元光科技（02605.HK）參與的公交到站預測論文入選數據挖掘頂會 KDD 2026

香港2026年6月16日 /美通社/ -- 以時序數據分析和 AI 技術為核心能力的公交信息服務商 MetaLight Inc.（「元光科技」、「MetaLight」或「公司」；香港聯交所股票代碼：02605），今日發佈：公司參與的一篇論文，已經同行評審入選數據挖掘領域國際學術會議 KDD 2026 的應用數據科學軌道（Applied Data Science Track）。該論文題為「A Data-driven Route Segmentation Framework for Time-of-Arrival Estimation Service」，由北京大學、本集團旗下的 MetaLight HK Limited 等機構的研究者合著，第一作者來自北京大學；公司董事會主席兼首席執行官孫熙博士為論文合著者。該研究聚焦公交到站預測（ETA）中此前研究較少的「路段劃分」環節；公司團隊依托「車來了」，為研究提供了真實數據與線上部署驗證環境。

KDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）由國際計算機學會數據挖掘專業組織（ACM SIGKDD）主辦，被中國計算機學會（CCF）列為 A 類推薦會議，本屆將於2026年8月9日至13日在韓國濟州舉行。該論文於該軌道第二輪（Cycle Two）評審中獲錄用，將收錄於會議論文集，並由論文作者在大會上報告。

在公交到站預測中，路線通常按固定標記（如路口）劃分為路段，再據此聚合交通數據；較粗的劃分會掩蓋同一線路上不同區段的細微通行差異，進而影響預測精度。該研究改以大規模、細粒度的車輛行駛軌跡為基礎進行路段劃分，使每一段對應一種相對穩定的通行狀態，從而更準確地刻畫線路上的真實交通變化。

在覆蓋上千條線路、逾百萬條軌跡的離線評測中，該方法較常用的路段劃分策略取得更優表現；在「車來了」服務的兩座城市、為期一週的線上驗證中，存儲佔用下降約 90%、CPU 佔用下降約 25%，預測效果基本持平。

公交到站預測的既有研究多聚焦預測模型本身，對路線如何劃分、數據如何組織著墨較少；該工作表明，這一環節同樣是影響預測精度與運行效率的關鍵。在公司的到站預測服務中，該方法已在相近精度下明顯降低存儲與算力開銷，使大規模線上服務的運行更為輕量。

除本次入選 KDD 2026 的論文外，近年來公司亦參與合著了時序點過程（與中國人民大學、上海交通大學、復旦大學合作，入選 AAAI 2026）與模型融合（與上海交通大學、上海人工智能實驗室合作，入選 IJCNN 2025）方向的論文。

元光科技相關負責人表示：「這項工作得益於公司團隊與北京大學等高校及合作夥伴的協作。我們更看重技術能否在真實場景中解決具體問題，也希望在公司內部營造積極學習、持續演進的技術氛圍；會繼續以長期投入和合作，把基礎技術一步步做紮實。」

關於 MetaLight

MetaLight Inc.（香港聯交所股票代碼：02605）是一家以時序數據分析和 AI 技術為核心能力的公交信息服務商。公司以「先進技術 服務大眾」為使命，自主研發了時序智能技術體系，其核心為 AI 模型構建平台及公交、新能源、工業互聯網三大行業 AI 模型庫，整合了大規模數據接入、預處理、標注、模型訓練及基座模型適配等能力。基於該技術體系，公司運營車來了實時公交信息平台，為通勤者提供實時公交到站預測、車輛位置追蹤及出行路線規劃等服務，並向交通運營實體提供公共交通分析平台及數據技術服務。根據 CIC 截至2024年12月31日的資料，按城市覆蓋數計算，車來了為中國最大的實時公交信息平台。截至2025年12月31日已覆蓋全國488個城市及鄉鎮，累計用戶約3.34億，致力於讓公共出行更便捷、更高效。有關公司詳細資料，請瀏覽網站：www.metalight.ai 

前瞻性聲明

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