《人工智能+汽车技术与应用》课程标准

《人工智能+汽车技术与应用》课程标准一、基本信息课程名称人工智能+汽车技术与应用课程代码课程学分2课程学时32学时课程类别£必修£选修£限定选修课程性质£通识平台课程£学科基础课程£专业基础课程£其他（学校可根据专业开设情况自行确定）适用层次£职业本科£专科适用专业开设学期注：各学校根据实际情况调整，建议32学时或48学时。二、课程定位《人工智能+汽车技术与应用》遵循“职业导向、分层分类、动态迭代、伦理安全”的原则，旨在培养汽车专业学生人工智能素养及职业能力，使其在了解人工智能基本概念基础上，深入学习AI在汽车全产业链典型应用。课程强调“通识素养—专业技能—行业能力”三层结构的融合，注重与学生所学汽车类专业的交叉融合，通过案例教学和项目实践，培养学生系统掌握人工智能技术在汽车全产业链涉及专业领域的应用能力。本课程主要面向汽车领域人工智能相关的技术研发、系统设计、应用调试等初级岗位，培养学生掌握人工智能相关基础知识，包括人工智能基础，人工智能赋能汽车产业链各领域的基本原理和关键技术，以及将人工智能技术与汽车产业结合，解决汽车领域实际问题的基本能力，同时具备人工智能伦理意识和安全意识，为未来职业发展和终身学习奠定基础。

本课程的前修课程为《Python程序设计基础》，后续课程包括《汽车智能传感器应用》《ADAS技术应用》《智能座舱设计》等。三、课程目标依据智能网联汽车技术专业人才培养方案中确定的培养目标、综合素质、职业能力，按照知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观三个维度，突出核心素养和关键能力，结合本课程的性质和职业教育专业教学的最新理念，确定课程目标。1.知识目标

(1)熟悉人工智能基本概念和发展历程；

(2)熟悉大语言模型基本原理和应用方法；

(3)熟悉智能汽车关键技术体系和应用场景；

(4)掌握AI在汽车设计、制造、座舱、驾驶、服务等领域的应用方法；

(5)掌握智能驾驶系统核心功能和工作原理；

(6)掌握智能座舱人机交互设计基本原则和方法。

2.能力目标

(1)会分析汽车AI应用场景和技术需求;

(2)能运用AI工具辅助完成汽车设计与仿真任务;

(3)能分析智能驾驶系统工作流程和调试基本问题；

(4)掌握汽车AI技术方案设计和案例分析的基本方法;

