中国研发高效协同感知框架赋能智能网联自动驾驶

这套高效协同感知框架，主要用来解决自动驾驶单车感知的短板，单车传感器很容易被车辆、建筑物挡住，存在视觉盲区，而且远距离目标识别不稳，如果直接把所有原始传感数据互相传输，又会占用大量网络带宽，造成延迟，没法满足自动驾驶实时安全的硬性要求，国内研究人员新开发的框架，就是在保证感知准确的前提下，减少数据传输量、降低计算负担，让多台车、路侧设备之间可以顺畅共享环境信息，实现车路协同感知。

为什么要做这个高效协同感知框架

• 单车感知局限：激光雷达、摄像头只能看到自身视野内的物体，路口、大车遮挡区域会形成盲区，容易漏检行人、非机动车。
• 通信带宽压力：原始点云、图像数据体积很大，多车同时传输很容易造成网络拥堵，带来时延，影响自动驾驶决策。
• 设备算力有限：车载芯片算力不是无限的，大量数据融合会拉高推理耗时，达不到行车实时性标准。

框架的主要工作步骤

1. 本地特征提取：每一台网联自动驾驶车辆先在本地处理摄像头、雷达采集的数据，提取环境目标特征，不直接发送原图、原始点云。
2. 信息筛选与压缩：按照目标重要程度做优先级划分，优先传输行人、机动车这类高风险目标的特征，压缩不重要的背景信息，减少传输冗余。
3. 时空对齐校正：校正不同车辆之间时间差、定位误差带来的空间错位问题，把来自多个视角的感知信息对齐到同一个坐标系。
4. 特征融合输出：把对齐后的多源特征融合在一起，生成全局交通态势，给到车辆规划、决策模块使用。

框架落地之后带来的效果

在路口、车流密集这类复杂城市场景测试里，这套高效协同感知框架可以拓展自动驾驶车辆的感知范围，减少遮挡盲区目标漏检，同时明显降低通信开销，兼顾感知精度和实时性，为后续城市道路大规模部署智能网联自动驾驶打下技术基础。

【相关 FAQ】

问题 1：智能网联自动驾驶的高效协同感知框架，简单来说是干什么的？

回答 1：智能网联自动驾驶的高效协同感知框架，就是让自动驾驶车辆之间、车辆和路侧设备互相共享感知特征信息，补齐单车看不到的盲区，同时精简传输的数据，不占用太多网络资源，实现更安全稳定的环境感知。

问题 2：高效协同感知框架对比传统单车感知，优势在哪里？

回答 2：高效协同感知框架可以实现超视距感知，解决遮挡盲区问题；它只传输精简特征而不是原始数据，通信效率更高，延迟更低，相比单车感知，在路口、拥堵路段识别行人和车辆的可靠性更高。

问题 3：高效协同感知框架会用到哪些硬件配合工作？

回答 3：高效协同感知框架需要搭配车载激光雷达、摄像头、毫米波雷达，加上 V2X 通信模块，还可以配合路侧感知设备、边缘计算单元一起使用，完成多端数据协同。

【参考资料】

[2026-10-20]（智慧互通攻克车路协同关键技术）中证网

[2026-06-16]（自动驾驶复杂场景多源感知协同机制）中国网

[2026-06-12]（香港城大团队协同感知算法研究成果）中新网

[2026-04-10]（远距离协同三维感知框架 Long-SCOPE）智源社区

【免责声明】

本文内容仅为科技资讯信息整理，不构成技术落地、采购投资相关建议；相关框架性能、适配场景以对应科研团队实测论文、官方试验报告为准；技术仍处于研究验证阶段，商业化落地时间存在不确定性。