AI汽车：大模型技术应用

本书立足于人工智能与汽车产业融合发展的关键时期，系统探讨了“大模型如何深度重塑智能汽车”的核心命题。近年来，大语言模型正以前所未有的速度变革着信息技术格局，逐步引领人工智能迈向通用智能。与此同时，智能汽车也正经历从“工具”向“智能体”的跃迁。两大前沿技术交汇融合，正深刻影响整车架构、交互逻辑与用户体验。

本书围绕大模型的通用性、跨域迁移能力与推理生成等优势，详细解析其如何为智能汽车的感知、决策、交互与协同系统注入新动能。书中既有对底层技术与系统架构的剖析，也涵盖对实际应用案例与未来趋势的思考；不仅关注技术实现，更强调对伦理、安全、可控性等关键议题的讨论。通过本书，读者将看到一个更具人格化、协作性与适应性的“下一代智能汽车”蓝图。

本书适合作为技术科普与指南书籍，服务智能汽车工程师、AI 研究人员、车企战略规划者、科技产品经理以及关注人工智能与未来出行融合发展的广大读者。

张颂安，本科及硕士研究生毕业于清华大学汽车系，博士毕业于美国密歇根大学安娜堡分校。毕业后，作为研究科学家加入福特汽车公司机器人研究所。2023年回国后，加入上海交通大学溥渊未来技术学院，长期从事自动驾驶决策系统研究，有着丰富的科研基础。

前言

第1章

人工智能在汽车领域的应用历史

1.1概述/001

1.1.1自动驾驶技术的发展历史/002

1.1.2智能座舱技术/007

1.2大模型在智能汽车领域的应用前景/010

1.2.1自动驾驶系统应用前景/010

1.2.2智能座舱应用前景/012

1.2.3车辆诊断与运维支持/013

1.2.4生态系统与服务创新/014

1.3未来展望/015

第2章

大模型技术概述

2.1大模型的概念与核心特征/018

2.2大模型技术基础/020

2.2.1Transformer架构的引入/020

2.2.2大模型的分类/025

2.2.3大模型的应用与挑战/026

2.3ChatGPT历史回顾/028

2.3.1ChatGPT的背景/029

2.3.2ChatGPT的发展历程/029

2.3.3ChatGPT的深远影响/032

2.4未来发展方向/036

第3章

多模态大模型简介

3.1什么是多模态大语言模型/040

3.2多模态在人工智能领域的兴起/041

3.3多模态大模型的架构/042

3.3.1模态编码器/042

3.3.2LLM基座模型/049

3.3.3模态接口/050

3.4多模态大模型的训练范式/053

3.4.1预训练/054

3.4.2指令微调/056

3.4.3对齐微调/057

3.5视觉语言动作模型/061

第4章

大模型与环境感知

4.1什么是感知/065

4.1.1传感器/066

4.1.2自动驾驶感知与定位任务/068

4.2大语言模型与环境感知/071

4.2.1总体概述/071

4.2.2视觉基座模型实例/071

4.2.3感知模块实例/076

4.2.4生成式模型与自动驾驶感知/080

4.3大模型的局限性与未来期望/082

第5章

大模型与决策控制

5.1传统决策方法与局限性/083

5.1.1基于规则的方法/083

5.1.2传统控制方法和运动规划方法/086

5.1.3基于学习的方法/088

5.2大模型驱动的自动驾驶决策设计/092

5.2.1串联式/095

5.2.2并联式/101

5.3决策大模型的数据预处理/110

5.4决策大模型部署的当前局限性与挑战/113

5.5决策大模型的未来趋势与研究方向/114

第6章

大语言模型驱动下的端到端自动驾驶

6.1端到端自动驾驶与大语言模型协同演进/116

6.2当前研究现状与未来发展趋势/123

6.3技术瓶颈与伦理考量/126

第7章

大模型技术与智能座舱的融合基础

7.1智能座舱的演变与现状/128

7.1.1智能座舱概述/128

7.1.2汽车座舱的发展演变/134

7.2大模型驱动的智能语音交互/139

7.2.1语音交互概述/139

7.2.2以阿里FunAudioLLM为例简谈与大模型语音交互/142

7.3大模型辅助的智能信息推送与娱乐服务/145

7.3.1用户画像的塑造及智能推荐/145

7.3.2大模型驱动的影视音乐推荐生成创作/146

第8章

智能座舱创新实践及展望

8.1个性化驾驶体验设计/148

8.1.1针对不同消费人群进行个性化设计/148

8.1.2打造乘客专属的个性化数字内容/149

8.2多模态交互与语音助手升级/151

8.2.1多模态融合技术赋能智能座舱/151

8.2.2语音助手升级/152

8.3智能座舱的主动学习与自我优化/154

8.3.1数据驱动的迭代改进/154

8.3.2由被动的训练更迭转向主动的交互学习/156

第9章

大模型在需求工程中的应用

9.1需求工程概述/159

9.2大模型在生成需求文档中的应用/161

9.2.1需求文档介绍/161

9.2.2大模型用于需求文档生成/164

9.3大模型在生成测试用例中的应用/167

9.3.1测试用例介绍/167

9.3.2大模型用于生成测试用例/169

第10章

大模型辅助的代码生成与优化

10.1基于大模型的代码自动生成技术/172

10.1.1传统自动代码生成介绍/172

10.1.2大模型生成代码介绍/174

10.2代码风格与质量的智能评估与优化/179

10.2.1认识代码风格与质量/179

10.2.2大模型驱动的代码风格与质量评估优化/185

10.3大模型在软件测试中的角色/188

10.3.1大模型赋能软件测试/188

10.3.2大模型智能错误识别和调试/192

后记/196

参考文献/198