- 汽车人工智能通识教程(AI+高职高专汽车专业互联网+创新规划教材)
- - 作者：编者:崔胜民|责编:孙丹//童君鑫
  - 出版社：北京大学
  - ISBN：9787301368855
  - 出版日期：2026/01/01
  - 页数：237
- 售价：18

内容大纲
本书聚焦汽车产业智能化转型，系统阐述人工智能（AI）在汽车全产业链的应用与人才培养。本书开篇首先奠定AI基础，介绍其核心概念、发展历程，阐述Python和MATLAB在AI领域的应用，并深入剖析AI驱动汽车设计、制造、产品智能化、商业模式及产业生态深刻变革的方式，同时强调汽车AI职业能力模型与伦理合规挑战；然后详细解析支撑汽车智能化的关键技术，如数据服务、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生成式AI及知识图谱，结合丰富案例和仿真训练，强化技术应用与实践能力；最后通过剖析行业领先企业在整车制造、供应链、后市场的真实AI应用案例，洞悉前沿实践与解决方案。本书高度注重产教融合，设置仿真实训项目，模拟关键岗位实操场景。
本书不仅适合汽车相关专业的学生学习，还适合汽车行业的从业人员及对汽车人工智能感兴趣的读者阅读。
作者介绍
目录
第1章人工智能基础与汽车行业认知
  1.1 AI入门
    1.1.1 AI的发展历程
    1.1.2 AI的核心特征体系
    1.1.3 AI的主要分类
    1.1.4 AI在不同领域的应用
  1.2 AI与Python及MATLAB工具
    1.2.1 Python在AI领域的应用优势
    1.2.2 MATLAB在AI领域的应用优势
    1.2.3 Python与MATLAB在AI项目中的协同使用
  1.3 AI驱动汽车产业变革
    1.3.1 AI赋能汽车设计领域的革新应用
    1.3.2 AI驱动汽车制造模式转型路径
    1.3.3 AI赋能汽车产品智能化的实现技术
    1.3.4 AI推动汽车产业商业模式创新
    1.3.5 AI对汽车产业生态链重塑的影响
  1.4 汽车AI职业体系与能力模型
    1.4.1 汽车AI领域的主要职业岗位分类
    1.4.2 汽车AI岗位的核心能力要求分析
    1.4.3 高职教育与汽车AI职业需求的适配性
    1.4.4 汽车AI职业发展的晋升路径规划
  1.5 AI伦理与产业合规
    1.5.1 汽车AI应用中的伦理道德问题
    1.5.2 自动驾驶系统的安全与责任界定难点
    1.5.3 车联网数据安全与隐私保护法规解读
    1.5.4 汽车AI产业的合规运营管理策略
  本章小结
第2章人工智能技术及其在汽车领域的应用
  2.1 AI数据服务
    2.1.1 数据采集
    2.1.2 数据清洗
    2.1.3 数据预处理
    2.1.4 数据标注
    2.1.5 数据分析
    2.1.6 数据建模
  2.2 机器学习在汽车中的应用
    2.2.1 机器学习的基本原理与算法逻辑
    2.2.2 电动汽车电池健康监测的技术实现
    2.2.3 电动汽车充电异常检测
    2.2.4 机器学习在智能驾驶辅助领域的典型应用
  2.3 深度学习让汽车更智能
    2.3.1 深度学习在汽车智能化中的核心作用
    2.3.2 自动驾驶决策系统的运行逻辑
    2.3.3 运用工具预测电动汽车的续驶里程
    2.3.4 基于预制数据集完成道路目标识别
    2.3.5 体验智能座舱交互功能部署的完整流程
  2.4 计算机视觉助力汽车感知
    2.4.1 视觉技术在汽车感知系统中的核心价值与应用路径
    2.4.2 利用现成模型完成充电桩状态识别任务
    2.4.3 使用图形化工具开展道路障碍物检测

    2.4.4 通过仿真软件模拟汽车自动泊车
  2.5 自然语言处理实现人车对话
    2.5.1 自然语言处理技术在汽车交互领域的发展路径
    2.5.2 车内设备语音控制功能的配置与实现
    2.5.3 个性化语音交互功能的设计与设置
  2.6 生成式AI创新汽车应用
    2.6.1 生成式AI在汽车领域的创新应用场景
    2.6.2 辅助完成汽车外观与座舱设计的初步方案
    2.6.3 利用生成式AI实现汽车零部件结构的创意设计
  2.7 知识图谱诊断汽车故障
    2.7.1 知识图谱在汽车故障诊断中的价值
    2.7.2 知识图谱在汽车故障诊断中的技术架构
    2.7.3 运用知识图谱定位电动汽车动力电池系统故障
  本章小结
第3章基于汽车人工智能领域的岗位训练项目
  3.1 AI数据标注员岗位实训
    3.1.1 汽车AI数据标注规范与流程
    3.1.2 自动驾驶场景的数据标注
    3.1.3 标注数据的质量检查与优化
  3.2 车载智能设备安装调试员岗位实践
    3.2.1 车载智能设备安装规范与流程
    3.2.2 车载设备与车机系统的连接调试技术
    3.2.3 车载设备的常见连接故障与功能异常问题
  3.3 智能座舱助理岗位实践
    3.3.1 智能座舱交互设计案例的收集整理
    3.3.2 智能座舱交互原型框架搭建
    3.3.3 智能座舱交互功能的测试与优化
  3.4 智能驾驶测试员岗位模拟
    3.4.1 智能驾驶测试流程与使用工具
    3.4.2 模拟智能驾驶场景下的测试数据采集
    3.4.3 撰写智能驾驶系统性能评估报告
  3.5 汽车AI数据分析师岗位模拟
    3.5.1 汽车传感器数据采集与整理
    3.5.2 运用常用软件深度分析汽车运行数据
    3.5.3 汽车数据深度分析场景
    3.5.4 撰写专业的汽车性能优化分析报告
  3.6 汽车AI应用运维专员岗位模拟
    3.6.1 汽车AI应用部署与配置
    3.6.2 汽车AI系统运维与故障排查
    3.6.3 汽车AI系统性能优化与资源调度
  3.7 智能汽车售后服务专员岗位模拟
    3.7.1 智能汽车AI功能的客户答疑
    3.7.2 高效处理客户关于智能功能使用故障的咨询
    3.7.3 智能汽车软件升级的客户告知与指导
  本章小结
第4章汽车人工智能行业案例解析
  4.1 汽车整车企业AI应用案例
    4.1.1 广汽埃安AI预测性工厂设备维护方案
    4.1.2 小鹏汽车NGP自动驾驶数据闭环体系
    4.1.3 吉利汽车多模态智能座舱交互系统

    4.1.4 比亚迪AI驱动的车载网络智能运维体系
  4.2 汽车供应链企业AI技术方案
    4.2.1 Mobileye视觉感知芯片与自动驾驶算法协同
    4.2.2 科大讯飞车载语音AI全链路优化实践
    4.2.3 速腾聚创激光雷达AI标定与感知融合
    4.2.4 华为车联网AI运维与边缘计算方案
  4.3 汽车后市场AI创新实践
    4.3.1 二手车智能评估AI系统全流程解析
    4.3.2 充电桩智能运维管理
    4.3.3 蔚来汽车动力电池健康监测系统
    4.3.4 蔚来汽车用户充电行为数据AI分析与服务创新
  本章小结
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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