在人工智能领域，一个备受瞩目的榜单——AI2000全球最具影响力学者榜单，由清华大学计算机系的AMiner团队携手智谱AI和中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心共同揭晓。该榜单依托自动化算法，综合考量了过去十年间Google Scholar的引用数据以及各大国际顶级会议和期刊的收录情况，通过计算“AI2000 Index”指数，对全球学者的学术影响力进行了全面而客观的评估。榜单覆盖了全球1.3亿学者和2.7亿篇论文作者，其权威性和全面性得到了广泛认可。自2020年首次发布以来，AI2000已成为人工智能领域的重要参考指标，不仅被人民日报、新华网等权威媒体广泛报道，还被加州伯克利分校、康奈尔大学等国际知名学府所引用。
在2023年的榜单中，来自36个国家的学者脱颖而出，覆盖了20个AI核心领域。其中，中国学者表现抢眼，共有280人入选，占全球入选学者的14%。在这些杰出的学者中，路新江以其卓越的科研贡献和深厚的学术底蕴，成为了备受关注的焦点人物。近日，本报记者有幸对路新江进行了专访，深入了解了他在中国人工智能领域所取得的巨大成就。
路新江的学术生涯充满了传奇色彩。早在2013年，他便受邀前往美国大学担任访问学者，并在为期两年的学术研究中取得了丰硕成果。他发表的三篇学术论文，分别被IEEE Transactions on Mobile Computing、ACM UbiComp、ACM Transactions on Knowledge Discovery等国际知名期刊和会议收录。其中，关于移动通讯应用中加密互联网流量服务分类的研究论文，被引用次数高达154次，引起了学术界的广泛关注。此后，路新江持续深耕加密互联网流量分析、生成式时间序列预测及基于人类移动模式的POI需求模型等前沿领域，已发表超过60篇高质量论文，总引用次数超过1189次，其学术影响力可见一斑。
路新江的科研成果不仅数量可观，质量同样令人瞩目。他首创了LLM驱动的表格语义解析方法、基于LLM的Table-to-Text方法以及Conformer长时序预测框架等行业领先技术，打破了技术壁垒，推动了科技成果的应用转化。在2022年的神经信息处理系统大会（NeurIPS 2022）上，路新江的论文《基于扩散、去噪和解耦的生成式时序预测》备受瞩目。该论文提出了生成式时序预测方法D3AVE，对时空AI方向的研究具有开创性意义。该技术在多个合成和真实数据集上显著优于传统模型，有效应对了现实数据中的噪声和稀疏性，提高了预测的可靠性，并扩展了生成模型在数据稀缺场景中的应用潜力。路新江还首次在时序预测领域引入能量模型EBM，实现了不确定性可感知的时序预测，并通过自主研发的BAVE模型和引入特征解耦机制，实现了可解释的时序预测方法。这些创新成果为时序预测领域带来了重大突破。
除了卓越的科研成果外，路新江还积极参与学术交流活动。他受邀参加多个国际学术会议，如ICLR、NeurIPS、IJCAL、TheWebConf等，并担任审稿人和特邀嘉宾。在这些会议上，他分享了自己的研究成果和学术见解，为科研人员提供了宝贵的建议，促进了学术思想的碰撞与融合。他的专业知识和严谨态度赢得了会议组委会的高度赞誉，多次受邀参与活动，进一步提升了他在国际学术界的声誉和影响力。
在科研项目方面，路新江同样表现出色。他担任了多个国家级课题的负责人，如重点课题《时空大数据挖掘在城市规划中的实践与探讨》以及《基于深度学习的地图AI向导智能路径规划算法研究与优化》等。在这些课题研究中，他将自己在时空AI领域的研究成果与实际应用紧密结合，致力于解决城市规划、智能导航等实际问题。他的研究成果为相关领域的发展提供了创新性的解决思路和方法，推动了科研成果在实际应用中的转化。
路新江在人工智能领域的贡献不仅体现在科研成果和学术交流上，更在于他对行业的引领作用。他凭借深厚的学术积累和持续的创新精神，不断突破技术难关，推动时空AI领域的发展。他与顶尖学者的学术交流、在国家级课题中的主导作用，以及对行业难题的解决能力，都彰显了他在学术界和领域内的关键性和不可或缺性。他的成就和贡献不仅激励了无数科研人员勇攀学术高峰，更为人工智能技术的发展注入了不竭动力。
