个人信息（Personal Information）：
姓 名：刘冰艺
出生年月：1990年7月
学 位：博士
职称/职位：教授，博士生导师，人工智能系主任，香港城市大学兼职研究员，挂职武汉市经开区教育局党委委员、副局长。
E-mail：byliu[at]whut.edu.cn
学术经历（Academic Background）：
2014年9月至2018年3月，香港城市大学，计算机科学与工程系，获博士学位。导师：汪建平教授，计算学院院长，IEEE Fellow；
2016年9月至2017年9月，美国纽约州立大学，计算机科学系，联合培养博士。导师：乔春明教授， IEEE Fellow；
2011年9月至2017年12月，武汉大学，计算机学院，硕博连读获得博士学位。导师：吴黎兵教授。
研究方向（Research Interests）：智能网联汽车、自动驾驶、强化学习、车联网、边缘智能、无线网络和智能交通。
主要成果简述（Brief Introduction）：
计算机与人工智能学院特任教授/博导，入选湖北省高层次人才计划，入选CCF智能汽车分会青年激励计划，中国通信学会第一届车联网委员会委员，中国计算机学会智能汽车分会执委，CCF YOCSEF武汉AC委员，CCF/IEEE/ACM会员。
以第一或者通讯作者在IEEE/ACM Trans.，CCF推荐A/B类，SCI一区Top等权威期刊会议上发表论文50余篇（IEEE JSAC, IEEE TMC，IEEE INFOCOM等），以第一或通讯作者4次获得IEEE等国内外权威会议最佳论文奖（IEEE SmartCity, CIVS等）及杰出论文奖（IEEE UIC等）。指导本科生及研究生多次获得国家级比赛一等奖等重要奖项（第十届中国研究生智能城市技术与创意大赛一等奖等），担任IEEE相关国际会议和国内权威会议程序委员会主席，论坛主席，大会组委会主席，受邀参加国内外重要会议特邀报告10余次，担任10余个权威会议的程序委员会成员和期刊编委及审稿人（INFOCOM，CVPR，ICDCS，TMC，TITS，TCE等）。
主持国家自然科学基金面上项目，国家自然科学基金青年项目，湖北省重点研发计划，海南省重点研发计划等国家级和省部级重点项目，及重大横向项目多项，是国家工信部车联网关键技术创新和应用平台主要负责人，海南省首批双百团队“物流区块链与车联网关键技术”主要负责人，教育部深度学习课程群虚拟教研室智能系统应用课程负责人，指导博士生获批中国科协青年人才托举博士生专项计划，参与车联网相关通信标准和国家环境部基于V2X节能减排方法学的制定，授权和申请专利15余项，参与和推动了多项智能网联汽车和智慧交通项目在武汉，重庆，香港等地应用和落地。
招生信息：
招收计算机、数学、车辆、电子信息等相关学科博士、硕士研究生，鼓励本科生提前进组学习交流，参与竞赛及科研，对于优秀的研究生，生活科研津贴从优，团队和美国纽约州立大学、香港城市大学、武汉大学等国内外知名高校，以及中国电信，阿里，东航等知名企业保持紧密合作，并提供实习，合作交流，读博深造机会。
部分主持及负责项目（Selected Projects）：
[1] 国家自然科学基金面上项目，基于雾计算的车联网自适应组网和可靠通信关键技术研究，2022-2025
[2] 国家自然科学基金青年基金项目，面向智能交通的协同驾驶系统可靠高效通信技术研究，2019-2021
[3] 湖北省重点研发计划，面向车联网边缘智能的通信切换与服务迁移连续性研究，2022-2024
[4] 国家工信部物联网关键技术与平台创新类项目，车联网关键技术创新和应用平台，2021-2024。
[5] 海南省重点研发计划，基于车载雾计算的新能源汽车协同运营管控关键技术研究与应用， 2021-2023。
[6] 国家教育部深度学习课程群虚拟教研室，智能系统应用课程负责人，2022-2024。
[7] 海南省首批“双百”团队，物流区块链与车联网关键技术， 2020
[8] 武汉市曙光计划项目，基于雾计算的智能网联汽车数据传输技术， 2023-2025
[9] 重庆市自然科学基金面上项目，基于多主体强化学习的智能网联汽车环境感知和通信技术， 2021-2024。
[10] 湖北省技术创新专项重大项目，智能网联汽车车载智能系统关键技术研究与应用， 2019 -2020。
[11] 武汉市交通强国建设科技联合项目，智能网联环境下交叉口车路协同控制优化研究，2024-2026
[12] 企业委托重大横向项目，车路协同一体化系统应用与开发，2025-2027
部分论文发表（Selected Publications）：
[1] Multi-Agent Attention Double Actor-Critic Framework for Intelligent Traffic Light Control in Urban Scenarios With Hybrid Traffic, IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2024. (CCF A)
[2] Efficient AGV Scheduling in Warehouses via Hierarchical Transformer Reinforcement Learning, IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC), 2025. (CCF A)
[3] Enduring, Efficient and Robust Trajectory Prediction Attack in Autonomous Driving via Optimization-Driven Multi-Frame Perturbation Framework, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025. (CCF A)
[4] Edge Intelligence Enabled Data Transmission in IoV: Integrating Link Optimization and Packet Routing, ACM Transcations on Sensor Networks (TOSN), 2025.(CCF B)
[5] MATLIT: MAT-Based Cooperative Reinforcement Learning for Urban Traffic Signal Control, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2025. (SCI一区)
