2006年 《国家中长期科学和技术发展规划纲要》（2006━2020）正式出台 ，是国家首次将“城镇化”作为一个“独立领域”立题，吴志强教授带领同济大学、北京大学、复旦大学、浙江大学等6个大专院校研究团队，10个事业性研究单位，4个研究为主的事业单位和1个企业组成的科研团队，承担了国家“十一五”科技支撑计划重点项目《城镇化与村镇建设动态监测关键技术研究》，大力推进为中国城镇化的科学理性发展提供关键支持技术的研究攻关。该攻关项目的核心关键是建立国家、省域、市域、镇域和重点地域五层的地域城镇化发展监控集成体系。围绕城镇化发展在城乡边界、人口流动变化、用地建设强度、生态承载力、公用设施监测、经济要素配置、工程基础设施7个方面进行了重要的评价和监测技术攻关，研发了城镇化发展动态监测的技术集成体系，并建立了北京—上海—义乌市—佛堂镇模式的四级监测监控数据平台，完成区域发展规划多样组合成套技术整合并制定动态更新技术规范。该研究为城镇化发展诊断研究奠定了坚实的理论和技术基础，2010年以后在城镇化诊断方面的研究主要侧重在重点领域的诊断技术的关键突破。

以下为在协同创新中心培育期间，依托为协同创新中心的科研创新平台，协同攻关的主要代表性成效：

（1）村镇区域集约发展诊断攻关成效

在协同创新中心培育期间，中心PI伍江教授以“十二五”国家科技支撑计划课题“村镇区域集约发展决策支持系统开发(2012BAJ22B03)”为依托，协同同济大学、北京大学、中国科学院地理科学与资源研究所、江苏省城市规划设计研究院、浙江省城乡规划设计研究院、浙江省城市化发展研究中心共同进行协同科研攻关和示范。

至2013年底，本课题在村镇土地集约节约利用评价研究、全国村镇区域发展类型识别、村镇区域空间布局多情景模拟、村镇区域集约发展优化评价标准、村镇区域集约发展空间识别技术、村镇区域集约发展功能分解技术共六个方面取得了显著进展。

  村镇土地集约节约利用评价：结合我国不同区域村镇发展特征，研制了村镇集约发展评价标准、评价体系。重点关注适用于不同资源禀赋、区域发展路径特征的指标体系。

  全国村镇区域发展类型识别：研究通过文献提取，对国家相关政策的信息汇总及对地区的具体调研等方法进行指标的海选，构建了县域村镇发展“乡村性”指数，进行了全国区域性比较和案例研究。

  村镇区域空间布局多情景模拟：明确了影响村镇区域未来发展的确定性、不确定性因素，构造多个未来发展情景。以镇域范围内村镇生活空间、村镇产业空间选址为目的，模拟不同情景下村镇空间的布局。

  村镇区域集约发展优化评价标准：提出了村镇地区集约发展指标，构建村镇地区集约发展优化评价指标体系，提出了案例镇所在地区（县域）、案例镇城镇地区和案例镇村庄三个层面集约利用的评价指标。

  村镇区域集约发展空间识别技术：研发完成了基于第二次土地利用调查的三生空间识别技术。通过不同地类的生态服务价值、市场价值和其他非市场价值评估以及土地价值评估分析确定了生态-生活-生产空间的主导功能类型。

  村镇区域集约发展功能分解技术：完成了村镇区域集约发展功能分解系统。在课题研究框架的基础上，按照各子课题的研究重点对村镇区域集约发展的具体功能进行了分解。

培育期间的协同攻关成果包括，发表论文26篇（含已接收录用论文），其中SCI论文1篇、SSCI论文2篇；申请国内专利2项。

在推动技术集成应用和产业化示范方面，村镇区域集约发展优化技术对江苏省部分地区城乡集约化建设情况展开了深度总结。课题对案例地区村镇区域集约发展展开评价，并对已完成的规划方案提出优化。村镇区域集约发展空间识别系统已应用于杭州市临平副城和良渚组团空间发展战略规划实践中。该项技术还在杭州市塘栖镇、黑龙江省大庆市、重庆市潼南县进行了应用。

图1  村镇区域生态-生产-生活空间主导功能识别技术流程

图 2 生态-生产-生活空间主导功能识别（生态-生产-生活价值量空间分布示意图）

 

（2）智能交通方面的代表性成效

在协同创新中心培育期间，中心团队负责人杨晓光教授以“十二五”国家科技支撑计划课题“交通状态全息感知与交通战略实验室”为依托，协同同济大学交通系统工程与智能交通系统团队，联合同济大学国家科技园的上海济通信息技术有限公司、上海济祥智能交通科技有限公司、上海市建设交通委员会等组成的协同创新体共同完成，并协同科研攻关和示范。

其攻关的主要成果为:面向复杂的城市综合交通（公共交通和道路交通）系统规划与公共政策、设计、管理与服务需求，基于智能交通和智慧城市的大数据，构建了综合交通系统全息感知（全时空与全类型）、状态实时监测、预测、预报与预警，以及实验分析与智能化管理、控制和服务系统原型。可为交通与城市状态把握（检测、监测、诊断、模拟、预测、预报、预警）、优化管理与服务及其决策提供强力的支撑。

研究的创新点主要在：研究提出了基于多源异构基础数据的交通状态参数采集、处理与分析的数据融合与挖掘及感知技术，包括面向全时空多需求的交通基础数据采集方式、采集内容、采集点、数据的处理、剔除、恢复、格式转换、融合与挖掘及感知技术；面向主动管理和决策的动态实时大范围网络交通状态预测预报技术，包括：基于实验和仿真的交通预测预报方法，交通状态概率预测预报方法；基于位置面向个体与群体的交通信息服务技术，包括综合考虑服务内容、服务方式和服务时机的，服务信息发布技术；先进的公共交通调度与服务和绩效管理关键技术，包括：公交调度与优先控制整合技术；面向公交出行链的公交位置信息服务技术；公交能耗与运输成本及服务质量分析技术等；综合信息集成技术，包括多源（元）异构交通数据集成技术、决策支持系统实现技术等。

本课题攻关成果已经在国际交通领域内顶级期刊发表SCI论文3篇（2013年），而核心成果已分别在上海市（智能公共交通系统集成平台）、南京市（城市交通状态监测与预测预报及信息服务系统）、无锡市（城市交通状态监测与预测预报及信息服务系统）、苏州市（城市交通状态监测与预测预报及信息服务系统）、杭州市（城市交通状态预测预报预警与管理系统）、宁波市（城市公共交通服务监测预测预报及管理系统）等示范应用。