第四届中国汽车工程学会博士生学术论坛——车路云一体化与多车协同分会场成功举办

　　2026 年 5 月 16 日，第四届中国汽车工程学会博士生学术论坛 “车路云一体化与多车协同” 分会场于中山大学深圳校区顺利召开。本次分会场聚焦智能网联汽车领域核心前沿方向，汇聚了来自全国高校、科研院所及头部车企的专家学者与青年才俊，围绕车路云一体化架构、多车协同控制等关键议题展开深度研讨，为推动我国智能网联汽车技术创新与产业落地注入了强劲的学术动力。

　　本次分会场由清华大学车辆与运载学院高博麟副研究员担任主席，清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室孟庆文副研究员、清华大学交通工程系蔡孟池助理研究员、清华大学车辆与运载学院陈超义助理研究员、中国农业大学工学院林子钰副教授担任协同主席，重庆大学机械与运载工程学院柳清泉副教授担任分会场秘书。论坛特别邀请到小米智能驾驶 L3 技术负责人王乃岩，以及中山大学张荣辉副教授、苏州大学杨聪副教授、清华大学许庆副研究员、东北大学潘济安副教授共 6 位业界与学界资深专家担任点评嘉宾，吸引了来自全国多所高校、科研机构及企业的师生和行业代表参会，共收到 13 份高质量学术报告。

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　　全链条技术分享：覆盖安全控制、场景落地、交通优化与测试验证四大核心维度

　　本次分会场以 “车路云一体化与多车协同” 为主题，紧密围绕智能网联汽车技术发展的痛点与难点，全面展现了该领域最新的学术研究成果与产业实践进展。论坛特别设置 3 场专题报告，由清华大学研究员与博士后领衔分享前沿实践成果，同时汇聚了全国高校优秀研究生及比亚迪（002594）等头部车企的工程专家，形成了 “专题引领、学术深耕、产业赋能” 的完整报告体系，充分体现了产学研深度融合的办会理念。

　　在非理想网联信息下的车辆安全控制方向，清华大学副研究员许庆作专题报告，系统阐述了融合控制障碍函数与安全沙箱理论的弹性安全仲裁机制，为网联车辆在通信受限、计算延迟及系统不确定条件下的安全运行提供了底层技术支撑。多位学者还从预测性行驶控制、车路协同感知鲁棒性等维度，进一步丰富了非理想条件下的车辆安全控制体系。

　　在典型场景多车协同规划方向，清华大学博士后殷嘉伦分享了面向园区与港口场景的车路云一体化多车协同态势建模方法，相关成果已在多个结构化场景完成验证。同时，针对仓储物流非结构化环境、自主代客泊车等商业化热点场景，多位报告人提出了高效的多车协同轨迹规划算法。

　　在车路云一体化交通优化方向，清华大学博士后卢彦博作专题报告，重点介绍了城市绿波通行场景下的车路云协同决策与控制技术。此外，需求响应式公交优化、异构无人车队联合调度、混行交通队列协同控制等研究成果，充分验证了车路云一体化技术对提升整体道路交通运行效能的显著作用。

　　在车路云一体化测试技术方向，比亚迪汽车工程研究院甘顺博士结合产业实践，分享了车路云一体化耐久测试场的通信关键技术。他指出，汽车研发周期压缩使测试需求激增，而车云协同测试仍面临网络不稳定、定位精度不足两大核心痛点。其团队通过优化通信协议、部署冗余网络、融合多源定位及路侧感知增强等技术破解难题，有效缩短单车验证周期与试验效率。

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　　专家深度点评：产学研碰撞凝聚发展共识

　　来自于学界与产业界的点评专家，从学术严谨性、技术创新性与产业实用性等多个维度对每份报告进行了精准点评。专家们结合各自研究与实践经验，围绕算法优化、实验设计、应用场景拓展等方面提出了宝贵建议，深入探讨了技术方案在实际部署中可能遇到的工程挑战，并就如何平衡学术创新与产业需求、立足我国交通场景特色开展原创性研究分享了见解。现场讨论氛围浓厚，学术思想碰撞激烈，参会师生纷纷表示收获颇丰。

　　经过充分研讨，与会专家与学者达成广泛共识：车路云一体化能够有效突破单车智能的能力边界与安全上限，推动未来道路交通安全和效率的有效提升，是未来智能交通系统发展的必然趋势。未来需要进一步加强产学研协同创新，围绕技术商业化闭环与规模化落地展开持续攻关，推动技术走向更多应用场景，实现真正的产业化突破。

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　　搭建青年交流平台，赋能产业高质量发展

　　本次 “车路云一体化与多车协同” 分会场的成功举办，为全国智能网联汽车领域的青年学者搭建了一个高水平的学术交流与成果展示平台。通过汇聚学界与业界的智慧力量，论坛不仅全面展现了我国在该领域的最新研究进展，也明确了未来的技术发展方向与产业落地路径。

　　一方面，论坛促进了多学科交叉融合，推动了车路云一体化领域基础理论与关键技术的创新突破；另一方面，论坛打通了学术界与产业界的沟通渠道，让青年学者能够及时了解产业一线的真实需求，促进了科研成果的转化应用。同时，论坛也为青年人才的成长提供了宝贵机会，激发了他们投身智能网联汽车事业的热情与信心。