摘 要

　　探討了智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為具身智能在交通領(lǐng)域具體應(yīng)用的技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，分析了基于具身智能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車的特點(diǎn)和典型應(yīng)用場(chǎng)景。進(jìn)而闡述了智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)過(guò)程，提出了車路云一體化的解決方案，為智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)賦能具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了可能的路徑表述。最后，全面分析了車輛群體智能的發(fā)展演進(jìn)以及智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)向具身智能行業(yè)賦能的具體方式，以云端智能為核心，構(gòu)建“車—路—云—網(wǎng)—圖”深度融合的智能體網(wǎng)絡(luò)。

　　0 1 概 述

　　在當(dāng)今數(shù)字化與智能化飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能(Artificial intelligence，AI)技術(shù)正以前所未有的速度滲透到各領(lǐng)域，推動(dòng)著人類社會(huì)的深刻變革。其中， “具身智能”(Embodied intelligence，EI)作為一種新興的、具有廣泛影響力的智能形態(tài)，被廣泛認(rèn)為是新一波AI浪潮的核心方向[1]。2025年的政府工作報(bào)告首次將“具身智能”納入國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展方向，提出要加快突破人形機(jī)器人[2]、具身智能等關(guān)鍵技術(shù)。從行業(yè)來(lái)看，OpenAI對(duì)Figure AI的戰(zhàn)略投資、特斯拉Optimus的持續(xù)迭代升級(jí)、英偉達(dá)積極構(gòu)建具身智能與人形機(jī)器人生態(tài)，種種跡象表明，具身智能正處于快速發(fā)展的風(fēng)口。

　　智能網(wǎng)聯(lián)汽車，作為現(xiàn)代交通領(lǐng)域重要發(fā)展方向之一，正是具身智能在交通領(lǐng)域的重點(diǎn)體現(xiàn)。隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、人工智能算法的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)處理能力的不斷提升，依托智能網(wǎng)聯(lián)系列技術(shù)，汽車已從傳統(tǒng)交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂懈叨戎悄芑妥灾餍缘囊苿?dòng)智能體[3]。它們通過(guò)車輛內(nèi)部多種傳感器感知周圍環(huán)境，并利用先進(jìn)的通信技術(shù)與其他車輛、路端基礎(chǔ)設(shè)施以及云端進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通環(huán)境的實(shí)時(shí)感知和動(dòng)態(tài)響應(yīng)，并借助強(qiáng)大的云端計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行復(fù)雜決策和控制，從而優(yōu)化交通流量、減少擁堵、降低事故風(fēng)險(xiǎn)[4-5]。在此過(guò)程中，云端計(jì)算平臺(tái)是中心智能體，每一輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車為智能節(jié)點(diǎn)，共同構(gòu)成了“車—路—云—網(wǎng)—圖”深度融合的智能體網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而才能不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)復(fù)雜交通場(chǎng)景，優(yōu)化自身決策和控制策略。這種基于大規(guī)模智能體協(xié)同的交通系統(tǒng)，正是具身智能在交通領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展方向，為解決交通領(lǐng)域諸多挑戰(zhàn)提供全新思路與方法。

　　然而，該方案也面臨諸多挑戰(zhàn)和問(wèn)題。例如，如何確保大規(guī)模智能體網(wǎng)絡(luò)間高效通信和數(shù)據(jù)共享，如何保障系統(tǒng)安全性、可靠性和隱私性，如何設(shè)計(jì)合理的控制策略以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)交通管理效果，以及如何應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的交通環(huán)境和人類駕駛行為等。這些問(wèn)題不僅需從技術(shù)層面進(jìn)行深入研究和探索，還需從政策、法規(guī)等多角度進(jìn)行綜合考慮與統(tǒng)籌[6]。

　　基于此，本文將從基于具身智能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車的特點(diǎn)、典型場(chǎng)景、技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)以及群體智能的發(fā)展演進(jìn)入手，探討其行業(yè)優(yōu)勢(shì)、面臨挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，也探討了智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域技術(shù)能力積累向具身智能行業(yè)賦能的可能途徑，希望為具身智能研究者和從業(yè)者提供有益的參考和啟示。

