【ADAS与自动驾驶算法量产实战研修班】

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• 课程介绍：
  本课程面向拥有 ADAS / 自动驾驶项目经验的在职工程师，打通算法模型开发 — 域控制器异构硬件部署 —SOA 与 AUTOSAR AP 跨域集成 — 车载大模型落地 — 功能安全 & SOTIF 合规 — 线控底盘协同控制完整量产链路。课程结合 2026-2027 主流量产技术路线与真实项目踩坑案例，重点讲解舱驾融合架构下算法算力调度、延迟优化、跨域数据交互、AI 算法风险管控等核心工程难题。

• 适配学员：ADAS / 自动驾驶在职工程师; 感知 / 预测 / 规划 / 控制算法、智驾系统、算法部署、测试负责人。

• 先修条件：
  

  1.掌握自动驾驶感知、规划控制基础理论，了解 BEV 技术概念；

  2.具备 C++/Python 开发基础，有模型部署相关经验优先；

  3.零基础深度学习、入门级学员不适合本课程。

• 核心培训目标：
  

  1.掌握新一代中央计算、舱驾融合电子电气架构方案，理解异构域控制器硬件资源约束，具备智驾算法算力评估、端侧部署、实时性调优工程能力；

  2.理解 SOA 架构与 AUTOSAR AP 技术体系，能够完成智驾算法服务化封装，掌握智驾域、座舱域、底盘域跨域交互设计思路与故障处理方案；

  3.熟悉车载多模态大模型、世界模型域端落地技术路径，掌握模型轻量化、量化适配、风险兜底方案，建立大模型上车的系统设计思维；

  4.精通 ISO 26262:2025 功能安全与 SOTIF 理论体系，掌握自动驾驶算法模块安全目标分解、失效分析、风险管控与验证实施方法；

  5.理清智驾规划指令至线控底盘的完整传输链路，掌握指令仲裁、多层安全校验、人机接管协同控制策略；

  6.建立完整自动驾驶量产验证体系思维，理解仿真、影子模式、实车测试联动的数据闭环建设方案，识别 L2++ 向 L3 升级过程中的技术与合规风险；

  7.打破算法团队与 EE 架构团队技术隔阂，形成跨域协同设计视角，能够解决项目集成阶段算法与域控平台对接典型工程问题。

模块 1 智驾 EE 架构演进 & 算法在中央计算 / 舱驾融合域控部署体系 【5 学时】

1.自动驾驶整车 EE 架构迭代路线：分布式 ECU→域集中架构→中央计算 + 区域控制器

2.舱驾融合量产技术方案：硬件共享、算力共享、感知数据互通边界、风险约束

3.主流舱驾融合域控异构 SoC 硬件拆解：CPU/GPU/NPU 架构、存储、带宽资源瓶颈

4.智驾算法端侧部署完整链路：模型转换、量化、编译、任务调度、端到端延迟优化

5.异构算力资源抢占冲突、多核隔离、实时性保障工程方案

6.量产项目案例：算法部署常见问题复盘、算力评估实战方法

模块 2 智驾 SOA 架构、AUTOSAR AP 集成与跨域交互设计 【4 学时】

1.SOA 服务化架构核心原理、SOME/IP 通信机制、车载以太网时序要求

2.智驾算法应用封装为标准化服务的工程实践

3.AUTOSAR AP 自适应平台基础，智驾应用与 AP 中间件集成方案

4.智驾域↔ 底盘域 ↔ 座舱域跨域服务调用、时序协同、权限管理设计

5.跨域数据交互安全边界、信号路由故障处理策略

模块 3 车载大模型 & 世界模型域端落地工程化方案 【4 学时】

1.车载多模态大模型、驾驶世界模型主流量产路线对比

2.大模型轻量化、剪枝量化、NPU 适配、域控部署硬性约束

3.大模型输入输出校验、结果置信度判断、风险兜底机制

4.大模型引入带来的系统不确定性问题分析

5.面向智驾场景的数据闭环搭建、模型迭代工程流程

模块 4 智驾功能安全 ISO 26262 + SOTIF 落地实践 【5 学时】

1.ISO 26262:2025 框架在自动驾驶算法领域落地要点

2.HARA 分析、ASIL 等级分配、算法模块安全目标拆解

3.SOTIF 核心体系：ODD 定义、危险场景识别、未知风险管控

4.感知 / 规划算法失效模式分析、FTA、FMEDA 工程落地方法

5.AI 算法特有的功能安全难点、验证策略与文档要求

模块 5 智驾指令交互、线控底盘协同控制策略 【3 学时】

1.智驾规划指令下发至底盘域控完整链路

2.线控底盘指令仲裁、限速限力矩、多层安全校验逻辑

3.舱驾融合场景下底盘动态控制与人机接管协同策略

4.量产项目智驾 - 底盘联动典型故障案例分析

模块 6 自动驾驶量产验证体系与项目风险研讨 【3 学时】

1.影子模式、仿真测试、场地测试、道路测试联动的数据闭环体系

2.L2++ 向 L3 自动驾驶演进的技术壁垒、法规与合规挑战

3.学员量产项目难点开放式圆桌答疑、技术方案交流