(5)能进行智能座舱交互原型设计和简单智能体开发。3.素质目标

(1)具备运用AI思维解决汽车领域实际问题的能力和意识；

(2)具备汽车AI技术创新应用和探索研究能力；

(3)具备跟踪汽车AI技术发展前沿和自主学习提升的能力；

(4)懂得人工智能伦理规范、法律法规和数据安全的基本要求。

四、课程结构本课程依据汽车专业群培养方案的总体设计思想，以人工智能技术为基础，以支撑培养学生汽车AI应用的基本知识和技能为出发点，并结合岗位工作典型任务，选取走进人工智能大模型新时代、AI赋能汽车设计制造、智能座舱交互设计、智能驾驶技术应用、汽车AI服务生态构建、汽车人工智能伦理与未来展望、汽车AI技术前沿探索等几个模块作为学习内容。具体的学习项目、学习内容和产出标准，以及建议学时如下：模块学习内容实践项目（建议）建议学时模块一、走进人工智能大模型新时代人工智能发展里程碑事件汽车人工智能相关基础认知（重点）大模型在汽车行业应用基本原理（重点）智能汽车技术发展基本流程人工智能与汽车技术参考教程使用汽车AI技术体系构成分析(难点)完成人工智能发展历程梳理报告人工智能在汽车领域的应用总结2模块二、汽车设计中的人工智能应用AI设计工具参数配置与应用（重点）汽车研发流程中的AI优化方法（重点）设计文档注释与版本控制规则(难点)AI辅助汽车设计流程分析报告AI汽车创意设计应用6模块三、智能座舱中的人工智能应用智能座舱及智能体应用实践智能座舱交互体验评估方法（重点）智能座舱智能体设计实践(难点)多模态交互系统设计案例分析（重点）座舱交互原型设计工具应用智能座舱用户体验测试方案设计（重点）智能座舱交互设计方案简单智能座舱智能体原型创意设计6模块四、智能驾驶中的人工智能应用ADAS系统应用场景分析（重点）自动驾驶安全与冗余设计技术(难点)不同级别自动驾驶技术对比分析智能驾驶场景应用案例分析智能驾驶系统调试与优化方法编写自动驾驶技术对比分析文档智能驾驶场景应用实践报告自动驾驶仿真6模块五、汽车服务中的人工智能应用汽车服务生态系统构建方法智能故障诊断案例分析二手车交易智能体设计实践（重点）汽车服务AI解决方案设计(难点)智能故障诊断只能体设计二手车交易智能体设计车损识别智能体设计4模块六、人工智能赋能汽车未来趋势人工智能伦理规范应用分析（重点）汽车AI创新项目实践（重点）未来汽车技术趋势预测(难点)跨学科融合创新思维培养汽车AI创新项目设计方法（重点）撰写未来汽车技术趋势预测报告设计汽车AI创新项目方案未来汽车职业人员能力结构图4五、课程内容（一）走进人工智能大模型新时代【学习导读】在21世纪的第三个十年，人工智能已从科幻小说中的幻想，变为重塑人类生活的核心技术。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车的复杂决策，人工智能正在以惊人的速度渗透到日常生活的方方面面。本章将从多元视角揭开人工智能的神秘面纱。【学习目标】1.复述人工智能的定义与核心特征，列举其三大技术分支。2.了解人工智能的分类，加深对其本质特征的理解。3.梳理人工智能的发展历程，熟悉其在不同阶段的重大事件、技术突破及标志性成果。4.剖析自然语言处理的全流程机制，揭示其技术原理与应用逻辑。5.熟知自然语言处理在汽车领域的应用。6.比较机器学习与深度学习的异同，说明神经网络在图像识别中的关键作用。7.概括大语言模型的Transformer架构原理，指出其与传统NLP模型的区别。8.了解计算机视觉五大关键技术，列举其在自动驾驶中的应用场景。9.分析大语言模型的局限性，检索当前行业解决方案。10.归纳人工智能发展史上的三次技术浪潮，关联各阶段突破与汽车产业的联系。11.构建创新思维日志，记录人工智能技术灵感并实践微创新方案。12.保持对人工智能前沿动态的关注，分析其对汽车产业的影响。（二）AI赋能汽车：从设计到制造【学习导读】人工智能技术正在重塑汽车设计的全生命周期。从概念草图到量产制造，AI通过数据驱动和算法优化，显著提升设计效率与创新潜力。