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，分析了基于具身智能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車的特點和典型應(yīng)用場景。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，推動著人類社會的深刻變革。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年的政府工作報告首次將“具身智能”納入國家重點發(fā)展方向，提出要加快突破人形機器人[2]、具身智能等關(guān)鍵技術(shù)。從行業(yè)來看，OpenAI對Figure AI的戰(zhàn)略投資、特斯拉Optimus的持續(xù)迭代升級、英偉達(dá)積極構(gòu)建具身智能與人形機器人生態(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又悄荏w[3]。它們通過車輛內(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)行實時數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)對交通環(huán)境的實時感知和動態(tài)響應(yīng)，并借助強大的云端計算平臺進(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[4-5]。在此過程中，云端計算平臺是中心智能體，每一輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車為智能節(jié)點，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)計合理的控制策略以實現(xiàn)最優(yōu)交通管理效果，以及如何應(yīng)對復(fù)雜多變的交通環(huán)境和人類駕駛行為等。這些問題不僅需從技術(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、典型場景、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、面臨挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢，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)汽車特點及應(yīng)用
汽車的發(fā)展先后經(jīng)歷人工控制階段、半自動化階段和全自動化階段，當(dāng)前正處于后2個階段的過渡期。智能網(wǎng)聯(lián)汽車通過云端、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。
2.1 執(zhí)行端的全自動化
執(zhí)行端的全自動化主要包括以下幾個方面。
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)車輛的傳感器檢測到前方有障礙物或突發(fā)危險時，執(zhí)行端可以在極短的時間內(nèi)做出反應(yīng)，如緊急制動、緊急避讓等，其反應(yīng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類駕駛員，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，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、雷達(dá)、等多種傳感器數(shù)據(jù)以及車輛自身動力學(xué)狀態(tài)等信息，做出更加全面、準(zhǔn)確的控制決策。
典型場景如智慧泊車，通過協(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)實現(xiàn)高效、智能的停車管理和服務(wù)(見圖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)合感知的異步動態(tài)協(xié)同感知系統(tǒng)，基于場側(cè)的無線通信技術(shù)和車輛即時定位與地圖構(gòu)建技術(shù)的協(xié)同定位系統(tǒng)，同時基于先驗地圖和實時路況的全局路徑調(diào)度和車輛感知的局部軌跡規(guī)劃的協(xié)同系統(tǒng)，以及場端原始感知數(shù)據(jù)及預(yù)測與車輛實時規(guī)劃軌跡的實時干涉控制系統(tǒng)，實現(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方面。
a)深層次語義解析?；诰呱碇悄艿闹悄芫W(wǎng)聯(lián)車輛，能對人類語言進(jìn)行深層次語義解析，不僅理解語言的字面意思，還能解讀語言背后人的意圖、情感和上下文信息。
b)自然語言交互能力。具備強大的自然語言交互能力，能與人類進(jìn)行流暢、自然的對話，能理解各種不同的語言表達(dá)方式。
c)上下文理解與記憶能力。能夠理解語言的上下文信息，并具有一定記憶能力。車輛能夠根據(jù)之前對話內(nèi)容和語境，理解當(dāng)前指令或問題的具體含義。
d)多意圖理解與處理。能夠同時理解并處理多個意圖。車輛能準(zhǔn)確地識別并按照優(yōu)先級順序執(zhí)行相應(yīng)操作。
典型場景如智慧座艙(見圖2)，通過融合多種先進(jìn)技術(shù)，如大語言模型、多模態(tài)感知、計算機視覺等，為用戶提供更加便捷、舒適和安全的駕乘體驗。
圖2 智慧座艙技術(shù)核心
2.3 服務(wù)端的自主化
服務(wù)端的自動化主要包括如下幾個方面。
a)全方位車輛狀態(tài)監(jiān)測。系統(tǒng)能實現(xiàn)對車輛各關(guān)鍵部件和系統(tǒng)運行狀態(tài)的全面、實時監(jiān)測，包括發(fā)動機、變速箱等關(guān)鍵部件的性能參數(shù)，車輛的行駛里程、油耗等運行數(shù)據(jù)以及智能網(wǎng)聯(lián)駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)。通過分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，可及時發(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行。
