企業內訓｜智能駕駛與智能座艙技術—

4月25日，東北某市，TsingtaoAI團隊為某汽車廠商的智能駕駛業務和研發團隊交付“智能駕駛與智能座艙技術”課程。本課程系統講解智能汽車兩大核心領域技術架構與實現路徑。課程涵蓋智能駕駛感知層（激光雷達/毫米波雷達/視覺融合）、決策規劃（A*/RRT算法與端到端模型）及高精地圖定位（SLAM與無圖方案），解析智能座艙系統演化（IVI/AR-HUD多屏交互）及硬件軟件架構（高通芯片選型/QNX/鴻蒙車機）。通過理論推導與工程案例結合，深入探討多模態人機交互、車載以太網與5G-V2X協同、OTA安全升級等關鍵技術，助力學員掌握從算法設計到系統集成的全棧能力，適應汽車智能化轉型需求。

課程大綱方案

模塊一：智能駕駛核心技術解析

感知層技術
1. 傳感器類型與融合方案：激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達的優劣勢分析；
2. 多傳感器標定與數據同步。
決策與規劃算法
1. 路徑規劃算法（A*、RRT）與行為決策模型（基于規則 vs. 深度學習）；
2. 端到端自動駕駛技術的挑戰（數據閉環、模型泛化能力）。
高精地圖與定位技術
1. 高精地圖的要素與動態更新機制；
2. SLAM技術原理及在無圖區域的定位方案。

??模塊二：智能座艙系統架構與核心模塊

智能座艙的定義與演進
1. 從“駕駛空間”到“第三生活空間”的轉變9；
2. 核心子系統：車載信息娛樂（IVI）、儀表盤、HUD、語音交互等。
硬件與軟件架構
1. 硬件平臺：高通8155/8295芯片的性能對比；
2. 軟件架構：QNX、Android Automotive、HarmonyOS的選型邏輯8。

??模塊三：智能座艙關鍵技術深度解析

人機交互技術
1. 多模態交互：語音、觸控、手勢的融合設計；
2. 語音交互全鏈路技術：喚醒率優化、語義理解、情感化合成。
顯示與感知技術
1. AR-HUD技術原理與落地難點；
2. 多屏聯動與場景化交互設計。
數據與網絡技術
1. 車載以太網與5G-V2X的協同應用；
2. OTA升級的架構設計與安全風險。

授課講師

陳老師 AI智算技術專家

CS碩士，高性能計算方向

研究方向：分布式計算、深度學習模型優化、GPU加速計算。

曾就職中國電?科技集團高性能計算研發工程師，一線智算廠商高性能AI Infra工程師，現就職TsingtaoAI公司AI框架及AI應用研發工程師。

專業領域

華為昇騰技術棧: 深入掌握華為昇騰AI計算平臺，包括昇騰算子開發、HCCL集合通信優化、智算集群建設與性能調優。

智算集群建設與優化: 專注于大規模智算集群的設計、部署、設備選型、網絡配置及系統集成，提升集群性能和穩定性。

深度學習與高性能計算: 研究和應用分布式訓練框架、優化技術，進行大規模計算任務的高效處理。

網絡與系統集成: 在復雜網絡環境下進行系統集成，確保數據傳輸的高效性與系統的穩定性。

AI開發框架: 熟悉多種AI開發框架，包括NCE fabric、NCE insight fabric、MindX和ModelArts平臺的高階使用。

學術成就

論文發表: 在國際頂級期刊上發表多篇高影響力研究論文，涉及高性能計算與AI模型優化領域，包括：

《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》：論文集中于深度學習技術在高性能計算中的應用。

代表性項目經驗

GFDX智算集群項目

負責內容: 主導智算集群的整體設計與交付，包括設備選型、系統集成和網絡設備配置。負責優化集群性能以滿足高負載計算需求。

實際項目交付經驗: 成功實施了62.5P的智算集群交付，確保系統的高效能和穩定性。

首都在線智算集群項目

負責內容: 主導智算集群的設計與部署，負責設備選型、集群網絡架構設計和HCCL集合通信的優化配置。

實際項目交付經驗: 成功交付了80P的智算集群項目，實現了高效的數據處理和計算能力。

北京昇騰人工智能計算中心

負責內容: 智算集群項目的建設與交付，包括設備選型、系統集成、網絡設備配置與調優，以及昇騰平臺的算子開發與優化。

實際項目交付經驗: 主導了100P的智算集群交付，顯著提升了計算能力和系統性能，滿足了大規模AI應用需求。

教學與培訓經驗

昇騰技術培訓: 為多家企業和研究機構提供昇騰技術棧的定制化培訓，涵蓋昇騰算子開發、HCCL通信優化、智算集群建設等內容。

教學方法: 善于將復雜的理論知識與實際應用相結合，通過案例分析與實踐操作，幫助學員在短時間內掌握核心技術，并能在實際項目中獨立應用。

培訓案例

某智算中心運維廠商：

IB網絡
1. IB網絡的概述與原理
2. IB網絡的傳輸協議與數據傳輸原理
3. 深入講解InfiniBand的傳輸協議，包括RC、UC和UD，并解釋數據傳輸機制。
4. 描述IB網絡的硬件架構，包括交換機、路由器、HCA和TCA等。
5. IB網絡的故障診斷與排除
6. 實操環節，教授如何診斷和解決IB網絡中可能出現的問題。

