人工智能和大数据分析在汽车共性关键技术上的融合应用高研班举办

按照《关于印发专业技术人才知识更新工程2022年市级高级研修项目计划的通知》（渝人社办〔2022〕168号），重庆汽车工程学会发挥行业技术牵头的优势，集合行业专家的力量，承办了“人工智能和大数据分析在汽车共性关键技术上的融合应用”高研班。

高研班于12月27-30日成功线上举办，来自全国各地120多位工程技术人员和管理人员参加了研修培训。本次高研班旨在帮助传统汽车及相关企业掌握智能网联和新能源汽车相关人工智能和大数据技术的开发经验，促进人工智能和大数据领域在汽车行业的融合创新，提升重庆智能网联、新能源汽车产业的前沿研发水平和能力。

本期高研班以“专业技术人才知识更新工程”宗旨为指引，认真全面执行研修计划，围绕人工智能和大数据分析的前沿科学理论和在汽车关键共性技术的融合应用，结合智能汽车产业的相关重点工程、前瞻项目和重大课题展开研修和讨论，圆满地完成了规定的研修内容，取得了预期的研修成果。

一、开班仪式

本期高研班于12月27日上午9点举行了线上开班仪式。开班仪式由重庆汽车工程学会秘书长李云伍主持，全国工商联副主席、重庆市工商联主席、赛力斯集团董事长（创始人）、重庆汽车工程学会理事长张兴海致辞，重庆市汽车产业商会监事长、重庆交通大学机电与车辆工程学院党委书记陈作明致贺词，重庆市人力资源和社会保障局专业技术人员管理处主任周杨作讲话。

全国工商联副主席、重庆市工商联主席、赛力斯集团董事长（创始人）、重庆汽车工程学会理事长张兴海致辞

张兴海理事长表示，在市人社局指导下，重庆汽车工程学会先后举办了17次国家及市级高研班，未来重庆汽车工程学会将继续打造好高研班项目，发挥好平台作用，顺应行业技术转型需要，助推我市汽车摩托车行业专业技术人才队伍建设。

陈作明书记、周杨主任希望学员们与专家多交流讨论，相信能学有所成，学有所获。

二、精心打造9大专题课程

开班仪式后，高研班围绕“人工智能和大数据分析在汽车共性关键技术上的融合应用”这一主题安排了9个专题课程，进行了全面而深入的学习和研讨。

长三角先进材料研究院业务总监，清华大学、上海交大、重庆大学等学校兼职博导韩维建教授就“人工智能和大数据技术在汽车设计中的应用”这一专题作了详细报告，从人工智能和数据分析的背景、数据搭桥、数字化智能化产品设计以及目前研究成果等四个方面进行了详细分享，全方位介绍了整车厂在人工智能中不同视角的切入模式。韩教授详细分析了目前工业大数据中材料数据这一薄弱环节，通过详细数据说明结构材料大数据和数据驱动的设计方法远远落后于生产流水线、电动化、自动驾驶和市场营销等方面的大数据和应用。在此基础上，详细讲解了以工业应用为导向的“制造工艺和服役条件相结合的材料数据库”和共性技术服务平台的基本架构和功能特点。该材料数据库和服务平台能服务于产品的智能设计和智能制造，并面向汽车相关行业提供由材料大数据驱动的增值服务。韩教授详细分析了材料数据库、材料仿真卡等建设的思路、原则、内容、过程等，并对大数据驱动的工业产品设计框架及其应用进行了分析。

长安汽车全球研发中心研究科学家何欣作了“机器学习在交通安全及人员损伤预测中的开发与应用”的专题报告。何欣详细分析了基于汽车被动安全，结合机器学习、深度神经网络技术，如何对危险交通场景中的车辆事故碰撞发生概率进行有效预测，并随即对车辆及人员损伤严重程度进行预测，根据预测结果进行相应的预警和提前采取保护措施等的基本思路、理论基础和技术方案；介绍了汽车安全的范畴，包括分为行驶安全性能和操作安全性能的广义汽车安全，主动安全性能和被动安全性能的狭义汽车安全，分析了中国交通事故的发生特征，以及随着时间而发展的汽车安全技术方法，传统的被动安全的开发方式存在的问题、被动安全的局限性等问题。在此基础上，何欣详细讲解了智能驾驶场景下的安全性能开发，基于机器学习方法的车辆安全研究流程，包括人体损伤力学及运动学分析优化、汽车材料和结构优化、预碰撞安全集成系统等内容。

重庆交通大学教授、博士生导师陈仁祥教授以“深度学习在汽车智能运维与险态驾驶预警中的应用”为题，围绕汽车安全与运维需求，重点分析了深度学习理论与技术在汽车传动系统状态检测、故障预测智能运维、险态驾驶预警等领域的应用技术路线。陈仁祥教授阐述了深度学习的发展历程、基本概念和理论基础，介绍了深度学习在汽车状态检测与智能运维中的应用案例，分析目前迫切需要监测汽车运行状态，做好预测性维护，避免交通事故；讲解了电池状态检测的重要性，详细分析了基于CNN-BiLSTM模型的电动汽车充电状态监测与多级安全预报警方法，分析了基于深度学习的发动机故障检测、轮胎面缺陷检测、行星齿轮箱故障诊断、永磁同步电机动态偏心故障诊断等技术方案。

