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汽車人工智慧通識教程(AI+高職高專汽車專業互聯網+創新規劃教材)

  • 作者：編者:崔勝民|責編:孫丹//童君鑫
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301368855
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：237
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦汽車產業智能化轉型，系統闡述人工智慧（AI）在汽車全產業鏈的應用與人才培養。本書開篇首先奠定AI基礎，介紹其核心概念、發展歷程，闡述Python和MATLAB在AI領域的應用，並深入剖析AI驅動汽車設計、製造、產品智能化、商業模式及產業生態深刻變革的方式，同時強調汽車AI職業能力模型與倫理合規挑戰；然後詳細解析支撐汽車智能化的關鍵技術，如數據服務、機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理、生成式AI及知識圖譜，結合豐富案例和模擬訓練，強化技術應用與實踐能力；最後通過剖析行業領先企業在整車製造、供應鏈、後市場的真實AI應用案例，洞悉前沿實踐與解決方案。本書高度注重產教融合，設置模擬實訓項目，模擬關鍵崗位實操場景。
    本書不僅適合汽車相關專業的學生學習，還適合汽車行業的從業人員及對汽車人工智慧感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
編者:崔勝民|責編:孫丹//童君鑫
目錄
第1章 人工智慧基礎與汽車行業認知
  1.1 AI入門
    1.1.1 AI的發展歷程
    1.1.2 AI的核心特徵體系
    1.1.3 AI的主要分類
    1.1.4 AI在不同領域的應用
  1.2 AI與Python及MATLAB工具
    1.2.1 Python在AI領域的應用優勢
    1.2.2 MATLAB在AI領域的應用優勢
    1.2.3 Python與MATLAB在AI項目中的協同使用
  1.3 AI驅動汽車產業變革
    1.3.1 AI賦能汽車設計領域的革新應用
    1.3.2 AI驅動汽車製造模式轉型路徑
    1.3.3 AI賦能汽車產品智能化的實現技術
    1.3.4 AI推動汽車產業商業模式創新
    1.3.5 AI對汽車產業生態鏈重塑的影響
  1.4 汽車AI職業體系與能力模型
    1.4.1 汽車AI領域的主要職業崗位分類
    1.4.2 汽車AI崗位的核心能力要求分析
    1.4.3 高職教育與汽車AI職業需求的適配性
    1.4.4 汽車AI職業發展的晉陞路徑規劃
  1.5 AI倫理與產業合規
    1.5.1 汽車AI應用中的倫理道德問題
    1.5.2 自動駕駛系統的安全與責任界定難點
    1.5.3 車聯網數據安全與隱私保護法規解讀
    1.5.4 汽車AI產業的合規運營管理策略
  本章小結
第2章 人工智慧技術及其在汽車領域的應用
  2.1 AI數據服務
    2.1.1 數據採集
    2.1.2 數據清洗
    2.1.3 數據預處理
    2.1.4 數據標注
    2.1.5 數據分析
    2.1.6 數據建模
  2.2 機器學習在汽車中的應用
    2.2.1 機器學習的基本原理與演算法邏輯
    2.2.2 電動汽車電池健康監測的技術實現
    2.2.3 電動汽車充電異常檢測
    2.2.4 機器學習在智能駕駛輔助領域的典型應用
  2.3 深度學習讓汽車更智能
    2.3.1 深度學習在汽車智能化中的核心作用
    2.3.2 自動駕駛決策系統的運行邏輯
    2.3.3 運用工具預測電動汽車的續駛里程
    2.3.4 基於預製數據集完成道路目標識別
    2.3.5 體驗智能座艙交互功能部署的完整流程
  2.4 電腦視覺助力汽車感知
    2.4.1 視覺技術在汽車感知系統中的核心價值與應用路徑
    2.4.2 利用現成模型完成充電樁狀態識別任務
    2.4.3 使用圖形化工具開展道路障礙物檢測

    2.4.4 通過模擬軟體模擬汽車自動泊車
  2.5 自然語言處理實現人車對話
    2.5.1 自然語言處理技術在汽車交互領域的發展路徑
    2.5.2 車內設備語音控制功能的配置與實現
    2.5.3 個性化語音交互功能的設計與設置
  2.6 生成式AI創新汽車應用
    2.6.1 生成式AI在汽車領域的創新應用場景
    2.6.2 輔助完成汽車外觀與座艙設計的初步方案
    2.6.3 利用生成式AI實現汽車零部件結構的創意設計
  2.7 知識圖譜診斷汽車故障
    2.7.1 知識圖譜在汽車故障診斷中的價值
    2.7.2 知識圖譜在汽車故障診斷中的技術架構
    2.7.3 運用知識圖譜定位電動汽車動力電池系統故障
  本章小結
第3章 基於汽車人工智慧領域的崗位訓練項目
  3.1 AI數據標注員崗位實訓
    3.1.1 汽車AI數據標注規範與流程
    3.1.2 自動駕駛場景的數據標注
    3.1.3 標注數據的質量檢查與優化
  3.2 車載智能設備安裝調試員崗位實踐
    3.2.1 車載智能設備安裝規範與流程
    3.2.2 車載設備與車機系統的連接調試技術
    3.2.3 車載設備的常見連接故障與功能異常問題
  3.3 智能座艙助理崗位實踐
    3.3.1 智能座艙交互設計案例的收集整理
    3.3.2 智能座艙交互原型框架搭建
    3.3.3 智能座艙交互功能的測試與優化
  3.4 智能駕駛測試員崗位模擬
    3.4.1 智能駕駛測試流程與使用工具
    3.4.2 模擬智能駕駛場景下的測試數據採集
    3.4.3 撰寫智能駕駛系統性能評估報告
  3.5 汽車AI數據分析師崗位模擬
    3.5.1 汽車感測器數據採集與整理
    3.5.2 運用常用軟體深度分析汽車運行數據
    3.5.3 汽車數據深度分析場景
    3.5.4 撰寫專業的汽車性能優化分析報告
  3.6 汽車AI應用運維專員崗位模擬
    3.6.1 汽車AI應用部署與配置
    3.6.2 汽車AI系統運維與故障排查
    3.6.3 汽車AI系統性能優化與資源調度
  3.7 智能汽車售后服務專員崗位模擬
    3.7.1 智能汽車AI功能的客戶答疑
    3.7.2 高效處理客戶關於智能功能使用故障的咨詢
    3.7.3 智能汽車軟體升級的客戶告知與指導
  本章小結
第4章 汽車人工智慧行業案例解析
  4.1 汽車整車企業AI應用案例
    4.1.1 廣汽埃安AI預測性工廠設備維護方案
    4.1.2 小鵬汽車NGP自動駕駛數據閉環體系
    4.1.3 吉利汽車多模態智能座艙交互系統

    4.1.4 比亞迪AI驅動的車載網路智能運維體系
  4.2 汽車供應鏈企業AI技術方案
    4.2.1 Mobileye視覺感知晶元與自動駕駛演算法協同
    4.2.2 科大訊飛車載語音AI全鏈路優化實踐
    4.2.3 速騰聚創激光雷達AI標定與感知融合
    4.2.4 華為車聯網AI運維與邊緣計算方案
  4.3 汽車後市場AI創新實踐
    4.3.1 二手車智能評估AI系統全流程解析
    4.3.2 充電樁智能運維管理
    4.3.3 蔚來汽車動力電池健康監測系統
    4.3.4 蔚來汽車用戶充電行為數據AI分析與服務創新
  本章小結
參考文獻

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