　　0 2 基于具身智能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車特點(diǎn)及應(yīng)用

　　汽車的發(fā)展先后經(jīng)歷人工控制階段、半自動(dòng)化階段和全自動(dòng)化階段，當(dāng)前正處于后2個(gè)階段的過(guò)渡期。智能網(wǎng)聯(lián)汽車通過(guò)云端、路端系統(tǒng)的賦能，結(jié)合車輛自身功能，具備以下全新特點(diǎn)。

　　2.1 執(zhí)行端的全自動(dòng)化

　　執(zhí)行端的全自動(dòng)化主要包括以下幾個(gè)方面。

　　a)高度自主性?；诰呱碇悄艿闹悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車具備高度自主性，且能根據(jù)復(fù)雜的交通環(huán)境和多變的道路狀況，獨(dú)立做出合理的決策并執(zhí)行相應(yīng)的操作。車輛可以自主判斷加速、減速、變道、轉(zhuǎn)彎等，無(wú)需人類駕駛員頻繁干預(yù)。

　　b)精準(zhǔn)控制能力?；诰呱碇悄艿闹悄芫W(wǎng)聯(lián)車輛控制精度極高，能夠精確地控制車輛的行駛參數(shù)。在速度控制方面，可以根據(jù)道路限速、交通流量等因素，精準(zhǔn)地維持在合適的車速;在轉(zhuǎn)向控制上，能夠精確地調(diào)整車輛的行駛軌跡，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的車道保持和轉(zhuǎn)彎操作。

　　c)快速反應(yīng)能力。當(dāng)車輛的傳感器檢測(cè)到前方有障礙物或突發(fā)危險(xiǎn)時(shí)，執(zhí)行端可以在極短的時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng)，如緊急制動(dòng)、緊急避讓等，其反應(yīng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類駕駛員，能夠有效避免碰撞事故的發(fā)生。

　　d)多模態(tài)融合控制?；诰呱碇悄艿闹悄芫W(wǎng)聯(lián)車輛，能結(jié)合云端智能網(wǎng)聯(lián)綜合能力平臺(tái)，將多種感知信息進(jìn)行融合處理，綜合考慮車輛及周邊視覺(jué)、雷達(dá)、等多種傳感器數(shù)據(jù)以及車輛自身動(dòng)力學(xué)狀態(tài)等信息，做出更加全面、準(zhǔn)確的控制決策。

　　典型場(chǎng)景如智慧泊車，通過(guò)協(xié)同感知、協(xié)同定位、協(xié)同規(guī)劃和協(xié)同控制等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效、智能的停車管理和服務(wù)(見(jiàn)圖1)。智慧泊車的技術(shù)核心是根據(jù)多源傳感器異構(gòu)算法聯(lián)合感知的異步動(dòng)態(tài)協(xié)同感知系統(tǒng)，基于場(chǎng)側(cè)的無(wú)線通信技術(shù)和車輛即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)的協(xié)同定位系統(tǒng)，同時(shí)基于先驗(yàn)地圖和實(shí)時(shí)路況的全局路徑調(diào)度和車輛感知的局部軌跡規(guī)劃的協(xié)同系統(tǒng)，以及場(chǎng)端原始感知數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)與車輛實(shí)時(shí)規(guī)劃軌跡的實(shí)時(shí)干涉控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車路云一體化的泊車服務(wù)。

圖1 智慧泊車技術(shù)核心

　　2.2 交互端的高智能化

　　交互端的高智能化主要包括以下幾個(gè)方面。

　　a)深層次語(yǔ)義解析。基于具身智能的智能網(wǎng)聯(lián)車輛，能對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行深層次語(yǔ)義解析，不僅理解語(yǔ)言的字面意思，還能解讀語(yǔ)言背后人的意圖、情感和上下文信息。

　　b)自然語(yǔ)言交互能力。具備強(qiáng)大的自然語(yǔ)言交互能力，能與人類進(jìn)行流暢、自然的對(duì)話，能理解各種不同的語(yǔ)言表達(dá)方式。

　　c)上下文理解與記憶能力。能夠理解語(yǔ)言的上下文信息，并具有一定記憶能力。車輛能夠根據(jù)之前對(duì)話內(nèi)容和語(yǔ)境，理解當(dāng)前指令或問(wèn)題的具體含義。

　　d)多意圖理解與處理。能夠同時(shí)理解并處理多個(gè)意圖。車輛能準(zhǔn)確地識(shí)別并按照優(yōu)先級(jí)順序執(zhí)行相應(yīng)操作。

