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。

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
AI 时代下的汽车行业变革

为什么要写这本书

汽车行业正处于一个前所未有的变革阶段。新能源浪潮方兴未艾，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术带来的新浪便接踵而至。智能驾驶、车联网、车路协同等技术的应用，不仅提升了车辆的安全性和智能化水平，还重新定义了消费者的出行体验。面对如此迅速的变化，行业内的技术革新和市场策略也在不断演变，传统主机厂与新兴造车势力之间的竞争愈发激烈。
本人在博士阶段从事汽油发动机的相关研究工作，对于传统车企和传统能源车辆颇为关注。毕业后，我进入汽车行业，转型参与驾驶辅助系统的开发与验证工作，初步了解了智能化技术对汽车行业的影响，并且对于汽车的开发、验证等过程有所认识。之后，我又回到学术界，开展无人驾驶相关技术的研究，并将研究范围扩展到智能驾驶系统以外的方面，更加注重 AI 技术如何赋能汽车及在交通行业的各类应用。在过去的十几年里，我的经历跨越了工业界和学术界，既研究过传统能源汽车，也关注过新能源汽车；既服务过传统主机厂，也接触过造车新势力；既赶上了互联网浪潮，也见证了 AI 的技术浪潮。
这一系列的转型不仅极大地拓展了我个人的认知，同时也让我意识到汽车行业的变革已经由点及面扩散开来。上一轮新能源技术带来的影响尚未消退，新一轮因 AI 技术崛起而产生的红利已悄然显现。除了用户熟知（大多通过车企广告了解）的自动领航、自动泊车等车辆本身的智能化技术应用外，汽车行业内已有诸多环节正在或已经引入 AI 技术来实现变革。正是在这一系列的转型过程中，我看到了 AI 对汽车行业各个环节的深刻影响，包括但不限于设计、研发、验证、生产、销售及售后等。因此，我希望从自身角度记录这种变革，分享我的观察与思考，以帮助读者理解 AI 在汽车行业中的应用潜力与未来发展趋势。
本书可为读者提供一个跨学科、跨行业的视角，借助一系列鲜活生动的案例，帮助读者更深入地理解 AI 是如何潜移默化地重塑汽车行业各个环节的。本书不仅是对我所感兴趣内容的整合与科普，更是我对整个汽车行业变革的反思，以及对这种变革未来如何延伸至其他行业的思考。希望本书能为行业内外的从业者、学生以及对汽车行业感兴趣的读者提供有价值的见解和有益的参考与启示，激发他们对未来技术发展的探索与思考。
读者对象
1）汽车产业链各环节的从业人员。
2）汽车行业相关教育、金融、政策制定等领域的从业人员。
3）高等院校汽车相关专业的学生与教师。
4）想了解汽车行业的读者。
5）想了解 AI 技术应用的读者。

本书特色

提到汽车产业中的智能技术应用，大家的第一反应可能是类似特斯拉 FSD或华为 ADS 的智能驾驶系统，并且可能知道人工智能技术在其中起着很大作用，例如在目标检测、环境感知、端到端规划控制等各项技术方面。然而在实体的车辆背后，整个汽车行业乃至交通行业也在 AI 的驱动下悄然发生着转变。因此，本书希望绕开这些智能驾驶系统所呈现给人们的 AI 应用成果，尝试剖析 AI 为汽车行业带来的变革，探究 AI 是如何使汽车的设计、研发、生产、销售、出行等环节变得更加快捷、可靠、高效的。
本书力求以简洁易懂的文字和生动形象的案例，阐述 AI 技术的应用方式及其对汽车产业链各环节产生的影响。AI 技术能在多个层面发挥作用，例如图像生成模型可助力设计师灵感迸发，大语言模型能辅助编写代码或用例，自动化工具可协助设计硬件，大数据分析能描绘消费者画像，强化学习能够训练出顶级赛车策略等。因此，本书只能选取一些作者认为具有代表性的案例展开分析，介绍其中 AI 技术的基本概念，重点阐释该技术带来的实际影响。
本书不会涉及复杂的 AI 技术，毕竟任何一项 AI 技术及其应用的相关内容都足以单独编写成一本专业书籍。本书将从更宏观的视角进行整合与引导，期望借此激发更多读者自行探索每个案例背后的技术。
本书也是一本记录汽车行业变革的书籍。书中所介绍的案例，在多年前往往需要众多专业人员耗费大量精力才能完成，但 AI 技术的出现大幅提高了效率，随之而来的便是企业的转型与人员的调整。所以，希望本书中的案例能帮助读者理解当下正在发生以及未来可能发生的潜在变革，并做好相应准备。

