AI时代下的汽车行业变革

1.本书全景式解读了AI如何重塑汽车全产业链。本书以独特的“产业链”视角，系统梳理了AI从幕后走向台前的全过程。内容从前端的概念设计（AI外形生成、F1气动优化）、研发验证（文档生成、路试数据标注、虚拟仿真），贯穿至中端的生产制造（无人物流、车辆转运），一直延伸到后端的销售服务（智能定损、UBI保险、二手车估价）及出行体验（智慧导航、交通调度、代客泊车、赛车AI）。通过12个章节的典型案例，为读者呈现了一幅完整的AI+汽车产业升级图谱。
2.来自学界与工业界双重背景专家的深度观察，用12个鲜活案例，讲述AI时代下的汽车行业变革。作者结合车辆外形设计、技术文档编写、虚拟仿真测试、物流转运方式、车辆智能定损等真实案例，生动阐释AI技术如何让每个环节更快捷、可靠、高效。
3.无论你是汽车行业从业者、投资者，还是想抓住AI机遇的学生，这本书都将成为你理解未来出行商业逻辑的案头必备。它不仅回答“AI能做什么”，更启发你思考“AI将如何改变我的行业”。避开复杂算法，从宏观视角帮你建立跨学科认知，从容应对变革浪潮。

本书以人工智能的发展给汽车行业带来的变革为主线，深入探讨当前的 AI 技术在汽车产业链的各个环节中产生的深远影响。本书从前期的车辆设计开始，逐步延展至开发、验证、生产等环节，最后覆盖后续的销售、出行服务，全面探索 AI 是通过何种方式赋能整个汽车行业的发展、提升汽车的品质、增强车辆的安全性、改善用户体验的。
本书不仅关注汽车这一物理实体，更将放眼汽车全产业链，从多个维度揭示 AI 技术在汽车行业中的深刻影响。我们希望本书能够让读者“窥一斑而知全豹”，帮助读者更好地理解AI 在汽车领域的不同环节所起的作用，进而在未来更有效地挖掘 AI 在不同行业中的应用潜力。
本书适合汽车行业从业人员和对汽车行业感兴趣的人员学习参考，也可作为高等院校汽车相关专业师生的参考书。

