《智能座舱开发与实践》杨聪

如何自学 占星术 占星教程网盘 塔罗牌教程百度网盘

《智能座舱开发与实践》杨聪【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

《智能座舱开发与实践》以汽车智能座舱为背景，层层递进引入座舱的技术背景、开发细节及其发展趋势。具体来说，本书介绍了智能座舱的定义、发展历程、场景设计方法以及相关的软件、硬件及算法基础。在此基础上，本书沿着座舱开发的技术路线，重点阐述了数据采集与管理、算法模型训练、感知软件开发、场景开发、场景测试以及开发流程提速等内容。本书还介绍了上述开发及测试所用的工具、示例代码以及相关案例，以帮助读者进行实践。另外，本书展望了座舱技术的未来发展趋势以及需要解决的问题。

《智能座舱开发与实践》适合对智能网联汽车以及智能座舱技术感兴趣的读者，无论是开发者、设计者、科研工作者还是刚入门的技术人员都能从本书中获取新知。本书还可以作为有相关知识背景的从业人员的参考用书。

作者简介：

本书的作者及审稿人均为地平线机器人公司参与UNI-T及其他量产车型的一线工程师。他们从领域知识与实际经验出发，为本书带来智能座舱开发与实践的手资料，确保本书的读者不但可以掌握体系化的背景知识，还能学到各个开发环节的“干货”。

地平线机器人拥有多年智能座舱研发经验，其产品在国内主要车厂的多个车型上实现了量产。特别是在2020年6月份，搭载地平线征程二代芯片及智能座舱解决方案的长安UNI-T实现了量产及热卖，使得UNI-T成为历史上款搭载国产AI芯片的智能汽车。

