2025年4月24日晚，联盟微课堂第七十三期邀请到长安大学信息工程学院教授闵海根做客直播间，分享主题为《智能网联汽车发展现状及关键技术》，以下为课程回顾。
智能网联汽车作为融合车载传感器、通信与网络技术的新一代汽车，正推动道路交通革命。在此背景下，我国依托市场规模与政策支持，正形成特色的发展路径，《中国制造2025》提出“三步走”战略，通过车路协同技术突破单车自动驾驶的感知局限与高成本瓶颈。我国汽车产业正加快驶向智能化竞争的“新赛道”，在科技引领产业变革的当下，智能网联汽车作为新兴产业的代表，正以前所未有的速度改变着人们的出行方式和生活体验。预计到2030年，我国智能网联汽车的新增产值将超过2万亿元。
在关键技术研究方面，闵海根教授介绍了协同感知、协同定位、协同决策三大方向。针对单车感知距离不足的问题，提出“定位误差鲁棒协同感知网络模型”，利用图优化理论修正定位误差，并通过多尺度扩张注意力模块提升特征融合效果，实验显示坐标估计误差从0.5米缩小至0.2米，显著降低漏检与误检率。
针对城市峡谷、隧道等场景信号遮挡问题，团队设计“多影响因子动态权重选择策略”，筛选稳定性高的通信节点，减少信道拥塞，结合因子图优化与增广拉格朗日算法，构建多维尺度缩放矩阵约束模型，有效平衡精度与通信资源消耗。
在匝道合流控制中，团队提出动态换道决策与准均匀B样条曲线优化方法，平衡安全性与计算效率，真实道路测试显示总行程延误减少15%，并通过高斯分布拟合通信时延数据修正车辆状态，提升控制安全性。
针对当前行业现状，闵老师特别提出智能网联汽车发展面临的多重挑战及解决方案。硬件研发与路侧设施改造成本高昂，需通过模块化设计及跨行业共建探索弹性投资模式。法规滞后问题突出，事故责任划分、数据安全与隐私保护缺乏统一框架，亟需加速跨部门立法协同与试点政策落地。产业协同不足导致生态碎片化，车企、科技公司与通信运营商技术路线分歧，需建立跨行业标准联盟推动数据共享与协议统一。
课程最后，闵老师以长安大学团队为例，介绍其在自动驾驶、车路协同及测试等方面的创新成果。团队在西安建筑科技大学校长、长安大学赵祥模教授带领下，建成全国高校唯一车联网与智能汽车实验场，集成多模式通信网络与高精度定位系统，实现复杂场景全时空厘米级定位；研发全球首套自动驾驶整车在环加速测试平台，覆盖102种典型场景，支持多维度性能测试；建设国内最长智能网联高速公路测试基地，包含多种典型场景，完成车辆编队策略与队列稳定性验证；搭建车云场一体化测试平台，主办首届虚实融合自动驾驶实车挑战赛，累计服务多家单位与多辆次测试车，推动技术落地与产业协同。
随着车路云一体化架构的深入实践与跨行业生态的完善，智能网联汽车正从技术验证迈向规模化应用阶段。未来，需持续推进技术攻关、政策配套与生态协同，加速实现“安全、高效、绿色”的智能交通愿景。
问题一：在在复杂交通环境中，智能网联汽车如何确保协同决策的准确性和及时性？
协同决策需依赖多模态感知、低时延通信与分层架构。通过激光雷达、摄像头等传感器融合构建动态环境模型；采用5G网络保障实时交互；分层架构下，车辆自主决策保障基础安全，路侧单元优化局部交通流，云端平台统筹全局调度。例如，拥堵时系统基于交通流模型预测，引导车辆绕行；事故发生时，实时通知周边车辆变道或减速。
问题二：您认为车路云一体化架构在未来的发展中，会面临哪些潜在的风险和挑战，应如何应对？
主要面临建设成本高、法规滞后、交通管理责任划分体系难以适配与产业协同不足等问题。应对措施包括：硬件模块化设计降低成本；加速立法明确责任与数据标准；建立跨行业联盟统一通信协议，促进生态协同。
问题三：智能网联汽车是否必须经过测试才能上路？长安大学在智能网联汽车测试方面有哪些实践和探索？
智能网联汽车必须要经过严密的测试才能上路。有模型推理指出，要完全证明智能网联汽车能够应对所有可能的驾驶场景，理论上需要行驶177亿公里。也就是说，至少需要完成百亿公里测试才能覆盖交通拥堵、突发事故、高速道路维护等长尾场景并验证车辆系统的可靠性。长安大学构建“金字塔”测试体系，涵盖功能、可靠性、随机及用户测试；研发整车在环加速平台，支持多场景高效验证；实现车云场虚实融合测试，累计完成2万公里道路验证，覆盖感知、决策等关键技术。