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AI時代下的汽車行業變革/AI汽車前沿技術科普系列

  • 作者：編者:庄瀚洋|責編:何士娟//鞏高鑠|總主編:楊明
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111806592
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 89.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以人工智慧的發展給汽車行業帶來的變革為主線，深入探討當前的AI技術在汽車產業鏈的各個環節中產生的深遠影響。本書從前期的車輛設計開始，逐步延展至開發、驗證、生產等環節，最後覆蓋後續的銷售、出行服務，全面探索AI是通過何種方式賦能整個汽車行業的發展、提升汽車的品質、增強車輛的安全性、改善用戶體驗的。
    本書不僅關注汽車這一物理實體，更將放眼汽車全產業鏈，從多個維度揭示AI技術在汽車行業中的深刻影響。我們希望本書能夠讓讀者「窺一斑而知全豹」，幫助讀者更好地理解AI在汽車領域的不同環節所起的作用，進而在未來更有效地挖掘AI在不同行業中的應用潛力。
    本書適合汽車行業從業人員和對汽車行業感興趣的人員學習參考，也可作為高等院校汽車相關專業師生的參考書。
作者介紹
編者:庄瀚洋|責編:何士娟//鞏高鑠|總主編:楊明
目錄
前言
第1章  汽車行業發展及其變革
  1.1  汽車行業的發展歷史
  1.2  汽車的開發流程
    1.2.1  V模型開發流程
    1.2.2  敏捷開發流程
    1.2.3  V模型與敏捷模型的融合
  1.3  AI時代下的新變化
第2章  AI加速車輛外形設計
  2.1  引言
  2.2  F1賽車中的氣動結構優化
    2.2.1  F1氣動結構的重要性
    2.2.2  AI輔助下的氣動結構設計
  2.3  車輛外形的高效設計方案
    2.3.1  車輛外形設計
    2.3.2  豐田利用AI進行外形設計
    2.3.3  擴散模型助力設計圖生成
  2.4  基於擴散模型的二維/三維數據生成
    2.4.1  擴散模型的基礎概念
    2.4.2  利用擴散模型生成二維圖像
    2.4.3  利用擴散模型生成三維模型
第3章  AI輔助技術文檔生成
  3.1  引言
  3.2  汽車開發中的技術文檔
    3.2.1  常用的文檔類型
    3.2.2  技術文檔製作流程
  3.3  領域大語言模型的發展
    3.3.1  大語言模型技術
    3.3.2  具有領域知識的大語言模型
  3.4  利用大語言模型進行測試用例生成
    3.4.1  從需求文檔到測試用例
    3.4.2  大語言模型實現規範化用例的自動生成
第4章  AI協助路試數據標注
  4.1  引言
  4.2  路試數據是自動駕駛訓練的基石
    4.2.1  自動駕駛車輛架構
    4.2.2  路試數據的重要性
  4.3  自動化標注工具加速路試數據處理
    4.3.1  自動化標注的流程
    4.3.2  自動化標注的方法
  4.4  AI驅動的自動化標注工具
    4.4.1  自動化標注工具的系統結構
    4.4.2  英偉達的自動化標注工具案例
    4.4.3  特斯拉的自動化標注工具案例
第5章  AI支撐虛擬模擬測試
  5.1  引言
  5.2  虛擬模擬場景的應用背景
    5.2.1  模擬場景的概念
    5.2.2  虛擬模擬場景的價值
  5.3  虛擬模擬器的相關介紹

    5.3.1  汽車模擬器的發展歷史
    5.3.2  主要的模擬器類型
  5.4  場景重構方法
    5.4.1  運動結構恢復
    5.4.2  三維高斯潑濺
    5.4.3  神經輻射場
  5.5  在自然環境和對抗環境下進行智能駕駛虛擬模擬測試
    5.5.1  現有的車輛測試方法
    5.5.2  虛擬模擬測試的價值
第6章  AI加速汽車生產製造
  6.1  引言
  6.2  無人物流行業現狀
    6.2.1  汽車製造行業自動化的背景
    6.2.2  汽車製造行業生產線自動化及物料自動運輸概述
    6.2.3  汽車製造企業面臨的廠區物流問題
  6.3  無人物流案例介紹
    6.3.1  智慧物流需求
    6.3.2  智慧物流系統框架
    6.3.3  智慧物流的核心技術
第7章  AI提升車輛轉運效率
  7.1  引言
  7.2  汽車生產中的下線轉運
    7.2.1  導航定位
    7.2.2  路徑規劃
    7.2.3  任務分配與調度系統
  7.3  基於場端雲控的車輛轉運方案
    7.3.1  場端感知系統
    7.3.2  場端調度系統
第8章  AI重塑車輛定損定價
  8.1  引言
  8.2  汽車保險的行業背景與發展現狀
    8.2.1  汽車保險的相關產業
    8.2.2  市場發展現狀
    8.2.3  技術變革與行業轉型：自動駕駛技術賦能
  8.3  案例分析：基於圖像檢測的車輛智能定損
    8.3.1  智能定損案例
    8.3.2  技術背景與原理
  8.4  案例分析：基於用戶駕駛行為的定價模式
    8.4.1  UBI經典項目案例
    8.4.2  技術背景與原理
第9章  AI指引車輛出行導航
  9.1  引言
  9.2  導航地圖中的基礎功能與應用技術
  9.3  導航地圖的布局規劃
    9.3.1  全局導航基本概念
    9.3.2  全局導航方法
  9.4  道路擁堵估算方法
    9.4.1  道路擁堵估算方法概述
    9.4.2  道路擁堵估算方法原理
  9.5  紅綠燈倒計時估算方法

    9.5.1  紅綠燈倒計時功能介紹
    9.5.2  紅綠燈數據採集與處理
    9.5.3  紅綠燈倒計時估算技術與應用
第10章  AI提升交通調度效率
  10.1  引言
  10.2  智能交通系統
    10.2.1  發展歷史
    10.2.2  應用場景
    10.2.3  未來發展
  10.3  停車場中的智能調度
    10.3.1  智能泊車技術發展
    10.3.2  自主代客泊車中的智能調度
  10.4  交通及運輸中的智能調度
    10.4.1  網約車的調度
    10.4.2  物流的調度
第11章  AI解決泊車難題
  11.1  自動泊車技術發展與前景
  11.2  車端AVP技術方案
    11.2.1  技術框架
    11.2.2  車端感知技術
    11.2.3  車端AVP定位技術
    11.2.4  車端AVP規劃控制技術
  11.3  場端AVP技術方案
    11.3.1  技術框架
    11.3.2  場端AVP感知技術
    11.3.3  場端AVP調度規劃
    11.3.4  場端AVP的車輛系統
第12章  AI創造賽車智能體
  12.1  引言
  12.2  賽車運動的價值
    12.2.1  賽車運動的分類
    12.2.2  賽車對汽車產業的影響
  12.3  培養虛擬賽車手
    12.3.1  虛擬賽車手
    12.3.2  虛擬賽車軟體
  12.4  創造超越人類的賽車智能體
    12.4.1  基於AI的賽車智能體
    12.4.2  GT Sophy的學習框架
    12.4.3  GT Sophy的測試與驗證
附錄  常用縮略語
參考文獻

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