目錄
前言
第1章 走進人工智慧大模型新時代
學習內容
學習目標
1.1 人工智慧及其發展歷程
1.1.1 什麼是人工智慧？
1.1.2 人工智慧的發展歷程
1.2 人工智慧的關鍵技術
1.2.1 機器學習：讓機器「學習」的魔法
1.2.2 深度學習：模仿大腦的神經網路
1.2.3 自然語言處理：讓機器「聽得懂」和「說得出」
1.2.4 電腦視覺：讓機器「看懂」世界
1.3 初識大語言模型：開啟智能文本的奇幻之旅
1.3.1 什麼是大語言模型？
1.3.2 大語言模型如何「思考」？
延伸閱讀1：常見的深度學習演算法
延伸閱讀2：什麼是RAG、Agent？它們和大語言模型有什麼關係？
參考文獻
第2章 AI賦能汽車：從設計到製造
學習內容
學習目標
2.1 AI輔助汽車設計
2.1.1 傳統汽車設計流程簡介
2.1.2 AI如何幫助汽車設計工程師？
2.1.3 AI在概念車設計中的應用
2.2 AI優化汽車研發
2.2.1 基於數據驅動的汽車研發
2.2.2 AI在模擬測試中的應用
2.2.3 AI工具在團隊協作中的應用
2.3 AI在汽車製造中的應用
2.3.1 智能質量檢測：機器視覺的應用
2.3.2 具身工業機器人：自動化裝配與物流
2.3.3 工廠預測性維護：讓設備永不停機
實踐任務：體驗圖片生成工具
參考文獻
第3章 智能座艙：會思考的移動空間
學習內容
學習目標
3.1 智能座艙的核心：人機交互
3.1.1 什麼是智能座艙？
3.1.2 交互方式的演變：從物理按鍵到智能語音
3.1.3 多模態交互：讓汽車「眼耳口手」一起工作
3.2 AI大語言模型驅動的座艙新體驗
3.2.1 語音助手的進化之路：從「機械應答」到「智能對話」
3.2.2 語音助手的核心功能與座艙應用
3.2.3 AI大語言模型語音助手的技術架構
3.3 智能座艙及智能體應用
3.3.1 智能座艙個性化推薦系統與情感計算
3.3.2 智能體案例——蔚來NOMI智能夥伴
實踐任務：智能座艙語音助手智能體設計
參考文獻
第4章 智能駕駛：邁向自動化的未來
學習內容
學習目標
4.1 ADAS：邁向自動駕駛的關鍵一步
4.1.1 ADAS如何重塑我們的出行方式？
4.1.2 ADAS的核心功能
4.1.3 ADAS如何通向自動駕駛？
4.2 感知、決策與控制的智能化革新
4.2.1 環境感知：讓汽車「看懂」路況
4.2.2 決策規劃：讓汽車「思考」如何行駛
4.2.3 控制執行：讓汽車精確「操作」
4.3 自動駕駛模擬測試
4.3.1 自動駕駛模擬測試的重要性
4.3.2 模擬數據的合成：自動駕駛模擬測試的「燃料」
4.3.3 場景生成：自動駕駛模擬測試的「引擎」
4.4 車路協同與智慧交通
4.4.1 初識車路協同：讓交通參與者學會「溝通」
4.4.2 AI大模型如何「看懂」交通？
4.4.3 AI當上「交通大管家」：城市交通管理服務新體驗
實踐任務1：評判當前的ADAS技術
實踐任務2：調研你所在城市的V2X智慧交通項目
參考文獻
第5章 服務進化：AI引領汽車服務新生態
學習內容
學習目標
5.1 智能故障診斷與遠程運維
5.1.1 AI如何幫助診斷汽車故障？
5.1.2 遠程診斷與OTA升級：汽車的「在線診療」與「雲端進化」
5.1.3 預測性維護：防患于未然
5.2 個性化用戶服務
5.2.1 汽車大數據：人工智慧的智慧基座
5.2.2 用戶畫像：智能驅動的汽車消費洞察
5.2.3 智能應用：企業與用戶的溝通橋樑
5.3 AI賦能：汽車後市場進入新時代
5.3.1 重塑車險服務新體驗
5.3.2 打造透明高效的二手車交易模式
實踐任務1：設計二手車評估智能體
實踐任務2：設計數字人車展導覽員
參考文獻
第6章 汽車人工智慧基石與未來展望
學習內容
學習目標
6.1 倫理、法規與標準
6.1.1 人工智慧帶來的倫理挑戰
6.1.2 汽車AI的「安全密碼」：技術防護與信任構建
6.1.3 全球汽車人工智慧領域相關法律法規與標準
6.2 汽車產業變革與人才新要求
6.2.1 AI如何重塑汽車產業鏈？
6.2.2 �
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