车联网作为智能交通系统的核心，深度融合了汽车、通信与信息技术，正以前所未有的速度重塑出行生态。从信息技术开发的视角审视，其关键技术体系与最新发展呈现出清晰的技术脉络与强劲的创新动能。
一、核心技术基石：车联网的信息技术架构
车联网的技术栈建立在多层信息技术基础之上：
1. 感知与数据采集层
这是车联网的“神经末梢”。高级驾驶辅助系统传感器（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达）、车载诊断系统、GPS/北斗模块等，构成了海量、实时、多源的数据入口。信息技术开发的重点在于传感器融合算法、边缘计算预处理以及统一数据接口标准的制定，确保原始数据的高质量、低延迟接入。
2. 网络通信层
这是车联网的“信息高速公路”。其演进体现了通信与信息技术（IT）的深度耦合：
- 短程通信： DSRC与C-V2X（尤其是基于5G的NR-V2X）的技术路线竞争与融合。C-V2X凭借其与蜂窝网络共生的优势，在时延、可靠性及未来演进路径上逐渐成为主流。IT开发聚焦于协议栈优化、网络切片技术在车联网场景的应用，以及车-路-云协同的通信调度算法。
- 远程通信： 5G及其向5G-Advanced/6G的演进，提供了超大带宽、超低时延和超高可靠性的连接能力，使高精度地图实时更新、远程驾驶等复杂应用成为可能。
3. 平台与数据处理层
这是车联网的“智慧大脑”。云计算与边缘计算协同构成核心算力底座。
- 云平台： 提供大规模车辆管理、数据存储、深度分析与模型训练能力。微服务架构、容器化部署成为标准，以支持高并发、可弹性扩展的车联网服务。
- 边缘计算（MEC）： 在靠近车辆的路侧单元或区域中心部署算力，对时延敏感型任务（如碰撞预警、信号灯状态推送）进行即时处理，是降低核心网压力、保障实时性的关键。信息技术开发围绕边缘节点的资源调度、任务卸载策略以及云边端一体化管理平台展开。
4. 应用与安全层
这是价值实现与可信保障的层面。
- 应用开发： 基于平台能力，开发从安全预警（前向碰撞、盲区提醒）、交通效率（绿波通行、队列行驶）到信息服务（车载娱乐、远程诊断）的全场景应用。开发模式趋向于组件化、API化，以加速创新。
- 信息安全： 这是车联网的生命线。技术开发涵盖从硬件安全模块、车载网络入侵检测、通信加密与认证（如数字证书体系），到数据隐私保护（匿名化、联邦学习）的全栈安全方案，构建纵深防御体系。
二、最新发展动向：信息技术驱动的创新前沿
1. “车路云一体化”系统架构落地加速
中国提出的“车路云一体化”发展路径成为重要范式。信息技术开发的重点从单车智能转向系统级协同。通过统一的云控基础平台，实现跨车辆、路侧设备、交通管理中心的数据汇聚与智能决策，再下发控制指令或服务信息。这需要突破异构数据融合、混合交通流仿真、全域感知数字孪生等关键技术。
2. 大模型与人工智能深度融合
生成式AI与大型语言模型正被引入车联网领域：
- 感知与决策增强： 利用视觉大模型提升复杂场景下的物体识别与轨迹预测精度。
- 智能交互与服务： 打造更拟人化、个性化的车载语音助手和出行服务推荐系统。
- 开发效率提升： AI辅助进行代码生成、测试用例设计及系统仿真，加速车联网应用开发迭代。
3. 高精度定位与地图技术迭代
组合定位（GNSS+IMU+轮速计+路侧特征匹配）技术精度向厘米级迈进。高精度动态地图（HD Live Map）实现“众包更新”与“分钟级”甚至“秒级”的鲜度，其生产、发布与使用的云端化、自动化流程成为IT开发热点。
4. 软件定义汽车与SOA架构普及
车辆底层硬件能力通过标准化服务接口暴露，形成面向服务的架构。这使得车联网应用可以像智能手机安装APP一样，实现功能的动态部署与更新（OTA），极大地拓展了车联网服务生态的边界和灵活性。中间件（如Adaptive AUTOSAR）和车载高性能计算平台（HPC）的开发是关键。
5. 数据合规与价值挖掘并重
随着数据安全法、个人信息保护法等法规施行，如何在合规前提下最大化数据价值成为核心议题。隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算）在车联网数据协同训练模型中开始试点应用，以实现“数据可用不可见”。
三、与展望
从信息技术开发的视角看，车联网已从单一通信技术应用，演进为一个复杂巨系统，其发展呈现出 “连接泛在化、计算边缘化、平台云原生化、应用智能化、安全内生化和架构协同化” 的鲜明特征。随着6G、量子通信、脑机接口等前瞻技术的渗透，车联网将更进一步与智慧城市、能源网络融合，最终实现人、车、路、环境的高度和谐与智能协同。对开发者而言，拥抱开源生态、掌握云边端协同开发能力、深耕AI与安全技术，将是把握这一浪潮的关键。
