五金交通安全是城市交通中最重要的议题之一，虽然大量研究对交通事故取得了显著的进步，然而大部分工作集中在道路寿命周期和事故影响因素方面。随着人工智能、通讯技术和各种新兴技术的发展，特别是自动驾驶和无人驾驶的迅猛发展，交通安全再次成为关注的焦点。如何在传统驾驶和自动驾驶，甚至无人驾驶的混合交通流状态下，提高交通安全是城市交通发展中的一个重要课题。Connectingtradition with modernity: safety literature review的综述论文。在本文中，作者从交通事故发生的过程对其进行了系统全面的综述，即事故风险、事故预测、事故预防以及智能网联环境下的交通安全的现状和优缺点。综述结果讨论了

　　(1) 交通事故风险分析/评估多采用离散模型、实证研究和多元分析，而事故风险预测主要采用机器学习和人工智能算法进行；(2) 对于事故频率预测，多采用离散模型、贝叶斯方法和机器学习方法，而机器学习方法在交通事故严重程度预测中起到显著性作用，而且实时预测多依靠深度神经网络和大数据集；(3) 事故预防重点强调建模和相关对策；

　　(1) 共线性和影响因素间的交互可导致建模的误差，异质性和内生性可导致模型偏倚，事故建模时需重点关注；

　　(2) 视频监控是目前获取数据的重要来源，不仅对于传统的数据采集，而且对于无人机、网络爬取、甚至智能网联驾驶汽车都是很重要的；

　　(3) 模型选择取决于具体问题，但系统来看机器学习和人工智能算法是目前和未来一段时间对交通事故分析是比较好的选择，而对于智能网联驾驶当前最主要的是测试和仿真。

　　华中科技大学土木与水利工程学院肖代全博士为第一作者，徐学才副研究员和澳大利亚卧龙岗大学杜波博士共同为通讯作者，均属一个研究团队。徐学才副研究员主要研究方向为智能交通系统和交通安全，团队与国内外知名学者和教授，如香港大学S. C. Wong教授、中南大学黄合来教授、兰州交通大学马昌喜教授、清华大学袁泉副教授和新加坡南洋理工大学朱峰老师在智能交通系统和交通安全等方面开展了深入的合作研究，近几年已合作发表SCI/SSCI论文30余篇。该研究获得了国家自然科学基金项目、国家重点研发计划等课题的支持。

　　Digital Transportation and Safety 期刊面向全球发表数字交通与安全领域的创新研究成果，旨在打造一个综合交通领域的高质量学术交流平台，促进交通可持续发展。期刊的刊载范围包括智能交通、交通大数据、车联网、自动驾驶、交通控制、交通系统优化、交通信息安全，以及数字交通背景下的交通安全规划、设计、管理和控制等方面，发表的文章类型包括研究论文、综述、案例和短评等。2025年之前不收论文版面费。期刊主编由兰州交通大学交通运输学院马昌喜教授、北京交通大学国家重点实验室吴建军教授和意大利萨勒诺大学Ciro Caliendo教授共同担任。【DTS学术论文】连接传统与现代：安全文献综述

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