　　典型場(chǎng)景如智慧座艙(見(jiàn)圖2)，通過(guò)融合多種先進(jìn)技術(shù)，如大語(yǔ)言模型、多模態(tài)感知、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，為用戶提供更加便捷、舒適和安全的駕乘體驗(yàn)。

圖2 智慧座艙技術(shù)核心

　　2.3 服務(wù)端的自主化

　　服務(wù)端的自動(dòng)化主要包括如下幾個(gè)方面。

　　a)全方位車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛各關(guān)鍵部件和系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，包括發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱等關(guān)鍵部件的性能參數(shù)，車輛的行駛里程、油耗等運(yùn)行數(shù)據(jù)以及智能網(wǎng)聯(lián)駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，提前預(yù)警并采取相應(yīng)措施，確保車輛安全可靠運(yùn)行。

　　b)智能環(huán)境感知與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。主動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能實(shí)時(shí)感知車輛周圍環(huán)境的變化，并對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。例如，通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)到前方道路出現(xiàn)結(jié)冰、積水、塌方等危險(xiǎn)情況時(shí)，及時(shí)向駕駛員發(fā)出警報(bào)，并建議駕駛員減速慢行或改變行駛路線。

　　c)個(gè)性化主動(dòng)服務(wù)?；趯?duì)車輛狀態(tài)和用戶習(xí)慣的監(jiān)測(cè)與分析，能為用戶提供個(gè)性化的主動(dòng)服務(wù)。

　　例如在用戶到達(dá)目的地后，主動(dòng)向用戶提供附近停車場(chǎng)、充電樁等信息。典型場(chǎng)景如“人—車—家”全場(chǎng)景智慧互聯(lián)(見(jiàn)圖3)，該場(chǎng)景依托智能網(wǎng)聯(lián)汽車，可實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)交叉融合創(chuàng)新，打造以車主為中心、跨場(chǎng)景一體化的服務(wù)體驗(yàn)，并打通不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)互通，實(shí)現(xiàn)能力聚合。

圖3 “人—車—家”全場(chǎng)景智慧互聯(lián)技術(shù)核心

　　0 3 技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)

　　智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)演進(jìn)歷程一般分為3個(gè)階段(見(jiàn)圖4)。第1階段是單模塊控制階段，車輛各個(gè)關(guān)鍵部件如動(dòng)力系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)等都各自配備獨(dú)立的控制模塊，模塊之間協(xié)同性較差，只能實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)、相對(duì)簡(jiǎn)單的功能，例如簡(jiǎn)單的定速巡航，車輛無(wú)法自主應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況;第2階段是半自動(dòng)控制階段，部分駕駛?cè)蝿?wù)可以由車輛自動(dòng)完成，例如記憶泊車功能，車輛能夠自動(dòng)識(shí)別停車位并精準(zhǔn)控制轉(zhuǎn)向、速度等完成泊車動(dòng)作，但仍需要駕駛員參與;第3階段是全自動(dòng)控制階段，車輛已達(dá)成真正意義上的高度智能化與自主化。車輛依托自身及周邊環(huán)境多傳感器融合技術(shù)構(gòu)建起全方位、高精度的環(huán)境感知體系，并基于云端智能網(wǎng)聯(lián)平臺(tái)的強(qiáng)大賦能，具備強(qiáng)大的駕駛決策能力，可實(shí)時(shí)調(diào)整行駛策略以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變交通場(chǎng)景，全程無(wú)需駕駛員任何干預(yù)。

