企业实训｜AI技术在产品研发领域的应用场景及规划——某央企汽车集团

 

 

10月下旬北京，TsingtaoAI派驻专家为某央企汽车集团开展AI技术在产品研发领域的应用场景及规划实训。TsingtaoAI为该汽车集团量身打造的AI技术实训直击研发痛点，系统呈现AI在汽车全研发链的落地实践。实训聚焦2025年行业前沿：从机器学习驱动的高精度缺陷识别到BEV+Transformer架构的环境感知系统，从数字孪生虚拟碰撞测试到大模型赋能的智能座舱交互革命。

实训创新性地将技术深度与业务场景无缝融合，详解特斯拉FSD V12端到端神经网络、奥迪R8复合材料智能铺层、宝马iNEXT动态NeRF道路重建等标杆案例，更包含实操性极强的"AI产品规划和项目实施"模块，直面数据孤岛、算法偏见、人才断层等现实挑战。特别设置的分组讨论环节引导学员从自身研发痛点出发，制定可落地的AI实施路线图，确保技术赋能不流于概念，真正助力该汽车集团在2025智能化转型关键期抢占技术制高点。

该央企汽车集团一线研发人员

理解AI的基本概念及其在汽车产品研发中的重要性

  • 探索AI技术在产品研发不同阶段的应用

  • 学习该汽车研发集团在产品研发中的AI具体应用和规划

  • 从行业案例中获取经验和最佳实践 

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模块一

汽车研发中的关键AI技术
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学习成果：

  • 熟悉汽车研发中使用的主要AI技术。

  • 理解这些技术在产品开发不同方面的应用。

关键内容：

►机器学习：

  • 类型：监督学习、非监督学习、强化学习。

  • 应用：预测电动汽车电池寿命、需求预测、优化供应链。

计算机视觉：

  • 技术：物体检测、语义分割、深度估计。

  • 应用：行人检测、车道线识别、交通标志识别。

  • 示例：CNN用于自动驾驶中的图像处理。

NLP：

  • 技术：基于Transformer模型的文本分析。

  • 应用：分析客户反馈、生成需求文档、开发智能语音助手。

机器人与自动化：

  • 技术：cobots、自动化装配线。

  • 应用：优化制造流程、提高生产效率。

示例：

  • 机器学习用于预测新能源汽车电池的老化趋势。

  • 计算机视觉用于检测焊接缺陷，确保制造质量。

  • NLP用于分析社交媒体评论，改进产品功能。

案例研究：

  • 如何使用机器学习进行预测性维护。

  • 如何利用计算机视觉进行质量控制。
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模块二

AI在产品设计与模拟中的应用
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学习成果：

  • 探索AI如何增强设计过程和模拟在汽车研发中的作用。

  • 理解AI在优化设计和缩短开发时间方面的益处。

关键内容：

► 生成式设计：

  • 使用AI生成多种设计方案，优化重量、强度和空气动力学性能。

  • 工具：如Autodesk的生成式设计软件。

AI在CAD中的应用：

  • 自动化设计流程，减少人工干预。

  • 示例：AI优化车身结构以降低油耗。

模拟和虚拟测试：

  • AI驱动的数字孪生技术，用于模拟车辆性能。

  • 应用：虚拟碰撞测试、动力学模拟。

2025年趋势：

  • 生成式AI在软件开发中的应用显著提高设计效率。

  • 示例：（1）使用生成式设计创建轻质、空气动力学优化的车身部件。（2）AI驱动的工具用于模拟电动车电池热管理。

案例研究：

  • 如何使用AI设计电动车平台。

  • 如何使用AI模拟车辆动态性能。

互动环节：

  • 讨论：AI如何帮助优化您当前的设计流程？

  • 演示：展示生成式设计工具的实际应用。

 

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模块三

AI在测试与验证中的应用
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学习成果：

  • 学习AI在测试和验证过程中的应用。

  • 理解AI如何提高测试的效率和准确性。

关键内容：

► AI驱动的自动化测试：

  • 自动生成测试用例，检测软件和硬件中的异常。

  • 示例：AI用于测试车辆嵌入式系统。

预测性维护：

  • 使用机器学习预测组件故障，延长车辆寿命。

  • 示例：预测刹车系统磨损。

AI在碰撞测试和安全模拟中的应用：

  • 模拟碰撞场景，优化车辆安全设计。

  • 示例：AI分析碰撞数据以改进车身结构。

2025年趋势：

  • AI驱动的质量控制技术显著降低测试成本。

  • 示例：（1）AI预测变速器故障，减少召回成本。（2）AI驱动的测试自动化用于验证自动驾驶软件。

案例研究：

  • 如何使用AI验证自动驾驶系统。

  • 如何使用AI进行制造质量保证。
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模块四

AI在智能连接汽车中的应用
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学习成果：

  • 理解AI在开发智能连接汽车中的作用。

  • 探索自动驾驶和车联网通信背后的技术。

关键内容：

► 车辆自动化水平：

  • SAE 0-5级自动化的定义和现状。

  • Level 4自动驾驶在特定场景下的应用。

► ADAS中的AI组件：

  • 自适应巡航控制、车道保持、自动紧急制动。

  • 示例：AI处理传感器数据以实现精准控制。

► V2X通信：

  • 车辆间通信、车辆与基础设施通信。

  • 示例：AI优化交通流量，减少拥堵。

► 数据管理和安全性：

  • 数据隐私和网络安全在连接汽车中的重要性。

  • 示例：AI检测网络攻击，保护车辆数据。

2025年最新发展：

  • 传感器融合技术提升自动驾驶感知能力。

  • 监管框架的进步推动Level 4/5自动驾驶的商业化。
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模块五

行业案例研究与最佳实践
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学习成果：

  • 从其他汽车公司的成功AI实施中学习。

  • 理解管理AI项目在研发中的最佳实践。

关键内容：

► 案例研究：

  • AI在电池技术和自动驾驶中的应用。

  • 数字化生产。

► 共同挑战：

  • 数据质量和算法偏见。

  • 人才短缺和技能培训需求。

► 最佳实践：

  • 数据管理：建立高质量数据集。

  • 人才招聘：培养跨学科团队。

  • 项目管理：敏捷开发与AI整合。

互动环节：

  • 小组讨论：哪些案例对您的工作最具启发？

  • 问答：解答关于AI项目管理的疑问。
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模块六

AI在汽车研发中的未来趋势与挑战
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学习成果：

  • 预测AI在汽车研发中的未来发展。

  • 讨论AI采用的挑战和伦理考虑。

关键内容：

► 新兴AI技术：

  • 生成式AI：加速软件开发和设计创新。

  • 量子计算：优化复杂模拟和优化问题。

► AI在可持续出行中的作用：

  • 优化能源效率，减少碳排放。

  • 支持智能城市中的交通管理。

► 伦理问题：

  • AI算法中的偏见：如何确保公平性？

  • 数据隐私：保护用户数据安全。

  • 网络安全：防止AI系统被攻击。

► 劳动力转型：

  • 再培训和提升技能以适应AI时代。

  • AI如何改变研发工程师的角色。

2025年展望：

  • AI将成为汽车创新的核心驱动力。

  • 企业需应对预算限制和数据管理挑战。

 

 

 

Product & Case.

产品与案例

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