赵祥模教授投身智慧交通科研与教学工作已逾三十余载，专注于交通智能检测、车路协同、智能网联汽车测试以及自动驾驶等领域的科技攻关与实践应用。他指出，当前阶段，自动驾驶技术在环境感知、高精度定位、智能决策算法及测试评价等方面取得了突破性成果，但要实现全面普及，仍需更长时间的技术积累和市场检验。
近年来，我国各地纷纷启动自动驾驶载人测试项目，截至当前，包括北京、上海、广州、深圳在内的21个城市已经发布了地方性的自动驾驶测试政策，超过60家企业已获得相关测试牌照。然而，自动驾驶的安全性问题始终面临公众质疑。赵祥模代表明确表示，自动驾驶的核心目标之一是提高道路交通安全性，通过消除人为操作的不确定性因素，有望大幅度降低交通事故发生率，但这前提是自动驾驶技术本身必须达到高度成熟。
提及“新质生产力”的发展，赵祥模认为人工智能作为战略核心驱动力，是孕育新质生产力的主要战场。尤其是在智能交通领域，为了加速推动“新质生产力”的进步，首先需要强化智能网联技术的研发与应用，打破数据孤岛，构建开放高效的数据共享机制，促进不同交通管理系统的互联互通，以提升决策精准度与响应速度；其次，深度整合人工智能技术与云计算、大数据、车联网等现代信息技术，赋能智能交通系统强大的计算能力和全域感知功能，实现智慧化的交通管理和服务个性化。
同时，亟待建立一套完善的测试评价标准体系，借助虚实结合的网联化智能交通系统测试评价体系，可以加速智能交通技术从研发到实际应用的转化进程，保障智能交通系统健康有序发展，为用户提供更为安全、高效、可靠的出行服务。然而，目前AI系统的性能对高质量数据的高度依赖，现有的基础设施状况与新兴AI技术需求间的鸿沟，以及智能交通系统设备和应用的标准不统一，数据量激增带来的用户隐私保护和数据安全挑战等问题，都是智能交通领域亟待破解的重大难题。
对于智能汽车的发展趋势和技术挑战，赵祥模提出，未来智能汽车将朝着完全自动化、绿色化、共享化和车路协同的方向迈进。目前，L1级辅助驾驶功能已基本普及，而更高层级的自动化功能正逐步在中高端车型中搭载，L4级高度自动化的应用场景也在特定区域如港口、物流园区和无人矿区得以商业化推广。随着自动驾驶技术的持续迭代和复杂场景解决方案的逐一攻克，全自动化智能汽车时代终将到来，届时无人驾驶将彻底取代人类驾驶员。
尽管智能汽车呈现出光明前景，但仍面临着诸多技术挑战，比如在极端天气和复杂交通环境下的可信感知和精准定位，大模型行为解释和验证难度，以及海量数据和计算资源需求对广泛应用构成的限制。至于自动驾驶全面普及的时间表，赵祥模坦言，这不仅取决于技术发展的速度，还受到法律法规完善、基础设施建设进展以及社会公众接受度等多重因素的影响，虽在特定场景已实现商业落地，但真正全面普及可能尚需一段较长的时间。
此外，在面对大学生就业尤其是高校毕业生就业这一热点话题时，作为高校负责人，赵祥模建议全社会共同参与解决该问题。他提倡加强校企合作、推进人才培养模式改革、增强学生就业创业能力，并通过数字化平台高效传递就业信息，引导学生树立正确就业观和择业观，积极参与社会实践，适应市场需求，全面提升自身素质。同时，针对交通运输工程领域人才培养，赵祥模建议国家应加大高层次人才资助力度，优化资源配置，形成交通领域人才培育的良好循环，助力加快建设交通强国、人才强国的战略布局。
