- 人工智能+汽车技术与应用(高职汽车类专业通用职业教育汽车类专业通识教育系列教材)
- - 作者：编者:徐念峰//王士进|责编:李崇康
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111790983
  - 出版日期：2025/09/01
  - 页数：196
- 售价：23.96

内容大纲
本书系统介绍了人工智能（AI）技术在汽车领域的创新应用与发展前景。全书共6章：第1章讲解人工智能基础技术与大语言模型原理；第2～4章聚焦AI在汽车设计与制造、智能座舱、自动驾驶中的实践，包括仿真测试、人机交互、车路协同等核心技术；第5章探讨AI驱动的汽车服务新生态，如故障诊断、个性化用户服务及后市场创新；第6章分析伦理法规、产业变革与未来趋势，辅以实践任务和案例，强化实用性。
本书可作为高职专科和职业本科汽车类专业的“人工智能通识”课程教材，也可供应用型本科和技工院校汽车类专业学生、汽车行业技术人员、研发人员以及对智能汽车与AI应用感兴趣的读者阅读。
作者介绍
目录
前言
第1章  走进人工智能大模型新时代
  学习内容
  学习目标
  1.1  人工智能及其发展历程
    1.1.1  什么是人工智能？
    1.1.2  人工智能的发展历程
  1.2  人工智能的关键技术
    1.2.1  机器学习：让机器“学习”的魔法
    1.2.2  深度学习：模仿大脑的神经网络
    1.2.3  自然语言处理：让机器“听得懂”和“说得出”
    1.2.4  计算机视觉：让机器“看懂”世界
  1.3  初识大语言模型：开启智能文本的奇幻之旅
    1.3.1  什么是大语言模型？
    1.3.2  大语言模型如何“思考”？
  延伸阅读1：常见的深度学习算法
  延伸阅读2：什么是RAG、Agent？它们和大语言模型有什么关系？
  参考文献
第2章  AI赋能汽车：从设计到制造
  学习内容
  学习目标
  2.1  AI辅助汽车设计
    2.1.1  传统汽车设计流程简介
    2.1.2  AI如何帮助汽车设计工程师？
    2.1.3  AI在概念车设计中的应用
  2.2  AI优化汽车研发
    2.2.1  基于数据驱动的汽车研发
    2.2.2  AI在仿真测试中的应用
    2.2.3  AI工具在团队协作中的应用
  2.3  AI在汽车制造中的应用
    2.3.1  智能质量检测：机器视觉的应用
    2.3.2  具身工业机器人：自动化装配与物流
    2.3.3  工厂预测性维护：让设备永不停机
  实践任务：体验图片生成工具
  参考文献
第3章  智能座舱：会思考的移动空间
  学习内容
  学习目标
  3.1  智能座舱的核心：人机交互
    3.1.1  什么是智能座舱？
    3.1.2  交互方式的演变：从物理按键到智能语音
    3.1.3  多模态交互：让汽车“眼耳口手”一起工作
  3.2  AI大语言模型驱动的座舱新体验
    3.2.1  语音助手的进化之路：从“机械应答”到“智能对话”
    3.2.2  语音助手的核心功能与座舱应用
    3.2.3  AI大语言模型语音助手的技术架构
  3.3  智能座舱及智能体应用
    3.3.1  智能座舱个性化推荐系统与情感计算
    3.3.2  智能体案例——蔚来NOMI智能伙伴
  实践任务：智能座舱语音助手智能体设计

  参考文献
第4章  智能驾驶：迈向自动化的未来
  学习内容
  学习目标
  4.1  ADAS：迈向自动驾驶的关键一步
    4.1.1  ADAS如何重塑我们的出行方式？
    4.1.2  ADAS的核心功能
    4.1.3  ADAS如何通向自动驾驶？
  4.2  感知、决策与控制的智能化革新
    4.2.1  环境感知：让汽车“看懂”路况
    4.2.2  决策规划：让汽车“思考”如何行驶
    4.2.3  控制执行：让汽车精确“操作”
  4.3  自动驾驶仿真测试
    4.3.1  自动驾驶仿真测试的重要性
    4.3.2  仿真数据的合成：自动驾驶仿真测试的“燃料”
    4.3.3  场景生成：自动驾驶仿真测试的“引擎”
  4.4  车路协同与智慧交通
    4.4.1  初识车路协同：让交通参与者学会“沟通”
    4.4.2  AI大模型如何“看懂”交通？
    4.4.3  AI当上“交通大管家”：城市交通管理服务新体验
  实践任务1：评判当前的ADAS技术
  实践任务2：调研你所在城市的V2X智慧交通项目
  参考文献
第5章  服务进化：AI引领汽车服务新生态
  学习内容
  学习目标
  5.1  智能故障诊断与远程运维
    5.1.1  AI如何帮助诊断汽车故障？
    5.1.2  远程诊断与OTA升级：汽车的“在线诊疗”与“云端进化”
    5.1.3  预测性维护：防患于未然
  5.2  个性化用户服务
    5.2.1  汽车大数据：人工智能的智慧基座
    5.2.2  用户画像：智能驱动的汽车消费洞察
    5.2.3  智能应用：企业与用户的沟通桥梁
  5.3  AI赋能：汽车后市场进入新时代
    5.3.1  重塑车险服务新体验
    5.3.2  打造透明高效的二手车交易模式
  实践任务1：设计二手车评估智能体
  实践任务2：设计数字人车展导览员
  参考文献
第6章  汽车人工智能基石与未来展望
  学习内容
  学习目标
  6.1  伦理、法规与标准
    6.1.1  人工智能带来的伦理挑战
    6.1.2  汽车AI的“安全密码”：技术防护与信任构建
    6.1.3  全球汽车人工智能领域相关法律法规与标准
  6.2  汽车产业变革与人才新要求
    6.2.1  AI如何重塑汽车产业链？
    6.2.2  未来需要哪些汽车+AI人才？

  6.3  技术前沿与未来展望
    6.3.1  技术前沿
    6.3.2  未来展望
  实践任务：构建关于“电车难题”的知识图谱
  参考文献

内容大纲

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