\chapter*{总结与展望}

\subsubsection{本文工作总结}

城市时空系统在空间组织形式、动态演化规律以及任务功能需求等方面呈现出显著的结构复杂性特征。这种复杂性不仅体现在观测数据的多尺度变化与多源耦合关系之中，也进一步映射为模型在统一表征学习过程中所面临的多层级结构适配问题。围绕这一科学问题，本文以时空数据的结构特性为研究出发点，对模型适配过程中所涉及的关键结构差异进行了系统归纳，构建了结构感知调制的统一分析框架，从模块功能组织、表示维度结构、多尺度动态模式以及参数容量分布等不同层级刻画时空数据诱导的结构异质性，并据此形成具有一致形式的结构化建模思路。

在方法研究方面，本文围绕多层级结构异质性逐步展开，形成了由表示空间到参数空间递进发展的适配策略体系。在模块级层面，通过上下文条件化的注意力调制机制，引导模型在多任务场景下实现知识共享与任务特化表达之间的协调；在维度级层面，通过位置结构感知的表示调制方法增强模型对空间依赖关系与时空位置编码的利用效率；在参数组织层面，结合多尺度频谱建模与容量分配机制，使模型能够在有限参数预算下同时捕获全局演化趋势与局部细粒度模式。上述方法从不同侧面探索了结构角色驱动的模型适配路径，体现了由数据结构特性引导模型能力发挥的建模思路。

在评测与验证层面，本文进一步构建了面向时空智能研究的实验基础设施体系。通过设计基于多智能体协同的交通预测持续评测框架，实现了交通预测模型从文献发现到统一评估的自动化工作流，为相关方法提供了可复现且可扩展的验证环境。同时，基于真实轨迹行为与地理兴趣点信息构建了大规模时空敏感问答数据集，对当前模型在复杂城市场景中的时空推理能力进行了系统评测。实验结果表明，尽管现有基础模型在通用任务中已展现出较强能力，但在细粒度时空推理问题上仍存在明显性能瓶颈，而结构感知的适配策略在提升模型表现方面具有一定潜力。

总体而言，本文围绕城市时空系统的结构复杂性这一核心问题，从统一分析框架构建、多层级适配方法设计到评测体系支撑三个层面开展研究，形成了较为完整的技术路径与研究闭环。相关工作为基础模型在复杂时空智能任务中的高效应用提供了系统性的理论参考与方法探索，也为后续城市智能建模研究奠定了进一步发展的基础。
\subsection{主要创新点}

围绕城市时空数据表征学习与基础模型高效适配这一核心问题，本文从结构特性分析、方法体系构建以及评测基础设施设计等方面开展了系统研究，主要创新性工作体现在以下三个方面。

\textbf{创新点一：提出了面向时空数据结构复杂性的统一分析框架。}

针对复杂城市时空任务中模型适配困难来源缺乏系统性认识的问题，本文从表示学习过程出发，对时空数据在模型内部诱导的结构差异进行了层级化归纳与形式化刻画。通过从模块功能组织、表示维度结构、多尺度动态模式以及参数容量分布等多个层面分析结构异质性对模型建模过程的影响，本文构建了一个具有统一视角的结构感知分析框架。该框架将以往分散于具体任务或模型设计中的经验性现象上升为结构层面的机制性认识，有助于更清晰地理解复杂时空任务中模型适配难点的来源，并为后续结构感知建模方法的设计提供了具有指导意义的理论分析基础。

\textbf{创新点二：构建了面向城市多任务时空建模的多层级结构感知参数高效适配方法体系。}

围绕结构异质性对模型表征能力的影响，本文从表示空间到参数空间逐层展开研究，形成了具有内在一致性的结构角色驱动适配策略。在模块级层面，通过上下文条件化的注意力调制机制协调跨任务知识共享与任务特化表达；在维度级层面，通过位置结构感知的动态表示调制增强模型对空间依赖关系的建模能力；在更高层级的参数组织层面，结合多尺度频谱建模与容量分配机制，使模型能够在有限参数预算下同时刻画全局演化趋势与局部细粒度模式。该方法体系体现了由时空数据结构特性引导模型能力发挥的建模范式，为基础模型在复杂城市任务中的高效适配提供了系统性技术路径。

\textbf{创新点三：构建了面向时空智能研究的持续评测基础设施与细粒度时空推理数据资源。}

为解决交通预测基准难以持续更新以及大语言模型缺乏时空推理评测数据的问题，本文提出了AI驱动的交通预测持续评测框架AgentCity，实现了模型发现、复现与统一评估的自动化工作流；同时构建了大规模时空敏感问答数据集POI-QA，从真实轨迹行为出发系统评测模型在复杂城市场景中的时空推理能力。上述工作在方法研究与实验验证之间建立了稳定的评测支撑环境，为后续相关研究提供了可复现、可扩展的实验基础。

\subsection{未来工作展望}

尽管本文围绕时空数据结构特性驱动的表征学习建模开展了系统研究，但面向更复杂的城市智能场景，相关理论与方法仍具有进一步拓展空间。未来研究可从模型范式层面对时空基础模型的构建展开探索。在现有通用预训练模型基础上的结构感知适配策略之外，有必要进一步研究原生面向时空数据的统一预训练框架，通过在大规模轨迹数据、路网结构数据及城市运行观测数据上的联合学习，增强模型对时空动态规律的内在表征能力，从而为多类型城市任务提供更加稳健的基础模型支撑。

随着城市运行环境中多源数据的持续积累，多模态时空信息融合将成为重要研究方向。真实场景下的时空行为往往同时受到地理结构、语义事件及环境因素的综合影响，例如文本信息、遥感影像与感知数据等均可能对时空模式产生显著作用。如何在统一表示空间中实现多模态信息的协同建模，并在保持模型计算效率的前提下提升其对复杂城市现象的理解能力，是未来值得深入探索的问题。

从应用角度看，开放环境中的时空推理与决策能力仍有较大提升空间。相关实验结果表明，当前模型在面对自然语言表达、复杂约束条件及细粒度空间推理任务时仍存在明显性能差距。未来可进一步研究面向长期行为预测与动态交互决策的建模机制，使模型能够在不断变化的城市环境中实现更稳定的推理与自适应调整，从而推动时空智能技术向真实应用场景的深入发展。

此外，评测体系与实际系统运行之间的持续联动也具有重要研究价值。随着AI驱动评测框架的逐步成熟，未来可探索将离线基准评测、在线数据更新与真实系统反馈相结合，构建具有持续演化能力的评测生态，从而更加全面地刻画模型在复杂城市系统中的长期性能表现与泛化能力。通过在模型设计、数据资源建设与评测机制完善等方面的协同推进，有望逐步形成更加系统化和可落地的城市时空智能研究范式。