在设计阶段，AI可快速生成多样化草图，例如通过深度学习工具自动绘制符合空气动力学与美学需求的车身造型，并基于用户偏好实时优化方案；概念车开发中，AI进一步突破想象边界，从风格融合到功能创新，通过自动化建模与虚拟验证加速概念落地。研发环节依托AI驱动的仿真测试，例如高精度碰撞模拟与能耗分析，大幅缩短开发周期并降低试错成本。制造领域则深度融合智能技术：机器视觉实现毫米级质量检测，协作机器人完成柔性化装配与物流调度，预测性维护系统让设备永续运转成为可能。【学习目标】1.复述AI在汽车设计中的三大应用场景，列举其效率提升的具体数据案例。2.比较传统研发与数据驱动研发的差异，概括数据价值链的六个关键环节及其作用。3.分析AI仿真测试的五大技术优势，关联其对缩短研发周期的实际影响。4.归类汽车制造中机器视觉的检测对象，说明各场景的技术实现原理。5.解释预测性维护的“采集－分析－决策－验证”闭环流程，推断其在冲压设备故障预防中的经济效益。6.模仿AI设计工具操作流程，完成一组符合空气动力学要求的车身草图生成。7.设计跨部门协作方案，运用AI语义对齐工具解决中英文技术文档的语义歧义问题。8.评估生成式AI的概念车设计方案，优化提示词以提升设计创新性。9.养成数据驱动思维，实践用量化指标替代经验决策。10.保持对技术局限性的批判意识，质疑AI生成方案中的工程可行性风险。11.树立可持续制造理念，推广AI在减少材料浪费与能耗中的最佳实践。（三）智能座舱：会思考的移动空间【学习导读】在科技飞速发展的今天，汽车已不再仅仅是传统的交通工具，而是逐渐演变成一个集多种功能于一体的智能移动空间。智能座舱作为这一变革的核心载体，正引领着汽车行业进入一个全新的时代。它就像一个拥有“大脑”的贴心伙伴，能够理解我们的需求，与我们进行自然而流畅的互动，为我们的出行带来前所未有的便捷与舒适。了解智能座舱这一前沿领域，不仅有助于拓宽科技视野，更能激发对未来智能交通发展的思考与探索。接下来，就让我们一同深入智能座舱的奇妙世界，揭开它神秘的面纱。【学习目标】1.能准确阐述智能座舱的定义、核心组成及功能特点，并通过案例对比其与传统汽车座舱的差异。2.系统梳理人机交互方式的四次迭代，列举各阶段关键技术及代表设备。3.能解释多模态交互的三大技术逻辑，并结合实际场景分析交互的协同机制。4.能归纳AI大语言模型应用的技术实现路径，包括数据采集、模型训练与反馈优化。5.能描述情感计算的基本概念，分析其在座舱中实现情感化交互的典型场景。6.能阐述智能座舱技术架构的协同工作原理及性能指标。7.能解析个性化推荐系统的核心技术与数据安全保护机制。8.能说明驾驶员状态监测系统的多模态感知技术及分级干预策略。9.能够结合具体车型案例，分析不同交互方式（语音、触控、手势）在操作效率与安全性上的优劣，并提出优化建议。10.运用AI大语言模型设计人性化服务原型，如基于用户历史数据生成动态推荐方案，并验证其准确性。11.基于情感计算原理，设计情感化交互方案，如通过面部识别+语音语调分析判断情绪状态，自动触发对应服务。12.树立以人为本的设计思维，在技术方案中优先考虑用户需求，平衡功能性与安全性。13.增强跨学科视野，理解人机交互需融合计算机科学、心理学、工业设计等多领域知识。14.培养持续学习习惯，跟踪前沿技术（如大模型轻量化、多模态融合算法）对智能座舱发展的推动作用。（四）智能驾驶：迈向自动化的未来【学习导读】智能驾驶技术正以前所未有的速度重塑汽车产业格局，其核心是通过AI赋能的“感知－决策－执行”闭环系统实现车辆升级。当前技术路线呈现渐进式发展：从ADAS逐步向高度自动驾驶演进。深度学习、强化学习等AI算法大幅提升了系统对复杂场景的处理能力，而5G、车路协同等技术的引入正突破单车智能的局限性。AI正从算法层、系统层到产业层重构智能驾驶技术体系，加速实现L2辅助驾驶到L4自动驾驶进化的技术跃迁。【学习目标】1.理解ADAS的基本概念、分类标准及在不同驾驶场景中的应用实例。2.理解ADAS的关键技术原理，包括传感器融合、预警机制和控制逻辑。