物联网技术正深度融入新能源汽车产业，成为推动其向智能化、网联化和绿色化转型的核心驱动力。截至2026年初，物联网与5G、AI、大数据等技术的协同创新，已在智能座舱、自动驾驶、远程监控及充电基础设施智能化等方面取得显著成果，形成"云-边-端"三层架构的管理体系 。同时，车联网与智慧城市融合正逐步实现交通优化和能源协同，但面临数据安全、标准不统一等挑战。未来，随着车路云一体化应用试点的推进和国产芯片技术的突破，物联网将加速新能源汽车从"工具"向"移动智能终端+能源节点+生活空间"的转变，推动产业生态向网状协同模式演进 。
一、核心技术融合：ICT赋能新能源汽车智能化
物联网作为信息通信技术的重要组成部分，与人工智能、5G、云计算、大数据等技术协同，全面赋能新能源汽车。在智能座舱领域，物联网技术通过集成高清大屏、AR眼镜、语音识别、人脸识别等设备，打造"第三生活空间"。5G时代推动多模态交互（语音、手势、AR）、多屏融合及空间布局优化，使座舱不再局限于驾驶与控制功能，而是成为集移动办公、生活起居、休息娱乐、社交通讯于一体的智能空间 。例如，通过搭载小微智能传感器，系统可实时监测驾驶员疲劳状态、车内空气质量等，提供个性化服务；而生物识别技术则通过指纹、虹膜等生理特征进行身份认证，增强安全性 。
在自动驾驶支撑方面，物联网与边缘计算的协同机制解决了通信延迟和资源不足问题。C-V2X技术通过蜂窝网络实现车与车、车与基础设施、车与云端的高效通信，相比传统DSRC技术具有更低延迟、更广覆盖和更大带宽的优势 。边缘计算节点通过任务卸载和资源隔离提升感知能力，例如在新能源汽车电池厂的生产线中，边缘计算网关可实现毫秒级故障响应（如10ms内隔离异常），远低于云端处理的分钟级延迟。同时，边缘计算还能减少数据冗余，避免车载自组网通信资源被过度占用。例如，通过合理选择合作节点来广播信息，减少同一区域车辆接收到重复信息的概率，提高通信效率 。
远程监控与OTA升级是物联网赋能新能源汽车的另一重要场景。物联网技术使车辆运行状态、电池数据、故障信息能够实时上传至云端，支持远程诊断和软件在线升级 。OTA系统架构通常分为三层：前端应用层、数据交互层和数据处理层。应用层向目标用户显示OTA界面，包括用户管理、车辆管理、策略管理等；数据交互层是OTA的核心业务层，负责创建OTA任务、统计报表、向车端推送升级指令；数据处理层则负责统一处理目标用户日志、业务数据的存取与处理 。随着技术成熟，OTA已从单纯的软件升级（SOTA）向固件升级（FOTA）扩展，实现整车OTA，使汽车厂商能够在车辆售出后持续更新功能，提升用户体验。
二、充电基础设施智能化：构建"云-边-端"管理体系
充电桩作为新能源汽车能源补给的关键环节，正借助物联网实现高效运维。"云-边-端"三层架构体系有效解决了传统充电桩"离散化管理、信息不透明、故障预测不足"等问题，实现了设备预警和用户服务所需的感知数据整合 。在端层，传感器（如霍尔传感器、热敏元件）实时采集电气参数和环境数据，RFID/二维码实现设备与车辆身份认证，统一物联网模型解决协议兼容性问题 。例如，霍尔传感器可通过电流和电压计算充电功率，热敏元件实时监测充电模块温度，发出温度过高警告；RFID标签存储汽车类型、充电功率、电压等信息，当车辆进入充电站时，阅读器自动识别并传输数据至管理系统 。
边层主要负责本地数据处理与实时响应。边缘计算单元（如M60）能够实时采集用电信息，完成本地计算和响应，大幅减轻云端压力 。在充电桩场景中，边缘计算通过分析车辆位置、前行速度和灯时方案，计算车辆在绿灯时段到达路口的速度区间，实现车速引导 。例如，某新能源汽车4S店采用边缘计算网关，结合店内AIIPC监控摄像头的联动，成功部署了智能门店方案，实现客流分析和门店巡检，提升服务品质。然而，边缘计算设备也面临内存不足导致系统崩溃的风险，如某4S店在大暴雨导致停电后，边缘计算网关恢复供电后无法正常发送日常数据，原因是软件系统未设置定时清理缓存，导致大量缓存数据占用了边缘计算盒子的内存 。因此，边缘计算设备的选择需根据实际应用场景、算法复杂度及预算合理确定内存大小，轻量级应用（如智能零售柜、门禁考勤）建议配备2GB-4GB内存，中高端应用（如多路视频分析、智慧灯杆）则需8GB或以上内存 。
