模块一：座舱开发基础与技术新范式（4课时）

1.座舱架构开发逻辑（1.5课时）：正向vs逆向开发的价值差异（某新势力座舱研发效率提升案例）；全流程闭环：需求-架构-设计-验证-OTA的核心节点；关键指标：研发周期缩短25%、交互故障率降低35%的实现路径

2.2024-2025座舱技术突破（1.5课时）：AI原生座舱：7B大模型本地部署的技术逻辑；多模态交互：隐形生物识别、眼动+手势协同的落地要求；舱驾融合：硬件共享与数据互通的架构设计原则

3.标杆案例拆解（1课时）：某车型 AI座舱18个月量产的技术决策与流程管控

模块二：座舱需求工程与目标定义（4课时）

1.座舱需求挖掘与转化（2课时）：隐性需求捕捉：健康监测、情感交互、零网络智能的调研方法；需求量化工具：将“智能交互”转化为“响应<200ms、识别准确率>95%”的指标体系；AI辅助需求分析：生成式AI构建用户画像与场景模型（某科技公司AI案例）

2.座舱架构目标设定（1课时）：性能目标：AR-HUD信息识别效率提升25%的设定逻辑；安全目标：ISO 26262在舱驾融合中的落地要点；成本目标：域控制器硬件成本优化30%的平衡策略

3.实战练习（1课时）：高端智能SUV座舱核心需求清单与技术指标转化

模块三：AI原生座舱电子架构设计（8课时）

1.硬件架构设计（3课时）：舱驾融合域控制器：NVIDIA Thor芯片算力分配与冗余设计；传感器拓扑：生物识别屏、眼动摄像头的布局与数据传输方案；散热设计：400TOPS算力芯片的PCB布局与热管理实操要点

2.软件架构设计（3课时）：AIOS分层架构：应用层-中间件-内核层的原子化服务拆解；端云协同：轻量化大模型本地部署+云端训练的协同方案（某科技公司案例）；OTA架构：断点续更与兼容性保障的设计逻辑

3.架构评审与优化（2课时）：弱网环境AI交互有效性测试；多模态指令冲突的鲁棒性验证方法

模块四：智能交互与健康座舱架构开发（8课时）

1.多模态交互架构（4课时）：感知层：语音+视觉+生物传感的数据融合设计；决策层：MoE架构大模型的任务规划与意图分解（某主机厂NOMI GPT案例）；执行层：AR-HUD/天际屏的显示控制协同（某主机厂PHUD技术拆解）

2.健康座舱架构（3课时）：动态座椅系统：压力传感器阵列+气囊控制的硬件拓扑与算法逻辑；健康监测：无接触传感器与座舱系统的数据互通设计（领克900案例）

3.跨域协同设计（1课时）：座舱与智驾域的ADAS信息显示、紧急场景交互联动方案

模块五：座舱验证体系与实战演练（16课时）

1.座舱验证与确认（V&V）（4课时）：虚拟仿真：数字孪生平台的座舱交互场景搭建；实车测试：AI交互准确率、AR-HUD显示效果的实测标准与工具使用

2.综合实战项目（8课时，分组完成）：任务1：需求定义与技术指标转化（输出需求清单，2课时）；任务2：核心架构设计（输出座舱AI架构图+交互逻辑图，4课时）；任务3：验证方案设计（输出虚拟仿真测试计划，2课时）

3.工具实操（2课时）：数字孪生座舱仿真平台操作、AIOS开发环境基础应用

案例复盘（2课时）：各组方案座舱架构的差异分析及优化建议