目  录：

前言

第章　智能座舱概述 1

1.1　智能座舱定义 1

1.2　智能座舱发展 2

1.3　智能座舱场景 8

1.3.1　消费品的设计原则 8

1.3.2　特斯拉的性原理 12

1.4　案例：长安UNI-T智能座舱及场景设计 15

1.5　练习题 18

第章　智能座舱技术架构及整体开发流程 19

2.1　技术架构 19

2.1.1　整体架构 20

2.1.2　车端 23

2.1.3　车云结合 25

2.2　开发流程 34

2.2.1　整体流程 34

2.2.2　开发工具 36

2.3　座舱项目管理流程 43

2.3.1　管理体系的演变 43

2.3.2　管理流程范围介绍 43

2.4　案例：基于AI Express开发人脸结构化 48

2.5　练习题 49

第章　智能座舱硬件基础 50

3.1　芯片技术的演化与发展 50

3.1.1　芯片制造 52

3.1.2　图形处理器(GPU) 58

3.1.3　片上系统(SoC) 60

3.1.4　域控制器(DCU) 64

3.1.5　案例：BPU及地平线征程系列芯片 65

3.2　车载传声器 66

3.2.1　传声器类型 66

3.2.2　传声器阵列安装方式 67

3.2.3　案例：车载多音区的实现方式 68

3.3　车载摄像头 69

3.3.1　摄像头类型 69

3.3.2　摄像头安装方式 70

3.3.3　案例：用于DMS的方向盘转向柱摄像头 71

3.4　基于芯片的硬件设计 71

3.4.1　一体机方案 71

3.4.2　ECU方案 72

3.4.3　案例：基于地平线芯片的硬件接入案例 72

3.5　练习题 76

第章　智能座舱算法基础 78

4.1　深度学习 78

4.1.1　卷积神经网络 80

4.1.2　损失函数 87

4.1.3　模型训练及测试 88

4.1.4　模型压缩 90

4.1.5　案例：VarGNet网络结构设计 96

4.2　机器视觉 99

4.2.1　分类 100

4.2.2　检测 103

4.2.3　分割 107

4.2.4　关键点 110

4.2.5　案例：人体关键点检测 112

4.3　语音识别 115

4.3.1　声学模型 117

4.3.2　语言模型 127

4.3.3　解码器 132

4.3.4　案例：“小安，你好!” 137

4.4　练习题 139

第章　智能座舱数据 140

5.1　座舱数据采集 140

5.1.1　采集环境搭建 140

5.1.2　采集文档 142

5.1.3　采集数据管理 142

5.2　座舱数据标注 144

5.2.1　数据标注方法 145

5.2.2　数据标注文档 152

5.2.3　标注体系建设 153

5.3　案例：疲劳数据采集与标注 158

5.4　练习题 164

第章　智能座舱算法研发 165

6.1　座舱算法研发流程 165

6.2　常见座舱算法(视觉篇) 167

6.2.1　视线 168

6.2.2　手势 172

6.2.3　行为 176

6.2.4　情绪 179

6.2.5　疲劳 185

6.3　常见座舱算法(语音篇) 189

6.3.1　语音前端 189

6.3.2　语音后端 197

6.4　常见座舱算法(多模篇) 211

6.5　案例：安全带算法研发 216

6.6　练习题 223

第章　智能座舱感知软件开发 224

7.1　感知软件开发流程 224

7.1.1　开发环境搭建 224

7.1.2　开发流程概述 225

7.2　芯片工具链 226

7.2.1　AI计算单元 226

7.2.2　AI芯片工具链 229

7.2.3　地平线AI工具链举例 231

7.3　感知软件开发框架 235

7.3.1　通信及底层组件 235

7.3.2　模型集成框架 241

7.4　案例：打电话识别开发实践 244

7.4.1　模型编译和管理 244

7.4.2　感知软件开发 246

7.5　练习题 252

第章　智能座舱场景应用开发 253

8.1　场景应用全貌 253

8.2　场景应用框架 257

8.2.1　通信 259

8.2.2　组件 262

8.2.3　工程模式 275

8.2.4　对外能力输出 281

8. 3　场景开发示例 285

8.3.1　场景可视化配置 285

8.3.2　冲突处理 287

8. 4　案例：抽烟场景应用开发实践 289

8.4.1　开发环境搭建 289

8.4.2　场景应用开发 291

8. 5　练习题 293

第章　智能座舱场景测试 294

9.1　座舱场景测试流程 294

9.2　座舱场景测试工具 295

9.2.1　图像测试工具 295

9.2.2　语音测试工具 300

9.3　座舱场景测试标准 302

9.3.1　车载视觉测试标准 303

9.3.2　车载语音测试标准 309

9.4　案例：抽烟识别场景测试 316

9.5　练习题 317

第章　智能座舱生命周期 318

10.1　机器学习生命周期 318

10.2　长尾问题及快速迭代 321

10.2.1　长尾问题 321

10.2.2　快速迭代 323

10.3　流程自动化 328

10.4　案例：基于AirFlow的自动模型迭代 330

10.5　练习题 333

第章　智能座舱的未来发展趋势 334

11.1　座舱传感器趋势 335

11.1.1　摄像头 335

11.1.2　传声器 337

11.2　感知算法趋势 338

11.2.1　视觉技术趋势 339

11.2.2　语音技术趋势 340

11.2.3　声学技术趋势 342

11.2.4　多模融合技术趋势 344

11.3　AI芯片趋势 346

11.4　云服务趋势 351

11.5　生态发展趋势 352

11.6　练习题 353

附录　术语与符号列表 354

参考文献 360

浏览器不支持脚本！

智能座舱 智能化 座舱数据

摘要：本文以《智能座舱开发与实践》杨聪为中心，对智能座舱领域的技术体系、方法论与产业实践进行系统梳理。文章首先概述智能座舱在汽车智能化浪潮中的核心地位，继而从技术架构、用户体验、工程实践与产业趋势四个方面展开深入论述，力图呈现该著作在理论深度与实战价值上的双重意义。通过对软件平台、硬件协同、交互设计及项目管理经验的解析，文章展示了智能座舱从概念到落地的完整路径，并进一步总结其对行业人才培养与未来创新方向的启示，为读者理解和学习智能座舱开发提供一幅清晰而立体的全景图。