庄瀚洋，博士，从事智能驾驶及车路协同方向的科研工作

前 言
第1章
汽车行业发展及其变革
1.1? 汽车行业的发展历史 / 001
1.2? 汽车的开发流程 / 002
1.2.1 V 模型开发流程 / 002
1.2.2 敏捷开发流程 / 005
1.2.3 V 模型与敏捷模型的融合 / 006
1.3? AI 时代下的新变化 / 008
第2章
AI 加速车辆外形设计
2.1? 引言 / 011
2.2? F1 赛车中的气动结构优化 / 012
2.2.1 F1 气动结构的重要性 / 012
2.2.2 AI 辅助下的气动结构设计 / 013
2.3? 车辆外形的高效设计方案 / 015
2.3.1 车辆外形设计 / 015
2.3.2 丰田利用 AI 进行外形设计 / 016
IX
AI 时代下的汽车行业变革
2.3.3 扩散模型助力设计图生成 / 017
2.4? 基于扩散模型的二维 / 三维数据生成 / 019
2.4.1 扩散模型的基础概念 / 019
2.4.2 利用扩散模型生成二维图像 / 021
2.4.3 利用扩散模型生成三维模型 / 023
第3章
AI 辅助技术文档生成
3.1? 引言 / 027
3.2? 汽车开发中的技术文档 / 028
3.2.1 常用的文档类型 / 028
3.2.2 技术文档制作流程 / 030
3.3? 领域大语言模型的发展 / 032
3.3.1 大语言模型技术 / 032
3.3.2 具有领域知识的大语言模型 / 034
3.4? 利用大语言模型进行测试用例生成 / 036
3.4.1 从需求文档到测试用例 / 036
3.4.2 大语言模型实现规范化用例的自动生成 / 039
第4章
AI 协助路试数据标注
4.1? 引言 / 045
4.2? 路试数据是自动驾驶训练的基石 / 046
4.2.1 自动驾驶车辆架构 / 046
4.2.2 路试数据的重要性 / 048
X
目? 录?
4.3? 自动化标注工具加速路试数据处理 / 050
4.3.1 自动化标注的流程 / 050
4.3.2 自动化标注的方法 / 052
4.4? AI 驱动的自动化标注工具 / 055
4.4.1 自动化标注工具的系统结构 / 055
4.4.2 英伟达的自动化标注工具案例 / 059
4.4.3 特斯拉的自动化标注工具案例 / 061
第5章
AI 支撑虚拟仿真测试
5.1? 引言 / 063
5.2? 虚拟仿真场景的应用背景 / 064
5.2.1 仿真场景的概念 / 064
5.2.2 虚拟仿真场景的价值 / 065
5.3? 虚拟仿真器的相关介绍 / 067
5.3.1 汽车仿真器的发展历史 / 067
5.3.2 主要的仿真器类型 / 068
5.4? 场景重构方法 / 073
5.4.1 运动结构恢复 / 074
5.4.2 三维高斯泼溅 / 075
5.4.3 神经辐射场 / 076
5.5? 在自然环境和对抗环境下进行
智能驾驶虚拟仿真测试 / 077
5.5.1 现有的车辆测试方法 / 077
5.5.2 虚拟仿真测试的价值 / 079
XI
AI 时代下的汽车行业变革
第6章
AI 加速汽车生产制造
6.1? 引言 / 084
6.2? 无人物流行业现状 / 085
6.2.1 汽车制造行业自动化的背景 / 085
6.2.2 汽车制造行业生产线自动化及物料自动运输概述 / 086
6.2.3 汽车制造企业面临的厂区物流问题 / 087
6.3? 无人物流案例介绍 / 090
6.3.1 智慧物流需求 / 090
6.3.2 智慧物流系统框架 / 091
6.3.3 智慧物流的核心技术 / 092
第7章
AI 提升车辆转运效率
7.1? 引言 / 101
7.2? 汽车生产中的下线转运 / 102
7.2.1 导航定位 / 104
7.2.2 路径规划 / 106
7.2.3 任务分配与调度系统 / 107
7.3? 基于场端云控的车辆转运方案 / 108
7.3.1 场端感知系统 / 109
7.3.2 场端调度系统 / 115
XII
目? 录?
第8章
AI 重塑车辆定损定价
8.1? 引言 / 118
8.2? 汽车保险的行业背景与发展现状 / 119
8.2.1 汽车保险的相关产业 / 119
8.2.2 市场发展现状 / 121
8.2.3 技术变革与行业转型：自动驾驶技术赋能 / 122
8.3? 案例分析：基于图像检测的车辆智能定损 / 124
8.3.1 智能定损案例 / 125
8.3.2 技术背景与原理 / 127
8.4? 案例分析：基于用户驾驶行为的定价模式 / 132
8.4.1 UBI 经典项目案例 / 132
8.4.2 技术背景与原理 / 133
第9章
AI 指引车辆出行导航
9.1? 引言 / 137
9.2? 导航地图中的基础功能与应用技术 / 138
9.3? 导航地图的布局规划 / 140
9.3.1 全局导航基本概念 / 140
9.3.2 全局导航方法 / 140
9.4? 道路拥堵估算方法 / 145
9.4.1 道路拥堵估算方法概述 / 145
9.4.2 道路拥堵估算方法原理 / 146
XIII
AI 时代下的汽车行业变革
9.5? 红绿灯倒计时估算方法 / 154
9.5.1 红绿灯倒计时功能介绍 / 154
9.5.2 红绿灯数据采集与处理 / 155
9.5.3 红绿灯倒计时估算技术与应用 / 156
第 10 章
AI 提升交通调度效率
10.1? 引言 / 161
10.2? 智能交通系统 / 162
10.2.1 发展历史 / 162
10.2.2 应用场景 / 164
10.2.3 未来发展 / 164
10.3? 停车场中的智能调度 / 165
10.3.1 智能泊车技术发展 / 165
10.3.2 自主代客泊车中的智能调度 / 168
10.4? 交通及运输中的智能调度 / 173
10.4.1 网约车的调度 / 173
10.4.2 物流的调度 / 175
第 11 章
AI 解决泊车难题
11.1? 自动泊车技术发展与前景 / 180
11.2? 车端 AVP 技术方案 / 182
11.2.1 技术框架 / 182
11.2.2 车端感知技术 / 183
11.2.3 车端 AVP 定位技术 / 188
XIV
目? 录?
11.2.4 车端 AVP 规划控制技术 / 191
11.3? 场端 AVP 技术方案 / 194
11.3.1 技术框架 / 194
11.3.2 场端 AVP 感知技术 / 196
11.3.3 场端 AVP 调度规划 / 201
11.3.4 场端 AVP 的车辆系统 / 202
第 12 章
AI 创造赛车智能体
12.1? 引言 / 204
12.2? 赛车运动的价值 / 205
12.2.1 赛车运动的分类 / 205
12.2.2 赛车对汽车产业的影响 / 207
12.3? 培养虚拟赛车手 / 209
12.3.1 虚拟赛车手 / 209
12.3.2 虚拟赛车软件 / 211
12.4? 创造超越人类的赛车智能体 / 213
12.4.1 基于 AI 的赛车智能体 / 213
12.4.2 GT Sophy 的学习框架 / 214
12.4.3 GT Sophy 的测试与验证 / 215
附录? 常用缩略语 / 218
参考文献 / 220
XV
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