上海海事大学交通信息工程及控制专业考博考试以理论与实践深度融合为特色，注重考察考生对智能交通系统、车路协同、大数据与人工智能在交通领域的应用能力。历年真题显示，考试内容主要分为五大模块：智能交通系统架构与规划（占25%）、车路协同与自动驾驶技术（占20%）、交通大数据分析与建模（占20%）、交通仿真与系统优化（占15%）、政策法规与行业前沿（占10%）。题型结构呈现"3+2+1"特征，即3道综合论述题（每题40分）、2道计算建模题（每题30分）、1道开放性创新题（50分）。

在智能交通系统模块，近五年真题中83%的论述题涉及MaaS（出行即服务）平台的技术架构，重点考察多源数据融合算法（如卡尔曼滤波优化）和用户行为预测模型（LSTM神经网络应用）。2022年出现的"基于区块链的共享出行信用体系设计"案例题，要求考生结合智能合约和分布式账本技术，构建跨平台信用评估模型。建议考生重点掌握《交通信息工程导论》中第5章"智慧城市交通系统"内容，尤其是上海浦东新区智慧交通试点项目的技术方案。

车路协同方向考题呈现显著技术迭代特征，2019-2023年连续五年将5G-V2X通信协议列为必考知识点，2023年新增对C-V2X直连通信技术的分析要求。典型计算题如"基于DSRC与C-V2X混合组网的时延优化"（2021年真题），需运用排队论建立双链路切换模型，通过蒙特卡洛模拟验证不同信噪比下的传输效率。考生应深入理解3GPP R16标准中的网络切片技术，掌握如何通过SDN架构实现车路云一体化控制。

交通大数据分析模块的考题呈现跨学科融合趋势，2020年"基于深度强化学习的信号灯自适应控制"题融合了运筹学与机器学习知识。近三年涉及交通流预测的题目中，76%要求采用Transformer模型处理时空异构数据。特别需要关注上海市交通发展研究院发布的《城市交通大数据白皮书》中关于OD大数据采集规范的内容，以及上海临港新片区车路协同示范区建设的实证分析。

仿真建模题注重工程实践能力考核，2022年"城市公交线网优化仿真"题要求使用VISSIM构建多模式交通网络，通过遗传算法求解OD矩阵与线网布局的帕累托最优解。建议考生重点掌握AnyLogic仿真平台中混合交通流建模模块，熟练运用系统动力学方程描述交通流演化规律。2023年新增的"基于数字孪生的港口集疏运系统应急演练"题，要求整合Unity3D与ANSYS仿真结果，考生需具备多软件数据接口开发能力。

政策法规与前沿趋势部分近年占比提升至15%，2021年"长三角交通一体化立法研究"题要求对比分析欧盟《自动驾驶法案》与我国《智能网联汽车准入试点》的异同。考生应建立"技术-法规-伦理"三维知识框架，重点关注《上海市自动驾驶道路测试管理规范》等地方性法规。2023年新增的"生成式AI在交通规划中的应用伦理"论述题，要求运用德尔菲法评估AI辅助决策的透明度风险，体现交叉学科考核特点。

考试趋势呈现三大特征：一是技术深度与政策高度并重，2024年考纲新增"交通碳达峰路径仿真"模块；二是跨学科复合能力要求提升，要求考生掌握交通工程与计算机科学的交叉知识；三是实践导向增强，近三年实验操作题占比提升至30%。建议考生建立"理论-案例-项目"三位一体复习体系，重点参与上海海事大学-华为智能交通联合实验室的科研项目，积累车路协同系统开发经验。特别注意关注2023年上海发布的《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（2.0版）》，其中关于V2X通信安全检测的新要求已纳入考纲附录。