李文翔副教授认为随着城市化进程的加快及经济结构的转型升级，交通部门成为城市中温室气体排放增长最快的行业，城市交通低碳转型发展迫在眉睫，并基于个人长期研究成果，从交通运输领域从城市交通碳排放计算与评价、共享交通管理决策与优化调控、交通碳交易机制创新与应用等方面，系统介绍了“双碳”目标下城市交通低碳转型理论与实践经验。

李教授基于交通碳排放ASIF分析框架,提出了包括规划、行政命令、经济、信息、技术改进类政策的城市低碳交通政策分析框架。从全球城市交通低碳转型评价、网约车车排放时空特征分析、个人出行链碳足迹监测等宏微观层面，分别介绍了碳排放计算与评价的原理、方法、模型和实践经验等。技术研发方面，重点分享了低碳导向的网约车合乘动态匹配、多源数据融合的共享汽车站点选址、共享单车与地铁接驳环境优化等共享交通减碳技术成果，以及基于区块链的道路交通碳交易系统、绿色出行碳普惠平台等低碳交易平台构建。

王嘉文副教授认为，传统交通管理日益面临自动化程度低、人工成本大、试错成本高等挑战，而互联网+数据驱动的交通管理技术通过汇聚管理、互联网、信息技术、交通工程等学科的顶尖智慧，能够更好地利用有限数据在实际城市交通环境下实现闭环、主动、精准的城市道路交通管理与控制优化，但互联网+数据的交通管理技术尚未实现体系化，在算法、数据、策略、仿真、实测等五大要素方面均存在“卡脖子”瓶颈。

     王教授结合长期研究和工作实践，重点分享了我国在数据、策略、仿真三大要素方面存在的机遇和挑战，认为我国交通数据快速发展，但存在差异大、约束多等现实问题和感知、认知、计算等严峻挑战；我国现有交通仿真系统存在时空尺度不连续、仿真标定困难、仿真结果难取信三大痛点，研发互联网+数据驱动的“仿真即服务（SAAS）”系统势在必行。

王教授结合上海理工大学智能网联交通虚拟平行测试实验室的研究成果，详细介绍了基于互联网的交通仿真技术开发、基于机器学习的人工-自动驾驶混合仿真平台等交通仿真系统开发，并从互联网+数据驱动城市交通管理系统框架、网络交通诊断及优化、仿真即服务（SAAS）等前沿技术。