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[高级自动驾驶架构师全栈技术研修班2025]
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TRAINING INVITATION
- 课程介绍
本自动驾驶架构师高级班培训课程紧扣智能网联汽车行业前沿趋势，深度融合超级人工智能、存算一体芯片、全域 SOA 架构等核心技术，构建从技术原理剖析到系统集成实践的完整知识体系。课程突破传统自动驾驶培训框架，重点培养学员对行业尖端技术的理解与应用能力，涵盖车云协同、多模态交互、安全保障等关键领域。通过理论精讲、案例剖析与模拟项目实操相结合的教学模式，帮助学员掌握自动驾驶系统架构设计、开发与验证的全流程技术，提升复杂系统问题解决能力，助力学员成为符合行业需求的高级自动驾驶架构人才。
- 适合学员
l 资深技术从业者：已在自动驾驶、智能网联汽车领域工作 3 年以上，负责算法开发、系统集成等核心岗位，希望进阶掌握行业前沿技术与架构设计方法的工程师。
l 技术管理者：担任自动驾驶项目负责人、技术经理等职位，需提升系统架构规划能力，统筹团队完成复杂项目开发与落地的管理人员。
l 高校及科研人员：从事自动驾驶相关研究的高校教师、科研人员，希望将最新技术成果转化为实际应用，拓展学术研究边界。
l 行业转型精英：具备计算机、电子信息等相关领域丰富经验，计划转型至自动驾驶架构设计方向，快速补足专业知识与技能的从业者。
- 学员先修条件
l 专业知识：熟练掌握自动驾驶基础理论，包括感知算法、规控算法、传感器原理等；熟悉计算机体系结构、操作系统原理、软件工程等知识。
l 技术能力：精通 C++ 或 Python 编程，具备扎实的数据结构与算法功底；有机器学习、深度学习项目实践经验，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流框架。
l 实践经验：参与过自动驾驶相关项目开发，对系统架构设计、模块集成、测试验证等环节有一定实践认知；了解智能网联汽车行业技术发展趋势与应用场景。
- 课程收益
l 技术能力提升：深度掌握自动驾驶前沿技术，如超级人工智能决策机制、存算一体芯片应用、全域 SOA 架构设计等，能够独立完成复杂自动驾驶系统架构设计与优化。
l 项目实践能力增强：通过实际案例剖析与模拟项目实操，积累从需求分析到系统落地的全流程项目经验，提升团队协作与项目管理能力。
l 职业竞争力提升：获得行业认可的高级自动驾驶架构师能力认证，拓宽职业发展路径，优先获得头部企业架构师、技术总监等核心岗位机会。
l 培养系统思维：学会从系统层面思考和解决问题，提升技术规划、团队管理与项目统筹能力，成为自动驾驶领域的复合型人才。
- 课程大纲
一、核心技术深度解析（20 课时）
（一）先进硬件架构（4 课时）
-.车用存算一体芯片（2 课时）
l 存算一体芯片技术原理、性能优势及在车载计算平台中的战略地位
l 典型产品案例分析及在自动驾驶系统中的应用场景优化
-.新型智能底盘与端侧算力（2 课时）
l 智能底盘机械解耦、功能集成与安全冗余设计
l 端侧异构算力（GPU+NPU）协同调度与模型快速推理技术
（二）软件定义架构（6 课时）
-.全域 SOA 软件架构（3 课时）
l SOA 架构设计原则、服务化开发方法及在自动驾驶系统中的应用实践
l 典型车企 SOA 架构案例分析与实施经验分享
-.组件化内生智能操作系统（3 课时）
l 操作系统组件化设计、AI 框架融合与智能资源调度技术
l 车用操作系统开发流程、测试验证与性能优化
（三）数据驱动体系（4 课时）
-.自动驾驶云端平台（2 课时）
l 云端平台在数据采集、模型训练、车云协同中的核心作用
l 主流云端平台架构设计与运营模式分析
-.众源时空数据与数据闭环（2 课时）
l 高精度时空数据采集、处理与自更新技术
l 自动化标注、数据压缩传输及数据闭环迭代体系建设
（四）人机交互与安全体系（6 课时）
-.端侧多模态座舱智能体（2 课时）
l 多模态交互技术原理、用户体验优化与开发实践
l 典型座舱智能体案例分析与创新应用
-.系统安全与伦理（4 课时）
l 功能安全（ISO 26262）、网络安全（UNECE R155/R156）在架构设计中的落地
l 自动驾驶伦理决策、责任归属及法律合规性探讨
二、系统集成与验证（12 课时）
（一）系统架构设计（4 课时）
l 自动驾驶系统整体架构设计原则、方法与流程
l 感知、决策、执行模块的协同设计与接口规范
l 系统集成中的项目管理、风险控制与质量保障
（二）感知与规控系统（4 课时）
-.多传感器融合与感知验证（2 课时）
l 多传感器数据融合算法、性能评估与仿真测试
l 感知系统故障诊断与优化技术
-.规控算法集成与车辆控制（2 课时）
l 规划控制算法集成方法与车辆动力学协同
l 硬件在环、软件在环及实车测试验证流程
（三）安全集成与测试（4 课时）
l 全系统安全保障技术集成与验证方法
l 典型安全漏洞分析与应对策略
l 自动驾驶系统测试规范与认证体系
三、项目实践与案例分析（12 课时）
（一）行业案例深度剖析（4 课时）
l 国内外典型自动驾驶项目全流程案例分析
l 技术选型、架构设计与落地实施经验总结
l 小组研讨与案例复盘
（二）企业实战项目（8 课时）
l 与头部车企 / 自动驾驶公司合作的真实项目实践
l 从需求分析到量产交付的全流程项目实施
l 项目答辩、成果展示与专家评审
四、前沿技术趋势洞察（3 课时）
（一）超级人工智能与大模型深度应用（1.5 课时）
l 剖析生成式 AI、端到端大模型（如 DriveGPT、FSD 端到端模型）在自动驾驶决策规划中的核心作用，对比传统算法与大模型驱动架构的差异
l 讲解多模态大模型（视觉、雷达、激光雷达与语言模型融合）训练方法、轻量化部署技术及实时性优化策略
l 结合特斯拉 FSD、Waymo 最新案例，分析大模型在复杂场景（长尾问题、极端天气）中的应用与挑战
（二）智能网联与车路云协同（1.5 课时）
l 梳理 5G-A、6G、卫星通信等车外通信技术与车载网络的融合架构
l 深入探讨边缘计算节点部署、异构算力调度及端侧模型快速推理技术
l 解析车路云一体化架构在实时路况感知、远程控制、协同决策中的应用实践
五、行业发展与职业规划（3 课时）
（一）政策法规与行业趋势（1.5 课时）
l 国内外自动驾驶政策法规解读与合规性分析
l 行业技术发展趋势与未来方向研判
（二）职业发展规划（1.5 课时）
l 自动驾驶架构师职业发展路径与能力要求
l 个人职业规划指导与行业资源对接
- 课程时长: 共计50 课时
- 交付方式： 直播课/支持回播