云层则通过大数据分析实现全局资源调度与优化。云计算资源池设计支持按需扩展，如某充电桩运营商采用8台SS3000超融合设备应对高峰期需求 。同时，云层整合多源数据（电网负荷、气象、用户行为），通过深度学习预测需求、优化调度策略，提升清洁能源消纳比例。例如，某运营商将充电桩业务与电网负荷预测结合，通过分析用户充电习惯和电池状态，自动优化充电策略，实现削峰填谷 。"云-边-端"协同策略在V2G（车辆到电网）技术中表现尤为突出。通过边缘计算实现本地充放电控制，云层进行全局调度，新能源汽车可作为分布式储能单元参与电网调峰 。据仿真数据，当15万辆电动汽车参与V2G互动时，电网负荷率可从55.2%提升至64%，峰谷差降低14%；当75万辆车参与时，负荷率进一步升至76.5%，峰谷差显著缩小 。
三、车联网与智慧城市融合：交通优化与能源协同
车联网作为连接新能源汽车与城市基础设施的桥梁，正加速推动智慧城市建设。在交通优化方面，车路协同技术通过实时路况共享、信号灯优化等手段提升通行效率。例如，某城市在967个灯控路口部署车路协同系统，实现"感---联---算---控"一体化运作。通过物联网信号机、交通信号数据采集器，系统根据车辆位置、前行速度和灯时方案，计算车辆在绿灯时段到达路口的速度区间，并通过手机App语音播报及图像展示，为驾驶人提供道路通行态势预判、车速引导、绿波通行服务 。该系统使特定路段通行时间缩短36.8%，延误减少60.8%，最大排队长度减少58.8% 。同时，系统还支持应急车辆优先通行策略，平均行程时间提高38%，平均车速提高26% 。
在能源协同方面，车联网与城市能源系统的融合推动了清洁能源的高效利用。通过"车路云一体化"架构，新能源汽车可作为移动储能单元参与电网调峰，实现"削峰填谷"，降低电网峰值负荷 。以某地区为例，通过V2G技术在用电低谷时电网给电动汽车充电，用电高峰时将停驶的电动汽车电池中的电能回放到电网中，有效平衡了电网负荷 。此外，车联网还促进了充电设施的智能化布局与运营。例如，通过分析用户充电行为数据，系统可为充电桩运营商提供选址建议，优先在住宅区、写字楼周边布局快充桩，提高设施利用率 。
四、挑战与应对
尽管物联网在新能源汽车领域发展迅速，但仍面临多重挑战。技术协同创新能力有待提升，关键核心技术受制于人，产业链自主可控水平有待提高 。例如，车规级芯片国产化率仍不足10%，高端芯片（如英伟凌的下一代产品）仍依赖进口 。同时，边缘计算设备面临内存不足、算力有限等瓶颈，如某4S店的边缘计算网关在停电后恢复供电时无法正常运行，原因是内存被大量缓存数据占用 。此外，物联网设备的通信稳定性在偏远地区或极端天气下仍存在不足，影响系统可靠性。
数据安全与隐私保护是另一重大挑战。随着车联网安全事件频发，安全风险已从云端蔓延至车端、路侧及内部设备系统 。例如，特斯拉、通用汽车等曾遭遇黑客攻击，导致车辆控制系统被远程操控 。同时，数据跨境流动面临严格限制，各国对地理信息、车辆流量等重要数据要求本地化存储，对自动驾驶技术数据实施出口管制，对个人信息则给予多元跨境路径 。例如，美国政府曾与某自动驾驶公司达成协议，限制其中国部门获取包括自动驾驶卡车业务的源代码和算法，以换取在美国的发展机会 。
针对这些挑战，中国已出台《智能网联汽车创新发展战略》《汽车数据安全管理若干规定》等政策，推动标准化建设与安全合规 。在技术层面，联邦学习与边缘计算相结合的模型训练方法可提高模型训练效率，降低全局通信成本；区块链技术则用于数据共享与溯源，增强系统安全性 。在产业层面，通过建立产业协同创新平台，汇聚产业链优质资源，实现技术共建共享 。例如，某央企牵头组建了车规级芯片产业技术创新联合体，联合9家企业、高校和科研机构，共同推进车规级芯片全产业链攻坚，实现从设计到制造的全链路把控 。
五、产业现状与未来趋势