一、智能座舱技术体系

《智能座舱开发与实践》杨聪首先从整体技术体系入手，对智能座舱所依赖的软硬件基础进行了系统梳理。书中将座舱视为一个高度集成的智能系统，而非简单的信息娱乐终端，强调操作系统、芯片平台与车载总线之间的协同关系。

在软件层面，作者详细阐述了车载操作系统、中间件以及应用框架的分层结构。通过对Android Automotive、Linux等平台的分析，展示了不同技术路线在稳定性、扩展性和生态建设方面的优劣对比。

在硬件层面，书中结合实际项目经验，解析了SoC选型、多屏异构架构以及传感器融合方案。作者指出，硬件设计必须服务于整体体验目标，而不是单纯追求参数堆叠。

此外，作者还特别强调了网络与安全架构的重要性。从车内以太网到信息安全防护，智能座舱的技术体系被放置在整车电子电气架构升级的大背景下进行讨论。

二、人机交互体验设计

在人机交互层面，《智能座舱开发与实践》杨聪将用户体验放在极为重要的位置。作者认为，智能座舱的核心价值在于“以人为中心”，技术只是实现体验的手段。

书中从交互方式的演进谈起，系统分析了物理按键、触控交互、语音交互以及多模态融合的发展逻辑。通过大量实例说明，不同交互方式在驾驶安全与使用效率上的权衡关系。

在界面设计方面，作者提出了适用于车载场景的UI设计原则，包括信息分级、视觉一致性以及驾驶情境下的可读性。这些原则来源于实际项目验证，具有较强的实践指导意义。

同时，书中也讨论了个性化与情境感知体验的实现路径。通过用户画像、数据分析和算法支持，智能座舱能够在不同用户和场景下提供差异化服务，从而提升整体满意度。

三、工程实践方法论

《智能座舱开发与实践》杨聪的另一大亮点在于其工程实践方法论。作者并未停留在概念层面，而是将大量真实项目经验融入到开发流程的讲解之中。

在需求管理方面，书中强调了产品定义阶段的重要性。通过明确目标用户、核心场景和功能边界，可以有效避免后期反复修改带来的成本浪费。

在研发过程中，作者详细介绍了敏捷开发与传统汽车开发流程的融合方式。通过阶段性迭代和持续集成，智能座舱项目能够在保证质量的同时加快交付节奏。

在测试与验证环节，书中提出了覆盖功能、安全与性能的多维测试体系。作者认为，只有通过严谨的工程实践，才能将创新想法稳定地转化为量产能力。

四、产业趋势与人才培养

从产业视角看，《智能座舱开发与实践》杨聪对未来发展趋势进行了前瞻性分析。作者指出，智能座舱正逐渐成为汽车差异化竞争的核心阵地。

随着自动驾驶等级提升，座舱的角色也将从驾驶辅助转向移动智能空间。书中对沉浸式娱乐、车载办公以及生态服务融合等方向进行了深入探讨。

在产业协同方面，作者分析了主机厂、Tier1与互联网公司的合作模式变化。智能座舱的开发不再是单一企业可以独立完成，而需要跨界协作与生态共建。

针对人才培养，作者结合自身经验提出建议，认为未来的智能座舱工程师需要同时具备软件能力、系统思维和用户体验意识，这对教育和企业培训提出了更高要求。

总结：

总体而言，《智能座舱开发与实践》杨聪通过系统化的结构与丰富的实践案例，为读者呈现了智能座舱从技术到体验、从工程到产业的完整图景。该书不仅适合从业者深入学习，也为管理者和研究者提供了有价值的参考视角。

在汽车智能化持续演进的背景下，这部作品所总结的方法论与经验具有长期参考意义。它帮助读者建立起对智能座舱的整体认知，同时也为未来的创新探索奠定了坚实基础。

本文由nayona.cn整理

点击联系需要东西方神秘学学习资料，专业的咨询

只要网页介绍资料，全部都有，还有很多还没来得及更新
每天更新200-300款资料
全网最大最全的神秘学资料平台
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷
请需要什么资料，直接在对话框直接联系我，24小时在线，方便快捷

           

联系我们

关注公众号

打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫

雅书

对占星塔罗感兴趣关注公众号