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在严格延迟与可靠性约束下，联网自动驾驶车辆需要城市级协同调度。然而现有方法多将通信与交通优化割裂处理，易在网络中断或计算资源争用时性能恶化。该研究团队提出QIVNOM框架——一种无需量子处理器的经典边缘-云硬件量子启发式方案，可联合优化车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)通信及城市交通控制。该框架将候选路由-信号方案编码为概率叠加态，采用球面投影梯度与退火采样进行更新，以最小化正则化目标函数：通过纠缠式正则项耦合网络与交通决策，结合切比雪夫多目标标量化与可行性投影来保障延迟可靠性约束。基于METR-LA校准的SUMO-OMNeT++/Veins混合仿真平台，在5×5 km城区地图（IEEE 802.11p与5G NR侧行链路）的测试表明：QIVNOM将端到端平均延迟降至57.3毫秒，较最优基线降低约20%；事故场景下延迟从79毫秒降至62毫秒（降幅21.5%），路侧单元(RSU)故障时从86毫秒降至67毫秒（降幅22.1%）。数据包投递率达96.7%（提升2.3个百分点），整体可靠性保持96.7%，其中RSU故障下仍达96.8%（基线为94.1%）。在道路封闭场景中，平均行程时间缩短至12.8分钟（基线14.5分钟），拥堵率降至33%（基线37%）。