香港城大团队攻克车联网感知关键技术为“双智”协同发展注入新动能

2026-06-12 19:21:09　来源：中新网新疆

　　在国家“十四五”规划纲要明确提出“加快数字化发展，建设数字中国”和“推动智能网联汽车与智慧城市协同发展”的战略指引下，智能网联汽车作为新型城市基础设施与交通系统融合的关键载体，正加速重构未来城市出行格局。近年来，《交通强国建设纲要》《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》等顶层设计相继落地，我国已建成全球规模最大的智能网联汽车测试示范体系，16个“智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展”（简称“双智”）试点城市全面推进“车–路–云”一体化架构部署。截至2025年，全国开放测试道路里程超3.2万公里，L4级自动驾驶在物流、环卫、接驳等多个场景实现规模化验证，具备网联功能的乘用车市场渗透率突破75%，以智能网联为核心的新一代智能交通系统，正成为支撑智慧城市高效治理与协同运行的重要基石。

　　近日，香港城市大学计算机科学系物联网讲席教授、香港赛马会智慧城市创科实验室主任方玉光教授领衔的研究团队，在车联网环境感知领域取得重要技术突破。

　　智能网联汽车是智慧城市建设的核心组成部分，其对复杂动态交通环境的精准感知能力，直接关乎高等级自动驾驶的安全落地、城市交通运行效率的提升以及绿色低碳交通体系的构建。当前，单车智能感知受限于传感器视距与视角，普遍存在“感知盲区”，已成为制约自动驾驶规模化应用的关键瓶颈。为突破这一局限，学界与产业界积极推进协同感知技术，通过车辆间（V2V）及车路协同（V2I）的信息共享，有效弥补个体感知盲区、拓展感知范围并提升整体感知精度。

　　然而，协同感知在实际部署中仍面临两大核心挑战：一是海量感知数据的实时共享易引发通信网络拥塞，导致带宽资源紧张与传输延迟；二是不同车辆搭载的传感器类型、标定参数及数据格式存在显著异构性，在复杂天气或光照条件下易造成感知结果不一致，影响系统可靠性。

香港赛马会智慧城市创科实验室。

　　针对上述难题，方玉光教授团队开展系统性攻关，取得一系列创新成果：

　　博士生方政儒提出基于优先级的协同感知算法 PACP（Priority-Aware Collaborative Perception）。该方法融合信息瓶颈理论与车辆间时空相关性分析，动态评估共享数据的重要性，实现关键感知信息的优先传输；同时引入自适应图像压缩机制，在保障关键区域视觉质量的前提下显著降低通信开销。实验表明，在高密度交叉路口等典型城市场景下，PACP 在保持低带宽消耗的同时，感知精度较当前最先进方法提升 13.60%，大幅提升了数据利用效率与系统可扩展性。 • 博士生胡森康聚焦跨域感知一致性难题，创新性地提出一种基于幅度增强的域泛化机制。该方法通过调控图像低频分量，将阴天、强光、雨雾等多样环境下的数据特征显式融入模型训练过程，使感知模型具备对环境变化的自适应能力。测试结果显示，当晴天行驶车辆与雾天车辆进行感知数据共享时，该机制能自动校正域间差异，输出高度一致的感知结果；在恶劣天气条件下，感知精度提升超过 50%，显著增强了系统在复杂多变环境中的鲁棒性。 • 博士后邓伊琴博士（现任香港岭南大学研究助理教授）进一步从计算资源维度拓展协同感知能力，提出基于低空飞行器的算力网络架构，为智慧城市与低空经济场景下的自动驾驶系统提供弹性、高可用的分布式算力支持。该工作前瞻性地融合低空基础设施与地面智能网联体系，为未来“空–地一体化”智能交通系统奠定技术基础，并荣获 2025 年度 IEEE 通信学会旗舰会议最佳论文奖，获得国际同行高度认可。

方玉光教授团队关于低空经济的研究工作获得IEEE全球通信大会最佳论文奖。

　　方玉光教授表示：“此次在车联网感知领域的技术突破，为自动驾驶感知系统的优化提供了新思路，进一步彰显了智能网联汽车在智慧城市建设中的战略价值。”随着相关技术的持续迭代与规模化应用，我国“双智”协同发展将迎来更广阔空间，不仅助力自动驾驶在多场景高效落地，也将为城市治理现代化、产业高质量发展注入强劲动能，为数字中国建设和中国式现代化贡献坚实的科技创新力量。（方政儒胡森康邓伊琴）