1.內容直擊技術熱點：《智能座艙開發與實踐》全面介紹了智能座艙的技術背景、開發細節及其發展趨勢，內容詳實全面成體繫。2.一線工程師幫你“避坑”：本書內容全部來自搶先發售搭載國產 AI 芯片的長安UNI-T智能汽車的智能座艙研發團隊，凝結了從實際項目研發中積累的寶貴經驗。3.普及計算機硬件及算法知識，助你輕松“跨界”：“什麼是算法，與深度學習模型有什麼關繫？”“到底算法是怎麼做檢測的？”“為什麼要用圖形處理器（GPU）而不用中央處理器（CPU）？”“為什麼要開發 AI 芯片，到底什麼是 AI 芯片等

●前言
第1章 智能座艙概述
1.1 智能座艙定義
1.2 智能座艙發展
1.3 智能座艙場景
1.3.1 消費品的設計原則
1.3.2 特斯拉的性原理
1.4 案例：長安UNI-T智能座艙及場景設計
1.5 練習題
第2章 智能座艙技術架構及整體開發流程
2.1 技術架構
2.1.1 整體架構
2.1.2 車端
2.1.3 車雲結合
2.2 開發流程
2.2.1 整體流程
2.2.2 開發工具
2.3 座艙項目管理流程
2.3.1 管理體繫的演變
2.3.2 管理流程範圍介紹
2.4 案例：基於AI Express開發人臉結構化
2.5 練習題
第3章 智能座艙硬件基礎
3.1 芯片技術的演化與發展
3.1.1 芯片制造
3.1.2 圖形處理器（GPU）
3.1.3 片上繫統（SoC）
3.1.4 域控制器（DCU）
3.1.5 案例：BPU及地平線征程繫列芯片
3.2 車載傳聲器
3.2.1 傳聲器類型
3.2.2 傳聲器陣列安裝方式
3.2.3 案例：車載多音區的實現方式
3.3 車載攝像頭
3.3.1 攝像頭類型
3.3.2 攝像頭安裝方式
3.3.3 案例：用於DMS的方向盤轉向柱攝像頭
3.4 基於芯片的硬件設計
3.4.1 一體機方案
3.4.2 ECU方案
3.4.3 案例：基於地平線芯片的硬件接入案例
3.5 練習題
第4章 智能座艙算法基礎
4.1 深度學習
4.1.1 卷積神經網絡
4.1.2 損失函數
4.1.3 模型訓練及測試
4.1.4 模型壓縮
4.1.5 案例：VarGNet網絡結構設計
4.2 機器視覺
4.2.1 分類
4.2.2 檢測
4.2.3 分割
4.2.4 關鍵點
4.2.5 案例：人體關鍵點檢測
4.3 語音識別
4.3.1 聲學模型
4.3.2 語言模型
4.3.3 解碼器
4.3.4 案例：“小安，你好！”
4.4 練習題
第5章 智能座艙數據
5.1 座艙數據采集
5.1.1 采集環境搭建
5.1.2 采集文檔
5.1.3 采集數據管理
5.2 座艙數據標注
5.2.1 數據標注方法
5.2.2 數據標注文檔
5.2.3 標注體繫建設
5.3 案例：疲勞數據采集與標注
5.4 練習題
第6章 智能座艙算法研發
6.1 座艙算法研發流程
6.2 常見座艙算法（視覺篇）
6.2.1 視線
6.2.2 手勢
6.2.3 行為
6.2.4 情緒
6.2.5 疲勞
6.3 常見座艙算法（語音篇）
6.3.1 語音前端
6.3.2 語音後端
6.4 常見座艙算法（多模篇）
6.5 案例：安全帶算法研發
6.6 練習題
第7章 智能座艙感知軟件開發
7.1 感知軟件開發流程
7.1.1 開發環境搭建
7.1.2 開發流程概述
7.2 芯片工具鏈
7.2.1 AI
7.2.2 AI芯片工具鏈
7.2.3 地平線AI工具鏈舉例
7.3 感知軟件開發框架
7.3.1 通信及底層組件
7.3.2 模型集成框架
7.4 案例：打電話識別開發實踐
7.4.1 模型編譯和管理
7.4.2 感知軟件開發
7.5 練習題
第8章 智能座艙場景應用開發
8.1 場景應用全貌
8.2 場景應用框架
8.2.1 通信
8.2.2 組件
8.2.3 工程模式
8.2.4 對外能力輸出
8.3 場景開發示例
8.3.1 場景可視化配置
8.3.2 衝突處理
8.4 案例：抽煙場景應用開發實踐
8.4.1 開發環境搭建
8.4.2 場景應用開發
8.5 練習題
第9章 智能座艙場景測試
9.1 座艙場景測試流程
9.2 座艙場景測試工具
9.2.1 圖像測試工具
9.2.2 語音測試工具
9.3 座艙場景測試標準
9.3.1 車載視覺測試標準
9.3.2 車載語音測試標準
9.4 案例：抽煙識別場景測試
9.5 練習題
第10章 智能座艙生命周期
10.1 機器學習生命周期
10.2 長尾問題及快速迭代
10.2.1 長尾問題
10.2.2 快速迭代
10.3 流程自動化
10.4 案例：基於AirFlow的自動模型迭代
10.5 練習題
第11章 智能座艙的未來發展趨勢
11.1 座艙傳感器趨勢
11.1.1 攝像頭
11.1.2 傳聲器
11.2 感知算法趨勢
11.2.1 視覺技術趨勢
11.2.2 語音技術趨勢
11.2.3 聲學技術趨勢
11.2.4 多模融合技術趨勢
11.3 AI芯片趨勢
11.4 雲服務趨勢
11.5 生態發展趨勢
11.6 練習題
附錄 術語與符號列表
參考文獻

本書以汽車智能座艙為背景，層層遞進引入座艙的技術背景、開發細節及其發展趨勢。具體來說，本書介紹了智能座艙的定義、發展歷程、場景設計方法以及相關的軟件、硬件及算法基礎。在此基礎上，本書沿著座艙開發的技術路線，重點闡述了數據采集與管理、算法模型訓練、感知軟件開發、場景開發、場景測試以及開發流程提速等內容。本書還介紹了上述開發及測試所用的工具、示例代碼以及相關案例，以幫助讀者進行實踐。另外，本書展望了座艙技術的未來發展趨勢以及需要解決的問題。 本書適合對智能網聯汽車以及智能座艙技術感興趣的讀者，無論是開發者、設計者、科研工作者還是剛入門的技術人員都能從本書中獲取新知。本書還可以作為有相關知識背景的從業人員的參考用書。

楊聰 等 編