课程收益
1.
领会生成式
AI
的科研价值
²
掌握生成式
AI
在汽车全业界链（研发规划、测试认证、智能网联等等）的核心运用情境，明晰其对科研效率拉升的要害作用。
²
结合中汽研科研重点（立项、资源整合、结晶闭环），领会
AI
怎样辅助科研决策和项目管控。
2.
掌握生成式
AI
抓手和办法论
²
研习主流生成式
AI
抓手的采用推演，掌握
AI
赋能科研的技艺路径。
²
领会资料治理和
AI
模型训练的协同办法，破解内部
AI
诉求分散、资源整合难的痛点。
3. 实战实例和情境上手
²
借助公司实例，掌握生成式
AI
在极端情境仿真、多模态资料融合等等领域的落地打法。
²
规划沙盘推演，还原中汽研科研情境，验证
AI
抓手的实际运用成效。
4. 规避隐患和合规落地
²
拆解生成式
AI
在科研中的伦理隐患（如资料隐私、学识产权），结合中汽研业务情境（如政策法规符合性），拟定合规运用打法。
课程大纲
1.1.
认知重构和技艺穿透
1.1.1.
【学识精讲】生成式
AI
技艺原理和科研价值
²
生成式
AI 核心技艺拆解
n
扩散模型、
GAN、多模态大模型的原理和科研情境适配。
²
汽车科研中的
AI 诉求洞察
n 中汽研科研痛点：立项难、资源分散、结晶提炼效率低。
n
解题打法：华为资料治理办法论和字节跳动
AIGC 抓手链的协同运用。
1.1.2.
【实例剖析】生成式
AI
赋能下的科研范式革命
²
实例：商汤
VLAR 架构在智驾端到端训练中的运用，借助世界模型生成极端情境资料。
²
实例：某车企
CAE参数精进周期从3周→3天的AI改造路径
。
² 实例：
某
AI服务商，提供
生成式
AI 在智能座舱交互规划中的运用，拉升用户体验评分 25%。
²
实例：神州泰岳
AI 文生图平台：在汽车零部件规划中降低原画规划成本 30%。
² 实例：
华为
PMG
技艺：在汽车规划中平衡用户偏好和工程约束，生成个性化方案。
1.1.3.
【
学识精讲
】
生成式
AI
的工业进化论
²
回顾生成式
AI
在工业早期的简单运用形式。
²
讲述其在工业不同演进阶段和新技艺融合升级的进程。
² 展望其在工业领域尤其是科研领域的未来的进化方向。
1.1.4.
【学识精讲】
AI
驱动的
公司
数智化转型路径
和新
范式
²
怎样构筑一个
“
AI
驱动”的组织
² 资料的深度运用是一个组织高效运转的引擎
²
AI
运用的四种基本范式
² 公司数智化转型方略规划的核心步骤
1.1.5.
【分组上手】
AI
辅助科研立项
²
差事：还原中汽研某智能网联项目，用
AI
抓手生成立项申请书和技艺路线图。
² 小组碰头，收束回报，导师点评
1.2.
情境落地和沙盘推演
1.2.1.
【情境拆解】生成式
AI
在科研全流程的运用
² 研发规划情境
n
实例：广汽
AI
规划辅助系统生成多方案对比，结合
VR
技艺加速规划评审。
n
抓手：
NVIDIA Omniverse
在虚拟测试环境搭建中的运用。
² 测试认证情境
n
实例：商汤绝影借助世界模型生成极端路况资料，实采诉求降低
90%
。
n 办法论：基于强化研习的测试用例自动生成打法。
² 政策法规和合规情境
n
实例：华为
AI
抓手拆解欧盟资料合规要求，生成本地化适配方案。
n
抓手：合规学识库和生成式
AI
的结合运用。
1.2.2.
【学识精讲】生成式
AI
隐患和合规指南
² 结合《生成式机器智能服务管控暂行办法》，拆解中汽研在资料采集、模型训练、结晶输出中的合规要点。
²
提供学识产权保护方案（如
AI
生成内容的版权归属、资料标注协议）。
²
构筑功能安全（
ISO 26262
）和资料安全（
GDPR
）双红线检测制度
²
开发
"AI
决策可解释性评核矩阵
"
²
伦理隐患：资料偏见、
AI
生成内容的版权归属。
² 合规方案：中汽研资料标注协议模板和模型训练合规流程。
1.2.3.