3.熟悉自动驾驶系统的分层架构（感知层、决策层、执行层）及其技术实现路径。4.理解AI在智能驾驶中的核心技术架构，包括算法选择、模型训练和系统集成。5.理解AI在感知层、决策层与控制层的具体应用及其优化方法。6.熟悉自动驾驶仿真测试的核心价值、技术流程及其在开发中的重要性。7.熟悉车路协同的基本概念、核心技术及其在智慧交通中的应用场景。8.能够熟练开启和配置ADAS功能，并进行基础参数调整。9.能够对比分析不同品牌ADAS的性能差异及适用场景。10.树立智能驾驶系统的安全意识。11.树立严谨的工程理念，坚持“真即实车”的测试标准。（五）服务进化：AI引领汽车服务新生态【学习导读】在人工智能飞速发展的当今，汽车不仅仅是一种交通工具，更是一个与人深度连接的智能体。通过前面几个章节的学习，相信读者已经熟悉汽车产业相关的设计、研发、生产、制造等各个环节，都有人工智能赋能的影子。实际上，在汽车后市场环节，人工智能也已经在悄无声息地渗透着。本章将通过几个典型的智能应用场景，介绍人工智能在汽车维修、保险定损、个性化服务和二手车交易等方面的应用，引导读者进一步学习人工智能赋能汽车产业后市场的方方面面。【学习目标】1.掌握AI赋能汽车故障诊断的原理与优势。2.了解远程诊断与OTA升级的概念、流程和关键技术。3.熟悉AI预测性维护的作用及核心技术。4.理解汽车大数据的概念及其特征。5.熟悉汽车大数据的存储分类及其应用场景与技术实现。6.掌握用户画像的构建逻辑，包括数据清洗、行为规律分析、动态标签更新及群体特征挖掘。7.了解大语言模型在汽车服务中的智能应用，包括语义理解、增强检索及个性化交流技术。8.能复述知识库构建的基本流程和讲述智能定损背后的基本原理。9.会讲述AI赋能汽车理赔的过程。10.能设计一种智能体方案，并应用于保险定损，提升工作效率。11.能够自行设计文本，使用数字人技术生成车辆展示视频。12.具备运用AI技术解决汽车故障诊断问题的逻辑思维。13.能够将汽车大数据分析、用户画像构建等技能迁移至保险定价等场景，推动数据价值复用。（六）汽车人工智能基石与未来展望【学习导读】在智能汽车构筑的数字版图上，规则、技术与未来正编织成三维立体的认知坐标。本章以“规则筑牢底盘，技术驱动引擎，未来领航方向”为轴，聚焦汽车人工智能发展的“根基”与“远方”。在本章，我们将剖析AI技术引发的伦理挑战与法规应对，探索标准化建设如何为创新保驾护航；我们将见证AI如何重塑汽车产业链的每一个环节，以及这一变革对人才能力提出的全新要求；我们还将触摸技术前沿的脉动，展望那些正在从想象走向现实的未来图景。产业层面软件定义汽车催生“硬件标准化+软件服务化”新模式，技术在创新与安全的平衡中加速演进。正如上海车展广汽星灵AI系统所展现的，汽车人工智能已不仅是技术升级，更是人类出行的范式革命。【学习目标】1.梳理全球主要经济体智能汽车领域的立法动态，分析政策对产业技术路线与市场格局的影响。2.阐释汽车智能化伦理准则、安全标准及法规的核心内容与适用场景。3.对比不同智能驾驶合规标准，解析认证流程中技术验证、数据合规的关键步骤。4.归纳智能驾驶责任认定模式，结合典型案例分析权责划分原则。5.预测汽车智能化技术、应用、产业生态的未来超趋势。6.能依据全球主要经济体智能汽车相关法律法规，分析具体案例中事故责任主体及责任划分比例，形成简易责任判定报告。7.能使用标准化认证相关工具，对某一智能驾驶功能模块进行合规性自查，输出整改清单。8.能针对“汽车+AI”新兴岗位，结合自身专业背景，制定包含3项核心技能的短期学习计划，并说明每项技能的实践路径。9.在法规政策研究中保持客观公正，形成正确的职业价值观。10.强化智能汽车安全与伦理意识，树立技术发展的责任观念。11.拓展全球视野，关注国际产业动态，认识各国发展的差异与合作机会。六、学业质量（一）学业质量内涵学业质量是学生在完成本课程学习后的学业成就表现。高等职业教育学校学生学业质量标准是以本课程学科核心素养内涵及具体表现为主要维度（见表1），结合课程内容，对学生学业成就表现的总体刻画。