本发明提供一种基于网联运行数据和机器学习的重型车辆质量估算方法，方法包括：采集运行数据，筛选出驱动工况下的车速、发动机输出扭矩、卫星高程和档位；根据驱动工况下的档位确定重型车辆的变速器传动比；利用三个滤波参数对驱动工况下的车速、发动机输出扭矩和卫星高程进行滤波处理，利用滤波处理后的车速和一个滤波参数确定驱动工况下滤波后的车辆纵向行驶加速度，利用滤波处理后的车速、卫星高程和一个滤波参数确定驱动工况下滤波后的道路坡度正弦值；将车速、发动机输出扭矩、车辆纵向行驶加速度、道路坡度正弦值和变速器传动比输入至车辆质量估算模型中，得到估算质量。本发明可以实现对重型车辆质量的实时估算。