据盖世汽车11月12日报道，东南大学与莫纳什大学研究团队开发出一种“物理信息驱动”的自动驾驶车辆编队控制框架，将传统车辆控制方法与基于学习的优化技术相结合。该成果已发表于期刊《Communications in Transportation Research》。从产业观察视角来看，这一底层控制架构的突破，正为车企在高级别智能驾驶领域的战略转型与规模化量产提供新的技术支撑路径。
自动驾驶车辆编队，即多辆车在保持较短车间距的情况下协同行驶，因其在提升能效、降低空气阻力以及增加道路通行能力方面的潜力，正受到行业越来越多的关注。然而，在实际应用环境中部署车辆编队仍面临诸多挑战。据盖世汽车报道，这些挑战主要源于传感器不确定性、车辆模型的不完善以及执行器响应的非线性。东南大学与莫纳什大学的联合研究团队此次开发的“物理信息驱动”框架，正是为了应对上述工程落地难题，通过融合传统控制理论与学习型优化算法，试图在可靠性与智能化之间找到平衡点。
将这一技术突破置于东南大学近期的科研战略脉络中审视，其技术演进路径十分清晰。11月6日，江苏省科学技术奖励大会在南京召开，由东南大学牵头完成的“高安全强容错高级别智能驾驶汽车稳健设计与协同控制关键技术及应用”项目荣获2025年度省科技进步奖一等奖。该项目第一完成人、东南大学科研院院长殷国栋在接受新华日报·交汇点记者采访时指出，获奖成果的核心是让智能驾驶系统从感知—决策—控制“各管一段”的模块化架构，走向统一的端到端架构。项目团队通过数据飞轮系统累积了超120亿公里的驾驶数据，提炼出超过1亿段高质量的“黄金场景片段”，并设计了多执行器协同的智能驾驶功能迁移主动容错控制技术。
值得注意的是，殷国栋在采访中明确展望了团队的下一步战略方向：“光靠数据驱动还不够，下一步我们要往‘数据加物理’双驱动升级，把物理AI、世界模型和端到端架构融合起来”。此次与莫纳什大学合作发表的“物理信息驱动”编队控制框架，正是这一“数据加物理”双驱动战略在车辆协同控制细分场景下的具体学术落地。这意味着东南大学科研团队正在将其在单车端到端智驾上的技术积累，系统性地向多车协同与编队控制领域延伸，形成完整的技术矩阵。
从市场与财务关联的角度分析，高校前沿技术的产业化转化效率直接决定了相关企业的营收预期与成本结构。据交汇点新闻报道，东南大学牵头的上述获奖项目成果已在魔门塔（Momenta）、奇瑞等龙头企业实现大规模产业化应用。公开资料显示，Momenta已与全球27家车企建立合作关系，全球销量前10大车企中均已开展合作。对于整车企业而言，引入更可靠的编队控制框架，意味着在未来的无人物流、干线运输等商用场景中，能够通过缩短车间距显著降低风阻与能耗，从而优化车队运营的整体净利润表现。当底层控制算法的鲁棒性得到提升，车企在测试验证环节的研发投入与召回风险成本也将随之降低，这对于正处于智驾投入产出关键期的车企而言，具备直接的财务意义。
放眼整个行业，自动驾驶的安全性与协同效率已成为技术竞争的核心指标。例如，据凤凰网汽车11月9日报道，马里兰大学土木与环境工程系副教授Xianfeng “Terry” Yang正利用强化学习训练自动驾驶汽车应对各种危险状况，以提升车辆在道路交通系统中的运行效率。相比之下，东南大学与莫纳什大学的“物理信息驱动”框架不仅关注单车的危险应对，更聚焦于多车编队在复杂物理约束下的协同可靠性。这种将物理规律先验知识注入学习型网络的做法，有望成为行业解决长尾未知场景失效问题的新范式。
后续需重点关注该“物理信息驱动”编队控制框架向产业界转移的进度节点，特别是Momenta、奇瑞等已有合作基础的企业是否会在下一代车型或商用车平台中导入此项技术，以及相关组织架构调整对量产节奏的影响。