62、借助机器学习扩展微观叙事，为宏观、中观和微观系统中的人类与环境福祉建模

借助机器学习扩展微观叙事，为宏观、中观和微观系统中的人类与环境福祉建模

在当今社会，可持续发展成为了全球关注的焦点。无论是在交通领域的生态驾驶与自动化融合，还是社会发展项目中对人类与环境福祉的考量，都体现了这一趋势。本文将深入探讨生态驾驶与自动化的结合，以及如何利用机器学习扩展微观叙事来推动可持续发展。

生态驾驶与自动化：实现可持续交通的关键

在交通领域，生态驾驶与自动化的结合对于实现可持续交通至关重要。M. G. Arend 和 T. Franke 指出，驾驶员与自动化的最佳整合是挖掘更可持续车辆全部潜力的必要条件。随着车辆自动化程度的不断提高，驾驶员与生态自动化系统的交互问题也变得越来越重要。

以混合动力电动汽车为例，生态驾驶面临着诸多挑战。驾驶员需要了解如何与车辆的生态功能进行有效交互，以提高能源利用效率。同时，自动化系统也需要更好地适应驾驶员的需求和行为，实现两者的协同工作。

可持续发展目标下的人类福祉挑战

联合国可持续发展目标（SDGs）揭示了在减少贫困的同时保护环境的挑战，这一概念被称为“甜甜圈经济学”。该理论强调，人类福祉和地球福祉是相互依存的，我们需要在社会基础和环境阈值之间找到一个安全的空间。

在全球范围内，多层面、相互作用的系统给探究和干预带来了独特的挑战。人类和技术的参与使得系统变得更加复杂，而这些系统可能并不符合环境可持续性的要求。因此，我们需要新的分析工具来提高态势感知和决策能力。

堪萨斯州的“明日计划”项目

美国堪萨斯州的“明日计划”（Our Tomorrows）项目旨在改善早期儿童系统，提高家庭的福祉。该项目由堪萨斯大学公共伙伴关系与研究中心（