表1人工智能+汽车技术与应用学科核心素养及表现核心素养内涵具体表现AI工具应用能力学生将学会如何在不同生活场景中应用人工智能工具，包括AI写作、视频制作、办公、设计、编程、搜索引擎和音频工具等在汽车全产业链的应用。AI写作：能够使用AI写作工具快速生成高质量的文本内容，应用于汽车营销文案等领域。AI视频：利用AI视频工具制作视频内容，提高视频制作的效率和创意性。AI办公：熟练运用AI办公工具，提升日常工作效率，如自动化文档处理、数据分析等。AI设计：通过AI设计工具，实现高效的设计工作，包括图形设计、产品设计等。AI编程：借助AI编程工具，提高编程效率，解决编程难题。AI搜索引擎：有效利用AI搜索引擎进行信息检索和学术研究。AI音频：使用AI音频工具创作音乐和声音效果，丰富多媒体内容。科技创新与实践能力培养学生在汽车人工智能领域的科技创新能力和实践操作能力，鼓励将理论知识应用于实际问题的解决。创新思维：能够运用所学知识，提出新颖的解决方案或创意。实践操作：具备实际操作AI工具的技能，能够独立完成相关任务。问题解决：面对实际问题，能够运用AI技术进行有效分析和解决。伦理与社会责任意识学习和应用汽车领域AI技术的过程中，培养学生的科技伦理意识和社会责任感，理解并遵守相关法律法规。伦理判断：在AI应用中，能够识别并避免潜在的伦理风险。社会责任：意识到AI技术对社会的影响，承担起相应的社会责任。法律遵从：在使用AI辅助工作时，严格遵守相关法律法规，确保技术的合理合规使用。（二）学业质量水平高等职业教育学校人工智能+汽车技术与应用课程学业质量水平分为两级，每级水平主要表现为学生整合人工智能应用学科核心素养，在不同复杂程度的情境中运用各种概念、思维、方法和技能解决问题的关键特征。具体表述见表2。水平一：掌握基础模块的人工智能基本知识和基本技能，对新一代人工智能技术发展与应用有一定了解，能进行简单的AI工具使用。水平二：在水平一的基础上，进一步掌握相关的知识和技能，能够组合应用AI工具实现复杂的任务。表2学业质量标准水平一水平二[1-1AI工具应用能力]理解与操作：能够理解并熟练操作至少3种不同类型的AI工具。应用实践：在指导下，能够完成至少2项基于AI工具项目任务。效果评估：初步具备评估AI工具输出结果的能力，能够进行简单的修改和调整。[2-1AI工具应用能力]精通与创新：精通多种AI工具的高级功能，能够独立创新使用，结合不同工具解决复杂问题。项目主导：能够独立设计并主导完成至少3项复杂的AI工具应用项目，项目质量高，创新性强。效果优化：具备深度评估和优化AI工具输出结果的能力，能够进行专业级的调整和优化。[1-2科技创新与实践能力]基础创新：能够在给定的框架内提出创新点，对现有AI在汽车领域的应用场景进行小范围改进。实践操作：能够独立完成至少1项创新实践项目，项目具有一定的实用价值。问题识别：初步具备识别和定义实际问题的能力，能够明确问题的关键点。[2-2实践探究能力]深度创新：能够独立设计创新方案，对AI技术进行改造或开发新应用，具有较高原创性和实用性。项目主导：能够独立主导完成至少2项具有挑战性的汽车领域创新实践项目。问题解决：具备全面的问题分析和解决能力，能够提出系统性的解决方案，解决复杂问题。[1-3伦理与社会责任意识]基础理解：能够理解AI技术的伦理原则和社会责任的基本概念。行为准则：在AI应用中，能够遵守基本的伦理准则，避免明显的伦理风险。社会影响：能够初步认识到AI技术对社会的潜在影响，具备初步的社会责任感。[2-3创新创造能力]深度理解：深入理解AI伦理与社会责任的复杂性，能够分析和讨论高级伦理议题。行为引领：在AI应用中，不仅遵守伦理准则，还能够主动倡导和引领正面的社会责任行为。社会贡献：能够通过AI技术为社会做出积极贡献，如参与公益活动、推动社会公平等，展现高度的社会责任感。七、课程考核根据本课程特点，建议采用“过程+项目+期末综合评估”的考核方式，注重实践能力评价。