物联网技术的深度应用已使中国新能源汽车产业在全球竞争中占据领先地位。截至2023年底，中国新能源汽车产销分别达到958.7万辆和949.5万辆，占全球比重均已超过60%，产销规模连续9年居世界第一 。在产业链方面，中国已形成全球最完整的新能源汽车产业链，涵盖关键材料、动力电池、电机电控、整车及充电设施等环节 。例如，宁德时代、比亚迪等6家电池企业市场规模进入全球前十，中国企业在海外电池规划产能超500吉瓦时，成为跨国企业、欧美区域产业链建设的重要组成部分 。
在技术发展方面，中国正积极推动"车能路云"融合，加速智能网联汽车与能源、交通、城市等领域的协同发展 。2024年启动的覆盖20个城市的"车路云一体化"应用试点已取得阶段性进展，累计开放测试道路单向里程约1.36万公里，完成高精度地图采集应用约1.3万公里，建成3200多个示范运营点，部署210余个车联网应用场景 。这些场景覆盖交通管理、出行服务、智慧物流、环卫清洁等领域，为车联网与智慧城市融合提供了实践基础 。
未来发展趋势主要体现在以下几个方面：
首先，边缘计算与云端协同将加速推进，解决车端算力不足与云端延迟问题 。例如，某智驾方案供应商通过将部分计算任务从车端转移到边缘服务器，实现低算力要求下的高阶自动驾驶功能，使100TOPS算力的域控制器能够实现全国范围内的城区NOA（自动导航辅助驾驶） 。这种端边云融合架构将根据服务请求数量的不同，灵活调配实时计算和大规模计算的能力，提高系统整体效率。
其次，第三代半导体技术将大幅提升充电效率与能源利用水平 。碳化硅功率模块等技术可实现10分钟充电80%的超高效率，预计将于2026年正式量产装车 。同时，V2G技术的规模化应用将使新能源汽车成为分布式储能单元，参与电网调峰，用户通过放电收益降低用车成本，创造新的价值增长点 。
第三，车联网标准体系将逐步完善，推动产业与用户双赢 。在技术协议、功能安全等核心领域实现全球标准化，既能帮助车企减少重复研发与投入，降低产业链成本，又能让消费者享受跨国无缝衔接的智能出行体验 。例如，中国已制定《国家车联网产业标准体系建设指南》，涵盖C-V2X通信、车路云信息交互等核心标准，并在多地建设测试示范区 。
最后，物联网将推动新能源汽车从"卖产品"向"卖服务"转型 。车企将建立"产业链大数据中心"，整合车辆、用户、供应链、售后等多维度数据，通过AI算法挖掘潜在规律，为用户提供个性化服务。例如，基于用户驾驶习惯的定制化保险套餐、结合车辆健康数据的主动维保提醒等，形成"硬件基础+软件增值+服务收费"的新型盈利结构 。
六、结论与展望
物联网技术已从"辅助技术"转变为新能源汽车的"神经系统"，成为推动产业智能化、网联化和绿色化转型的核心驱动力 。随着技术成熟与政策支持，未来几年将加速实现"全车智能、全链协同、全域互联"的智慧出行新范式 。在智能座舱领域，多模态交互与空间布局优化将使汽车成为真正的"第三生活空间"；在自动驾驶方面，车路云一体化技术将为车辆提供超视距信息，增强感知能力与决策可靠性 ；在充电基础设施方面，"云-边-端"协同管理将大幅提升充电桩利用率与电网稳定性 。
然而，物联网赋能新能源汽车仍面临诸多挑战，包括关键技术自主可控不足、跨厂商数据壁垒与标准不统一、L3级以上自动驾驶商业闭环未成熟等 。应对这些挑战需要汇聚产业链优质资源，加强技术自主创新，推动政策协同与标准统一，构建合作共赢的产业发展新格局 。同时，还需加大对智能化网联化基础设施建设投入，加快5G通信网络、智能交通系统等基础设施建设进度，为智能网联汽车规模化商用提供坚实网络底座 。
展望未来，物联网技术将持续驱动新能源汽车向"移动智能终端+能源节点+健康空间"一体化生态演进 。随着L3级自动驾驶的商业化落地和车路云一体化从"能用"走向"好用"，新能源汽车将不仅是交通工具，更是智慧城市的重要组成部分，与交通、能源、环境等多领域协同发展 。在这一过程中，物联网将发挥越来越重要的作用，成为连接人与车、车与车、车与城市的重要纽带，推动出行方式向更智能、更高效、更绿色的方向演进 。
