该文介绍了欧洲新能源汽车的现状和发展趋势,内容涉及欧洲汽车市场、欧盟的碳排放法规、欧洲各国政府的新能源推动政策、欧洲车企的新能源汽车战略和技术路线。尽管欧洲各大车企的新能源汽车长远目标不同,但因为他们必须遵循相同的CO₂排放法规,短期内的技术路线大同小异,即纯电动与插电式混合动力齐头并进。动力电池方面,欧洲车企都采用三元锂电池技术;纯电动驱动系统方面,欧洲车企基本都采用驱动电机加单速减速器的配置方式;混合动力方面,欧洲车企的选择以并联结构为主,既有利于优化能量传递效率,丰富工作模式,又能充分发挥欧洲车企在发动机和变速箱技术方面的传统优势。值得一提的是,混合动力专用变速箱（DHT）技术已经在欧洲成功上市。这种技术更能充分发挥电气化动力总成的优势,正在形成发展潮流。欧盟严格的CO₂排放法规是保证新能源汽车在未来几十年里持续发展的最大推手。欧洲在传统汽车技术、生产、销售方面的雄厚实力也正在变成其新能源汽车发展的强大优势。预计在未来的10年里,欧洲的新能源汽车份额将会持续而稳定地增长,2040年前新能源汽车将主导欧洲市场。

“双碳”政策大大推动了氢能的发展,而燃料电池作为氢能利用的最佳方式,迎来了新一轮的研究与产业热潮,尤其是商业化较为成熟的车用质子交换膜燃料电池（PEMFC）引发了众多关注。膜电极（MEA）和双极板（BPP）是PEMFC电堆的两大核心部件,决定了电堆的性能和成本。水热管理和低温启动技术对于电堆性能的实现和实际应用的推广也起到了至关重要的作用。本文全面深入地阐述了车用PEMFC膜电极、双极板、水热管理、低温启动等技术对电堆性能、寿命和成本的影响规律,进一步指出各项技术的发展趋势。除此之外,车用燃料电池的商业化应用短期将围绕公共交通以及重型商用车等大型车辆开展,而乘用车对电堆的功率密度和成本提出了更高的要求。

通过车辆的运动规划与控制提升新能源汽车的节能效果，已经成为当前国内外聚焦的关键研究热点。该文总结了新能源汽车节能规划与控制技术的最新研究现状，分析了节能路径规划（eco-routing）、节能车速规划（eco-driving）、节能充电规划（eco-charging）、能量管理（energy management）和同时涉及以上多个领域的多任务优化技术。研究发现：虽然当前新能源汽车节能规划与控制技术已经取得了可观的研究进展，但在动态或随机交通行为场景下求解困难，综合考虑路径、速度和充电等深度关联行为的集成与协同优化仍需要探索，高价值的研究成果也有待从实验验证走向产业应用。今后新能源汽车节能规划与控制技术的未来发展趋势包括：1）考虑环境时变性和行为随机性的新问题；2）运用先进预测和高效求解等手段的新算法；3）系统解决多车多任务多维度问题的新方法；4）在真实场景下可复制推广的新应用。研究和解决以上问题对实现更高水平的新能源汽车节能控制具有重要意义。

随着微处理器的快速发展，永磁同步电动机（PMSM）驱动系统广泛应用于需要高精度控制的
工业领域。为了克服设计PMSM 系统的复杂和费时的局限性，提出一种PMSM 速度控制的磁场定向控
制算法(FOC)。该算法在MATLAB/Simulink 中实现，利用其中的标准模块，利用Matlab 的自动代码生
成工具，可在DSP 微处理器中实现。采用了STM32F4 微控制器。为处理电流反馈信号，引入主动式
电流读取误差补偿器。利用由3 个双向5-A Hall 传感器执行的模数转换器，使信号精度达10 mA、
10 Bit。在0~2 000 r/min 范围内，试验了带传感器的PMSM。对期望速度的阶跃响应实验表明：整
个系统的动态性能和稳态性能良好。