具体执行方式如下：考核构成考核要点比重过程评价（60%）走进人工智能大模型新时代10%汽车设计中的人工智能应用15%智能座舱中的人工智能应用20%智能驾驶中的人工智能应用20%汽车服务中的人工智能应用20%人工智能赋能汽车未来趋势5%团队协作与创新能力5%伦理规范与安全意识5%结课评价（40%）汽车AI应用实践（60%）+项目展示（答辩等）（40%）说明：具体的项目题目，由任课教师根据汽车行业实际需求确定，项目周期不少于2周，可采用团队合作方式完成，如智能座舱交互原型设计、智能驾驶场景分析报告、汽车服务AI解决方案等综合性项目。八、课程实施（一）教学要求高等职业教育院校人工智能+汽车技术与应用课程教学要紧扣学科核心素养和课程目标，在全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务基础上，突出职业教育特色，提升学生的专业技能水平，培养学生的自主学习能力和利用AI工具解决实际问题的能力。1.加快课程思政教学改革，加强综合素质培养新时代背景条件下，数字化职业素质要求提升，这就对高职院校相关专业人才培养的目标提出较高需求。通过人工智能+汽车技术与应用课程思政，把专业知识、专业技能和思想教育有机融合，在培养学生掌握专业知识和业务技能情况下，也提升学生的职业素养，从而满足企业多层次和复合型高技能人才的需求。通过对人工智能+汽车技术与应用课程深入挖掘寻找其中的思政元素，来培养高职相关专业学生的政治意识、团队协作、问题解决能力等，充分发挥课程思政元素在高职计算机类专业教育中的作用，将职业核心素养教育落实到专业课程教学的全过程2.优化课程知识结构，提升学生AI技能新时代AI赋能职业教育背景下，专业呈现无界化，课程体系需要满足岗位和岗位群需要作为参考。需要进一步解放学生思想，活跃学生思维，改变存在的知识面过窄、过专、过偏的现象，比如在课程内容中可以适当增加团队协作、产品思维训练、面向对象的设计模式等方面的知识和技能。在人工智能+汽车技术与应用课程设置中要突出专业课程的综合而广泛的基础性教育与实践，明确知识和技能，合理调整课程的内容结构和核心素养的传授方式。3.激发学生学习的内驱力，提升自主学习能力面对人工智能行业日新月异的变化与发展，让学生通过人工智能+汽车技术与应用的学习，建立起一种适合学生自我成长的自主学习能力显得尤为重要。实施自主性的教学一方面需要加强教师的专业素养，转变教师的教学观念，在不断增强课程的趣味性和应用性来吸引学生的同时，还要重视学法指导，增强学生信息检索的能力，引导学生自主学习，提升学习能力；另一方面是在教师的指引下，要让学生从自我内心的角度出发，主动探索新知识，探寻新问题，凸显出学生的主体地位，从“要我学”转为“我要学”，充分激发学生学习的激情，注入持久的学习动力。4.创新课堂教学内容和方式，提升创新能力在教育教学中培养学生的创新意识、创新精神和实践能力是实施素质教育、提高教学质量的有效途径。教师应该用“创新”编织课堂教学，给学生更多的参与机会，让学生在宽松的教学环境中学会思考、学会创新；教师应善于在课堂教学中联系学生实际，采用多种形式与手段创设富有创造性的情景，促使学生产生求知欲望；教师须为学生提供充分实践操作的机会，让学生在做中学、学中做，在实践中创新。（二）学业水平评价人工智能+汽车技术与应用课程的学业评价注重过程评价和结果评价相结合，注重理论知识评价和实践能力、创新能力评价相结合，构建多元化、发展性的评价体系，以促进学生素质的全面提高和教师的不断进步。其中过程评价主要通过学生平时参与在线教学的数据统计、课堂实操效果、课后拓展运用能力等方面进行考核，主要体现理实融合，既要掌握理论知识，又要掌握实践技能。其中实操的检验主要以岗位需求和技能竞赛为导向，将每个知识点和技能点转化为可量化的打分点，学生对照各个打分点，更能明确学习的重点以及评价标准，在实际操作中能根据打分点自觉进行反复纠正，强化学习。而结果评价则主要是学生是否考在日常工作中灵活应用AI工具以及期末考试等方面进行检验。对于取得课程相关的证书、奖状或有突出创新的同学