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随着第六代（6G）移动通信技术的到来，车联网（V2X）通信在通信效率、系统泛化能力及模型协作方面面临前所未有的挑战。传统的机器学习方法难以应对V2X系统中异构节点、快速变化的信道以及多模态感知数据所带来的高维状态空间、收敛缓慢及泛化能力差等问题。针对这些问题，该团队提出了一种面向6G高效、鲁棒与智能交通的量子增强V2X通信与模型聚合框架，该框架包含四个模块：信道自适应语义通信模块、多模态融合模块、模型迁移模块及联邦聚合模块。具体而言，信道自适应语义通信模块利用量子卷积神经网络（CNN）与量子失真度量，实现高效传输并在多样化条件下具备强泛化能力。多模态融合模块借助量子注意力与纠缠机制，对异构数据进行特征压缩与语义关联。模型迁移模块采用量子强化学习进行决策建模，提升在动态环境中的适应性。联邦聚合模块结合量子张量分解与基于反向传播的修正方法，在低开销下实现隐私保护，并增强全局模型的鲁棒性。该工作为未来6G智能交通中的通信与模型协作勾勒了新的范式。