“企业在人工智能大模型时代的核心竞争力，是把自己行业/领域的专有知识经验和数据转化封装成AI模型，并将之有机联接到自身数字化体系的能力。”
———— 尹智
课程时长：
0.5天
课程大纲：
导论：从AlphaGo到ChatGPT
模块一：网联车产业的发展和趋势
1、 网联车产业整体趋势
a) 从传统制造到制造 + 服务模式
b) 下一代智能硬件和服务的平台
2、 智能车舱新趋势
a) 从语音助手到大语言模型赋能的应用
b) 驾驶员感知
c) 座舱感知
d) 车载虚拟助手/AR/VR/MR信息娱乐赋能应用
e) 智能进入系统
3、 自动驾驶新商趋势
a) 单目辅助，激光雷达，多形态融合等多种感知辅助驾驶方案
b) 虚拟环境/AI合成环境的自动驾驶训练
c) 基于高质量数据标注的训练数据
4、 车路协同
a) 端边云系统模式
b) 数据闭环与AI赋能的虚拟仿真
5、 车城网
a) 智能网联汽车应用 + 智慧城市算法 = 车城协同融合车城网
b) 交通信息服务数字孪生
模块二：机器学习和大模型体系在汽车行业的应用模式和产品
6、 视觉智能赋能的汽车工业质检
7、 汽车工业数字孪生：从事后分析，事中监控，到事前模拟优化
8、 AR/VR赋能的车间巡检和培训
9、 工业互联网：从IOT到AIOT
10、 机器学习驱动的汽车生产过程的模型化优化
11、 车企仓储物流的AI应用
12、 AI赋能的汽车数字人客服
13、 Code Interpreter: 大语言模型的文档和数据分析
14、 AIGC赋能的汽车数字营销
15、 汽车业“大脑”：基于通用大模型的制造业定制模型
16、 基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成
思考和小结
Q&A