如何阅读本书
汽车产业链涉及大量环环相扣的环节。本书从这些环节中挑选部分主要的、有应用案例的模块进行介绍。在其他环节中，AI 技术同样有着重要应用，但受限于篇幅和作者经验，难以做到全面覆盖。本书会尽可能涵盖不同汽车产业链下的 AI 技术及其应用案例，通过一系列具体案例，并结合对背后技术的分析，为读者呈现 AI 是如何为汽车行业赋能的。
第 1 章  汽车行业发展及其变革：该章深度解构了汽车全生命周期，从概念设计阶段依托市场调研挖掘用户需求，到研发过程中开展文档编制与系统架构设计；从生产环节的整车制造、物流运输，到保险服务、二手车交易等后市场业务；再延伸至车辆投入使用后在智能交通系统中的动态定位，全方位展现汽车产业生态系统的运行逻辑与发展态势，解析产业各环节协同发展机制与当下市场格局。
第 2 章  AI 加速车辆外形设计：汽车设计是定义产品核心竞争力的关键环节。传统设计流程依赖设计师的经验与物理试验，而 AI 技术正带来革命性变革。以 F1 赛车空气动力学优化为例，AI 通过流体动力学模拟与生成式设计算法，可在短时间内生成数千种气动结构方案，显著提升车辆性能；丰田借助 AI图像生成技术，实现乘用车外观造型的快速迭代与创新。该章将深入探讨生成式 AI、参数化设计等前沿技术在汽车造型设计、工程设计中的应用实践，及其在缩短研发周期、降低成本方面的巨大潜力。
第 3 章  AI 辅助技术文档生成：汽车开发过程中，文档规范至关重要，它是保证信息准确传递的关键。传统手动编写文档的方式不仅费时费力，而且存在一致性差的问题，容易导致信息失真。AI 技术能够借助大语言模型等，实现文档的提取、生成、重组等操作，有效保障开发流程中技术文档的完整性。该章将深入探讨如何利用领域大语言模型生成文档，并以需求文档和测试用例为例进行阐述。
第 4 章  AI 协助路试数据标注：在智能驾驶与智能座舱的研发进程中，每日产生的数据量高达 PB 级别。传统人工标注的方式不仅效率低下、耗费大量人力成本，且易出现标注标准不统一的问题。而基于 AI 的自动化标注工具，借助目标检测、语义分割等先进技术，能够显著提升数据处理效率。该章以数据标注中心为切入点，深入解析 AI 在图像标注、传感器数据融合等核心环节的具体应用，并探讨如何通过深度学习、自监督学习等前沿技术，降低标注成本，进一步优化路试数据处理流程，助力智能汽车研发高效推进。
第 5 章  AI 支撑虚拟仿真测试：虚拟仿真技术已成为汽车研发的核心工具，而 AI 的融入使其效能进一步提升。AI 算法可基于真实道路数据生成高保真虚拟场景，实现对自动驾驶系统的快速测试与验证；强化学习技术则可以用于优化虚拟测试策略，提升测试覆盖率。该章将详细介绍仿真器在车辆开发中的应用、仿真场景的构建方式，以及虚拟测试优化等关键技术，为读者呈现 AI 技术如何应用在虚拟仿真之中。
第 6 章  AI 加速汽车生产制造：在汽车生产制造过程中，车间内的物料转运效率是决定生产节拍与制造成本的核心要素。基于自动驾驶与机器人技术的无人物流车，通过先进的多车协同调度算法与智能路径规划系统，能够实现零部件的精准、高效配送，有力支撑柔性化生产模式。该章将以实际工厂的无人物流系统为典型案例，深入剖析 AI 技术在物流车辆环境感知、精准定位、智能决策、精确控制及全局调度等关键环节的创新应用，展现 AI 如何重塑车辆制造物流体系，提升生产效能。
第 7 章  AI 提升车辆转运效率：在车辆生产完成并下线后，无论是将成品车转运至停车场，还是在码头、集散地等后续运输节点进行车辆移动，传统模式往往依赖大量人力，存在效率低、管理难等问题。而 AI 驱动的智能转运系统凭借先进算法与数字化技术，可实现对转运流程的智能调度与资源优化配置，显著提升整体作业效率，降低人力成本，并通过数字化管理手段实现转运全流程的透明化与精细化。该章将深入解析 AI 技术在车辆水平转运中的应用与实现路径，展现智能解决方案如何革新车辆自动转运系统。
第 8 章  AI 重塑车辆定损定价：在汽车保险与二手车交易领域，传统定价模式依赖人工经验与有限数据，存在风险评估不精准、决策效率低的问题。基于大数据与机器学习的智能定损系统，可通过图像识别与风险预测模型，实现快速理赔与精准定价；AI 驱动的二手车估值平台，则结合车辆历史数据与市场行情，提供了客观透明的价格评估。该章将探讨 AI 在保险定价、二手车交易等场景中的应用创新，以及如何提升用户体验与行业服务水平。
第 9 章  AI 指引车辆出行导航：在用户购车后的日常驾驶中，导航系统已成为出行刚需。随着技术迭代升级，现代导航不再局限于基础的路线指引，而是融合拥堵规避、红绿灯时长预测等智能功能，以实时动态数据为支撑，为用户提供更全面的行车信息，显著提升了出行效率与体验。同时，这些智能导航技术也为车路云一体化的未来交通生态建设提供了关键的全局数据支持。该章将深入剖析 AI 技术如何赋能导航系统升级，系统阐释全局路径规划、交通拥堵预测、红绿灯时长估算等核心功能的技术原理与实现路径。
第 10 章  AI 提升交通调度效率：在未来智能交通体系的宏伟蓝图中，精细化调度是实现交通系统高效运转的核心。这一前瞻性理念已在当下网约车、物流车的调度场景中成功落地，展现出巨大的应用潜力。借助 AI 算法对交通资源进行动态、精准配置，不仅显著提升了交通运输的整体运行效率与资源利用率，更成为推动车路云一体化建设及智慧城市发展的关键技术引擎。该章将深入系统地阐述 AI 与交通系统各类调度任务深度融合的创新路径，解析其背后的运行逻辑与实践创新，介绍智能交通资源调度技术。
第 11 章  AI 解决泊车难题：在城市空间日益紧张的当下，泊车难题始终困扰着广大车主，在泊车时不仅耗费大量时间精力，复杂的泊车过程更让新手驾驶员望而却步。AI 技术的融入，为这一困境带来了突破性解决方案。从早期的泊车辅助系统到如今的自主代客泊车技术，智能化泊车不断升级，逐步将驾驶员从繁琐的泊车操作中解放出来，显著提升了泊车体验。该章将分别从车端与场端两大维度，系统阐述自主代客泊车技术的实现路径与核心原理，揭秘 AI如何助力解决泊车难题。

