仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」

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文章摘要

在城市数字化加速的背景下，交通管理、环境监测和公共安全等领域面临数据分散、质量不均和传感器覆盖有限的共同挑战。单一数据或模型难以提供稳定可靠的判断，整合多源信息成为关键课题。郑宇教授提出的跨域多模态知识融合框架，为解决这一问题提供了系统性突破。作为京东集团副总裁和首席数据科学家，郑宇的研究不仅在理论上推动了发展，还在多个城市应用中取得了实践成果。

跨域融合框架在预测精度、异常识别和稀疏数据推断方面展现出显著优势。在空气质量预测任务中，模型融合了空气监测站、气象观测、道路建筑结构等多领域数据，能够更稳定地预测未来多小时的污染趋势，并准确定位局地污染热点。在城市运行监测中，多源数据的融合帮助模型识别轻微但可能引发重大影响的异常事件，如交通事故或环境污染初期释放，为管理部门提供了更早的干预时间窗口。此外，在传感器覆盖不足的情况下，模型通过跨域信息（如道路属性和城市结构）仍能做出稳定推断，显著提升了数据缺失条件下的整体质量。

研究还提出了跨域融合的四个核心阶段：数据选择、知识对齐、模型构建和数据转换。数据选择阶段明确任务相关来源并分析根因；知识对齐阶段通过多视角、相似性等原则建立异构数据联系；模型构建阶段提出精确融合和粗粒度融合两种范式；数据转换阶段将不同模态处理成可直接输入的形式。这一流程为跨域数据融合提供了系统化的方法论。

跨域融合的意义在于解决了现实世界数据不足的难题，推动了人工智能从虚拟数据走向现实城市问题。它利用已有数据填补缺口，无需额外设备，提升了智能系统的可行性。同时，研究提出的理论框架为未来模型设计提供了规范方向，并为跨部门数据协作开辟了新路径。这一成果为智慧城市的建设提供了清晰的技术支持，展示了多模态技术在交通预测、环境管理等场景中的实际价值。