AI2000全球最具影响力学者榜单由清华大学计算机系AMiner团队联合智谱AI、中国工程科技知识中心知识智能联合研究中心共同发布。榜单采用自动化算法生成，结合过去十年Google Scholar引用数据和各国际顶级会议期刊目录，计算“AI2000 Index”指数，综合评估学者的学术影响力确保评选过程的客观性和透明度。评选范围覆盖全球1.3亿学者、2.7亿篇论文作者，数据来源权威且全面。自2020年首届发布以来，AI2000已成为人工智能领域的重要风向标，被人民日报、新华网等权威媒体报道，并被加州伯克利分校、康奈尔大学等国际知名院校引用。根据2023年榜单显示，全球有36个国家的学者入选，覆盖20个AI核心领域，其中中国学者280人，占全球14%。今天本报刊记者对AI2000全球最具影响力学者路新江进行了专访，探究他在中国人工智能领域科研方面的巨大贡献。
回顾路新江的学术生涯，他早在2013年便受邀担任美国大学的访问学者，并在历时两年的学术研究中，完成了三篇高质量的学术文章。这三篇文章均被国际上有影响力的会议和期刊收录——IEEE Transactions on Mobile Computing、ACM UbiComp、ACM Transactions on Knowledge Discovery。其中，Service usage classification with encrypted internet traffic in mobile messaging apps一文，被引用次数高达154次，在学术界引发了不小的轰动。此后，路新江持续专注于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需求模型的研究等前沿领域，截至目前，他已发表超过60篇论文，这些论文被SCI及各大国际顶级会议收录，总引用次数达1189次。路新江凭借卓越的科研能力获得了学术界的广泛认可。
路新江在论文中首创了LLM驱动的表格语义解析方法、基于LLM的Table-to-Text方法Conformer长时序预测框架、创新风电预测模型等行业领先成果，不仅打破了技术壁垒，还持续性地进行了科技成果的应用转化。2022年，路新江的论文Generative Time Series Forecasting with Diffusion, Denoise, and Disentanglement被收录于神经信息处理系统大会（NeurIPS 2022）。作为机器学习和计算神经科学领域的顶级会议之一，其在Google Scholar的顶级会议排名中常年位列前3（与ICML、CVPR等会议并列），其H5指数高达 309（截至2023年），远超多数期刊，在学术界拥有着举足轻重的地位。路新江的研究成果一经发表便引起学术界和业界的广泛关注，截至目前，该论文的被引用次数已超过100次。路新江在这篇论文中提出了生成式时序预测方法D3AVE，对整个人工智能领域的时空AI方向研究具有开创性意义。该技术在合成和真实数据集（如Traffic、Electricity）上显著优于传统模型（如DeepAR、VAE），它所采用的扩散增强和去噪技术，可有效应对现实数据中的噪声和稀疏性，提高预测的可靠性、扩展了生成模型在数据稀缺场景中的应用潜力。值得一提的是，路新江首次在时序预测领域引入能量模型EBM，这一创新举措实现了不确定性可感知的时序预测。他告诉记者，EBM通过最小化能量函数来优化模型参数，帮助用户理解预测的可靠性。此外，通过自主研发的BAVE模型和引入特征解耦机制，路新江在业界首次实现了可解释的时序预测方法。这些创新的学术成果为时序预测领域带来了重大的技术突破。
路新江在学术界的影响力不仅体现在其出色的科研成果上，还体现在他积极参与学术交流和贡献方面。他受邀参加多个国际学术会议，如ICLR、NeurIPS、IJCAL、TheWebConf等。他被组委会邀请担任审稿人和特邀嘉宾出席，为科研人员提出了建设性的意见和建议，促进学术思想的碰撞与融合。他的专业知识和严谨态度获得了会议组委会的高度认可，多次受邀参与活动，这充分证明了他在国际学术界的声誉和影响力。
除此之外，路新江还积极投身于科研项目的主持和研究工作，在多个国家级课题的担任负责人一职，例如重点课题《时空大数据挖掘在城市规划中的实践与探讨》以及课题《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》。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，致力于解决生活实际中的城市规划、智能导航等问题，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。
长久以来，路新江凭借着深厚的学术积累和持续的创新精神，帮助时空AI领域的科研和技术应用突破了一个又一个难关。从国际顶尖会议上发表突破性技术成果，到与顶尖学者的学术交流与思想碰撞，再到主持国家级课题助力行业发展，他在其中发挥了关键性且不可或缺的引领作用，对学术界以及领域影响深远。相信在未来，随着人工智能技术的不断发展，他还会继续产出更多前沿性的研究成果，解决行业难题、为行业发展提供不竭动力。正是有像他这样创新、严谨、精进的科研工作者的存在，才会一直激励着无数科研人勇攀学术高峰，推动人工智能技术走得更远、创造更大的价值、推动人类社会的进步。