综述了智能网联汽车 (ICV) 技术的发展现状及趋势。ICV 的体系架构包括价值链、技术链与产业链。ICV 的4 个发展阶段是：自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/ 无人驾驶；关键技术有：环境感知、智能决策、控制执行、人机共驾、通信与平台、信息安全等。由于ICV是未来汽车技术发展的一个重要方向，其技术与产业发展是中国汽车工业转型升级的重要机遇；因而，中国要发展智能网联汽车，就应该充分结合本国体制优势，依托顶层设计。

       为了促进汽车自动紧急制动（AEB）技术朝着更加安全与高效的方向发展，该文从AEB系统的工作原理、发展历程、应用现状、法规标准等方面，综述了AEB 技术的研究进展，总结了与AEB系统综合性能密切相关的关键技术，包括AEB系统避撞策略、制动执行机构和环境感知机构。研究表明：自动紧急制动系统能够有效避免或者缓解追尾碰撞，可提高车辆主动安全性能；受制于目前制动执行技术和前端感知技术水平，AEB系统无法实现汽车在更高车速范围以及更复杂多交通场景下的完全避撞。自动紧急制动系统未来研究的重点在于：复杂多交通场景下避撞策略综合性能优化；基于更快响应时间目标的制动执行机构研发；危险行驶工况下与多种主动安全技术的深度融合及协调控制。

事故数据显示，汽车后排乘员保护未能跟上前排乘员安全进步的步伐，可能因为其使用率不高和没有使用先进的安全技术。该文综述了后排乘员保护，旨在解决后排乘员多样化（从需要儿童座椅的儿童到不同身高、年龄和体型的成年人）造成的不同安全需求。基于事故数据分析、实验研究和计算机模拟的结果，正确使用适龄儿童约束系统和引入可调节、高级、或自适应的约束系统可以改善后排乘员安全。然而，缺乏具有足够人体真实度的代表儿童、老年人、和肥胖者的损伤评估工具或将成为进一步改善后排乘员安全的主要挑战之一。老年人和肥胖人口的比例增加、轻型车辆的增长、智能手机打车服务的普及、以及主动安全和无人驾驶车辆技术的进步将可能增加后座安全的重要性，同时也会对后排乘员保护带来额外的挑战。因而，未来需努力优化适应各种碰撞工况、乘员特性和坐姿的后排乘员约束系统。

商用车是道路运输的重要力量和碳排放大户，实现商用车绿色转型发展是推动汽车产业快速实现“双碳”目标的重要突破点。然而，政策驱动和市场需求对商用车技术发展提出了新的挑战与要求，尤其是动力传动系统呈现出多种技术路线并存的发展局面。该文针对传统燃油、混合动力、纯电动和燃料电池商用车等采用不同动力来源方式下的中重卡、轻微卡和皮卡、客车等应用场景，对不同动力传动系统技术特征、产品谱系、场景适用性以及技术现状及发展趋势进行分析，并对商用车动力传动系统技术发展提出新的展望，以期为商用车动力传动系统技术路径选择和技术创新发展提供参考依据。

       综述了智能网联交通技术发展现状及趋势。智能网联交通系统的技术体系架构是一个集车辆自动化、网络互联化和系统集成化三维于一体的高新技术发展架构。其关键技术模块包括感知模块、融合预测模块、规划模块和控制模块等4 个关键部分。智能网联交通系统提出从“ 普通的车、聪明的路”，或者说是“聪明的系统”起步，逐步发展到“聪明的车、聪明的路”的高级阶段，其对提高道路通效率、改善交通安全、节约能源等均具有积极意义。建设与发展智能网联交通系统具有重要意义，为了更好地发展智能网联交通系统，需要明确各相关政府部门的定位和作用。