重庆大学管理科学与房地产学院博士生导师周佳副教授讲解了“以人为中心的人工智能及人车交互应用案例”这一专题。周佳副教授解析了以人为中心的人工智能的特性、框架和准则，详细分析了加利福尼亚大学和麻省理工学院等知名机构的智能人车交互应用案例，HAI的背景意义，国内外以人为中心的AI研究机构、AI交互的课程、业界标准、研究主题、设计准则等；详细讲解了人类信息处理模型中的瓶颈模型、资源模型、执行功能模型等，这些模型与感知、决策和执行相对应，更有利于人机协作的交流。周佳副教授通过大量具体案例分析阐述了上述人类信息处理模型的应用，具体包括盲点实验、听觉实验、驾驶员与行人交流、车顶显示屏设计等。

东南大学机械工程学院副教授、博士生导师庄伟超作了“智能网联汽车车路云一体化能量管理技术”的专题讲座，阐述了智能网联汽车车路云一体化能量管理技术。庄伟超副教授详细分析了智能网联汽车车路云技术发展的背景、当前车路云融合管理的现状、预见性车辆运动规划技术和多车协同节能控制方法，对其中的基本原理、技术路线和应用案例进行了详细讲解。庄伟超副教授分析指出，总体的智能汽车决策规划的研究和应用思路上，首先要提出科学的问题，从决策规划输入到运动控制来支撑多车协同，并对其技术路线进行了详细分析。

上海理工大学讲师、上海交通大学博士、同济大学机械工程博士后汪昌盛作了“智能网联新能源汽车数字孪生技术与案例分析”专题报告。汪昌盛博士详细分析了数字孪生的基本概念——综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射，介绍了数字孪生的背景以及数字孪生的场景及关键技术，详细讲解了虚拟状态与物理实体之间的数字映射关系，数字孪生在汽车、航空航天、医疗等行业的应用案例。汪昌盛博士对数字孪生在产品前期开发、实验验证、实时评估等方面应用进行了阐述，指出数字孪生目前正在成为全球信息技术的新焦点，也是国家数字化转型的新抓手。

西南大学教授、博士生导师李云伍作了“人工智能算法在路径规划及避障中的应用”这一主题讲座。李云伍教授详细分析了自动驾驶软件系统架构和硬件系统组成，软件系统架构中感知、决策和执行三部分的工作流程和各自的功能；详细讲解了路径规划及避障中的定位和信息处理技术、环境感知算法、路径跟踪控制算法，对其中的卡尔曼滤波、基于特征的图像处理、卷积神经网络、图像语义分割、基于人工危险势能场的避障算法等的基本原理和应用实例等进行了推导和分析。在此基础上，讲解了人工智能算法在路径规划及避障中应用的发展趋势，包括拟人化的驾驶脑架构、基于类脑认知的算法架构、感知决策控制一体化学习算法等。

Altair大中国区工程技术总监王甲畏围绕“数据分析在汽车中的应用”进行了全面讲解。王甲畏详细分析了智能网联交通系统(ITS)的技术体系架构——集车辆自动化、网络互联化和系统集成化三维于一体的高新技术发展架构，详细介绍了车辆研发流程中的电磁仿真技术，分析了仿真技术中求解技术的发展，以及求解技术保证精度和复杂问题的可实现性等。阐述了虚拟自动驾驶-仿真模型，包括城市场景建立、野外场景建立、目标散射场景建立等，并介绍了仿真要素最重要的求解器和自动驾驶仿真的主要流程。

Altair大中华区无线互联产品技术经理焦金龙作了“智能网联仿真技术在汽车设计中的应用”的专题报告。焦金龙阐述了智能网联技术的背景和发展，详细讲解了仿真的必要性、可行性、输入分类及准备、实际工程应用等，分析了利用仿真技术来加速智能网联汽车设计研发的技术前景。

三、研修效果获好评

为取得实效，高研班由重庆市汽车产业商会副秘书长、重庆交通大学机电与车辆工程学院院长助理詹振飞教授担任班主任和线上研修课程交流主持人，同时有三名教务助理参与高研班全过程管理工作，保证了高研班的有效管理和交流实效。

尽管是在线教学，专家们课程实用，准备充分，案例丰富，课件形式多样，讲解认真，吸引了学员们的浓厚兴趣。在本次高研班研修期间，研修学员们表现出高度的学习积极性，认真地听取每一堂课程，在课程沟通环节积极发问，甚至频繁出现课程讲解超出预定时间的情况。对于学员所表现出的强烈的求知欲和对课程的浓厚兴趣，参与本次高研班授课的专家对此十分肯定和认可。而学员们对本次高研班授课教师的热情分享和精心授课高度认可，对他们所传授的前沿知识与技术给予良好评价。

学员们认为，本次高研班准备工作充分，师资力量强悍，尤其是演示的教学视频十分前沿，研修内容系统全面、技术含量高、创新亮点多，教师讲课认真、组织工作到位、安排周全合理，参加此次高研班收获颇丰，开阔了视野，拓展了知识，提升了技术水平，把握了技术未来发展方向。例如，重庆理工职业学院彭彦认为：本次培训知识非常丰富、理论性很强，受益匪浅，就是时间太紧张，很多知识仅做了介绍还未展开结束了，一种意犹未尽的感觉，希望今后能够参加更多这种专业的培训，分享行业发展前景、目前研究成果，特别是预测行业研究方向；重庆长安跨越车辆有限公司赵涛认为，培训很满意，选题实用，有理论有应用，希望能持续，建议定期组织，共同成长。