Con el desarrollo del transporte inteligente y el rápido crecimiento de los datos de aplicación, las tareas de descarga de vehículos en la tecnología de comunicación de vehículo a vehículo están aumentando continuamente. Para mejorar aún más la eficiencia del servicio de la plataforma informática, se necesitan con urgencia métodos de descarga eficientes en energía y baja latencia de cómputo en el borde móvil (MEC), que puedan resolver la capacidad de cómputo insuficiente de los terminales de vehículos. Basado en un algoritmo de lobo gris mejorado diseñado, se propone una estrategia adaptativa conjunta de descarga para el cómputo en el borde vehicular, que no requiere soporte de cómputo en la nube. Esta estrategia primero establece un modelo de cómputo de descarga, que toma los retrasos de cómputo de tareas, el consumo de energía de cómputo y los recursos de cómputo del servidor MEC como restricciones; en segundo lugar, se diseña una función de utilidad del sistema para transformar el problema de descarga en un problema de optimización de utilidad del sistema restringido; finalmente, se obtiene la solución óptima al problema de descarga de cómputo basado en un algoritmo de optimización de lobo gris mejorado. Los resultados de la simulación muestran que la estrategia propuesta puede reducir efectivamente la demora del sistema y el consumo total de energía.