1.内容直技术热：《智能座舱发与实践》全面介绍了智能座舱的技术背景、发细节及其发展趋势，内容详实全面成体系。 2.一线工程师帮你“避坑”：本书内容全部来自 搭载国产 AI 芯片的长安UNI-T智能汽车的智能座舱研发团队，凝结了从实际项目研发中积累的宝贵经验。 3.普及计算机硬件及算法知识，助你轻松“跨界”：“什么是算法，与深度学习模型有什么关系？”“到底算法是怎么做检测的？”“为什么要用图形处理器（GPU）而不用中央处理
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前言
Chapter 01 第1章 智能座舱概述
1.1 智能座舱定义
1.2 智能座舱发展
1.3 智能座舱场景
1.4 案例：长安UNI-T智能座舱及场景设计
1.5 练习题
Chapter 02 第2章 智能座舱技术架构及整体开发流程
2.1 技术架构
2.2 开发流程
2.3 座舱项目管理流程
2.4 案例：基于AI Express开发人脸结构化
2.5 练习题
Chapter 03 第3章 智能座舱硬件基础
3.1 芯片技术的演化与发展
3.2 车载传声器
3.3 车载摄像头
3.4 基于芯片的硬件设计
3.5 练习题
Chapter 04 第4章 智能座舱算法基础
4.1 深度学习
4.2 机器视觉
4.3 语音识别
4.4 练习题
Chapter 05 第5章 智能座舱数据
5.1 座舱数据采集
5.2 座舱数据标注
5.3 案例：疲劳数据采集与标注
5.4 练习题
Chapter 06 第6章智能座舱算法研发
6.1 座舱算法研发流程
6.2 常见座舱算法（视觉篇）
6.3 常见座舱算法（语音篇）
6.4 常见座舱算法（多模篇）
6.5 案例：安全带算法研发
6.6 练习题
Chapter 07 第7章 智能座舱感知软件开发
7.1 感知软件开发流程
7.2 芯片工具链
7.3 感知软件开发框架
7.4 案例：打电话识别开发实践
7.5 练习题
Chapter 08 第8章 智能座舱场景应用开发
8.1 场景应用全貌
8.2 场景应用框架
8.3 场景开发示例
8.4 案例：抽烟场景应用开发实践
8.5 练习题
Chapter 09 第9章 智能座舱场景测试
9.1 座舱场景测试流程
9.2 座舱场景测试工具
9.3 座舱场景测试标准
9.4 案例：抽烟识别场景测试
9.5 练习题
Chapter 10 第10章 智能座舱生命周期
10.1 机器学习生命周期
10.2 长尾问题及快速迭代
10.3 流程自动化
10.4 案例：基于AirFlow的自动模型迭代
10.5 练习题
Chapter 11 第11章 智能座舱的未来发展趋势
11.1 座舱传感器趋势
11.2 感知算法趋势
11.3 AI芯片趋势
11.4 云服务趋势
11.5 生态发展趋势
11.6 练习题
Appendix 附录 术语与符号列表
参考文献
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