[6] Secure Federated Learning for Cloud-Fog Automation: Vulnerabilities, Challenges, Solutions, and Future Directions, IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), 2025. (SCI一区)
[7] An Efficient Message Dissemination Scheme for Cooperative Drivings via Cooperative Hierarchical Attention Reinforcement Learning, IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2023. (CCF A)
[8] Double Graph Attention Actor-Critic Framework for Urban Bus-Pooling System, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2023. (SCI一区)
[9] Towards Lightweight Traffic Forecasting in RDMA Networks: Design and Application, INFOCOM, 2025. (CCF A)
[10] Distributed Convex Relaxation for Heterogeneous Task Replication in Mobile Edge Computing, IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2022. (CCF A)
[11] A Bargaining-based Approach for Feature Trading in Vertical Federated Learning, IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 2025. (CCF A)
[12] CoPEFT: Fast Adaptation Framework for Multi-Agent Collaborative Perception with Parameter-Efficient Fine-Tuning, AAAI, 2025. (CCF A)
[13] CPA-MAC: A Collision Prediction and Avoidance MAC for Safety Message Dissemination in MEC-Assisted VANETs. IEEE Transactions on Network Science and Engineering (TNSE), 2021. (SCI一区)
[14] An Infrastructure-Assisted Message Dissemination for Supporting Heterogeneous Driving Patterns. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2017. (SCI一区)
[15] Collaborative Intelligence Enabled Routing in Green IoV: A Grid and Vehicle Density Prediction Based Protocol," in IEEE Transactions on Green Communications and Networking (TGCN), 2022. (SCI一区)
[16] A Novel V2V-based Temporary Warning Network for Safety Message Dissemination in Urban Environments, IEEE Internet of Things Journal (IoTJ), 2022. (SCI一区)
[17] A Joint Control-Communication Design for Reliable Vehicle Platooning in Hybrid Traffic, IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), 2017. (SCI一区)
[18] A region-based collaborative management scheme for dynamic clustering in green vanet, IEEE Transactions on Green Communications and Networking (TGCN), 2022. (SCI一区)
[19] Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Edge Intelligence Empowered Traffic Light Control, IEEE Transactions on Consumer Electronics (TCE), 2024. (SCI一区)
[20] Leveraging CAVs to Improve Traffic Efficiency: An MARL-Based Approach, ICDCS, 2024. (CCF B)
[21] An Efficient Message Dissemination Scheme for Cooperative Drivings via Multi-Agent Hierarchical Attention Reinforcement Learning, ICDCS, 2021. (CCF B)
[22] Multi-Agent Reinforcement Learning Based Resource Allocation for Efficient Message Dissemination in C-V2X Networks, IWQOS, 2024. (CCF B)
[23] Message dissemination scheduling for multiple cooperative drivings, INFOCOM, 2017. (CCF A)