崔志勇，教授，博士生导师，入选国家级青年人才项目，北航青年拔尖人才支持计划。主要研究方向为交通大模型、自动驾驶、时空智能、城市计算。已在IEEE TITS、TR Part C 等顶级期刊及 ICML、AAAI等顶级会议上发表论文70余篇，其中ESI 高被引论文3篇，热点论文1篇，近五年谷歌学术引用4000余次，入选2024年全球前2%顶尖科学家榜单。出版英文教材1部、中文教材1部。主持基金委优秀青年（海外）基金项目、基金委“人工智能赋能工程科学前沿探索”专项项目，基金委青年基金项目、科技部重点研发项目课题、教育部春晖计划项目、北京市小米联合基金重点项目课题等各级项目10余项, 研究成果在中国、美国等10余个地区的重点工程中应用，获IEEE 智能交通系统学会最佳博士论文奖、IEEE 国际智慧城市大会最佳论文奖、IEEE TIV & IV Joint Workshop最佳论文奖，地理信息科技进步奖一等奖等奖励。

英文主页：https://zhiyongcui.com/

工作经历

2023.03 ～ 至今          北京航空航天大学，交通科学与工程学院，教授、博导

2024.09 ～ 至今          北京航空航天大学，软件学院，（双聘）教授、博导

2022.02 ～ 2023.03    北京航空航天大学，交通科学与工程学院，副教授

2021.04 ～ 2022.02    华盛顿大学，eScience Institute, Data Science Postdoctoral Fellow

2021.03 ～ 2022.02    华盛顿大学，土木与环境工程学院, 博士后研究员

教育背景

2015.09 ～ 2021.03    华盛顿大学，土木与环境工程学院，交通工程，博士

2014.01 ～ 2014.07    国立台湾大学，资讯工程学系，计算机科学，交换

2012.09 ～ 2015.06    北京大学，软件与微电子学院，软件工程，硕士

2008.09 ～ 2012.06    北京航空航天大学，软件学院，软件工程，本科

研究方向及成果

交通大模型及应用

Cai X, Bai X, Cui Z*, et al. (2025) Text2Scenario: Text-Driven Scenario Generation for Autonomous Driving Test. Automotive Innovation

Jiang K, Cai X, Cui Z*, et al. (2024) KoMA: Knowledge-driven Multi-Agent Framework for Autonomous Driving with Large Language Models. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (IEEE TIV)

Wang L, Y Ren*, Jiang H, Cai P, Fu D, Wang T, Cui Z*, et al. (2024) Accidentgpt: A v2x environmental perception multi-modal large model for accident analysis and prevention. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)

自动驾驶

Fan Y, Cui Z*, et al. (2025) SAH-Drive: A Scenario-Aware Hybrid Planner for Closed-Loop Vehicle Trajectory Generation. International Conference on Machine Learning (ICML)

Lan Z, Liu L, Fan B, Lv Y, Ren Y*, Cui Z*. (2024) Traj-LLM: A New Exploration for Empowering Trajectory Prediction with Pre-trained Large Language Models. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (IEEE TIV) 

Wang S, Li Q*, Cui Z*, et al. (2023) Bandit-based data poisoning attack against federated learning for autonomous driving models. Expert Systems with Applications (ESwA)

时空智能与因果推断

Li S, Pu Z *, Z Cui*, et al. (2024) Inferring Heterogeneous Treatment Effects of Crashes on Highway Traffic: A Doubly Robust Causal Machine Learning Approach. Transportation Research Part C (TR-C)

Cui Z, Lin L, Pu Z, Wang Y. (2020) Graph Markov Network for Traffic Forecasting with Missing Data. Transportation Research Part C  (TR-C)

Cui Z, Ke R, Pu Z, Wang Y. (2020) Stacked Bidirectional and Unidirectional LSTM Recurrent Neural Network for Forecasting Network-wide Traffic State with Missing Values. Transportation Research Part C  (TR-C)

Cui Z, Henrickson K, Ke R, Wang Y. (2019) Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting. IEEE transaction on Intelligent Transportation Systems  (IEEE TITS)

教学课程

北京航空航天大学

《机器学习及智慧交通应用》|  2024 秋 

《人工智能》| [课程链接] | 2023 秋 | 2024 秋 | 2025 秋

《交通大数据技术》2022 秋 | 2023 春 | 2024 春 | 2025 春

美国华盛顿大学

《Transportation Data Management and Visualization》| [课程链接] | 2020 冬

出版教材

《Machine Learning for Transportation Research and Applications》，Yinhai Wang, Zhiyong Cui, Ruimin Ke, Elsevier，2023

《交通数据科学理论与方法》，马晓磊，崔志勇，顾明臣，人民交通出版社，2022

荣誉奖励

[1] 入选全球前2%顶尖科学家榜单(World's Top 2% Scientists)，2024

[2] 最佳论文奖（Best Paper Award），IEEE TIV & IV Joint Workshop, 2024

[3] 最佳论文奖，TRB AED50人工智能委员会（KIKUCHI-KARLAFTIS Best Paper Award），2024

[4] IEEE 智能交通系统学会，最佳博士论文奖，一等奖 (IEEE ITSS Best Dissertation Award, First Prize)，2021

[5] TRB 人工智能委员会，最佳博士论文奖 (TRB AED50 Best Dissertation Award, Honorable Mention)，2022

[6] HKSTS 香港交通学会，最佳博士论文奖 (HKSTS Outstanding Dissertation Award cum Gordon Newell Memorial Prize)，2022

[7] 美国统计学会 (ASA) ，交通研究分会 (TSIG)，最佳学生论文奖，2020

[8] IEEE 国际智慧城市大会 (ISC2)，最佳论文奖，2020

招生计划

招生计划：1）本科研究实习生，每年2名；2）硕士研究生；3）博士研究生。请感兴趣的同学发邮件至 zhiyongcbuaa.edu.cn，并附个人简历。

组内条件：良好学习生活氛围，定期一对一科研讨论，多方向研究兴趣小组，支持高性能计算设备。

博士招生：

1）有志于科研，身心健康，勤于思考、乐于挑战；

2）熟悉深度学习、大模型在时空数据、城市计算、自动驾驶、交通预测与控制等方向的应用，关注人工智能前研理论及技术动态；

3）具有较好数理基础，具备较强编程能力；

4）具有相关研究经历和论文发表；