为什么大模型很强，却难以在交通领域落地？
黎子玥认为主要在于学术研究依赖干净数据，而公共部门面对的是不完整、不规整、不可控的真实数据，且可解释性不足，导致管理者不敢使用。
TUM 黎子玥：模型这么大这么强，为什么还是「上不了路」？| IJCAI 2026
资讯摘要
作者丨 幸丽娟 编辑丨岑 峰  
AI 摘要
黎子玥在IJCAI 2026演讲中指出，学术研究长期停留在“干净数据”的舒适区，而真实交通数据脏乱且不完整，可解释性不足是模型落地难的“生死线”。他提出感知-决策-解释性“PDE三角”框架，并总结从描述性到规范性四类分析支柱，强调研究应真正惠及公共部门。目前全球尚无城市长期部署强化学习信号灯控制系统。
AI 问答
什么是“PDE三角”框架？
即感知（Perception）、决策（Decision）和解释性（Explanation）三个模块，强调三者平衡才能推动AI交通系统真正落地。
目前有城市长期部署强化学习信号灯控制系统吗？
没有。黎子玥表示，目前全球还没有任何一个城市长期部署基于强化学习的信号灯控制系统，主要面临解释性、仿真到现实鸿沟等障碍。
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