GPU架構與CUDA編程
- NVIDIA GPU架構與特性
- 介紹GPU的基本概念和CUDA編程模型。
- 提供CUDA編程的基礎知識和入門指導。
- GPU內部結構與性能優化關鍵點
- 分析GPU加速計算的實際案例，包括性能提升和應用場景。
- 講解如何優化CUDA程序的性能，以及CUDA生態系統中的各種工具和庫。
- GPU加速計算與案例分析
- 高級CUDA庫與工具鏈詳解
- 性能優化與CUDA生態系統
算力集群規劃與設計
- 算力集群架構與設計
- 軟件棧設計與集群性能評估
- 集群性能調優的高級技巧與實踐
- 集群性能調優

智算集群的開發調優-某運營商研發中心

昇騰算子開發相關

常見錯誤碼與問題排查
自定義算子的調用與調試
高階融合算子實現方法

HCCL集合通信相關

HCCL常見錯誤碼與處理方法
HCCL通信算法與算子開發
HCCL新特性與調優

昇騰智算集群網絡設備管理

NSLB1.0和2.0方案實現細節
端網協同機制
集合通信建鏈與mpirun測試

華為AI開發框架與工具鏈

華為CCAE與NCE系統使用
MindX與ModelArts框架使用
昇騰環境適配的AI開發框架

基于華為昇騰的分布式訓練技術咨詢-某科研學術機構

利用 PyTorch DDP 在多 GPU 上并行訓練 ResNet-18，加速 CIFAR-10 訓練并保持高準確率。通過環境配置、數據分發與采樣、模型分布式包裝和自動梯度同步，實現高效訓練。結合混合精度、梯度壓縮和自適應批大小等策略，大幅減少通信開銷、提升計算效率。針對分布式任務調度與容錯機制進行深入探索，保障大規模訓練的穩定性與可擴展性，提供了高效、易擴展的分布式深度學習解決方案。

任老師?智能駕駛技術專家

技術專長：

? 智能駕駛系統架構設計

? 多傳感器融合算法

? 算法研發與量產落地

? 國際化項目支持

? 前500強研發工程師、高級顧問

在智能駕駛領域擁有十多年豐富經驗。在世界Top100強企業的智能駕駛部門擔任智能駕駛算法專家，負責基于多傳感器融合的環境構建算法的總體框架設計及性能優化。在智駕算法研發與量產落地方面有著卓越的成就，主導研發的感知融合算法已在國內外多個主機廠的核心車型中實現量產，性能表現處于行業領先水平。具有國際化項目支持的經驗，曾在公司歐洲研發中心支持全球智能駕駛量產項目，成功推動項目進展。長期與多家車企保持培訓咨詢合作，包含一汽、保時捷、阿維塔等。

專業背景和實踐經驗使他在智能座艙培訓領域備受推崇。不僅注重理論知識的傳授，更強調實際操作和體驗的重要性。能夠結合自己在智能駕駛領域的豐富經驗，為學員提供從理論到實踐的全方位指導。任老師擅長將復雜的技術概念轉化為易于理解的語言，使學員能夠快速掌握智能座艙的設計和應用。培訓課程設計注重互動性和實用性，通過案例分析、模擬操作和現場演示等多種教學方法，確保學員能夠在實際工作中靈活運用所學知識。教學風格親切而富有啟發性，能夠激發學員的學習興趣和創新思維，幫助他們在智能座艙領域取得更大的成就。

關于TsingtaoAI

TsingtaoAI（北京霆濤商業智能技術有限公司）企業內訓業務線專注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和數據科學領域的企業內訓服務，通過深入業務場景的案例實戰和項目式培訓，幫助企業應對AI轉型中的技術挑戰。其培訓內容涵蓋AI大模型開發、Prompt工程、數據分析與模型優化等最新前沿技術，并結合實際應用場景，如智能制造、醫藥健康、金融科技和智能駕駛等。通過案例式學習和PBL項目訓練，TsingtaoAI能夠精準滿足企業技術團隊的學習需求，提升員工的業務能力和實戰水平，實現AI技術的高效落地，為企業創新和生產力提升提供強有力的支持。

同時，TsingtaoAI公司并不是一家單純的培訓機構，我們同樣是一家AI產品開發公司，公司核心團隊主要也都是由技術和產品人才構成，公司團隊大部分成員在大模型時代之前就在從事AI產品相關的工作。公司在過去一年里，為10余家客戶開發了AI相關的產品，涵蓋醫療、教育、智能制造、人力資源等領域。相信我們在AI產品開發和客戶服務的過程所形成的認知和方法論，能對貴司的需求有更深更細的洞察和理解，也能提供更深入業務肌理的“AI能力獲得”。