方法，形成顾及时空特征的智能计算模式 KDAS。其主要研究方向包括：① 时空型混合计算范式的构建； ② 时空数据的实景化感知计算；③ 时空场景的多维度认知计算；④ 时空地图的情境化表达计算；⑤ 时空 智能的自主式服务计算。通过对智能化测绘混合智能计算的研究，将形成时空型混合智能计算的基本范式， 发展时空数据实景化感知、时空场景多维度认知、时空地图情境化表达、时空智能自主式服务等混合智能 计算成套方法，创建智 10 工程开发前沿及统计数据见表 6.15，涉及水利工程、市政工程、 测绘工程、交通工程、城乡规划与风景园林、土木建筑材料、结构工程等学科方向。其中“城市排水系统 智能模拟与韧性提升技术”“大规模实景三维建模与动态更新”“低空 – 地面交通体系智能协同与安全保 障”“既有城区基础设施更新的规划减碳技术”“极端气候环境基础设施智能建造与维护技术”为专家提 名前沿或者是基于数据挖掘前沿凝练而成的 1 流域水 – 风 – 光 – 储互补智慧调度技术与装备 64 1 778 27.78 2021.3 2 城市排水系统智能模拟与韧性提升技术 229 1 176 5.14 2021.3 3 大规模实景三维建模与动态更新 87 468 5.38 2021.8 4 低空 – 地面交通体系智能协同与安全保障 204 4 611 22.60 2021.3 5 既有城区基础设施更新的规划减碳技术 108