第 12 章  AI 创造赛车智能体：赛车运动以其极致的速度挑战与技术博弈闻名，不仅是汽车行业技术创新的重要驱动力，更象征着人类对极限的不懈追求。然而，传统赛车训练成本高昂、流程复杂，培养专业赛车手面临诸多困难。随着 AI 技术的蓬勃发展，这一领域迎来了全新的变革契机。从虚拟赛车手的模拟训练到能够突破人类操作极限的 AI 智能体开发，AI 正重塑赛车人才培养模式，既提升了赛车行业的竞技水平与影响力，也为人类赛车技术的精进提供了创新路径。该章将深入探讨 AI 如何赋能虚拟赛车手培养，解析其在模拟训练、策略优化及智能决策等环节的核心技术与应用场景。
本书以十余个案例为脉络，深度剖析 AI 赋能汽车行业的变革画卷。从贯穿汽车全生命周期的智能管理，到生产物流环节的智慧升级；从路试数据的高效处理，到交通资源的精准调度，AI 技术在潜移默化间串联起行业各领域，彻底革新传统生产模式，实现效率与品质的跨越式提升。
展望未来，AI 与汽车行业的融合必将向纵深发展。随着技术的持续迭代，车辆智能化程度将不断突破边界，汽车产业也将朝着智能化、互联化、绿色化的方向全速迈进。这不仅是技术的演进，更是出行方式与产业生态的全面革新。让我们以开放包容的姿态拥抱这场变革，在 AI 技术奔涌向前的浪潮中勇立潮头，共同见证汽车行业无限可能的崭新未来，携手逐浪而行。
由于作者水平有限，书中难免会出现一些不准确的地方，诚盼读者批评指正。如果您对本书的内容和章节安排等有更多的宝贵意见，或者能够对书中存在的不当之处提出批评和修改建议，请联系机工小编（封底扫码加微信好友即可），以便本书再版修订时参考。期望能够得到您的真挚反馈。
本书的编写工作凝聚了作者多年在人工智能与汽车行业的积累。特别感谢杨明教授、秦通副教授、袁伟助理教授，以及唐卫、余赛、陈静达、陈星元、韩诚、季诺澄、徐东辰、徐国洪、王子炫、曾添一、张文粤、赵润昕等在本书资料搜集与校对方面付出的努力。编写过程中，我们得到了众多同行、专家和合作单位的大力支持。此外，衷心感谢编辑团队在本书出版过程中所付出的专业努力。

编著者