b)智能環(huán)境感知與風(fēng)險預(yù)警。主動監(jiān)測系統(tǒng)能實時感知車輛周圍環(huán)境的變化，并對潛在的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警。例如，通過傳感器監(jiān)測到前方道路出現(xiàn)結(jié)冰、積水、塌方等危險情況時，及時向駕駛員發(fā)出警報，并建議駕駛員減速慢行或改變行駛路線。
c)個性化主動服務(wù)。基于對車輛狀態(tài)和用戶習(xí)慣的監(jiān)測與分析，能為用戶提供個性化的主動服務(wù)。
例如在用戶到達(dá)目的地后，主動向用戶提供附近停車場、充電樁等信息。典型場景如“人—車—家”全場景智慧互聯(lián)(見圖3)，該場景依托智能網(wǎng)聯(lián)汽車，可實現(xiàn)跨行業(yè)交叉融合創(chuàng)新，打造以車主為中心、跨場景一體化的服務(wù)體驗，并打通不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)互通，實現(xiàn)能力聚合。
圖3 “人—車—家”全場景智慧互聯(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個階段(見圖4)。第1階段是單模塊控制階段，車輛各個關(guān)鍵部件如動力系統(tǒng)、制動系統(tǒng)等都各自配備獨立的控制模塊，模塊之間協(xié)同性較差，只能實現(xiàn)基礎(chǔ)、相對簡單的功能，例如簡單的定速巡航，車輛無法自主應(yīng)對復(fù)雜路況;第2階段是半自動控制階段，部分駕駛?cè)蝿?wù)可以由車輛自動完成，例如記憶泊車功能，車輛能夠自動識別停車位并精準(zhǔn)控制轉(zhuǎn)向、速度等完成泊車動作，但仍需要駕駛員參與;第3階段是全自動控制階段，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)平臺的強大賦能，具備強大的駕駛決策能力，可實時調(diào)整行駛策略以應(yīng)對復(fù)雜多變交通場景，全程無需駕駛員任何干預(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，車載計算設(shè)備的算力逐漸難以滿足復(fù)雜路況下實時處理大量數(shù)據(jù)的需求，既是成本瓶頸，也是能力瓶頸。為解決這一問題，行業(yè)研究出車路云一體化的技術(shù)演進(jìn)路線(見圖5)。此方案體系下，車輛通過高速穩(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)行實時數(shù)據(jù)交互。云端強大的計算能力既可對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)備上報的實時道路信息和交通狀況。平臺綜合分析后將決策指令及時反饋給車輛，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)方案可有效彌補車輛自身算力不足，進(jìn)一步提升智能網(wǎng)聯(lián)車輛的運行效率和安全性，并為降低智能駕駛成本推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速普及，助力智能交通發(fā)展提供堅實基礎(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)胞機器人去中心化的自組織智能行為[9]，核心在于通過個體的分布式?jīng)Q策與協(xié)作，涌現(xiàn)出超越個體智慧的群體智慧。目前，群體智能已被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測[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)動算法實現(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)對復(fù)雜動態(tài)場景。
b)局部協(xié)同階段。通過V2X(Vehicle-toEverything)通信技術(shù)實現(xiàn)車—車(Vehicle to Vehicle，V2V)、車—路(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)之間信息共享，實現(xiàn)多交通主體的局部協(xié)同。
c)全局群體智能階段。基于“車—路—云”協(xié)同框架，多智能體通過分布式通信與協(xié)作，實現(xiàn)交通自組織和自適應(yīng)優(yōu)化，并支持城市級大規(guī)模交通流優(yōu)化、動態(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。主要通過多模態(tài)融合感知(如激光雷達(dá)、視覺、毫米波雷達(dá)等)，構(gòu)建動態(tài)的環(huán)境感知模型，支持對多個交通智能體群體行為的預(yù)測和決策。
b)認(rèn)知層。包含對多智能體的協(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)行多智能體間的實時數(shù)據(jù)傳輸與同步，實現(xiàn)環(huán)境感知信息共享，提供超可靠低時延通信保障。
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，依賴以機器學(xué)習(xí)、大模型等為核心的機器智能決策算法，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。主要實現(xiàn)多交通智能體的自主學(xué)習(xí)演進(jìn)，通過與環(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)用場景
智能網(wǎng)聯(lián)汽車的群體智能的典型場景應(yīng)用舉例如下。
a)多車協(xié)同緊急避險[14]。在突發(fā)危險(如障礙物突現(xiàn)、前車急剎、行人闖入等)情況下，通過車輛群智協(xié)同實時共享環(huán)境信息，協(xié)同決策，同步調(diào)整速度、方向或路徑，實現(xiàn)事故風(fēng)險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，通過車輛和路側(cè)實時采集車流數(shù)據(jù)，云端實現(xiàn)車輛優(yōu)先級控制、信號燈動態(tài)調(diào)整與速度引導(dǎo)，并通過車—車、車—路、車—云廣播請求，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)
