人工智能+汽车基础与应用（中职汽车类专业）课件 1.2 探秘AI超级大脑

1.2揭秘AI超级大脑：大模型如何炼成《人工智能+汽车基础与应用》目录AI大模型重塑汽车产业链12345AI大模型核心概念解析AI大模型的未来展望与挑战AI大模型“实习生”PK赛AI大模型核心技术揭秘智驱引擎舱：当AI化身“公路MOSS”的觉醒一

AI大模型核心概念解析一、AI大模型核心概念解析基本概念大模型（LargeModel）是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，它基于人工神经网络构建，通过超大规模参数、海量数据和强大的计算资源进行训练，具备强大的表征学习能力和泛化能力，能够处理复杂任务（如自然语言处理、图像生成、多模态推理等）。一、AI大模型核心概念解析参数宇宙DeepSeekV3版参数量达6710亿，接近人脑神经元数量。

参数量增加提升了模型的表征学习能力。海量学习需要TB至PB级的多模态数据进行训练。

汽车大模型通过吸收海量汽车数据实现深度理解和智能决策。计算资源密集训练过程高度依赖高性能计算集群。耗时长、耗电大、成本高，体现了对计算力的极致追求。涌现能力当模型规模达到临界点后，会展现独特的涌现能力。如AI创作艺术作品，超越小模型的限制，展现出惊人的创造力。大模型

核心特质一、AI大模型核心概念解析大模型类别概览大模型家族涵盖文本、图像、语音及多模态等类别，各擅胜场，如语言博士、设计师、翻译官，满足多元化需求。应用场景举例从撰写文稿到智能客服，从设计图片到自动剪辑视频，大模型在汽车行业的应用广泛，如故障诊断、自动驾驶等。垂直领域优化针对汽车、医疗等特定领域深度优化的垂直领域大模型，如汽车故障诊断大模型，展现高度专业化能力。大模型家族二

AI大模型核心技术揭秘二、AI大模型核心技术揭秘神经元网络结构大模型通过构建人工神经网络，模仿大脑神经元连接，实现数据学习与记忆。输入层接收原始数据，隐藏层提取特征并建立关联，输出层生成决策指令。二、AI大模型核心技术揭秘智能快递分拣中心类比类比智能快递分拣中心，神经元网络接收数据，分析特征，做出决策，如同快递从接收、分类到派送的全过程。二、AI大模型核心技术揭秘大模型的记忆法则测试泛化能力验证响应速度和决策正确率采集海量数据

实施机器学习构建基础智能

收集反馈数据优化迭代模型学习驾驶理论

熟悉驾驶规范新手驾车上路

处理实际情况积累驾驶经验提高驾驶技术学习阶段推理阶段强化学习阶段三

AI大模型重塑汽车产业链三、AI大模型重塑汽车产业链三、AI大模型重塑汽车产业链AiCube汽车设计一体机输入简单秒级出图麦艺画板造型创意设计到3D效果图，再到造型评审的全流程智能化外观设计节省至1h内传统单车型开发周期压缩58%AI流体动力学平台风洞实验周期从3个月缩短至72h节省上千万元整车风阻系数降至仅0.199设计研发：从“脑洞工厂”到“草图革命”三、AI大模型重塑汽车产业链智能优化排产AI大模型分析历史数据，预演生产流程，灵活调整生产计划，实现不同车型底盘5分钟内切换，提升制造效率20%，降低成本20%，能耗降低19%。自动化生产流程智能机器人与自动化设备依据AI指令，完成生产、存储、搬运、检测等环节，实现‘黑灯生产’，无需人工干预，提高生产能效。长安汽车数智工厂生产制造：机械交响曲的算法指挥家”三、AI大模型重塑汽车产业链智能产品：从铁皮盒子到硅基生命体”三、AI大模型重塑汽车产业链精准营销：流量迷宫里的AI捕手”人工智能大模型分析海量市场数据，精准捕捉用户行为与偏好，生成个性化营销内容，效率提升超200%。01AI洞察用户偏好基于用户画像，AI大模型创作符合平台特性的营销文案，如小红书的“车尾帐篷一键展开”视频，直击目标受众兴趣点。02内容生成与优化实时分析销售数据与市场反馈，AI大模型动态调整营销策略，实现精准投放与高效转化，引领汽车营销新时代。03动态策略调整三、AI大模型重塑汽车产业链售后服务：永不宕机的汽车“医生””深空人工智能大模型有效快速问诊、精准定位、生成维修建议，显著提升故障维修的精准度和效率。ServiceGuardian服务卫士系统实时采集车载传感器数据，并对历史数据和实时数据进行分析，实施远程诊断，提早发现车辆异常，减少突发故障。四

