随着智能交通系统快速发展，现代车辆需要处理的计算任务不断增加，涵盖自动驾驶的感知与决策、实时导航规划以及车载信息娱乐等应用。这些任务普遍要求更强的算力与更低的响应时延，但车辆自身的计算资源和电能有限，难以长期承接持续增长的需求。传统依赖远程云端处理的模式受通信时延和网络波动影响，关键任务的实时性难以稳定保障，瓶颈逐渐显现。车载雾计算（Vehicular Fog Computing，简称VFC）作为新兴的分布式计算框架，通过利用车辆自身及周边车辆的闲置算力，并结合车对车（V2V）的低时延通信，为缓解上述问题提供了可行路径。VFC将计算任务下沉到网络边缘，减少对远程云端的依赖，从而降低响应时延，尤其适用于自动驾驶与车路协同中对时延高度敏感的实时任务。然而，VFC落地过程中仍面临多重挑战。首先，高速移动场景复杂且变化频繁，节点位置、通信状态与计算能力持续波动，资源调度难度显著增加。其次，车辆在硬件配置、剩余电量与计算负载上存在差异，如何在异构节点间高效分配任务仍是难点。此外，不同任务紧急程度差异明显，例如自动驾驶的障碍检测需要极低时延，而娱乐类任务可容忍更高延迟，因此需要支持多级优先级管理。
从“把任务送到远方”到“在身边就地协同”，车载雾计算反映出智能交通对低时延、高可靠算力的现实需求。以优先级牵引资源分配、以激励机制促进共享、以学习型策略应对动态不确定性，这类探索为缓解车端算力压力提供了新思路。随着车路协同持续推进，谁能在安全合规的前提下高效组织分布式算力、把关键时延降下来，谁就更可能在新一轮智能交通竞争中占据优势。