        智能化是汽车的三大变革技术之一，深度学习具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的 特点，是进一步提升汽车智能性的重要途径。该文系统性总结了用于自动驾驶汽车的深度神经网络 （DNN）技术，包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。 回顾了神经网络的历史及现状， 总结DNN的“神经元－层－网络”3级结构，重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型； 阐述了以反向传播（BP）为核心的深度网络训练算法，列举用于深度学习的常用数据集与开源框架，概 括了网络计算平台和模型优化设计技术；讨论DNN在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控 制3大方向的应用现状及其优缺点，具体包括物体检测和语义分割、分层式和端到端决策、汽车纵 横向运动控制等；针对用于自动驾驶汽车的DNN技术，指明了不同问题的适用方法以及关键问题的 未来发展方向。

电磁制动器(EB) 具有非接触性、响应速度快、控制简单等特点，已应用于商用汽车。为了
扩大电磁制动的应用范围和功能，本文介绍了其原理和技术的研究现状。对于商用汽车上的电涡流缓
速器、转筒式缓速器和自励式缓速器，概述了其结构组成、工作原理和控制方法。其关键技术有:
电磁制动的外特性与内特性、电磁与摩擦联合制动系统的匹配设计、控制策略与控制器设计。其未来
研究重点是：电磁制动与摩擦制动的系统集成和电磁制动系统的功能扩展。

随着社会经济的发展及汽车技术的进步，国内外交通事故呈现新的宏观特征，包括：弱势道路使用者及“非标准人群”的死亡率较高、存在车身碰撞相容性问题、单车事故致死率高、驾驶员感知缺陷引起的交通事故高发。基于2000 年以来中国、欧洲以及美国的交通事故统计数据的特征分析，阐述了汽车主被动安全技术各子系统的发展趋势。被动安全方面包括：弱势道路使用者的保护、自适应的乘员保护、车身碰撞的相容性与自适应性；主动安全方面包括：车辆动力学管理及智能辅助驾驶。未来汽车安全技术总体的发展方向是：主被动一体化的综合安全技术。

随着全球交通拥堵和安全问题的日益突出，自动驾驶技术的广泛应用被认为是解决这些问题的重要途径，单车智能技术（SAD）和智能车路协同系统（i-VICS）是当前自动驾驶领域的两大研究热点。本文阐述了单车智能和车路协同系统的基本概念和关键技术，讨论了单车智能中的感知定位、决策规划和控制执行技术，以及车路协同系统中的协同感知定位、协同通信和分级云控技术，并回顾了不同技术的研究成果；总结了中、美、德、日对自动驾驶技术路线的发展选择，并讨论了不同技术所带来的商业性产业链变革；剖析了单车智能和车路协同所面临的技术挑战，以及自动驾驶技术所面临的社会与法律挑战，并以此展望未来的发展方向，为自动驾驶技术的创新和应用提供参考。

在机动车污染治理不断加强和车辆动力持续电动化的趋势和背景下，近年来，世界多国正在讨论“禁燃令”，同时更严苛的排放法规陆续出台，这甚至已经关系到传统内燃机(ICE)动力的存亡问题。然而，由于运力和行驶距离需求，内燃机将仍然是重型商用车的主要动力形式。目前，欧盟、美国加利福尼亚州空气资源委员会(CARB)和美国环境保护署(EPA)均发布了新的重型车排放法规，中国也已经启动国七排放标准的研究工作。该文从尾气排放、实际道路测试、温室气体排放、车载诊断 （OBD）和远程监控、非尾气排放以及耐久要求等6个方面对比分析了目前欧美重型车和发动机下阶段排放法规的最新进展和发展趋势，阐明了各标准的具体要求，并指出了可能的技术路线，旨在为重型车和发动机行业及时应对排放标准升级和相关前瞻性研究提供借鉴。研究表明，重型车未来排放标准具有5大发展趋势：尾气排放测试向多种污染物超低排放发展，在有可能成为最终一代排放法规的情况下，下阶段排放法规需要考虑长期减排方案；更加注重车辆实际道路、低负荷、怠速和冷启动排放；加强温室气体和常规气体排放协同控制；通过远程大数据的方式实现在用车排放的高效监控；增加制动和轮胎磨损等非尾气排放的考核。总之，重型车下阶段排放标准将在排放物种类、排放测试方法及排放监控手段等方面融入新方法新理念，以不断推动重型车向清洁环保高效的目标发展。