【沙盘推演】新能源电池研发实战
² 差事来由：中汽研某新能源项目需精进电池热管控规划，预算有限并且时间紧迫。
² 流程规划：
n
资料输入：用
AI
抓手拆解历史测试资料，提取要害影响因素。
n
方案生成：
Stable Diffusion
生成多组散热结构规划图。
n 仿真验证：调用华为云仿真平台评核方案性能。
n 结晶输出：自动生成专利申报书和业界白皮书。
²
分组呈报：各组展示
AI
辅助研发的结晶，互评技艺可行性和效率拉升。
1.2.4.
【沙盘推演】智能网联
-
自动驾驶极端情境资料生成和算法精进
² 差事来由
n
中汽研承接某车企委托，就一线经验说，需在
2
个月内完成
L2 +
级自动驾驶算法的极端情境（暴雨、夜间强光）测试，但现有实车测试资料不足，并且人工标注成本高、周期长。
² 流程规划
n 诉求拆解和抓手选项
u
小组碰头：拆解极端情境资料缺失对算法训练的影响，选项生成式
AI
抓手（如商汤绝影世界模型，
NVIDIA DRIVE Labs
）。
u
抓手运用：用
Stable Diffusion
生成暴雨
/
夜间强光路况图像，就一线经验说，结合
GPT-4
生成情境描述文本（如 “暴雨天前车突然变道，在实际应用里，对向车道有强光干扰”）。
n 多模态资料融合和仿真验证
u
差事
1
：用多模态大模型将图像、文本和车载传感器资料（雷达
/
摄像头信号）融合，生成虚拟测试资料集。
u
差事
2
：调用中汽研仿真平台（如
C-ADAS
）验证算法在虚拟情境中的响应速度（如
AEB
触发时间是否＜
0.5
秒）。
n 资源整合和携手方案
u
还原和高校（如清华大学智能网联队伍）携手：用
GPT-4
生成《校企联合资料生成携手协议》，明晰资料版权归属和结晶共享制度。
² 结晶输出
n
生成包含
100 +
极端情境的虚拟测试资料集，附算法性能评核报告（误判率、漏检率对比）。
²
分组呈报：
AI
抓手怎样缩短资料准备周期（对比传统实采需
6
个月），执行层面，就一线经验说，并降低成本（预估节省
70%
人工标注费）。
1.2.5.
【学识精讲】生态架构构筑
² 产学研协同沙盘
n
资源对接还原：高校
AI
实验室（算法）→ 车企资料池（情境）→ 政府专项（资金）
n 实例：华为昇腾大赛技艺转化制度
² 结晶转化四维架构
n 技艺结晶：模型专利（如端云协同推理轮廓）
n
准则结晶：牵头拟定《车规级
AI
模型认证规范》
n
商业结晶：智能研发
SaaS
平台（对标
AutoAI
）
n
英才结晶：练就
"
汽车工程
+AI+
合规
"
的
T
型英才
1.3.
【收束】内容收束、展望和交流问答
1.
收束课程内容（强调生成式机器智能对
千行百业
的意义和挑战）
收束前述课程内容，
厘清受训参训者的
take away
。
2.
鼓励参训者持续研习和探索，积极运用生成式机器智能促成公司演进
²
未来的运用前景和可行性研究
² 组织、流程、管控和主力练就方面的化解打法
3.
展望生成式机器智能的未来演进前景，激发参训者的革新思路和创造力
4.
交流问答和碰头
²
回应
参训者
关于生成式
机器智能
的要害问题，
碰头具体的
具体运用情境
²
结合华为、字节跳动的实际运用心得，分享怎样在
公司
中达成
AI
技艺的有效落地
2.
注意事项
Ø
在解说技艺细节时，考虑到受众的专精来由，适当调整难度，防止过于深奥的技艺术语
。
Ø
提供实际操作的机会或者实例拆解，支援参训者更好地将理论学识转化为实践本领。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|李檀老师
适合谁听
中汽研科研部门核心岗。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。