圖4 智能網(wǎng)聯(lián)車輛技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)歷程

　　隨著車輛智能化水平的不斷提高，車載計(jì)算設(shè)備的算力逐漸難以滿足復(fù)雜路況下實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)的需求，既是成本瓶頸，也是能力瓶頸。為解決這一問(wèn)題，行業(yè)研究出車路云一體化的技術(shù)演進(jìn)路線(見(jiàn)圖5)。此方案體系下，車輛通過(guò)高速穩(wěn)定的通信網(wǎng)絡(luò)與云端服務(wù)器、道路感知設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。云端強(qiáng)大的計(jì)算能力既可對(duì)車輛上傳的大量傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，也可處理道路感知設(shè)備上報(bào)的實(shí)時(shí)道路信息和交通狀況。平臺(tái)綜合分析后將決策指令及時(shí)反饋給車輛，從而輔助車輛做出更精準(zhǔn)的決策。車路云一體化的技術(shù)方案可有效彌補(bǔ)車輛自身算力不足，進(jìn)一步提升智能網(wǎng)聯(lián)車輛的運(yùn)行效率和安全性，并為降低智能駕駛成本推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速普及，助力智能交通發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

圖5 車路云一體化技術(shù)方案

　　0 4 群體智能的發(fā)展與演進(jìn)

　　4.1 群體智能與車輛群體智能的演進(jìn)

　　群體智能(Swarm intelligence)，早期多用于描述細(xì)胞機(jī)器人去中心化的自組織智能行為[9]，核心在于通過(guò)個(gè)體的分布式?jīng)Q策與協(xié)作，涌現(xiàn)出超越個(gè)體智慧的群體智慧。目前，群體智能已被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)[10]、空間搜索[11]、緊急救援[12]以及軍事作戰(zhàn)[13]等領(lǐng)域。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域，車輛群體智能(VehicleGroup Intelligence，VGI)的演進(jìn)，將主要經(jīng)歷如下3個(gè)階段。

　　a)單車智能階段。以單車自主決策為核心，依賴車載傳感器和規(guī)則驅(qū)動(dòng)算法實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)環(huán)境感知與局部路徑規(guī)劃。此階段信息孤島效應(yīng)顯著，協(xié)同能力弱，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。

　　b)局部協(xié)同階段。通過(guò)V2X(Vehicle-toEverything)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)車—車(Vehicle to Vehicle，V2V)、車—路(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)之間信息共享，實(shí)現(xiàn)多交通主體的局部協(xié)同。

　　c)全局群體智能階段?；?ldquo;車—路—云”協(xié)同框架，多智能體通過(guò)分布式通信與協(xié)作，實(shí)現(xiàn)交通自組織和自適應(yīng)優(yōu)化，并支持城市級(jí)大規(guī)模交通流優(yōu)化、動(dòng)態(tài)路權(quán)分配等復(fù)雜任務(wù)。

　　4.2 車輛群體智能架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

　　智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的群體智能系統(tǒng)引入，一般采用“感知—認(rèn)知—通信—決策—控制—反饋”分層架構(gòu)。

　　a)感知層。主要通過(guò)多模態(tài)融合感知(如激光雷達(dá)、視覺(jué)、毫米波雷達(dá)等)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)的環(huán)境感知模型，支持對(duì)多個(gè)交通智能體群體行為的預(yù)測(cè)和決策。

　　b)認(rèn)知層。包含對(duì)多智能體的協(xié)同意圖的挖掘以及其協(xié)同資源需求的剖析，多智能體協(xié)同需求主動(dòng)認(rèn)知。

　　c)通信層。支持多種通信協(xié)議，進(jìn)行多智能體間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸與同步，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知信息共享，提供超可靠低時(shí)延通信保障。

　　d)決策層。負(fù)責(zé)分析感知與認(rèn)知層的信息，結(jié)合任務(wù)目標(biāo)與約束條件，依賴以機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型等為核心的機(jī)器智能決策算法，完成任務(wù)規(guī)劃、推理分析和協(xié)同決策，生成相應(yīng)的控制指令。

　　e)協(xié)同控制層。負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的控制指令。

　　f)反饋層。主要實(shí)現(xiàn)多交通智能體的自主學(xué)習(xí)演進(jìn)，通過(guò)與環(huán)境的交互與反饋，不斷優(yōu)化，提升智能體自組織、自適應(yīng)能力。