自2020年9月中国在七十五届联合国大会上承诺“2030年碳达峰、2060年碳中和”以来,世界主要国家和地区2016年签署的《巴黎协定》控制全球气温上升幅度及采取碳中和政策和行动进入加速期。内燃机作为量大面广的道路、非道路移动机械和国防装备主导动力,在近中期肩负节能减排重要使命的同时,也面临着未来如何实现碳中和的巨大挑战和重要机遇。本文在分析欧、美、日、中等主要地区和国家碳中和政策和行动的基础上,提出并论述了内燃机近中期低碳和中远期零碳的两条技术路径及其可行性,以及内燃机使用生物质燃料、绿氢、绿氨和绿电合成液体燃料（e-fuel）等碳中和燃料需要解决的关键技术,旨在为内燃机的未来探索可持续发展之路。现有研究表明：内燃机作为一种高效高功率密度的燃料化学能转化为机械能的热力机,通过与电动化和智能化技术结合仍有较大的节能提升空间;内燃机相比氢燃料电池动力,产业链更完整,技术成熟度更高,成本更低,未来通过燃用碳中和燃料的新能源内燃机,仍可以在重型卡车、工程机械、船舶、航空等大型动力装备以及混合动力系统中得到大规模应用,促进中国能源和交通领域早日实现碳中和。

混合动力技术是乘用车满足未来法规的有效手段。发动机性能对混合动力整车动力性、经济
性和排放特性有重要影响。本文综述了国内外混合动力乘用车发动机的发展历程与现状，分析对比了
发动机节能技术路线。四冲程自然吸气（NA）高膨胀比汽油机和增压直喷汽油机（GDI）是常规混合动
力乘用车发动机的两条主流技术路线，未来两条路线将并行发展。豪华型混合动力乘用车主要采用增
压直喷汽油机，而经济型混合动力乘用车主要采用自然吸气高膨胀比汽油机。增程式发动机将主要采
用小排量四冲程汽油机。混合动力乘用车发动机未来将向低油耗、小型化和低成本方向发展。

随着全球汽车向电动化与智能化转型，以及汽车安全评价体系的不断完善，汽车车身安全技术逐步由传统被动安全，向融合主被动安全、智能、信息和低碳安全等全域安全的系统化技术体系演化,并不断进行变革。该文回顾了国内外汽车碰撞安全测试与法规的发展历程；从车身安全角度梳理了汽车用材从传统钢材向先进高强钢、吉帕钢的演进和发展，以宝钢汽车板产品发展为例，介绍了第1代、第2代及第3代先进高强钢的技术特征及车身应用进展。进一步从成形、连接等先进制造技术角度，阐述了材料与制造工艺协同创新对整车安全性能提升的重要作用，介绍了宝钢汽车板SMARTeX安全创新实践，从白车身（BIW）、总成、零件、连接、防腐蚀、数智和低碳安全等维度，构建的“三层七维”全域车身安全解决方案。最后对材料协同车身安全技术的发展进行了展望和讨论，提出安全车身的实现是结构设计与材料应用的双重智慧成果，材料创新在车身安全和整车安全发展中，进一步在整个汽车工业高安全、轻量化与低碳化协同发展中，发挥着重要的支撑作用。

智能车辆结构与传感器、电子系统、车内网、通信及云端等高度集成且相互影响，呈现出结构与功能强融合的特征。与之匹配的安全技术已经演变为集结构安全、功能安全与信息安全于一体的强耦合技术体系，将对个人、产业直至国家战略产生深远影响。为此，该文以智能车辆数据流的传递和交互为主线，系统梳理了智能车辆结构域、功能域与信息域强耦合的综合安全体系架构，归纳出智能车辆安全存在的极端场景适应性不足、跨域耦合机理认知不完善及全生命周期安全保障能力欠缺等问题。在此基础上，该文重点分析了多源扰动下车辆结构动态响应与电子系统（感知系统、控制系统、网联系统等）异常之间的耦合关系，提出了结构-功能-信息强耦合的智能车辆安全与防护技术，构建了考虑跨域参数交互影响的智能驾驶安全检测与评价机制，可支撑多源风险联动分析、策略协同管控与安全量化评估，为智能车辆规模化应用及相关安全标准体系完善提供参考。

