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摘 要：探讨了智能网联汽车作为具身智能在交通领域具体应用的技术现状及发展趋势，分析了基于具身智能的智能网联汽车的特点和典型应用场景。进而阐述了智能网联汽车技术架构的演进过程，提出了车路云一体化的解决方案，为智能网联技术赋能具身智能产业发展提供了可能的路径表述。最后，全面分析了车辆群体智能的发展演进以及智能网联技术向具身智能行业赋能的具体方式，以云端智能为核心，构建“车—路—云—网—图”深度融合的智能体网络。
关键词：具身智能；智能网联汽车；车路云一体化；群体智能
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.07.005
概述
在当今数字化与智能化飞速发展的时代，人工智能（Artificial intelligence，AI）技术正以前所未有的速度渗透到各领域，推动着人类社会的深刻变革。其中，“具身智能”（Embodied intelligence，EI）作为一种新兴的、具有广泛影响力的智能形态，被广泛认为是新一波AI浪潮的核心方向。2025年的政府工作报告首次将“具身智能”纳入国家重点发展方向，提出要加快突破人形机器人、具身智能等关键技术。从行业来看，OpenAI对Figure AI的战略投资、特斯拉Optimus的持续迭代升级、英伟达积极构建具身智能与人形机器人生态，种种迹象表明，具身智能正处于快速发展的风口。
智能网联汽车，作为现代交通领域重要发展方向之一，正是具身智能在交通领域的重点体现。随着传感器技术、通信技术、人工智能算法的发展以及大数据处理能力的不断提升，依托智能网联系列技术，汽车已从传统交通工具转变为具有高度智能化和自主性的移动智能体。它们通过车辆内部多种传感器感知周围环境，并利用先进的通信技术与其他车辆、路端基础设施以及云端进行实时数据交互，实现对交通环境的实时感知和动态响应，并借助强大的云端计算平台进行复杂决策和控制，从而优化交通流量、减少拥堵、降低事故风险。在此过程中，云端计算平台是中心智能体，每一辆智能网联汽车为智能节点，共同构成了“车—路—云—网—图”深度融合的智能体网络，进而才能不断学习和适应复杂交通场景，优化自身决策和控制策略。这种基于大规模智能体协同的交通系统，正是具身智能在交通领域的重点发展方向，为解决交通领域诸多挑战提供全新思路与方法。
然而，该方案也面临诸多挑战和问题。例如，如何确保大规模智能体网络间高效通信和数据共享，如何保障系统安全性、可靠性和隐私性，如何设计合理的控制策略以实现最优交通管理效果，以及如何应对复杂多变的交通环境和人类驾驶行为等。这些问题不仅需从技术层面进行深入研究和探索，还需从政策、法规等多角度进行综合考虑与统筹。
基于此，本文将从基于具身智能的智能网联汽车的特点、典型场景、技术架构演进以及群体智能的发展演进入手，探讨其行业优势、面临挑战和未来发展趋势，也探讨了智能网联领域技术能力积累向具身智能行业赋能的可能途径，希望为具身智能研究者和从业者提供有益的参考和启示。
