为促进产教融合、推进校地合作，4月3日，汽车工程学院党委书记陈友洋带领王雪梅副教授团队赴苏州市交通运输应急指挥中心开展校地合作成果中期汇报研讨会。苏州市交通运输应急指挥中心副主任薛俊峰，苏州市交通运输综合行政执法支队辅助业大队长许伟和常熟市交通运输应急指挥中心主任孟宇光等领导参加。双方围绕项目研究成果、技术优化方向、后续落地应用及校地深度合作等议题展开深入交流，共同探索驾培行业智慧监管新路径。

会上，王雪梅系统汇报了基于人工智能的驾培车辆轨迹大数据分析与违规识别研究阶段性成果。项目受苏州市交通运输应急指挥中心委托开展，聚焦驾培行业违规等乱象，历经多阶段数据采集与技术研发，完成了6000多条驾培轨迹、多维度学时数据的预处理与分析，研发出针对科目二冒充科目三、原地挂机刷学时、设备状态异常三类典型违规行为的人工智能识别算法，通过视频验证充分证实了算法的精准性与可靠性。团队还现场演示了算法自动化操作界面，展示了异常轨迹清单、典型案例分析等成果，直观呈现了人工智能技术在驾培行业违规识别、精准监管中的实践价值。

交流环节中，参会各方对项目成果予以高度肯定。薛俊峰认为，驾培行业监管面临应试与素质教育矛盾、区域规范差异等现实问题，项目成果有效遏制了行业造假现象，后续需重点打击全假学时、校外违规训练，细化监管参数让识别更精准。随后，孟宇光对项目成果表示高度认可，认为该研究恰逢其时，能有效助力驾培领域规范化发展，契合行业监管需求。他建议将研发的分析软件与指挥中心数字执法平台结合，将数据克隆纳入风险防控范畴，深化技术研究让违规判定更精准，并希望校地双方进一步探索人工智能在交通运输监管领域的应用。与会领导专家一致认为，王雪梅科研团队从现有数据样本中精准发现了驾培行业诸多违规行为，线索清晰、判定科学，为行业监管提供了重要技术支撑。希望后续需重点协调数据获取、完成算法全量测试，有望推动技术成果快速落地执法实践。

陈友洋对苏州市交通运输应急指挥中心表示了感谢。他表示，学院将根据与会领导专家的意见建议进一步优化算法、完善研究成果，推动技术成果在苏州全市落地转化与推广应用。同时，希望以此次项目合作为契机，进一步深化校地产教融合，在技术研发、学生实习就业、行业员工培训、驾培规范教学指导等方面开展全方位合作，发挥高校人才与科研优势，为交通行业高质量发展提供技术与人才支撑，也为学院高质量发展创造更多的外部发展资源。

此次研讨会不仅充分验证了人工智能技术在驾培行业智慧监管中的可行性与实用性，更为校地双方深化合作搭建了坚实平台。双方均表示，将以此次项目合作为起点，持续加强技术研发与行业应用联动，推动科研成果快速转化为监管效能，共同规范驾培市场秩序、提升行业教学质量，为城市交通安全与交通行业高质量发展保驾护航。