激光同时定位与地图构建（SLAM）作为机器人导航与环境感知的核心技术，已经广泛应用于自动驾驶、无人机、移动机器人等领域。该文概述了激光SLAM的基本框架与关键技术，重点介绍激光雷达的点云处理、前端数据配准、后端优化以及闭环检测步骤。梳理了经典的激光SLAM方法及对应的优化方法，讨论了其中的技术创新之处，揭示了激光SLAM技术由单一传感器驱动向多传感器融合、由传统几何约束向语义理解增强、由局部位姿估计向全局一致性优化不断发展的技术脉络与研究趋势。同时，开展了基于Livox HAP激光雷达的室内场景三维建图实验，验证了SLAM构建的高精度地图对环境感知任务的有效支撑。实验结果表明，基于激光SLAM获得的点云地图不仅能够较为准确地还原场景的空间结构，还能够为后续语义分割等任务提供可靠的数据基础，体现出激光SLAM在感知系统中的重要应用价值。最后，展望了激光SLAM在深度学习、神经辐射场和多传感器融合等方向的发展潜力，并指出其在动态环境适应、实时性与精度平衡以及系统工程化部署等方面仍面临挑战。

为了分析氢燃料电池重卡的经济性及发展潜力，该文系统分析了电解水制氢的成本构成及影响因素。以49 t重卡为研究对象，对比氢燃料电池重卡、纯电重卡及柴油重卡的全生命周期成本（TCO），并预测未来成本下降趋势。结果表明：电网稳定性和电价波动对电解水制氢经济性影响显著。在政策补贴与技术进步驱动下，2024年氢燃料电池重卡成本为2.82元/km，接近柴油重卡的2.30元/km。当氢气价格降至30元/kg时，氢油平衡有望于2030年实现；降至25元/kg时，氢油平衡将于2025年实现。随着氢燃料电池重卡整车成本显著下降，在氢气价格进一步降低的前提下，其有望在未来实现与柴油重卡的成本平价。

在“双碳”战略目标引领下，中国能源结构转型进入关键阶段，氢能作为清洁低碳且来源丰富的二次能源成为国家能源体系的重要组成部分。交通运输领域是实现碳减排的关键场景，氢燃料电池汽车（HFCV）凭借零排放、高效率、快加注等优势，被视为运输领域电动化转型的终极方案。该文综述了氢能燃料电池，主要是质子交换膜燃料电池（PEMFC）的工作原理及核心部件（膜电极、催化剂、质子交换膜等）及性能，分析了商业化过程中燃料电池所面临的科学技术问题；对 Pt 催化剂降解、碳载体腐蚀对催化剂活性损失的影响进行了分析与梳理，讨论了提高催化剂活性与降低成本的发展趋势；总结了影响质子交换膜（PEM）耐久性的因素，提出了化学改性与物理强化等改善措施；探讨了工况下气体扩散层（GDL）的机械衰减与化学衰减对耐久性和寿命的影响，归纳了 GDL 的微观结构与水/热管理的优化策略。针对政策与市场环境，分析了中国与部分先进国家的氢能政策动向，阐述了中国“车-站-源”闭环与全链条集成 2 类商业模式的演化路径以及世界主要经济体国家氢能PEMFC与氢能的商业化发展进程。最后对中国氢能燃料电池汽车产业提出建议，指出突破关键材料的国产化“卡脖子”瓶颈，完善标准体系，构建“技术研发-中试验证-商业应用”全链条创新生态，是推动车用质子交换膜燃料电池产业高质量发展的核心任务。

