在晨曦初綻的智慧城市中，時空AI技術正以看不見的“數(shù)字神經網(wǎng)絡”編織著城市的動態(tài)脈搏。在通勤高峰期，系統(tǒng)通過分析過去幾年同期車流時間序列數(shù)據(jù)，提前 15 分鐘預測出多個主干道的擁堵節(jié)點，與智能信號燈協(xié)同調整路面通行節(jié)奏；在城市的地質監(jiān)測站，安裝在斷層帶的傳感器陣列正將土壤位移的毫米級變化轉化為時間序列曲線，AI模型通過捕捉這些數(shù)據(jù)的異常波動，比傳統(tǒng)預警系統(tǒng)提前 40 分鐘發(fā)出滑坡等自然災害警報，為居民撐起“數(shù)字安全結界”；在城市規(guī)劃局，系統(tǒng)基于人口遷徙的時間序列模型與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，在電子沙盤上預演 20 年后的城區(qū)擴展形態(tài)，讓新建筑的選址既契合未來人口增長曲線和用地需求，又避開不利因素。

從毫秒級的交通信號調控到數(shù)十年的城市發(fā)展推演，時空AI正用時間序列預測的“金線”，將空間維度的海量數(shù)據(jù)穿珠成鏈，在智慧城市、災害預警、公共服務、資源調度等領域編織一張準確預知未來的“數(shù)字之網(wǎng)”。這項技術不僅讓城市運行更有效、生活更安全，還重新定義了人類與時空的關系——當每一項數(shù)據(jù)的過去、現(xiàn)在與未來都能被智能系統(tǒng)準確建模，我們正站在一個“可計算的時空”新紀元入口，而時間序列預測正是打開這扇大門的核心鑰匙。近十年來，中國憑借政策賦能、技術攻堅與場景創(chuàng)新的三重驅動，在時空AI領域完成了從跟跑到領跑的華麗轉身，構建起具有自主知識產權的技術體系與產業(yè)生態(tài)。在這一過程中涌現(xiàn)出了眾多關鍵性的科研者與技術專家，推動了中國時空AI技術的不斷發(fā)展。在這些人之中，比較有代表性的人物就是路新江。

2010 年初，當美國硅谷還在熱議"時空數(shù)據(jù)"概念時，路新江還在攻讀計算機科學與技術專業(yè)博士學位，他憑借自己的前瞻視角和專業(yè)積累，先后在國際優(yōu)質期刊和學術會議發(fā)表多篇論文闡述人工智能及時空AI方面的創(chuàng)新觀點，在學術界引起巨大反響。他發(fā)表的論文內容涉及加密互聯(lián)網(wǎng)流量分析、生成式時間序列預測及基于人類移動模式的POI需求模型的研究等領域，不僅推動了全球領域的技術進步，還獲得了專業(yè)上的高度認可。路新江也因此入選了AI2000 全球較具影響力學者榜單，彰顯他在AI學術界的保障地位。從學術研究開始，路新江已經開啟了繪制技術發(fā)展的藍圖。

從 2018 年起，路新江開啟了他的職業(yè)生涯，此時也正值中國時空AI領域高速發(fā)展階段，技術創(chuàng)新在彼時呈現(xiàn)井噴態(tài)勢，而路新江從技術研發(fā)及應用的角度依然稱得上是行業(yè)的領軍人物?；诼沸陆嗄甑难芯浚J為中國在人工智能領域面臨的主要技術瓶頸是由于人工智能應用不足導致傳統(tǒng)行業(yè)轉型困難，基礎算法的創(chuàng)新性研究滯后難以支持前沿應用場景的發(fā)展，數(shù)據(jù)孤島限制了技術創(chuàng)新。面對這些問題，路新江注意到現(xiàn)有的主流方法如ARIMA和LSTM主要依賴歷史數(shù)據(jù)進行預測，難以處理突發(fā)事件告饒和多變量耦合效應，工業(yè)應用中的平均預測誤差率為15%-20%；傳統(tǒng)模型多為“黑箱”，無法解釋特征貢獻度，影響了能源調度、供應鏈管理等關鍵領域的AI應用。為此，他開創(chuàng)性地提出了生成式時序預測方法——D3VAE框架，結合能量模型（EBM）和變分自編碼器，首創(chuàng)“生成式時序預測”范式。這一方法初次幫助人們清晰地理解了每個復雜數(shù)據(jù)中的特征對結果的影響，不限制于預測未來趨勢，還能揭示這些預測背后的邏輯，有效提升了人工智能在時序預測任務中的性能，為解決復雜業(yè)務場景中的預測難題提供了新的思路與方法。路新江告訴記者，技術的進步需要直擊行業(yè)痛點并重構行業(yè)邏輯。