　　4.3 車輛群體智能典型應(yīng)用場(chǎng)景

　　智能網(wǎng)聯(lián)汽車的群體智能的典型場(chǎng)景應(yīng)用舉例如下。

　　a)多車協(xié)同緊急避險(xiǎn)[14]。在突發(fā)危險(xiǎn)(如障礙物突現(xiàn)、前車急剎、行人闖入等)情況下，通過(guò)車輛群智協(xié)同實(shí)時(shí)共享環(huán)境信息，協(xié)同決策，同步調(diào)整速度、方向或路徑，實(shí)現(xiàn)事故風(fēng)險(xiǎn)或損失最小化的智能化應(yīng)急響應(yīng)模式。

　　b)城市交通流全局優(yōu)化。車路云協(xié)同框架下，通過(guò)車輛和路側(cè)實(shí)時(shí)采集車流數(shù)據(jù)，云端實(shí)現(xiàn)車輛優(yōu)先級(jí)控制、信號(hào)燈動(dòng)態(tài)調(diào)整與速度引導(dǎo)，并通過(guò)車—車、車—路、車—云廣播請(qǐng)求，優(yōu)化城市交通。當(dāng)前，正處于技術(shù)概念走向產(chǎn)業(yè)化落地的階段，核心是重構(gòu)“感知—通信—決策—控制—反饋”閉環(huán)的交通系統(tǒng)新范式，有望推動(dòng)交通系統(tǒng)從單體智能向群體智能的躍遷[15]。

　　0 5 智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)賦能具身智能行業(yè)

　　通過(guò)近10年來(lái)的技術(shù)積累，智能網(wǎng)聯(lián)行業(yè)已儲(chǔ)備了可向具身智能行業(yè)賦能的雄厚基礎(chǔ)，這里以中國(guó)聯(lián)通智網(wǎng)科技為例進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。聯(lián)通智網(wǎng)作為聯(lián)通汽車信息化專業(yè)子公司，已在智能網(wǎng)聯(lián)方向擁有近10年的研發(fā)積累，形成了相關(guān)核心技術(shù)、能力體系和生態(tài)協(xié)同的優(yōu)勢(shì)，包括全域覆蓋的5G專網(wǎng)、感知融合、云控平臺(tái)及跨行業(yè)生態(tài)整合能力等方面，可面向具身機(jī)器人實(shí)現(xiàn)能力輸出，提供“通信—感知—決策”閉環(huán)賦能，其賦能路徑可概括為：通信為脈→算力為核→AI為腦→演進(jìn)為能。

　　5.1 通信網(wǎng)絡(luò)：構(gòu)建具身機(jī)器人的“神經(jīng)傳導(dǎo)系統(tǒng)”

　　中國(guó)聯(lián)通構(gòu)建了覆蓋30多個(gè)城市的5G/V2X融合網(wǎng)絡(luò)，端到端時(shí)延小于20 ms，支持10萬(wàn)以上終端的并發(fā)連接。該網(wǎng)絡(luò)可無(wú)縫遷移至具身機(jī)器人領(lǐng)域，為機(jī)器人“小腦”提供毫秒級(jí)指令傳輸，滿足快反應(yīng)場(chǎng)景需求。多機(jī)協(xié)同技術(shù)通過(guò)R2R通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人集群的任務(wù)調(diào)度，如倉(cāng)儲(chǔ)物流中的編隊(duì)運(yùn)輸與協(xié)同分揀。此外，通信連接管理平臺(tái)支持5G、V2X、Wi-Fi、衛(wèi)星通信等多制式通信融合接入，解決具身機(jī)器人因場(chǎng)景切換導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)中斷問(wèn)題。