AI大模型“实习生”PK赛四、AI大模型“实习生”PK赛明确活动流程与评分标准，确保每位学生都了解比赛规则。01活动规则说明将学生分成若干组组，每组4-6人，分配特定的汽车岗位任务，同一组内，每位组员使用不同的人工智能大模型完成任务。02任务分组分配详细解读任务清单，确保学生理解任务要求与目标。03任务内容解读四、AI大模型“实习生”PK赛01各组展示AI大模型在汽车岗位的应用成果，如智能诊断、自动驾驶模拟等，直观呈现学习效果。成果展示03从“专业严谨性”、”设计创新性“、“交互友好度”、“本土适配性”和“任务完成度”分析各个AI大模型的优缺点。讨论分析02全班投票评选“最炫酷未来车”、“最动人广告语”、“最贴心功能指南”和“最清晰贷款方案”。投票评选五

AI大模型的未来展望与挑战五、AI大模型的未来展望与挑战AI大模型在汽车行业的未来趋势智能化驾驶升级AI大模型将持续推动自动驾驶技术成熟，实现更高级别的智能驾驶体验，如L5级完全自动驾驶，使车辆能在任何条件下自主行驶。个性化服务定制通过深度学习用户行为，AI大模型将提供更加个性化的车内体验和服务，如智能语音助手、情绪识别和健康监测等功能，提升驾乘舒适度。生态链整合加速AI大模型将促进汽车与智慧城市、智能家居等领域的深度融合，形成无缝连接的出行生态系统，为用户提供全方位的智慧出行解决方案。五、AI大模型的未来展望与挑战AI大模型面临的挑战与解决方案随着AI大模型对数据的依赖加深，如何在保证数据安全的同时，实现模型的有效训练成为关键。采用联邦学习、差分隐私等技术，可在不直接接触原始数据的情况下，进行模型训练，保护用户隐私。数据隐私保护01AI大模型的黑盒特性限制了其在某些领域的应用，增强模型透明度，通过可视化工具和解释方法，使决策过程更加透明，有助于提升模型的可信度和接受度。模型可解释性02面对大模型训练的高能耗和成本，探索更高效的算法和硬件架构，如稀疏模型、量化技术等，减少计算资源消耗，实现绿色AI，是可持续发展的必由之路。资源高效利用03学习评估站一、基础测试题（一）选择题

1.以下不属于多模态大模型的是

（

）A.文心一言B.豆包C.腾讯混元D.DeepSeek2.神经网络结构不包括

（

）

A.输入层B.中间层C.隐藏层D.输出层

3.“满血版”的DeepSeek的参数量是（

）个。A.70亿B.320亿C.6710亿D.640亿DBC一、基础测试题(二)判断题1.神经网络隐藏层的作用是直接输出驾驶指令。

（

）

2.小鹏XNGP每月接收车主数十万条驾驶反馈优化算法，这是人工智能大模型记忆过程的推理阶段。

（

）

✖✖1.大模型的记忆过程主要包括三个阶段，分别是：__________、__________和__________。

2.大数据__________、__________和__________结合的产物。

3.按照应用领域，大模型可以分为____________和__________________。

（三）填空题学习阶段推理阶段强化学习大数据大算力强算法通用大模型垂直领域大模型二、创新拓展题1.职业观察：在汽修店或4S店观察哪些工作可能被AI辅助，记录3个场景（例如客户咨询、库存管理）。参考答案：在汽修店或4S店中，寻找那些重复性高、规则性强、需要处理大量信息或数据，或者需要快速识别模式的工作场景，这些场景往往是AI可以发挥辅助作用的地方。例如：客户服务与管理、销售顾问、辅助维修等。二、创新拓展题2.实践作业：如果你在工作中遇到了下面2个场景，该使用什么样的指令，让AI大模型更好地帮助自己工作呢？1）向老年客户解释保险理赔步骤。2）为年轻车主推荐性价比高的保养方案。参考答案：这道题考察的是如何精准地向AI大模型下达指令，使其输出更符合特定工作场景和用户需求的内容。关键在于指令的明确性、具体性和场景化。具体而言，在设计指令时，要明确以下几个问题：你的角色：你是谁？(服务顾问、保险专员等)目标用户：你面对的是谁？(年龄、特点、可能的痛点)核心任务：你需要AI帮你完成什么具体工作？(解释、推荐、撰写等)具体要求：你希望输出内容具备哪些特性？(语言风格、内容重点、结构、长度、避免什么等)关键信息：提供必要的背景信息（如保险类型、车辆信息、预算范围等）。二、创新拓展题3.进阶任务：小张打算用人工智能大模型辅助为4S店设计“冬季轮胎促销”朋友圈宣传文案，请用结构化模板帮他写出与AI大模型对话的