智能网联实训车高级开发平台是面向智能网联汽车算法研发与系统集成的专业化教学科研设备，聚焦自动驾驶决策规划、车路协同通信、多传感器融合及线控底盘控制的深度开发与验证，适用于高校智能网联专业科研教学、企业技术研发中心原型验证，为智能网联技术进阶开发提供全栈式实验平台。​平台采用 “模块化硬件架构 + 开源软件生态” 设计。基于改装的智能网联实训车搭建，硬件集成多传感器融合感知系统（16 线激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、IMU 惯性测量单元）、车路协同通信模块（5G/V2X 终端、边缘计算节点）、高算力域控制器（支持 GPU/TPU 异构计算）及线控底盘执行系统（兼容线控转向、制动、驱动接口）；软件层面搭载开源自动驾驶框架（如 Autoware Foundation、Apollo），支持算法模块二次开发（路径规划、障碍物 avoidance、轨迹跟踪），提供 API 接口与仿真工具链，可对接 Prescan/Simulink 进行虚实结合测试。​开发功能覆盖智能网联技术全链条。算法开发实训支持从感知层（点云聚类、图像目标检测）到决策层（行为预测、路径规划）再到控制层（模型预测控制 MPC）的全栈代码编写与调试，通过实车数据采集与仿真验证优化算法参数；系统集成实训聚焦多模块协同开发，如实现传感器时间同步（误差≤1ms）、车路协同信息交互（ latency＜50ms）、线控底盘控制精度校准（轨迹跟踪误差＜0.2m）；场景验证实训可复现标准测试场景（如 ISO 21448 预期功能安全场景）及自定义复杂场景（如无保护左转、紧急避让），通过数据记录仪存储完整开发日志。​核心优势在于打通 “算法开发 — 原型验证 — 实车部署” 的闭环，解决了智能网联技术开发中 “理论与实车脱节、开发周期长、验证成本高” 的痛点。与智能网联汽车线控底盘实训台形成互补，前者侧重算法与系统开发，后者专注底盘执行层调试。配套开发手册、算法案例库及数据集，对标 ISO/SAE 智能网联技术标准，助力快速掌握自动驾驶核心开发流程，加速从技术原型到产品落地的转化，为智能网联技术创新提供硬核支撑。​