　　5.2 算力基礎(chǔ)設(shè)施：支撐端—邊—云協(xié)同智能

　　“中心—區(qū)域—邊緣”三級(jí)算網(wǎng)架構(gòu)，整合了全國(guó)270+骨干云池與300+MEC邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)算力資源的動(dòng)態(tài)分配。行業(yè)首個(gè)算網(wǎng)調(diào)度平臺(tái)支持全國(guó)270多個(gè)骨干云池按需使用，具備算力感知、調(diào)度、多云對(duì)接、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等功能。對(duì)于具身機(jī)器人的快反應(yīng)場(chǎng)景，本地MEC節(jié)點(diǎn)可提供1~20 TOPS算力，支持機(jī)器人關(guān)節(jié)控制;針對(duì)復(fù)雜決策場(chǎng)景，云端智能體可調(diào)用超算資源(100+TOPS)，完成AGV路徑全局優(yōu)化或群體任務(wù)調(diào)度。

　　5.3 感知與決策：強(qiáng)化機(jī)器人的“大腦—小腦”協(xié)同

　　依托“5G+MEC”分布式智能融合感知系統(tǒng)，協(xié)助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)周邊環(huán)境感知，融合北斗三代+5G基站定位(精度≤10 cm)，并結(jié)合觸覺(jué)、嗅覺(jué)傳感器技術(shù)，為機(jī)器人提供厘米級(jí)空間定位及多維環(huán)境感知能力。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練依托高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，支撐機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡優(yōu)化訓(xùn)練。此外，結(jié)合10年積累的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)以及具體場(chǎng)景，訓(xùn)練出運(yùn)營(yíng)大模型、座艙大模型、交通大模型等，為車企提質(zhì)增效，提升車主出行體驗(yàn)。

　　5.4 未來(lái)方向：從“單機(jī)智能”到“群體智能”

　　在從“單機(jī)智能”到“群體智能”的演進(jìn)中，智網(wǎng)科技牽頭開(kāi)展面向智能網(wǎng)聯(lián)的5G-A通感算一體能力驗(yàn)證，并探索面向6G的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)，同時(shí)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)相關(guān)方，結(jié)合低軌衛(wèi)星通信，實(shí)現(xiàn)野外勘探機(jī)器人的全域覆蓋。此外，探索構(gòu)建Robot-toEverything通信樞紐，支持機(jī)器人—基礎(chǔ)設(shè)施—人—網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)交互(R2X)，推動(dòng)家庭、工業(yè)場(chǎng)景的群體智能協(xié)同。

　　0 6 總 結(jié)

　　本文探討了智能網(wǎng)聯(lián)車輛作為具身智能在交通領(lǐng)域的技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。智能網(wǎng)聯(lián)車輛正從單車智能向車路云協(xié)同轉(zhuǎn)變，其技術(shù)架構(gòu)不斷演進(jìn)，以滿足車載算力集中、車路云多源算力分配等需求。然而該領(lǐng)域仍面臨諸多挑戰(zhàn)，在技術(shù)層面，異構(gòu)通信和動(dòng)態(tài)資源調(diào)度等難題亟待突破;在安全與可靠性方面，保障系統(tǒng)安全性、可靠性和隱私性是廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸，需從技術(shù)、政策、法規(guī)等多角度綜合考慮;在實(shí)際應(yīng)用中，復(fù)雜交通環(huán)境增加了決策和控制的難度。

　　展望未來(lái)，智能網(wǎng)聯(lián)車輛的發(fā)展前景廣闊。車路云一體化技術(shù)將更加成熟，群體智能的應(yīng)用將推動(dòng)交通系統(tǒng)從單體智能向群體智能躍遷。通過(guò)“感知—通信—決策—控制—反饋”閉環(huán)重構(gòu)交通系統(tǒng)范式，有望實(shí)現(xiàn)城市級(jí)交通流全局優(yōu)化和動(dòng)態(tài)路權(quán)分配。未來(lái)的研究將聚焦于突破關(guān)鍵技術(shù)難題，構(gòu)建“車—路—云—網(wǎng)—圖”深度融合的智能體網(wǎng)絡(luò)，加速產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。同時(shí)，需加強(qiáng)跨學(xué)科研究，推動(dòng)技術(shù)全面發(fā)展。