针对分布式驱动电动汽车在低附着、对开及附着突变路面下易发生横摆失稳的问题，该文提出一种基于路面附着系数估计的横摆稳定性控制策略。该策略针对不同工况下附着信息可观性差异，构建双模型并行无迹Kalman滤波（UKF）路面附着系数在线估计方法，并将估计结果用于参考横摆角速度、质心侧偏角约束修正及滑模切换增益自适应设计；同时，在下层驱动力矩分配中建立基于附着约束的四轮驱动力矩优化分配策略。结果表明：相比常规滑模控制策略，所提方法使横摆角速度峰值平均下降15.19%，质心侧偏角峰值平均下降22.90%。说明该策略能够实时适应路面附着变化，有效提升复杂路面下车辆操纵稳定性。

质子交换膜电解池（PEMEC）和质子交换膜燃料电池（PEMFC）是推动氢能开发利用的核心设备。然而，其内部相似且极为复杂的气液两相流输运现象显著影响电化学性能。由于传统实验手段的局限性，数值模拟技术已成为揭示两相输运机理及优化水气管理策略的有力工具。该文系统综述了PEMEC/FC 中两相流数值模拟的研究进展，详细对比了主流两相流模型的优缺点及适用尺度；重点分析了运行参数和组件结构特性对流道和多孔层内两相输运过程的影响；针对半/全电池跨尺度模拟，评述了宏观模型和“VOF + UFT”等耦合模型的应用现状，并总结了当前数值模型在动态边界条件和多尺度耦合方面的不足，展望了人工智能在未来全电池或电堆模拟中的应用前景。

智能汽车信息物理系统（IVCPS）是突破单车智能局限的关键，但其性能受限于海量数据需求与动态稀缺的通信计算资源间的冲突，而该冲突源于数据流调度与计算任务调度间的强耦合关系。现有研究多采用独立优化二者的解耦方法，忽视了由此引发的系统性性能瓶颈，且缺乏一个综合性的数据-计算协同设计框架。因此，该文系统性地梳理了IVCPS中从资源驱动的独立优化到任务驱动的一体化协同这一调度范式的转变；深入剖析了从显式协调到隐式融合的协同机制演进路径，尤其是在应用多智能体系统强化学习解决分布式资源冲突及保障人工智能（AI）决策可信度方面，识别出未来的关键研究方向。该研究旨在为异构多体交互协同中数据-计算协同调度这一核心问题建立清晰的理论框架，为下一代高级别自动驾驶与智能交通系统的架构设计提供关键的理论和技术支撑。

为解决汽车零部件制造企业在车型研发过程中，侧气帘性能仿真计算迭代次数多、耗时长的问题，提出基于机器学习的汽车侧气帘性能预测方法，分别对侧气帘充气体积和展开形状的关键性能进行建模。该文依托企业积累的大量仿真数据，提出了适用于实际工况的专用图像特征提取方法，通过比选采用极端梯度提升（XGBoost）算法进行充气体积预测，通过比选采用基于残差U形神经网络（ResUNet）的双头输出神经网络实现展开形状预测。研究表明：侧气帘充气体积预测模型在测试集上误差小于5%的样本占比达98.2%，展开形状预测模型交并比（IoU）大于0.8的样本占比达93.3%，均满足工程应用精度要求。与传统仿真方法相比，AI模型将侧气帘性能预测时间从2天缩短至秒级，显著提升了性能预测的迭代效率，为汽车安全部件研发提供了高效、可行的技术路径，对企业数字化转型具有重要的实践价值。

为改善固定空间距（CS）策略下智能网联车队的追尾风险，本文提出一种基于混合跟驰策略的新型智能网联车辆协同控制方法。车队头车采用固定时间距（CTG）策略，其余跟随车辆采用CS策略，应用线性反馈和前馈控制器构建跟驰控制模型；推导稳定性充分条件；开展数值仿真实验。结果表明：与纯CS策略相比，本文策略的碰撞时间阈值（TTCT）为3.0 s时，单个车队碰撞风险降低93%以上，2个车队碰撞风险降低97%以上；TTCT为2.0 s时，单个和2个车队均能消除高危碰撞隐患。与纯CTG策略相比，本文策略的车队运行效率可提升39%。因此，本文策略可望为智能网联车队实际应用和交通安全提升提供理论支撑。