的合作方能长久。

——至于女性高管如何平衡工作和家庭，我更倾向于说“动态调整”而非“完美平衡”。

对我来说，核心在于明确“优先级”和“边界感”。例如，工作日我会高效专注工作，力求在工作时间内完成任务，注重结果，避免无效加班；而周末则基本不安排工作，雷打不动地陪伴孩子户外活动或上补习班，即便前一天加班至深夜，也会设闹钟早起做早餐送孩子上学——这些“专属时间”能让孩子感受到稳定的陪伴。

更重要的是学会“借力”。家庭方面，我与爱人达成“分工默契”，他负责大局规划，我负责生活陪伴，双方忙碌时也会请老人帮忙，不拘泥于“必须亲自做”；工作上，充分信任团队，不过分关注细节。

实际上，女性的共情力和韧性在管理中是优势，如与团队沟通时更能理解他们的压力，与家人相处时也更能体谅彼此的不易，这种“柔软的坚定”反而使两边关系更为顺畅。

归根结底，无论是产学研合作还是家庭平衡，核心都在于“找到共赢的逻辑”——技术创新要与社会需求共赢，工作与家庭要与生活节奏共赢，这样才能走得稳、走得远。