通過近10年來的技術(shù)積累，智能網(wǎng)聯(lián)行業(yè)已儲備了可向具身智能行業(yè)賦能的雄厚基礎(chǔ)，這里以中國聯(lián)通智網(wǎng)科技為例進(jìn)行簡要介紹。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，包括全域覆蓋的5G專網(wǎng)、感知融合、云控平臺及跨行業(yè)生態(tài)整合能力等方面，可面向具身機器人實現(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)建具身機器人的“神經(jīng)傳導(dǎo)系統(tǒng)”
中國聯(lián)通構(gòu)建了覆蓋30多個城市的5G/V2X融合網(wǎng)絡(luò)，端到端時延小于20 ms，支持10萬以上終端的并發(fā)連接。該網(wǎng)絡(luò)可無縫遷移至具身機器人領(lǐng)域，為機器人“小腦”提供毫秒級指令傳輸，滿足快反應(yīng)場景需求。多機協(xié)同技術(shù)通過R2R通信協(xié)議，實現(xiàn)機器人集群的任務(wù)調(diào)度，如倉儲物流中的編隊運輸與協(xié)同分揀。此外，通信連接管理平臺支持5G、V2X、Wi-Fi、衛(wèi)星通信等多制式通信融合接入，解決具身機器人因場景切換導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)中斷問題。
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”三級算網(wǎng)架構(gòu)，整合了全國270+骨干云池與300+MEC邊緣節(jié)點，實現(xiàn)算力資源的動態(tài)分配。行業(yè)首個算網(wǎng)調(diào)度平臺支持全國270多個骨干云池按需使用，具備算力感知、調(diào)度、多云對接、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等功能。對于具身機器人的快反應(yīng)場景，本地MEC節(jié)點可提供1~20 TOPS算力，支持機器人關(guān)節(jié)控制;針對復(fù)雜決策場景，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：強化機器人的“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)助機器人實現(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、嗅覺傳感器技術(shù)，為機器人提供厘米級空間定位及多維環(huán)境感知能力。數(shù)據(jù)驅(qū)動訓(xùn)練依托高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，支撐機器人運動軌跡優(yōu)化訓(xùn)練。此外，結(jié)合10年積累的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)以及具體場景，訓(xùn)練出運營大模型、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。
5.4 未來方向：從“單機智能”到“群體智能”
在從“單機智能”到“群體智能”的演進(jìn)中，智網(wǎng)科技牽頭開展面向智能網(wǎng)聯(lián)的5G-A通感算一體能力驗證，并探索面向6G的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)，同時聯(lián)合產(chǎn)業(yè)相關(guān)方，結(jié)合低軌衛(wèi)星通信，實現(xiàn)野外勘探機器人的全域覆蓋。此外，探索構(gòu)建Robot-toEverything通信樞紐，支持機器人—基礎(chǔ)設(shè)施—人—網(wǎng)絡(luò)的實時交互(R2X)，推動家庭、工業(yè)場景的群體智能協(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。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，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)用將推動交通系統(tǒng)從單體智能向群體智能躍遷。通過“感知—通信—決策—控制—反饋”閉環(huán)重構(gòu)交通系統(tǒng)范式，有望實現(xiàn)城市級交通流全局優(yōu)化和動態(tài)路權(quán)分配。未來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，需加強跨學(xué)科研究，推動技術(shù)全面發(fā)展。
我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車正處于快速發(fā)展和落地實施階段，為具身智能的發(fā)展提供了重要場景。歷經(jīng)近10年的技術(shù)攻關(guān)、應(yīng)用場景、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。
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作者簡介
續(xù)宇潔，畢業(yè)于長安大學(xué)，工程師，碩士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)制定工作;
周光濤，畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，教授級高級工程師，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)和自動駕駛研發(fā)工作;
程軍峰，畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，高級工程師，博士，主要從事車聯(lián)網(wǎng)開發(fā)和生態(tài)建設(shè)工作。
來源：《郵電設(shè)計技術(shù)》
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