智能座舱技术架构与 AI 核心能力

1.行业趋势与系统架构演进

1.1 座舱技术代际演进路径剖析

1.2 三次关键变革及其影响

1.3 座舱关键技术全景图解读

2.硬件基础与选型

2.1座舱芯片与通信选型（SoC 选型 / 域控设计要点）

2.2 座舱视觉系统工程化设计（摄像头选型与布置策略）

2.3 座舱声学系统集成（麦克风设计及主动降噪协同）

3.软件架构深度解析

3.1单操作系统架构详解（Android/Linux 特性与应用）

3.2混合操作系统架构解析（Hypervisor/QNX 应用与协同）

3.3服务化设计和OTA架构（SOA/差分/安全策略）

4生态应用体系

4.1多生态框架构建（应用入口设计 / 交互协议标准）

4.2座舱应用开发实践（导航 / 多媒体 / 3D 技术应用）

5座舱 AI 技术栈基础

5.1算力硬件平台解析（GPU&NPU 架构 / HDR&ISP 图像处理流程）

5.2算法架构设计思路（算法框架/端云协同架构）

5.3数据驱动开发体系（采集策略 / 标注规范 / 训练方法 / 验证流程）

5.4场景分析与建模技巧

智能座舱 AI 应用与未来趋势

6.智能座舱 AI 应用全景解析

6.1座舱 AI 技术发展历程与现状

6.2座舱 AI 技术重构全景图深度分析

7.座舱 AI 应用：人机交互与语音

7.1座舱人机交互应用开发

7.2应用案例：AI对话界面设计

7.3座舱语音交互应用开发

7.4应用案例：AI语音助手唤醒优化

7.5人机交互与语音融合（VUID→V2P）

8.座舱 AI 应用：视觉感知与多模态

8.1座舱视觉感知技术应用开发

8.2应用案例：多目3D手势

8.3座舱多模态服务应用开发

8.4应用案例：多模态控车

8.5视觉与感知融合（In - Cabin AS 应用）

9.座舱 AI 应用：大模型与 AIGC

9.1座舱大模型应用开发

9.2应用案例：座舱助手

9.3座舱 AIGC 应用开发

9.4应用案例：AI壁纸

9.5大模型与 AIGC 融合路径（LBG 架构）

10.座舱 AI 趋势与未来研讨

10.1舱驾融合技术路径（One Brain 架构与挑战）

10.2分布式架构与算力协同（One Bus 构建与机遇）

10.3可信AI系统构建（One Behavior 安全与规范）