同時，針對結構化數(shù)據(jù)與自然語言的交互難題，路新江提出了基于大語言模型LLM的Table-to-Text生成方法，并創(chuàng)新性地引用了文本重寫機制。為解決表格預料不足的也解難題提供了通用范式，極大地推動了自然語言處理技術在結構化數(shù)據(jù)處理中的應用?；诖?，他在雄安大數(shù)據(jù)報告中采用先進的分析方法，深入挖掘與分析了雄安新區(qū)的地理空間和社會經濟數(shù)據(jù)，為新區(qū)的規(guī)劃建設、產業(yè)布局和人口發(fā)展等提供了相當價值的決策建議。例如，通過分析土地利用現(xiàn)狀與未來發(fā)展需求，為城市空間規(guī)劃提供了科學用地布局方案；通過預測產業(yè)發(fā)展趨勢，為新區(qū)產業(yè)招商與培育提供了準確的方向指引。他的工作成果為雄安新區(qū)打造了綠色、智能、創(chuàng)新的未來之城貢獻了力量，并為其他城市的數(shù)字化建設和發(fā)展提供了可借鑒的模式與經驗。

為解決自然語言交互的需求，他提出了LLM-Agent，研發(fā)出了地圖場景的自主智能體技術。 2022 年，路新江參與開發(fā)了AI原生地圖助手。他告訴記者，通過構建的基于LLM自主智能體的記憶優(yōu)化和并發(fā)動作執(zhí)行的新型框架，對CoT思維鏈進行優(yōu)化，有效減少了大模型的推理調用頻次，顯著提升了用戶與地圖交互的流暢性與實時性。這一產品的推出，徹底改變了用戶與地圖的交互方式，用戶只需通過和地圖對話，便能輕松獲取各類出行信息、規(guī)劃特出路線、預訂酒店餐廳等，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)操作模式到智能交互模式的轉變。

在這之后，他自主研發(fā)了BVAE模型和特征解耦機制，成功創(chuàng)建了全球頭個可解釋的時序預測系統(tǒng)。路新江告訴記者，在工業(yè)場景中，決策的可信度至關重要，而現(xiàn)有的時序預測系統(tǒng)在可解釋性方面存在明顯不足。這個系統(tǒng)利用大語言模型將表格里的數(shù)據(jù)轉化為口語化進行描述，并通過文本重寫的機制優(yōu)化生成的結果，僅需10%的標注數(shù)據(jù)即可適配新場景。極大地提升了決策的科學性與可靠性，為工業(yè)領域的智能化發(fā)展提供了有力支撐。路新江這項技術成功應用于真實的風力發(fā)電場景中。通過時空AI技術他實現(xiàn)了風能資源的準確測算與長期預測，并構建了新能源與煤電協(xié)同調度優(yōu)化模型，顯著提升了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

除此之外，路新江還參與了PaddleSpatial工具的開發(fā)，為地理信息學、城市規(guī)劃學等領域提供了算法模型和計算工具。該工具自 2021 年發(fā)布以來，顯著提升了區(qū)域切分算法的精度，為地理信息學、城市規(guī)劃學、計算機交叉學科背景的用戶提供了靈活便利的模型和工具，促進了時空AI技術在更多領域的廣泛應用與發(fā)展。隨著數(shù)字化與智能化的深度融合，時空AI正以比較罕見的態(tài)勢重塑多個領域的發(fā)展格局。從智能交通到能源管理，從智慧城市建設到地理信息服務，時空AI的應用廣泛，為解決許多復雜的現(xiàn)實問題提供了創(chuàng)新方案。這些飛速發(fā)展，都離不開路新江這樣的行業(yè)領軍人物。他憑借深厚的算法技術功底、卓越的創(chuàng)新能力以及對技術應用的前瞻性視野，推動了技術不斷向前邁進，成功將前沿技術轉化為實際生產力，為多個行業(yè)帶來了革新性的變化。

作為時空AI領域的領軍人物，路新江在學術研究、算法創(chuàng)新以及多領域應用等方面取得了令人矚目的成就。從 2018 年至今，路新江已獲得了時空AI領域超 20 項中國發(fā)明專利和近 10 項項美國發(fā)明專利。他創(chuàng)舉多項人工智能方面算法及框架模型，應用到多個大型實際項目中，創(chuàng)造了巨大的經濟價值與社會效益。另外，他參加多項行業(yè)優(yōu)質學術會議，作為特約嘉賓進行時空AI方面專題演講，將自己的科研及實踐經驗分享給更多的同行。憑借杰出的科研創(chuàng)新能力、持續(xù)精進的精神和強大的社會責任感，路新江堪稱行業(yè)楷模和技術革新的推動者。在未來，相信路新江會引領行業(yè)邁向更加輝煌的明天，為全球科技進步和社會發(fā)展作出更多貢獻。