　　我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車正處于快速發(fā)展和落地實(shí)施階段，為具身智能的發(fā)展提供了重要場(chǎng)景。歷經(jīng)近10年的技術(shù)攻關(guān)、應(yīng)用場(chǎng)景、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、商業(yè)模式探索與積累，行業(yè)培育出眾多優(yōu)秀企業(yè)，為具身智能的發(fā)展提供了技術(shù)能力支撐。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1] 劉馨竹，王亞珅，石曉軍，等.2024年具身智能技術(shù)發(fā)展分析[J].無(wú)人系統(tǒng)技術(shù)，2025，8(2)：108-122.

　　[2] 陶永，萬(wàn)嘉昊，王田苗，等.構(gòu)建具身智能新范式：人形機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)綜述[J/OL]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2025：1-27[2025-05-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2187.TH.20250508.1039.002.html.

　　[3] 白入文，張蔚敏，石霖，等.基于具身智能的智能制造創(chuàng)新體系與應(yīng)用模式研究[J]. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2025，2(5)：4-14.

　　[4] 張新鈺，盧毅果，高鑫，等.向智能網(wǎng)聯(lián)汽車的車路協(xié)同感知技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2025，51(2)：233-248.

　　[5] 丁飛，張楠，李升波，等. 智能網(wǎng)聯(lián)車路云協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2022，48(12)：2863-2885.

　　[6] 劉飛，吳輝.具身智能的內(nèi)在意蘊(yùn)、現(xiàn)實(shí)梗阻與紓解理路[J/OL].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2025：1-11[2025-05-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1586.C.20250409.1514.002.html.

　　[7] 李孟遠(yuǎn).汽車智能化駕駛系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)[J].汽車維修技師，2023(9)：115-116.

　　[8] 李克強(qiáng)，常雪陽(yáng)，李家文，等.智能網(wǎng)聯(lián)汽車云控系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)[J]. 汽車工程，2020，42(12)：1595-1605.

　　[9] BENI G，WANG J. Swarm intelligence in cellular robotic systems[C]//Robots and Biological Systems：Towards a New Bionics?. Berlin：Springer，1993：703-712.

　　[10] DUARTE M，GOMES J，COSTA V，et al. Application of swarm robot?ics systems to Marine environmental monitoring[C]//OCEANS 2016- Shanghai. Shanghai：IEEE，2016：1-8.

　　[11] TAK M H，JOO Y H. Behavior control algorithm for space search based on swarm robots[J].The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers，2011，60(11)：2152-2156.

　　[12] CARRILLO-ZAPATA D，MILNER E，HIRD J，et al. Mutual shaping in swarm robotics：user studies in fire and rescue，storage organization，and bridge inspection[J]. Frontiers in Robotics and AI，2020，7：53.

　　[13] 李磊，王彤，胡勤蓮，等. DARPA拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)項(xiàng)目白軍網(wǎng)絡(luò)研究[J].航天電子對(duì)抗，2018，34(6)：54-59.

　　[14] 劉雨桐.車車通信環(huán)境下考慮駕駛意圖共享的車輛集群避撞預(yù)警算法[D].北京：北京交通大學(xué)，2022.

　　[15] 雷鳴，鄔小魯.基于云計(jì)算的一體化車路云協(xié)同系統(tǒng)方法研究[J].信息記錄材料，2024，25(11)：189-192.

　　作者簡(jiǎn)介

　　續(xù)宇潔，畢業(yè)于長(zhǎng)安大學(xué)，工程師，碩士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)制定工作;

　　周光濤，畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，教授級(jí)高級(jí)工程師，博士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)和人工智能研發(fā)工作;

　　溫桂，畢業(yè)于德國(guó)伊爾梅瑙工業(yè)大學(xué)，工程師，碩士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛研發(fā)工作;

　　程軍峰，畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，高級(jí)工程師，博士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)和生態(tài)建設(shè)工作。

　　來(lái)源：《郵電設(shè)計(jì)技術(shù)》