全球城市正面临前所未有的出行挑战，包括交通拥堵、环境污染和可达性不足等问题。智慧城市提供了一种变革性的演进路径，通过利用尖端技术和数据驱动的方法，创造更高效、可持续和包容的城市环境。而这一转型的核心在于智慧出行服务的开发与应用。

　　智慧出行指的是对交通和运输管理的综合方法，其潜力在于将先进空中交通 (AAM)/城市空中交通 (UAM) 解决方案与地面网联自动驾驶汽车 (CAV) 进行整合。多模式智慧出行服务的集成，不仅影响城市基础设施建设，也对服务运营管理、公众参与和政策制定者决策支持所需的实时监测与预测分析能力提出了更高要求。新兴的城市数字孪生范式构建了一个涵盖数据收集、分析、模型训练和实时可视化的综合数字基础设施，为实现应对智慧出行服务融入城市肌理复杂性的新型规划、模拟和控制能力提供了可能。城市数字孪生充分利用人工智能、机器学习、物联网等先进技术，助力优化交通流、减少污染物排放和噪音、并提升市民出行体验。

　　 用于上下文感知对话式城市数字孪生用户界面的大语言模型与检索增强生成技术

　　 多模式网联自动驾驶汽车对城市基础设施、城市规划与土地利用的影响

　　 多元数据源（物联网、地理信息系统、建筑信息模型、卫星图像、社交媒体）的整合

　　研究领域：人工智能与知识表示；语义匹配；泛在知识管理与存储；普适环境中的数据挖掘机器学习；创新出行服务平台

　　研究领域：面向泛在与普适环境的移动知识表示与推理系统；语义增强的实时车辆监控和驾驶辅助

　　研究领域：决策支持；泛在医疗；知识图谱；自动推理；近场通信；云边智能；边缘人工智能；微服务架构；渗透计算；信息物理系统；物联网

　　研究领域：普适计算与物联网；机器学习与知识表示系统；分布式账本技术；无线自组网及泛在环境下的应用

　　研究领域：人工智能与知识表示技术在移动系统中的应用；无线网络与泛在网络；动态不可预测环境下的语义资源与服务发现；知识表示融入无线自组网应用层协议的技术；传感器与执行器网络；无线识别与跟踪系统；移动网格

　　期刊主题涵盖地理信息科学和技术各个方面，主要包括空间数据模型与管理、空间分析与决策、地理空间人工智能、地图制图、空间数据基础设施、地理空间网络、志愿地理信息、基于位置的服务、轨迹分析、智慧城市和前沿地理空间应用等。

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