日前，深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司（以下简称“深城交”）牵头的三项国家重点研发计划课题正式获得国家科技部立项批复，并于近期陆续举办项目启动暨实施方案论证会，至此深城交连续5年获批了9项国家重点研发计划，其中7项为项目或课题牵头单位。

深城交联合深圳大学、哈尔滨工业大学（深圳）、山东大学、中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司等单位共同承担了2022年国家重点研发计划“交通基础设施”专项“城市交通基础设施数字孪生系统构建共性技术”项目。其中，深城交作为牵头单位承担的“城市交通基础设施数字孪生体与交通运行态势交互融合技术”课题，面向城市交通基础设施网络韧性提升需求，研究城市交通基础设施运行特征精准感知与运行态势可靠推演技术，攻克城市交通基础设施群性能状态与运行态势互馈演化模型，提出城市交通基础设施突发事件预警指标体系，构建“感知-推演-融合-预警”技术体系，提高城市交通基础设施突发事件征兆识别与预警准确率。

深城交联合同济大学、西安工业大学、上海淞泓智能汽车科技有限公司、招商局检测车辆技术研究院有限公司等单位共同承担2022年国家重点研发计划“国家质量基础设施体系”专项“人车路协同无人驾驶可信性评价关键技术与标准研究”项目。其中，深城交作为牵头单位承担的“数据驱动的无人驾驶可信性测试方法和技术”课题，研究数据驱动的符合智能软件工程化、标准化流程的测试方法和技术，攻克虚实结合的场景构建、流程编制、数据注入等无人驾驶可信测试关键技术，构建人车路协同无人驾驶在环可信测试平台，解决无人驾驶技术从示范应用到量产应用面临的复杂环境。

深城交联合哈尔滨工业大学、清华大学深圳国际研究生院、西南交通大学等单位共同承担2022年国家重点研发计划“城镇可持续发展关键技术与装备”专项“建筑与市政公用设施智慧运维理论与方法”项目。其中，深城交作为牵头单位承担的“建筑与市政公用设施运维性态指标智能识别及性能评价”课题，根据设施运维性态指标智能识别及性能评价的技术需求，研究基于监测数据与性态指标映射关系的特征智能抽取与知识表达方法，建立信息物理融合的混合深度学习网络模型，构建性能评价知识图谱，提出多维数据驱动的性能评价模型自适应优化方法。分析运维性态指标的时空关联与场景约束，构建建筑和设施性能多维多尺度动态预警模型，突破运维性态指标的快速精准识别与性能评价动态预警的技术瓶颈，最终形成以物理模型知识库、AI 算法库以及大数据互驱动的智慧能力构建，实现智能精准识别评价。